Syllabus data
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Teacher name ： 髙見 美樹
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Course Title
広域看護情報システム論
Course Title in English
Course Type
-
領域別専門科目
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
Fall semester 2026
Instructor
髙見 美樹
Affiliation
看護学研究科 Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
4
Office Hours and Location
随時、教員の研究室（事前にメールでアポイントメントをとること）
Contact
takami●ai.u-hyogo.ac.jp
●は“@”に変換 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
2〇／8〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】遠隔看護を中心にその定義や歴史、エビデンスについて学び、広域看護情報システムを取り巻く課題について論究する。
【到達目標】広域看護情報システムの実際とその課題について述べることができる。 Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：遠隔看護、広域看護情報システム
Course Overview and Schedule
【講義内容】
1.オリエンテーション 2.地域医療における遠隔看護とは 3.遠隔看護の歴史 4.遠隔看護の関係法規 5.遠隔看護のエビデンス 6.在宅療養者のための遠隔看護の理解 7.在宅療養者のための遠隔看護の必要性 8.遠隔看護のメリット 9.遠隔看護を受けるために必要な機材 10.遠隔看護の導入に向けた実際 11〜13遠隔看護の実際 14.看護領域でのICTを活用した研究 15.まとめ ※授業は学生のプレゼンテーションを中心に展開する。 ※進捗状況によりスケジュールが変更されることがある。 ※当該授業は面接授業とするが、必要に応じて遠隔授業も取り入れることがある In-person/Remote Classification
Hybrid (In-person)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
＜対面・遠隔の別＞
ハイブリッド（対面） ＜実施方法及び遠隔上限適用対象の別＞ ハイブリッド（対面） ・遠隔授業単位上限の適用を受けない 「自宅等で遠隔授業を受講する場合は、通信環境（PC 等のデバイスやWi-Fi 環境）が必要になります。」 Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
※この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。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。
＜利用可の範囲＞ 課題レポート等の文案作成や事前・事後学習における事例検索、翻訳等に補助的に生成ＡＩを使用してもよい。 ※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。 Textbook
適宜示す
References
エッセンシャル看護情報学 医歯薬出版株式会社テレナーシング その理論と実践 亀井智子 編著 照林社Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業に関連する内容についての情報収集、課題発表に向けての準備(15h)
【復習】講義内容の理解を定着させるための資料の読み直し、課題レポート作成(15h) Contents of Active Learning
学生同士でのディスカッションを行う
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】講義内容についての理解を深め、広域看護情報システムの実際とその課題について述べることができるものに、到達後に基づいて成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】課題レポート（70%）で理解度を評価し、授業での発言内容・参加度（30%）を加えて総合的に判断し、SからCで評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
課題レポートにコメントを返す。
Precautions and Requirements for Course Registration
看護情報学領域の選択科目
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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