数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１－１
大学等名
プログラム名順天堂大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

医学部③ 修了要件
医学部においては、基本的には次の2つのコア科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。
また、項目2-1、2-2、2-3に関してはコア科目以外の必要な科目の組合せの修了でもプログラムの修了を認めることとする。
コア科目：データサイエンス基礎、情報処理Ⅰ

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
データサイエンス基礎
1○○○
医療の経営学1○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
データサイエンス基礎
1○○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
データサイエンス基礎
1
○
○
○
医療社会学
1
○

⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
データサイエンス基礎
1○○○

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報処理Ⅰ
1
○
○
○
○
情報処理Ⅱ
1
○
統計解析への数学
1○○
統計に基づいた科学的実証の実際
1○
医事ニュースを読み解く統計学 1○
科学研究のための基礎
1○
疫学・統計学1○⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
4‐3データ構造とプログラミング基礎
情報処理Ⅱ
統計解析への数学
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データの増加、コンピュータの進歩、Society5.0、データ駆動型社
会、人間の知的活動とAI「データサイエンス基礎」（1回目）
人工知能、AI、ビックデータ、IoT「医療の経営学」（9回目）

1-6

シェアリングエコノミー、AIを活用した新たなビジネスモデル、AIの最新の活用例「データサイエンス基礎」（6回目）

1-2

1次データと2次データ、オープンデータ、構造化データと非構造化データ、データの作成と収集「データサイエンス基礎」（2回目）

1-3

データ・AIの活用領域の進展、製造、物流、販売、マーケティング、サービス等での活用、仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援等、「データサイエンス基礎」（3回目）

1-4

データ解析(分類、予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術、自動化「データサイエンス基礎」（3、4回目）

1-5

データサイエンスのサイクル、探索的データ解析、流通、製造、金融、インフラ、ヘルスケア等への利活用「データサイエンス基礎」（5回目）
AI・ロボット・IoTが医療に及ぼす影響「医療社会学」（9回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの講義内容

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

3-1

ELSI、個人情報保護法とGDPRなどの国際動向、データに関する情報モラル「データサイエンス基礎」（7回目）

3-2

データ駆動型社会のリスクとその対策、情報漏洩と情報セキュリティ「データサイエンス基礎」（8回目）

2-1

度数分布表、ヒストグラム、統計量、外れ値、標準化、クロス集計表、相関係数、層別、交絡因子「統計解析への数学」（1、2回目）
データの種類（質的データ、量的データ）、平均値、標準偏差、四分位数、度数分布表、ヒストグラ
ム 、クロス集計表、層別、相関と因果（相関係数、疑似相関、交絡）、相関係数行列、「情報処理Ⅰ」（1、2回目）
散布図、相関係数「情報処理Ⅱ」（1回目）
交絡因子「医事ニュースを読み解く統計学」（2、4回目）
精度と確度、誤差「科学研究のための基礎」（3、8回目）
人口静態統計、人口動態統計「疫学・統計学」（5回目）

2-2

データの種類とグラフ「統計解析への数学」（1回目）
散布図、不適切なグラフ表現「情報処理Ⅰ」（2回目）

2-3

並べ替えとフィルター、データの抽出、量的データの比較、外れ値、様々な代表値と散布度の性質の違い「情報処理Ⅰ」（2回目）
Excelを使った統計解析「統計に基づいた科学的実証の実際」（4回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
これからのデータ駆動型社会において必要とされる、数理・データサイエンス・AIに関して、社会での活用の状況を知り、これからの社会にとって新たな価値を生み出す技術であることを理解するとともに、それらの利活用に関する知識と技術を身に付ける。また、データやAIを扱う上での留意事項やデータを守るための技術を身に付けるとともにそのための倫理観を育成する。さらに、データサイエンスの技術の基礎となる基本的なデータの扱いについてその技術をプログラミング等を通して身に付ける。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１－２
大学等名
プログラム名順天堂大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

スポーツ健康科学部③ 修了要件
スポーツ健康科学部においては、次の2つのコア科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。
コア科目：情報処理演習【新カリ】、データサイエンスのための数学【新カリ】

必要最低単位数4

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報処理演習【新カリ】
2○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報処理演習【新カリ】
2○○
データサイエンスのための数学【新カリ】
2○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報処理演習【新カリ】
2○○
データサイエンスのための数学【新カリ】
2○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報処理演習【新カリ】
2○○○

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報処理演習【新カリ】
2
○
○
○
○
統計学【新カリ】
2○
スポーツ情報科学【新カリ】
2○⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
4‐3データ構造とプログラミング基礎
情報処理演習【新カリ】
データサイエンスのための数学【新カリ】 4-1統計および数理基礎
統計学【新カリ】
4-1統計および数理基礎
スポーツ情報科学【新カリ】
その他

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

社会の変化について、ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データの増加、コンピュータの進歩、
Society5.0、データ駆動型社会、人間の知的活動とAI「情報処理演習【新カリ】」（2回目）

1-6

データ・AI活用の最近の状況について、AIを活用した新たなビジネスモデル、AIの最新の活用例「情報処理演習【新カリ】」（7回目）

1-2

社会におけるデータの活用として、1次データと2次データ、オープンデータ、構造化データと非構造化データ、データの作成と収集「情報処理演習【新カリ】」（3回目）

1-3

データ・AIの活用領域の進展、製造、物流、販売、マーケティング、サービス等での活用、仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援等「データサイエンスのための数学【新カリ】」（6回目）

1-4

データ解析(分類、予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術、自動化「データサイエンスのための数学【新カリ】」（14回目）

1-5

AIの利活用の現場について、データサイエンスのサイクル、探索的データ解析、流通、製造、金融、インフラ、ヘルスケア等への利活用「情報処理演習【新カリ】」（4回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの講義内容

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

データ・AIを活用する上での留意事項について、個人情報保護法とGDPRなどの国際動向、データに関する情報モラル「情報処理演習【新カリ】」（5回目）

3-2

データを守るための留意事項として、データ駆動型社会のリスクとその対策、情報漏洩と情報セ
キュリティ「情報処理演習【新カリ】」（6回目）

2-1

質的データと量的データ(尺度)、基本統計量、誤差、欠損値、外れ値、因果と相関、分割表、散布図相関行列、データの正しい理解「情報処理演習【新カリ】」（8、9回目）
メジアン、モード、平均値、分散、標準偏差「統計学【新カリ】」（4回目）

