Syllabus data

Teacher name ： 髙見 美樹
Course Title
Nursing Informatics
Course Title in English
Nursing Informatics
Course Type
Major Courses
ー
Eligible Students
School of Nursing Art and Science
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
ANNBN2MCA1
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 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
髙見 美樹,中西 永子
Affiliation
看護学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3
Office Hours and Location
金曜日12：10〜13：00（授業課題についての質問に応じる）
その他、各教員の研究室（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
eiko_nakanishi●cnas.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
3◎
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
看護職として必要なICT・データ・医療情報システムの基礎知識と情報倫理を学び、AI等の先端技術も含めた情報活用により、患者・地域を支える安全なケア実践力を養う。

【到達目標】
  1. ICT活用と情報リテラシー:現代社会におけるデータ・ICT・AI利活用の現況を知り、Excelを用いた基礎的なデータの取り扱いとデータ分析方法を理解し、実施できる。
  2. 医療情報システムを使用するために必要な基礎的知識を修得し、個人情報を適切に取り扱う行動や方法を説明できる。
  3. 医療専門職として、情報通信技術を活用し、地域の保健医療福祉の提供に必要なデータとその活用方法について説明できる。
  4. 適切な看護ケア提供のために、ICT・AI・XRを活用できることを説明できる。
  5. 医療情報システムの利活用の必要性と方法を説明できる。
Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：情報リテラシー、医療情報システム、情報倫理・個人情報保護、看護DX
Course Overview and Schedule
1.オリエンテーション、AI活用の注意点、データ入力の基礎
2.記述統計と可視化
3.統計分析と批判的考察
4.情報倫理と個人情報保護
5.患者・地域を支えるデータ活用
6.病院情報システムと安全なICT活用
7.看護情報と質評価
8.看護DXの推進と未来像

・講義計画は変更になることがある．
・詳細は第1回目の授業時に配布する．
※第1回から3回までは，Excelの演習を実施するため，ノートパソコンをフル充電の上，持参すること

In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
＜対面・遠隔の別＞
対面
＜実施方法及び遠隔上限適用対象の別＞
対面
・対面授業のみ
・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
※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・事後学習においてExcelの操作方法や事例検索、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
系統看護学講座 別巻　看護情報学　第3版　　中山和弘　他著　　医学書院
References
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業に際して指示するテキストや教材の事前読み込み（10h）、課題準備（5h）
【復習】課題やレポート作成（10h）、講義内容の理解を深め定着させるためのテキストや教材の読み直し（5h）

Contents of Active Learning
相互に学びあう機会を予定する
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
　到達目標に記載されている能力の到達度に基づき、S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価を行う。
【成績評価の方法】
　毎授業の小課題（80%）中間分析レポート（10%）最終レポート（10%）で評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
授業開始前に前回の小課題について振り返りフィードバックする。
中間分析レポート、最終レポートについては、全体のフィードバックは行わず、希望者に対して個別対応を行う。
Precautions and Requirements for Course Registration
※第1回から3回までは，Excelの演習を実施するため，ノートパソコンをフル充電の上，持参すること
・授業中に指示した課題やテキストの該当箇所について、十分な予習・復習をして講義に出席すること
Practical Education
該当しない

Remarks
指定規則に定める別表の種類とそれぞれの別表で定める教育内容のうち、当該科目で教授する教育内容
別表３（看護師課程）：健康支援と社会保障制度
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.