Syllabus data
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Teacher name ： 坂下 玲子
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Course Title
Advanced Nursing Research 1（a）
Course Title in English
Advanced Nursing Research 1（a）
Course Type
-
看護学共通科目
Eligible Students
Graduate School of Nursing Art and Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
ANNMN5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
坂下 玲子
Affiliation
看護学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3／4
Office Hours and Location
毎週火曜日･明石キャンパス研究室
Contact
sakashita@cnas.u-hyogo.ac.jp
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎／3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
講義目的：看護研究過程について学び、看護研究を実施していくうえで最低限に必要な研究方法論について説明できる。
到達目標：1) 看護研究の特徴を説明できる 2) 看護研究のプロセスを説明できる 3) 研究疑問に答える適切な研究方法を選択できる Subtitle and Keywords of the Class
看護研究法の基本を学ぶ
研究デザイン、文献クリティーク、研究計画書作成 Course Overview and Schedule
１回目 看護と研究
２回目 帰納的推論と演繹的推論 ３回目 研究プロセスの概観＊ ４回目 質的研究デザイン 以下の質的研究デザインについて、分析対象および分析方法について学びリサーチクエスションに あったデザインを選択できるようにする 1)事例研究 2)質的記述的研究 3)内容分析 4)エスノグラフィー 5)グラウンデッドセオリー 6)現象学的アプローチ ５回目 量的研究デザイン＊ 以下の量的研究デザインについて、その特徴と分析方法を学びリサーチクエスションにあったデザ インを選択できるようにする 1)実態調査 2)相関研究 3)実験研究 4)システマティックレビュー ６回目 看護研究問題の設定＊ ７回目 データ収集 1)標本の抽出 2)面接法 3)質問紙法 4)尺度 ８回目 5)観察法 6)量的測定法 7)その他のデータ収集法 ９回目 8)データの信頼性と妥当性 10回目 データ分析 1)質的データの分析11回目 2)量的データの分析＊ 12回目 研究倫理 13回目 文献クリティークの実際（演習・発表・討議を含む） 14回目 文献クリティークの実際（演習・発表・討議を含む） 15回目 研究計画書の作成 ＊小野博史先生担当 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
対面授業のみ実施する
遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。生成ＡＩは情報収集や予習復習に利用してよいがレポート作成には使わない。教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成ＡＩによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。
Textbook
配布資料、講義時に提示適宜提示。
References
Flanagan, J. M., & Beck, C. T. (2024). Polit & Beck’s nursing research: Generating and assessing evidence for nursing practice (12th ed.). Lippincott Williams & Wilkins. Flick, U. (2011). 質的研究入門（小田博志・山本則子・春日常・宮地尚子訳）. 春秋社. （原著出版年：2009） Polit, D. F., & Beck, C. T. (2025). ポーリット＆ベック看護研究（第3版；坂下玲子 監訳・訳；谷田恵子 訳）. 医学書院.（原著出版年：2021）坂下玲子ほか. (2021). 看護研究. 医学書院. Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
予習としては、参考書を読みその内容を理解しておく。復習としては、講義で学んだ内容を整理して課題に取り組む。
課題１提示された研究デザインの文献を読み、クリティークを行い、発表する。 課題２研究計画書の作成 課題３発表した研究計画書の修正 課題１、２はグループで取り組む。課題３は個人レポートを提出する。 予習・復習あわせ１コマにつき各４時間を目安とする。 Contents of Active Learning
学生による課題発表と学生同士のディスカッションを行う。
Grading Criteria and Methods
看護研究過程について学びリサーチクエスションに応じた研究デザインと方法を選択できる者に単位を授与する。講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える。
成績評価の方法 プレゼンテーション40％、提出課題 60％を基準として、受講態度（討議への積極的な参加等）を含めて総合的に評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
課題は講義の中で発表してもらい、ディスカッションを行い、良い点や課題をフィードバックする。
Precautions and Requirements for Course Registration
看護研究法は学部でも学んだであろうが、博士前期課程においては、修士論文を実際に作成していくための知識・技術を身に着けることを目指している。参考書の該当箇所について十分な予習・復習をすること。 Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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