2-2

データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）、データの図表表現（チャート化）、データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)、不適切なグラフ表現（チャート
ジャンク、不必要な視覚的要素）、優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報処理演習【新カリ】」（4、10回目）

2-3

データを集計して、表にまとめる「情報処理演習【新カリ】」（3回目）
データ収集、データ集計・分析、発表スライドの作成 、発表方法の検討「スポーツ情報科学【新カリ】」（5、9、10回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
講義の授業形態で行われる。近年のICTの発達により、多様な分野の様々な種類のデータが容易に収集・活用できるようになっている中で、データの扱いに当たって必須となる数理・データサイエンス・AIの知識について身に付けることを目標とする。また、スポーツ健康科学の分野で基本的な数学の知識を活用し、論理的に思考できる能力を高めることを目指す。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１－３
大学等名
プログラム名順天堂大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

医療看護学部③ 修了要件
医療看護学部においては、基本的には次の2つのコア科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。
また、項目2-1、2-2、2-3に関してはコア科目以外の必要な科目の組合せの修了でもプログラムの修了を認めることとする。
コア科目：情報科学、統計学
項目1-3、1-4に関しては、2022年度は「情報科学」においてオンデマンドビデオにより対応した。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無

令和７年度までに履修必須とする計画④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○
統計学
1
○
○
○
○
統計演習
1
○
○
保健統計
2
○
○

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
統計学
4-1統計および数理基礎
統計演習
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データの増加、コンピュータの進歩、Society5.0、データ駆動型社
会、人間の知的活動とAI「情報科学」（2回目）

1-6

AIを活用した新たなビジネスモデル、AIの最新の活用例「情報科学」（4回目）

1-2

調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど、1次データ、2次デー
タ、データのメタ化、構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）、データ作成（ビッグデータとアノテーション）、データのオープン化（オープンデータ）「情報科学」（3回目）

1-3

データ・AIの活用領域の進展、製造、物流、販売、マーケティング、サービス等での活用、仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援等「情報科学」(オンデマンドビデオ)

1-4

データ解析(分類、予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術、自動化「情報科学」(オンデマンドビデオ)

1-5

データサイエンスのサイクル、探索的データ解析、流通、製造、金融、インフラ、ヘルスケア等への利活用「情報科学」（12回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの講義内容

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

個人情報保護法とGDPRなどの国際動向、データに関する情報モラル「情報科学」（13回目）

3-2

データ駆動型社会のリスクとその対策、情報漏洩と情報セキュリティ「情報科学」（14回目）

2-1

平均、分散「情報科学」（5回目）
量的データ、質的データ、名義尺度(変数)、順序尺度(変数)、間隔尺度(変数)、比率尺度(変数)、平均値、中央値、最頻値、分位数、パーセンタイル、範囲、標準偏差、分散「統計学」（1、2回目）
データの性質「保健統計」（2回目）

2-2

Excelによる表やグラフの作成「情報科学」（3、4回目）
度数分布表、ヒストグラム、箱ヒゲ図、データの分類、集計や図示の方法「統計学」（2回目）
図表作成、分布の図示「統計演習」（3、4、10回目）
グラフ「保健統計」（3回目）

2-3

データの分類、集計や図示の方法「統計学」（2回目）
並べ替え、関数「統計演習」（3、4回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
実際にパソコンを使用し､コンピュータの仕組みと操作方法から始め、インターネットを活用した情報収集の仕方､情報を整理するための基礎的な文書処理や数値処理の仕方を習得する。注目の高まっているAI（人工知能）技術が、どのように医療看護の分野で利用されているかも紹介する。
さらに医療の現場に特有なデータ処理である、生体信号・医用画像のコンピュータ処理に関して、その基礎的な考え方を学
ぶと共にコンピュータ実習を通し生きた知識を身につける。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１－４
大学等名
プログラム名順天堂大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

保健看護学部③ 修了要件
保健看護学部においては、次の2つのコア科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。
コア科目：情報処理、統計学

必要最低単位数1

単位

履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報処理
1
○
○
○

⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報処理
1
○
○
○

⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報処理
1
○
○
○

⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報処理
1
○
○
○

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報処理
1
○
○
統計学
1
○
○
○
○
疫学・保健統計Ⅰ
2○○
疫学・保健統計Ⅱ
2○○⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
情報処理
4‐6画像解析
統計学
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データの増加、コンピュータの進歩、Society5.0、データ駆動型社
会、人間の知的活動とAI「情報処理」（1回目）

1-6

AIを活用した新たなビジネスモデル、AIの最新の活用例「情報処理」（6回目）

1-2

1次データと2次データ、オープンデータ、構造化データと非構造化データ、データの作成と収集「情報処理」（2回目）

1-3

データ・AIの活用領域の進展、製造、物流、販売、マーケティング、サービス等での活用、仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援等「情報処理」（3回目）

1-4

データ解析(分類、予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術、自動化「情報処理」（4回目）

1-5

データサイエンスのサイクル、探索的データ解析、流通、製造、金融、インフラ、ヘルスケア等への利活用「情報処理」（5回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの講義内容

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

個人情報保護法とGDPRなどの国際動向、データに関する情報モラル「情報処理」（7回目）

3-2

データ駆動型社会のリスクとその対策、情報漏洩と情報セキュリティ「情報処理」（7回目）

2-1

平均値、中央値、最頻値、割合、率、四分位範囲、分散、標準偏差、量的変数、質的データ、量的
データ、基本統計量、誤差、欠損値、外れ値、因果と相関、分割表、散布図、相関行列「統計学」（1、2、8、9回目）
人口動態統計、国勢調査、健康指標、統計量「疫学・保健統計Ⅰ」（3、9回目）
調査データの精度と誤差、統計的性質、標本抽出「疫学・保健統計Ⅱ」（9、10回目）

2-2

グラフ作成用高水準作図関数、 グラフ装飾用低水準作図関数、 確率(密度)関数のグラフ「情報処理」（10回目）
データの可視化、不適切なグラフとは「統計学」（10、11回目）
グラフ「疫学・保健統計Ⅰ」（9回目）
グラフ「疫学・保健統計Ⅱ」（10回目）

