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教員名 : 大野 かおり
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授業科目名
特別課題演習(在宅看護学)
(英語名)
科目区分
ー
領域別専門科目
対象学生
看護学研究科
学年
2年
ナンバリングコード
ANNMN6MCA7
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義・演習 (Lecture/Seminar)
開講時期
2026年度後期
担当教員
大野 かおり、大村 佳代子
所属
看護学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標3
オフィスアワー・場所
大野研究室(7F),大村研究室(7F)
事前にアポイントをとること 連絡先
kaori_ono★cnas.u-hyogo.ac.jp
kayoko_omura★cnas.u-hyogo.ac.jp (★を@に変えてください) 対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
6◎/7◎/3〇
全学DP
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教職課程の学修目標
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講義目的・到達目標
【講義目的】
在宅療養者と家族のもつ課題を解決するための研究に取り組み,論文にまとめることができる。 【到達目標】
授業のサブタイトル・キーワード
キーワード:文献検討,研究計画の立案,研究の実施,論文作成 講義内容・授業計画
【講義内容】
在宅看護実践における課題解決のための研究について教授する。実践研究の実施および報告書に関する指導は個別またはグループの形態で行う。 【授業計画】1.研究トピックの抽出 2〜7:文献検討と研究課題の明確化,および改善策の検討 8〜10:研究計画の立案 11〜15:研究の実施・まとめ 対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
基本的に対面で行うが,合理的な理由により適宜遠隔(オンライン)で実施する。
生成AIの利用
全面的に許可
生成AI注意点
この授業においては,授業内,予習復習において生成AIの利用を全面的に許可しており,生成AIの利用について制限を設けないが,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
課題・レポート等の作成に際して,教員が認める範囲を超えて生成AI を使用したことが判明した場合は単位を認定しない,また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り,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。 教科書
資料を配布する。 参考文献
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
アクティブ・ラーニングの内容
採用しない。 成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
文献検討,計画立案,データ収集・分析から結果をまとめて研究論文を完成成できた者に単位を付与する。講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じて,S(90点以上),A(80〜89点),B(70〜79点),C(60〜69点)の成績評価を行う。 【成績評価の方法】クラス討議への参加・貢献度(50%),事例報告・文献検討・研究計画立案の成果(50%)を基準として総合的に評価する。 課題・試験結果の開示方法
講義時間または面談でコメントする。 履修上の注意・履修要件
実践的教育
在宅看護の経験をもつ教員,特別講師が,その実践経験を活かして教授することから該当する。 備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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