Syllabus data

Teacher name ： Sagawa Kanae
Course Title
質的看護研究法応用Ⅱ
Course Title in English
Course Type
-
看護学共通科目
Eligible Students
Graduate School of Nursing Art and Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
ANNDN7MCA7
Credits
1.00Credits
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・演習 (Lecture/Seminar)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
Sagawa Kanae
Affiliation
非常勤講師
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3
Office Hours and Location
質問、相談はメールにて
Contact
kanae.sagawa@gmail.com

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◎
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
構想力のある研究計画の策定と研究能力向上のために、質的研究法のひとつである
M-GTA（修正版グラウンデッド・セオリー・アプローチ）について理論的基盤と
分析方法を学ぶ。実際のデータを用いて分析の演習を行う。
到達目標
１．M-GTAと他のGTAの違いを理解でき、データ分析の実習によりコーディングと
意味の解釈の関係を具体的に説明できるようになる。
２．M-GTAによるデータ分析を行い実際に結果をまとめることができる。
Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
第1回　オリエンテーション、質的研究法のなかのM-GTAについて講義
第2回 　M-GTAの分析技法の講義
第3回 　データ分析演習。分析テーマと分析焦点者
第4回 　データ分析演習。概念生成
第5回 　データ分析演習。概念間の比較検討
第6回 　データ分析演習。概念生成とカテゴリー化
第7回 　データ分析演習。結果図とストーリーライン
第8回 　データ分析を振り返って。総括的質疑

生成系AIの利用：この授業においては生成 AIの利用を予定していないが、
学生が利用する場合には参考文献が実在するかなど事実確認を必ず行うこと。
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Fully permitted
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。
Textbook
『定本 M-GTA：実践の理論化のための質的研究法方法論』（木下康仁著、医学書院、2020）
References
『質的研究と記述の厚み』（木下康仁著、弘文堂、2009）
『グラウンデッド・セオリー論（現代社会学ライブラリー17）』（木下康仁著、弘文堂、2014）


Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業内で指定した作業を行っておくこと
Contents of Active Learning
未定。
Grading Criteria and Methods
ディスカッションへの参加度、最終レポートで総合的に評価する。
S（90点以上）,Ａ（80点以上）,B（70点以上）,C（60点以上）の段階で成績評価をして、単位を付与する。
【成績評価の方法】
ディスカッション　50％、最終レポート50％


How to Disclose Assignments and Exam Results
未定。
Precautions and Requirements for Course Registration
課題グループワークへの参加は必須。
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.