2-3

データの集計、並び替え「統計学」（12、13回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
１．数理・データサイエンス・AIによる社会変化と身の回りの生活について理解する。
２．数理・データサイエンス・AIで扱うデータとその活用範囲と問題解決について理解する。
３．数理・データサイエンス・AIの様々な適用領域と価値の創出について理解する。
４．数理・データサイエンス・AIにおける情報セキュリティとデータを守るための留意事項について理解する。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１－５
大学等名
プログラム名順天堂大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

国際教養学部③ 修了要件
国際教養学部においては、次の1つのコア科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。
コア科目：ICTリテラシー

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
ICTリテラシー
2○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
ICTリテラシー
2○○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
ICTリテラシー
2○○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
ICTリテラシー2○○○数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
ICTリテラシー
2○○○○
わかりやすい統計
2
○
○
疫学・統計
2
○
○
社会調査法
2
○
量的調査演習2○
質的（フィールド）調査演習
2○○⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データの増加、コンピュータの進歩、Society5.0、データ駆動型社
会、人間の知的活動とAI「ICTリテラシー」（1回目）

1-6

AIを活用した新たなビジネスモデル、AIの最新の活用例「ICTリテラシー」（6回目）

1-2

1次データと2次データ、オープンデータ、構造化データと非構造化データ、データの作成と収集「ICT
リテラシー」（2回目）

1-3

データ・AIの活用領域の進展、製造、物流、販売、マーケティング、サービス等での活用、仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援等「ICTリテラシー」（3回目）

1-4

データ解析(分類、予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術、自動化「ICTリテラシー」（4回目）

1-5

データサイエンスのサイクル、探索的データ解析、流通、製造、金融、インフラ、ヘルスケア等への利活用「ICTリテラシー」（5回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの講義内容

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

個人情報保護法とGDPRなどの国際動向、データに関する情報モラル「ICTリテラシー」（7回目）

3-2

データ駆動型社会のリスクとその対策、情報漏洩と情報セキュリティ「ICTリテラシー」（8回目）

2-1

質的データと量的データ(尺度)、基本統計量、誤差、欠損値、外れ値、因果と相関、分割表、散布図相関行列、データの正しい理解「ICTリテラシー」（9、10回目）
統計データの種類、質的データ、交絡因子「わかりやすい統計」（1、2回目）
量的調査と質的調査「社会調査法」（6回目）
質的調査「質的（フィールド）調査演習」（1-3回目）
国勢調査、人口静態統計「疫学・統計」（3回目）

2-2

データの可視化、不適切なグラフとは「ICTリテラシー」（11、12回目）
様々なグラフの使い分け「わかりやすい統計」（1回目）
データのグラフ化（見える化）、目的にあったグラフを作成する「疫学・統計」（11回目）

2-3

データの集計、並び替え「ICTリテラシー」（13、14回目）
調査データの基礎集計・分析方法「量的調査演習」（12回目）
データの分析「質的（フィールド）調査演習」（11回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データ駆動型社会において必要とされる数理・データサイエンス・AIが社会で活用されている状況を知り、それらがこれからの社会において新たな価値を生み出し得る技術であることを理解するとともに、利活用に関する知識と技術を身に付ける。
また、データやAIを扱う上での留意事項やデータあるいは利用者を守るための技術を身に付けるとともに、そのための倫理観を育成する。さらに、データサイエンスの基礎となる情報処理や情報通信の技術(ICT)をプログラミング等を通して身に付ける。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１－６
大学等名
プログラム名順天堂大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

保健医療学部③ 修了要件
保健医療学部理学療法学科及び診療放射線学科においては、次の2つのコア科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。
コア科目：情報科学、統計学
項目1-1、1-6、1-3、1-4、3-1に関しては、2022年度は「情報科学」においてオンデマンドビデオにより対応した。

必要最低単位数3

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報科学
1
○
○
○

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
統計学
2
○
○
○
○

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
4‐3データ構造とプログラミング基礎
統計学
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
統計学
4‐9データ活用実践（教師なし学習）
統計学
情報科学
4‐2アルゴリズム基礎
医用画像情報学4‐6画像解析
医用画像工学4‐6画像解析

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データの増加、コンピュータの進歩、Society5.0、データ駆動型社
会、人間の知的活動とAI「情報科学」（オンデマンドビデオ）

1-6

AIを活用した新たなビジネスモデル、AIの最新の活用例「情報科学」（オンデマンドビデオ）

1-2

一次データと二次データ、構造化データと非構造化データ等、データの後利用に必要な技術、現代社会のデータ活用事例「情報科学」（7回目）

1-3

データ・AIの活用領域の進展、製造、物流、販売、マーケティング、サービス等での活用、仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援等「情報科学」（オンデマンドビデオ）

1-4

データ解析(分類、予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術、自動化「情報科学」（オンデマンドビデオ）

1-5

流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報科学」（1、7回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの講義内容

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

個人情報保護法とGDPRなどの国際動向、データに関する情報モラル「情報科学」（オンデマンドビ
デオ）

3-2

セキュリティの考え方とその技術、セキュリティに関する法律「情報科学」（4、7回目）

2-1

分布の代表値、箱ひげ図・外れ値・ヒストグラム・散布図、分布の中心の指標として、平均値、中央値、最頻値、割合、率を理解する、ばらつきの指標として、範囲(レンジ)、四分位範囲、分散、標準偏差といった基本統計量「統計学」（1回目）

2-2

Excelを使って統計グラフの作成、Excelデータによる散布図「統計学」（8、9回目）

2-3

データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール（スプレッドシート）、
表形式のデータ（csv）「統計学」（8、9回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
１．数理・データサイエンス・AIによる社会変化と身の回りの生活について理解する。
２．数理・データサイエンス・AIで扱うデータとその活用範囲と問題解決について理解する。
３．数理・データサイエンス・AIの様々な適用領域と価値の創出について理解する。
４．数理・データサイエンス・AIにおける情報セキュリティとデータを守るための留意事項について理解する。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１－７
大学等名
プログラム名順天堂大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

