|
教員名 : 大野 かおり
|
授業科目名
在宅看護援助論Ⅰ
(英語名)
Home Care Nursing Assistance Theory Ⅰ
科目区分
ー
領域別専⾨科⽬
対象学生
看護学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
ANNMN5MCA7
単位数
2.0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年度前期
担当教員
大野 かおり
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
研究室,事前にアポイントをとること
連絡先
kaori_ono★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
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】
在宅療養に関する保健医療福祉制度,在宅ケアシステム構築について理解し,在宅ケアシステム構築を推進するためのチーム医療やケアマネジメント,在宅移行を推進するための退院支援について提案できる能力を養う。 【到達目標】 1.在宅ケア,在宅看護に関連する施策や制度,さらに在宅ケアシステムの成り立ちについて理解できる。 2.地域包括ケアシステム推進のための連携やネットワーク形成,ケアマネジメントの方法を提案できる。 3.本人・家族の意思を尊重した在宅移行を推進するための退院支援・調整のプロセスを理解し,効果的な退院支援の方法を提案できる。 4.在宅ケア関連施設や多職種と協働しながらチームでケアを推進していく専門的能力を修得する。 授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
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
適宜,資料を配布 参考文献
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】授業に際して参考文献の該当箇所を熟読しておく(20h)
【復習】講義内容の理解を深めるためにテキストを読み直す(15h) 課題発表の準備を行う(25h) アクティブ・ラーニングの内容
グループ単位での課題発表を予定(1回) 成績評価の基準・方法
クラス討議への参加・貢献度,プレゼンテーション,レポート等によって総合的に評価する。 課題・試験結果の開示方法
【成績評価の基準】
在宅看護専門看護師として,在宅ケアシステム構築を推進するためのチーム医療やケアマネジメント,在宅移行を推進するための退院支援について提案できる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(20%),プレゼンテーション(30%),レポート(50%)を基準として総合的に評価する。 履修上の注意・履修要件
実践的教育
在宅看護実践経験をもつ教員が,その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。
|