シラバス情報

授業科目名
基礎演習
(英語名)
Basic Seminar
科目区分
基本科目
対象学生
社会科学研究科
学年
学年指定なし
ナンバリングコード
KCMMS5MCA3
単位数
2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
演習 (Seminar)
開講時期
2026年度前期
(Spring semester)
担当教員
木下 隆志
所属
社会科学研究科

授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
該当なし
オフィスアワー・場所
適宜、教員研究室にて(要予約)
連絡先
ユニバーサルパスポートのクラスプロファイルにより問い合わせること

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
研究科DP
1◎
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
講義目的:医療・介護マネジメントコースを希望する学生を対象とし、コースにおける学習の際に必要とされる基本的スキルを身につけることを目的とする。
到達目標:ディスカッションを通じた論理思考や問題意識を表出できる。
データ分析、プレゼンテーション手法を習熟し、発表できる。
履修設計と必要に応じてキャリアプランの指導を行い、修了の見通しを持つことができる。
授業のサブタイトル・キーワード
地域差分析 外部環境分析 ロジカルシンキング
講義内容・授業計画
講義内容
ロジカルシンキングについて学ぶとともに、チーム作業によるデータ分析およびプレゼンテーションを実施する。
地域差分析を課題とし、公開データをもとに、人口動態、介護医療の受療率、サービス量などから、外部環境分析の基本を発表できるようになる。

授業計画
1〜4.授業の目標とその進め方
     前半はエクセルの基本的な操作、エクセルを使ったグラフ作成、簡単な分析方法ができるようになる

5〜6.ロジカルシンキングの概説
    ①論理的に思考を整理する技術
    ②思考を表現する技術

7〜12.公的統計データを用いた総合演習
  ①仮説の立案と検証
  ②表計算ソフトの操作
  ③大量データの整理・分析
  ④プレゼンテーション

13,14.履修設計やキャリアプランについての指導

15,16.地域差分析グループ発表 評価(達成度の確認)

対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
生成AIの利用
利用する場面を限定し許可
生成AI注意点
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> 講義資料の要約、課題・レポート文案作成、文書の翻訳・校正等

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。
教科書
30時間でマスター Windows10対応 Excel 2019 実教出版
授業中にその都度指示する。
参考文献
授業中にその都度指示する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】 30h 授業内で適宜配布するレジュメを事前に読み込む(15h)ディスカッションやプレゼンテーションの準備(15h)
【復習】 30h レジュメ該当部分を読み直し、設例を確認する(15h)ディスカッションレポートの読み直し(15h)
アクティブ・ラーニングの内容
グループワークを取り入れる  学生同士のディスカッションを行う
成績評価の基準・方法
講義目的・講義目標の到達度に基づき、社会科学研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与する。
成績評価の方法は、出席を前提に、プレゼンテーション(30%)、ディスカッションへの参加状況(30%)、レポート(40%)で評価する。
課題・試験結果の開示方法
原則として次の授業で解説する
定期試験は学生の求めに応じて適宜行う
履修上の注意・履修要件
プレゼンテーションの準備など授業以外の時間の予習復習を前提に授業を行う。
実践的教育
該当しない
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。