医療科学部③ 修了要件
医療科学部は2022年度より開設された学部であり、4年次までの科目でプログラムの内容を満たしていく予定である。
臨床検査学科では、情報科学基礎演習、情報科学概論、臨床統計学演習の3科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。2022年度は、項目1-1～1-6、2-2に関しては「情報科学基礎演習」、3-1に関しては「情報科学概論」、21に関しては「臨床統計学演習」において、オンデマンドビデオにより対応した。
臨床工学科では、情報科学基礎演習、医用情報処理工学、臨床統計学の3科目を修了したことで、教育プログラムの修了要件としている。2022年度は、項目1-1～1-6、2-2に関しては「情報科学基礎演習」において、オンデマンドビデオにより対応した。
必要最低単位数

臨床検査学科:3
臨床工学科:4

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報科学基礎演習
1○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報科学基礎演習
1○○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報科学基礎演習
1○○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報科学概論1○○
医用情報処理工学2○○

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報科学基礎演習
1○○○
臨床統計学演習
1○
医用情報処理工学演習
1
○
臨床統計学
2
○
○

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
臨床統計学演習
4-1統計および数理基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
医用情報処理工学演習
医用情報処理工学演習
4‐4時系列データ解析

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データの増加、コンピュータの進歩、Society5.0、データ駆動型社
会、人間の知的活動とAI「情報科学基礎演習」（オンデマンドビデオ）

1-6

AIを活用した新たなビジネスモデル、AIの最新の活用例「情報科学基礎演習」（オンデマンドビデ
オ）

1-2

1次データと2次データ、オープンデータ、構造化データと非構造化データ、データの作成と収集「情報科学基礎演習」（オンデマンドビデオ）

1-3

データ・AIの活用領域の進展、製造、物流、販売、マーケティング、サービス等での活用、仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援等「情報科学基礎演習」（オンデマンドビデオ）

1-4

データ解析(分類、予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術、自動化「情報科学基礎演習」（オンデマンドビデオ）

1-5

データサイエンスのサイクル、探索的データ解析、流通、製造、金融、インフラ、ヘルスケア等への利活用「情報科学基礎演習」（オンデマンドビデオ）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの講義内容

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

個人情報保護法とGDPRなどの国際動向、データに関する情報モラル「情報科学概論」（オンデマン
ドビデオ）
ELSI、個人情報保護、GDPR「医用情報処理工学」(13回目)

3-2

情報セキュリティの構成要素、暗号と電子署名、セキュリティを確保する方法「情報科学概論」（6回目）
暗号化、セキュリティ対策「医用情報処理工学」(12回目)

2-1

質的データと量的データ(尺度)、基本統計量、誤差、因果と相関、分割表、散布図相関行列、データの正しい理解「臨床統計学演習」（オンデマンドビデオ）
母集団、標本、誤差、交絡、データの種類、基本統計量「臨床統計学」(3、4、5、6回目)

2-2

図表の作成方法「情報科学基礎演習」（8回目）
データの可視化、不適切なグラフとは「情報科学基礎演習」（オンデマンドビデオ）
グラフ「医用情報処理工学演習」(2回目)

2-3

分析ツール、ピボットテーブルの作成「情報科学基礎演習」（9回目）
集計「臨床統計学」(5回目)⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
１．数理・データサイエンス・AIによる社会変化と身の回りの生活について理解する。
２．数理・データサイエンス・AIで扱うデータとその活用範囲と問題解決について理解する。
３．数理・データサイエンス・AIの様々な適用領域と価値の創出について理解する。
４．数理・データサイエンス・AIにおける情報セキュリティとデータを守るための留意事項について理解する。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式２
順天堂大学

大学等名

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和４

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

医学部
スポーツ健康科学部
医療看護学部
保健看護学部
国際教養学部
保健医療学部
医療科学部

合 計

合計

138 68 70 138 68 70
617 394 223 226 122 104
174 11 163000
134 13 121 133 13 120
227 104 123 181 81 100
123 54 69 23 11 12
182 47 135 111 19 92
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
6,281 1,748 6,256 1,595 691 904 812 314 498

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

138 826600 2,020
220 820130 490240 960
240 960
180 180

女性

合計

男性

履修者数

女性

828
2,045
814
506
945
961
182

男性

令和3年度

修了者数

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修率

女性

138
17%
617
31%
174
21%
134
27%
227
24%
123
13%
182 101%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 1,595 25%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式３
大学等名

順天堂大学

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数

(常勤）

1871

人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 木南 英紀

3192

人

51

人

（役職名） 数理・データ科学教育研究センター長④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
順天堂大学数理・データ科学教育研究センター、数理科学教育管理委員会（責任者名） 木南 英紀（役職名） 数理・データ科学教育研究センター長⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
数理・データ科学教育研究センター管理運営規程、数理・データ科学教育研究センター数理科学教育管理委員会細則⑥ 体制の目的
本学では、全学における数理科学教育（数学・統計学のほか、その応用として諸科学を数理的に研究する数理科学に関する教育をいう。）の充実や質の向上を図るとともに、数理科学に関連する教育・研究を推進するため、2022年4月に「順天堂大学数理・データ科学教育研究センター」（以下「センター」）を設置し、教育体制の整備を推進している。
さらに、本プログラムの実施に関する実務的事項を審議するため、センターの下に「数理科学教育管理委員会」を設置し、各学部で本プログラムの授業科目を担当する専任教員を構成員として、授業計画の策定や実施、履修指導、ファカルティ・ディベロップメントに関する事項等について検討を行っている。

⑦ 具体的な構成員
１．数理・データ科学教育研究センター
木南 英紀 センター長（学長特別補佐）
大橋 真也 特任教授
２．数理科学教育管理委員会
木南 英紀 管理委員長（数理・データ科学教育研究センター長）
川村 浩之 管理委員（医学部、准教授）
廣津 信義 管理委員（スポーツ健康科学部、教授）
長瀬 雅子 管理委員（医療看護学部、先任准教授）
石塚 淳子 管理委員（保健看護学部、教授）
白山 芳久 管理委員（国際教養学部、准教授）
野尻 宗子 管理委員（保健医療学部、准教授）
佐藤 正一 管理委員（医療科学部、教授）
大橋 真也 管理委員（数理・データ科学教育研究センター、特任教授）

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
25%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
70%
90%
95%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）6,256
具体的な計画
本学では、医療系大学という特質上、各学部の特性や専門性に合わせた科目でプログラムを構成している。
(1)国際教養学部、医療科学部においては、リテラシープログラムの修得に必須となる科目（以下「コア科目」）を全て必修化しており、卒業までに全員がプログラム履修者・修了者となる予定である。
(2)医学部、スポーツ健康科学部、医療看護学部、保健看護学部、保健医療学部においては、
コア科目で必修ではない科目があるが、学生に対する広報や履修指導により選択科目においても高い履修率を確保している。引き続きこうした取組を通じ、履修率を維持・向上させる計画である。
(3)なお、医療看護学部については、令和６年度よりコア科目を必修化する予定である。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本学では、上記の通り、学部毎にそれぞれの特性や専門性に応じた科目でプログラムを構成しているが、どの学部の学生でもリテラシーレベルの知識・スキルを必ず修得できるよう、セン
ターで学内共通のオンデマンド教材を開発し、各学部のプログラム担当教員に講義での活用を推奨している。
令和４年度は、こうしたオンデマンド教材を、講義の中だけでなく学生の準備学習や反復学習に活用する取組も進んでおり、今後は希望する学生がオンデマンド教材を視聴して自主的に学習できる環境を整備する予定である。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
本学では、プログラムを周知する手段として、専用のWebサイトによる情報掲載のほか、授業支
援システムを通じた情報提供を行い、全ての学生がプログラムについて情報を得ることができるようにしている。
新入生に対しては、センターでプログラムを紹介するリーフレットを作成し、各学部のオリエンテーションやガイダンスの機会に周知している。プログラム担当教員よりデータサイエンスを学ぶ意義や重要性、履修・修了要件等を説明し、学生の興味・関心が高まるよう取り組んでいる。
さらに、センターが中心となり、学部横断的なコンペティションやシンポジウム、各種セミナーやワークショップ等を定期的に開催していく計画である。イベントを通じて本プログラムの周知を図るとともに、データサイエンスに触れる機会を増やすことで学生の認知度を高めていく方針である。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
各学部の教務課に履修相談窓口を設け、学生に対する個別カウンセリングを実施している。また、演習科目では担当教員に加えてティーチング・アシスタント（TA）を配置しており、学生に対してきめ細かいサポート・指導を行っている。現状では学生の規模に対するTAの数が不足しており、更なるTAの拡充について引き続き検討していく。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
プログラムの各科目についてオフィスアワーを設置するとともに、メールや授業支援システムを通じて学生が教員にいつでも質問・相談できる体制を確保している。また、希望する学生、ある
いは基礎学力が不足する学生などに対し、自主参加の勉強会を設けるなど、きめ細かく対応している。
さらに、学生は準備学習や復習の用途でオンデマンド教材を視聴することが可能であり、学生が自主的に学習できる体制を構築している。講義動画については、一部の科目でアーカイブ化を開始し学生にも提供しているが、今後は全てのプログラムでアーカイブ化を進め、学生のプロ
グラムの修得に資するよう仕組みを整備していく方針である。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式４
大学等名

順天堂大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
数理科学教育点検・評価委員会（責任者名） 木南 英紀② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 数理科学教育点検・評価委員長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
令和４年度プログラムの点検・評価では、以下の点が指摘されている。
・令和４年度の履修者数は1,595名（全学生の25.4％）となったが、プログラム適用対象となった１年生の履修率は89.8％と、開講初年度としては概ね良い結果となった。
・国際教養学部、医療科学部ではコア科目の必修化により全ての学生が修了することができるが、その他の学部では選択科目となっているため、引き続き履修率の向上に努める必要がある。
プログラムの履修・修得状 これを受けて、数理・データ科学教育研究センター（以下、センター）では、学生の関心を高めプログラムの履修を促す
ため新入生向けリーフレットを作成し、ガイダンスを通じた周知や履修指導を実施している。
況

令和４年度プログラムの点検・評価では、以下の点が指摘されている。
・学生の履修意欲を高め学修成果を可視化するため、できるだけ早い時期に、プログラム修了生に対する修了証の整備が望まれる。
・また、修了証の発行に合わせ、プログラム修了生に対するアンケートを行い、教育研究や臨床現場でのスキルの活用、資格試験合格等の成果などを追跡することを通じて、学修成果を測っていくことが望まれる。
学修成果

これを受けて、センターでは、令和５年度中の修了証の発行に向けて準備を開始するほか、プログラム修了者に対するアンケートについても検討を進める。

センターが中心となり、学生や担当教員に対する授業評価アンケートを実施し分析することにより、プログラムに対する学生の理解度・満足度を把握している。
令和４年度プログラムの点検・評価では、以下の点が指摘されている。
・アンケートによれば、学部や科目毎にばらつきは見られるものの、理解度や満足度に関する設問において履修学生の7割以上から肯定的評価を得られた。
学生アンケート等を通じた
これを受けて、センターでは、引き続き高い理解度や満足度を得られるよう、各学部の取組を整理し、FDなどを通じて学生の内容の理解度
効果的な実践方法の共有を図っていく。また、オンデマンド教材についても、担当教員の意見を踏まえながら改善を図り、更なる活用を促していく。

後輩他への推奨度に関しては、現時点では把握できていない。今後、センターが中心となってプログラム修了生に対するアンケートを通じて他の学生への推奨度を把握し、専用ウェブサイトへの掲載などにより修了生の声を発信していくこととする。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

国際教養学部、医療科学部においては、リテラシープログラムの修得に必須となる科目（コア科目）を全て必修化しており、卒業までに全員がプログラム修了者となる予定である。
医学部、スポーツ健康科学部、医療看護学部、保健看護学部、保健医療学部においては、コア科目が必修でない科目があるが、令和４年度は選択科目で高い履修率（20～100％）を確保している。引き続き学生に対する広報や履修指導を行い、履修率の維持・向上を図る必要がある。
なお、医療看護学部については、令和６年度にコア科目を必修化する予定である。全てのコア科目の必修化に向けて全学的な履修者数、履修 引き続き検討することとする。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
令和４年度にプログラムを開始したばかりであり、現時点では修了生が卒業していない。今後、センターが中心となり、
各種アンケートを通じてプログラム修了生の進路、活躍状況等を把握し、評価することとする。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

令和４年度にプログラムを開始したばかりであり、現時点では本プログラムに対する外部意見を得られていない。今後、大学全体の「外部評価プロセス」を活用しながら、本プログラムの妥当性・有効性に関する意見を収集する予定である。
また、センターでは、令和５年度以降、企業と連携したコンペティションやセミナー等を企画する予定であり、そうした機会を通じて企業から本プログラムの評価を得ることとする。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

令和４年度プログラムの点検・評価では、以下の点が指摘されている。
・アンケ―ト結果によれば、「授業から知的な刺激を受け、その分野や関連分野のことをもっと知りたいと思ったか」の質問で、７割以上の学生が肯定的に評価しており、概ね「学ぶ楽しさ」「学ぶ意義」を教える授業となっていると評価できる。
・学生の興味・関心を更に引き出すため、より発展的なプログラムに導く必要がある。そのため、発展科目や応用プロ
グラム（応用基礎レベル）の開発・展開が望まれる。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 これを踏まえ、センター、数理科学教育管理委員会が中心となり、数理・データサイエンス・AIの発展科目の整備及び義」を理解させること
応用プログラムの開講に向けて検討する。

令和４年度プログラムの点検・評価では、以下の点が指摘されている。
・アンケート結果によれば、「授業の分かりやすさ」「理解や技能の獲得を助けるための工夫」に関する質問で、約８割の学生が肯定的に評価しており、「分かりやすい」授業となっていると評価できる。
これを受けて、センターでは各学部の取組を整理し、FDなどを通じて効果的な実践を促していく。また、センターが作成するオンデマンド教材についても、担当教員の意見を踏まえながら改善を図り、更なる活用を促していく。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

2023/02/15 10:29

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

データサイエンス基礎

授業形態

英語科⽬名

データサイエンス基礎

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

⼤橋 真也

ナンバリング担当教員

⼤橋 真也、奥野 浩、川村 浩之、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要
これからのデータ駆動型社会において必要とされる，数理・データサイエンス・AIに関して，社会での活⽤の状況を知り，これからの社会にとって新たな価値を⽣み出す技術であることを理解するとともに，それらの利活⽤に関する知識と技術を⾝に付ける。また，データやAIを扱う上での留意事項やデータを守るための技術を⾝に付けるとともにそのための倫理観を育成する。さらに，データサイエンスの技術の基礎となる基本的なデータの扱いについてその技術をプログラミング等を通して⾝に付ける。

全体内容

到達⽬標
-

授業の位置づけ
ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連-

履修上の注意、履修要件
成績評価の⽅法
授業に取り組む態度(30%)，実習課題の内容(40%)，レポート等の提出その他(30%)を⽬安として，総合的に評価する。

評価⽅法
評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法

テキスト
参考⽂献

その他
連絡先・オフィスアワー

-担当教員の実務経験
備考
授業計画
授業回

1

2

3

4

5

担当者

⼤橋

⼤橋

⼤橋

⼤橋

⼤橋

授業内容

真也

【授業タイトル】社会の変化【キーワード】・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・⼈間の知的活動とAI

真也【授業タイトル】社会におけるデータの活⽤【キーワード】・1次データと2次データ
・オープンデータ・構造化データと⾮構造化データ
・データの作成と収集

真也【授業タイトル】データ・AIの活⽤領域とその技術①【キーワード】・データ・AIの活⽤領域の進展
・製造，物流，販売，マーケティング，サービス等での活⽤・仮説検証，知識発⾒，原因究明，判断⽀援等

真也【授業タイトル】データ・AIの活⽤領域とその技術②【キーワード】・データ解析(分類，予測)・シミュレーション
・データの可視化
・AIでできること・認識技術，⾃動化真也【授業タイトル】データ・AIの利活⽤の現場【キーワード】・データサイエンスのサイクル
・探索的データ解析
・流通，製造，⾦融，インフラ，ヘルスケア等への利活⽤

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

主に講義

[予習]
キーワードについて，その意味を巻単位調べておくこと。また，その関連する内容についても情報収集して
おくこと。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

主に講義

[予習]
⾃分の⾝のまわりにあるデータにはどのようなものがあるのか，関⼼をもって調べておくこと。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

主に講義

[予習]
コンビニエンスストアや宅配便などでデータをどのように扱っているか。また病院においては，データをどのように活⽤しているのかを考えておくこと。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

主に講義

[予習]
第1回の内容も含め，データの価値を⾼めているもの
はどのような技術であるのかについて，調べておくこと。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

主に講義

[予習]
第5回に学習したデータの分析の具体的な⼿順と各分
野での利活⽤とデータ分析との関係について調べてお
くこと。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

1/2

2023/02/15 10:29

6

7

8

⼤橋

⼤橋

⼤橋

JUNTENDO PASSPORT 2

真也【授業タイトル】データ・AI活⽤の最近の状況【キーワード】・AIを活⽤した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活⽤例真也【授業タイトル】データ・AIを活⽤する上での留意事項【キーワード】・個⼈情報保護法とGDPRなどの国際動向・データに関する情報モラル

真也【授業タイトル】データを守るための留意事項【キーワード】・データ駆動型社会のリスクとその対策
・情報漏洩と情報セキュリティ

主に講義

[予習]
AIとは何か，世の中でAIが使われている分野や製品について，調べておくこと。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

主に講義

[予習]
個⼈情報とプライバシーについて調べておくこと。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

主に講義

[予習]
情報漏洩が問題になった事件について調べておこう。
[復習]
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポー
トを出す予定です。

※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2023/02/15 9:55

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報処理I

授業形態

実験・実習

英語科⽬名

Computer and Information ProcessingⅠ

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

奥野 浩

ナンバリング担当教員

奥野 浩、前﨑

信孝、川村 浩之、齋藤 ⿇由美、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要

全体内容

現代の情報ネットワーク社会おいては、情報の発信、検索、加⼯、提⽰、保存等の⽬的でコンピュータの利⽤が不可⽋である。
本実習では、情報の加⼯を簡便に⾏えるMS Excelの基本的な操作を学ぶ。これにより、Excelの基本的な関数の扱い⽅、作表の基本、様々なグラフ作成、およびピボットテーブルを利⽤したデータの整理変形等のデータ処理の基礎を学ぶ。
さらに、Excelを利⽤して、統計学の基礎的な概念について学ぶ。

到達⽬標[到達⽬標]
1.Excelを使って、表を作成できる。
2.Excelを使って、グラフを作成できる。
3.ピボットテーブルを利⽤して、データの整理、変換、成型が⾏える。
4.標本分散の意味を理解し説明できる。

授業の位置づけ-

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

あまりパソコン操作に⾃信のない学⽣は、あらかじめExcelの⼊⾨書等を購⼊し、購読しておくこと。
統計学に関しては、「統計解析への数学」のテキストを読んでおくこと。
前番の学⽣のみ履修できる。

成績評価の⽅法
成績評価⽅法：実習中に提出されるファイル20％
実習中の態度等10％
最終課題 70％

評価⽅法

・Excelによる作表（ファイル、最終課題）
・Excelによるグラフの作成（ファイル、最終課題）
・ピボットテーブルを利⽤して、データの整理、変換、成型（ファイル、最終課題）
・標本分散の理解（ファイル、最終課題）

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題に関しては、次の実習時に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
参考書
統計解析⼊⾨[第３版] 篠崎信雄・⽵内秀⼀
Excelで学ぶ統計解析⼊⾨ 菅⺠郎 著

共著

サイエンス社

その他

連絡先・オフィスアワー

対⾯
⾦曜⽇ 12:20-13:20 センチュリータワー南5階教員室
mailh-okuno[at]juntendo.ac.jp [at]を@に修正してください

担当教員の実務経験
備考

新型コロナウイルス感染症の状況に応じて、授業計画等を変更する場合があります。

授業計画
授業回

4/22
（⾦）
3時限
4時限

5/13
（⾦）
3時限
4時限

奥野
川村
前崎
齋藤

奥野
川村
前崎
齋藤

担当者

授業内容

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
1.実習の概要 2.作表の基本【サブ・タイトル】
1.実習の概要 2.データの読み⽅【キーワード】データの種類（質的データ、量的データ）、平均値、標準偏差、四分位
数、度数分布表、ヒストグラム 、クロス集計表、オッズ⽐、層別、シンプソンのパラドックス【到達⽬標】
Excelで基本統計量が求められる。量的データからヒストグラムを作成できる。2次元の質的データからオッズ⽐を求め、解釈できる。

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
グラフの作成【サブ・タイトル】
データを説明する【キーワード】並べ替えとフィルター、データの抽出、散布図、線形回帰、ドットプロ
ット、箱ひげ図、相関と因果（相関係数、疑似相関、交絡）、相関係数
⾏列、不適切なグラフ表現、量的データの⽐較、外れ値、様々な代表値と散布度の性質の違い【到達⽬標】
Excelで各種グラフが作成できる。疑似相関と交絡について説明できる。
適切な代表値と散布度を⽤いることが出来る。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

講義、実習
【注意点】
絶対参照の使い⽅に注意する。

（予習）Excelの⽤語について調べること。（1時間）（復習）習ったExcelの操作を復習しておくこと。（2
時間）

講義、実習
【注意点】
グラフでもコピーと編集ができること理解するこ
と。

（予習）
間）
（復習）
間）

箱ひげ図の作り⽅を調べること。（1時習った操作を復習しておくこと。（2時

1/32023/02/15 9:55

JUNTENDO PASSPORT 2

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
離散型確率分布【サブ・タイトル】
1.度数分布表からの平均値と分散の計算 2.離散型確率分布【キーワード】2項分布、ポアソン分布、⺟集団と標本抽出（無作為抽出）、標本平
均、標本分散、数値シミュレーション【到達⽬標】
2項分布、ポアソン分布を⽤いた計算ができる。標本平均と標本分散の分布について説明できる。

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
連続型確率分布【サブ・タイトル】
1．連続型確率分布 2．正規分布【キーワード】ヒストグラム、折れ線グラフ、複合グラフ、正規分布、データの分布と正規分布、対数変換、標準化【到達⽬標】
正規分布を利⽤した確率計算ができる。データの分布と正規分布を⽐較
できる。

奥野
川村
前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
1.データの集計と整理 2.⼆項分布の近似【サブ・タイトル】
1.アンケート結果の集計と整理 2.⼆項分布の近似
実習【キーワード】（予習）⼆項分布の正規近似について調べること。
データの前処理、外れ値、⽋損データ、ピボットテーブル、クロス集計【注意点】2項分布を近似 （1時間）
表、積み上げ棒グラフ、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、⼆項分布のするときの条件に注意す （復習）習った操作を復習しておくこと。（2時間）
正規近似、⼆項分布のポアソン近似
る。
【到達⽬標】
Excelでピボットテーブルを⽤いてクロス集計表を作成できる。 ⼆項分
布を正規近似できる条件を理解し、正規近似を使った確率計算ができ
る。

奥野
7/8
川村
（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】まとめ【サブ・タイトル】最終課題
実習【キーワード】Excel、量的データの整理、質的データの整理、⼆項分
これまでの実習について復習しておくこと。（3時布、正規分布
【注意点】どのような操限）【到達⽬標】実習１回⽬から５回⽬までに習った種々のExcel操作を独⼒ 作をしているか理解して操でできる。2項分布、正規分布を⽤いた確率計算ができる。データを適切 作すること。
に処理し、解釈できる。

奥野
7/22 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】予備⽇【サブ・タイトル】【キーワード】【到達⽬標】

5/27
（⾦）
3時限
4時限

6/10
（⾦）
3時限
4時限

6/24
（⾦）
3時限
4時限

奥野
川村
前崎
齋藤

奥野
川村
前崎
齋藤

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

実習
【注意点】
確率密度関数と積率分布関数の使い⽅に注意する。

（予習）2項分布について調べること。（1時間）（復習）習った操作を復習しておくこと。（2時間）

実習
【注意点】
確率密度関数と積率分布関数の使い⽅に注意する。

（予習）正規分布の標準化について調べること。（1時間）（復習）習った操作を復習しておくこと。（2時間）

2/3

2023/02/15 9:56

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報処理I

授業形態

実験・実習

英語科⽬名

Computer and Information ProcessingⅠ

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

奥野 浩

ナンバリング担当教員

奥野 浩、前﨑

信孝、川村 浩之、齋藤 ⿇由美、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要

全体内容

現代の情報ネットワーク社会おいては、情報の発信、検索、加⼯、提⽰、保存等の⽬的でコンピュータの利⽤が不可⽋である。
本実習では、情報の加⼯を簡便に⾏えるMS Excelの基本的な操作を学ぶ。これにより、Excelの基本的な関数の扱い⽅、作表の基本、様々なグラフ作成、およびピボットテーブルを利⽤したデータの整理変形等のデータ処理の基礎を学ぶ。
さらに、Excelを利⽤して、統計学の基礎的な概念について学ぶ。

到達⽬標[到達⽬標]
1.Excelを使って、表を作成できる。
2.Excelを使って、グラフを作成できる。
3.ピボットテーブルを利⽤して、データの整理、変換、成型が⾏える。
4.標本分散の意味を理解し説明できる。

授業の位置づけ-

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

あまりパソコン操作に⾃信のない学⽣は、あらかじめExcelの⼊⾨書等を購⼊し、購読しておくこと。
統計学に関しては、「統計解析への数学」のテキストを読んでおくこと。
後番の学⽣のみ履修できる。

成績評価の⽅法
成績評価⽅法：実習中に提出されるファイル20％
実習中の態度等10％
最終課題 70％

評価⽅法

・Excelによる作表（ファイル、最終課題）
・Excelによるグラフの作成（ファイル、最終課題）
・ピボットテーブルを利⽤して、データの整理、変換、成型（ファイル、最終課題）
・標本分散の理解（ファイル、最終課題）

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題に関しては、次の実習時に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
参考書
統計解析⼊⾨[第３版] 篠崎信雄・⽵内秀⼀
Excelで学ぶ統計解析⼊⾨ 菅⺠郎 著

共著

サイエンス社

その他

連絡先・オフィスアワー

対⾯
⾦曜⽇ 12:20-13:20 センチュリータワー南5階教員室
mailh-okuno[at]juntendo.ac.jp [at]を@に修正してください

担当教員の実務経験
備考

新型コロナウイルス感染症の状況に応じて、授業計画等を変更する場合があります。

授業計画
授業回

担当者

授業内容
【授業タイトル】
1.実習の概要 2.作表の基本【サブ・タイトル】
1.実習の概要 2.データの読み⽅【キーワード】データの種類（質的データ、量的データ）、平均値、標準偏差、四分位
数、度数分布表、ヒストグラム 、クロス集計表、オッズ⽐、層別、シンプソンのパラドックス【到達⽬標】
Excelで基本統計量が求められる。
量的データからヒストグラムを作成できる。
2次元の質的データからオッズ⽐を求め、解釈できる。

4/15
（⾦）
3時限
4時限

奥野
川村
前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

5/6
（⾦）
3時限
4時限

奥野
川村
前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
グラフの作成【サブ・タイトル】
データを説明する【キーワード】並べ替えとフィルター、データの抽出、散布図、線形回帰、ドットプロ
ット、箱ひげ図、相関と因果（相関係数、疑似相関、交絡）、相関係数
⾏列、不適切なグラフ表現、量的データの⽐較、外れ値、様々な代表値と散布度の性質の違い【到達⽬標】

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

講義、実習
【注意点】
絶対参照の使い⽅に注意
する。

講義、実習
【注意点】
グラフでもコピーと編集ができること理解すること。

（予習）Excelの⽤語について調べること。（1時間）（復習）習ったExcelの操作を復習しておくこと。（2
時間）

（予習）
間）
（復習）
間）

箱ひげ図の作り⽅を調べること。（1時習った操作を復習しておくこと。（2時

1/32023/02/15 9:56

JUNTENDO PASSPORT 2
Excelで各種グラフが作成できる。疑似相関と交絡について説明できる。
適切な代表値と散布度を⽤いることが出来る。

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
離散型確率分布【サブ・タイトル】
1.度数分布表からの平均値と分散の計算 2.離散型確率分布【キーワード】2項分布、ポアソン分布、⺟集団と標本抽出（無作為抽出）、標本平
均、標本分散、数値シミュレーション【到達⽬標】
2項分布、ポアソン分布を⽤いた計算ができる。標本平均と標本分散の分布について説明できる。

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
連続型確率分布【サブ・タイトル】
1．連続型確率分布 2．正規分布【キーワード】ヒストグラム、折れ線グラフ、複合グラフ、正規分布、データの分布と正規分布、対数変換、標準化【到達⽬標】
正規分布を利⽤した確率計算ができる。データの分布と正規分布を⽐較
できる。

奥野
川村
前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】
1.データの集計と整理 2.⼆項分布の近似【サブ・タイトル】
1.アンケート結果の集計と整理 2.⼆項分布の近似
実習【キーワード】（予習）⼆項分布の正規近似について調べること。
データの前処理、外れ値、⽋損データ、ピボットテーブル、クロス集計【注意点】2項分布を近似 （1時間）
表、積み上げ棒グラフ、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、⼆項分布のするときの条件に注意す （復習）習った操作を復習しておくこと。（2時間）
正規近似、⼆項分布のポアソン近似
る。
【到達⽬標】
Excelでピボットテーブルを⽤いてクロス集計表を作成できる。 ⼆項分
布を正規近似できる条件を理解し、正規近似を使った確率計算ができ
る。

奥野
7/1
川村
（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】まとめ【サブ・タイトル】最終課題
実習【キーワード】Excel、量的データの整理、質的データの整理、⼆項分
これまでの実習について復習しておくこと。（3時布、正規分布
【注意点】どのような操限）【到達⽬標】実習１回⽬から５回⽬までに習った種々のExcel操作を独⼒ 作をしているか理解して操でできる。2項分布、正規分布を⽤いた確率計算ができる。データを適切 作すること。
に処理し、解釈できる。

奥野
7/15 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】予備⽇【サブ・タイトル】【キーワード】【到達⽬標】

5/20
（⾦）
3時限
4時限

6/3
（⾦）
3時限
4時限

6/17
（⾦）
3時限
4時限

奥野
川村
前崎
齋藤

奥野
川村
前崎
齋藤

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

実習
【注意点】
確率密度関数と積率分布関数の使い⽅に注意する。

（予習）2項分布について調べること。（1時間）（復習）習った操作を復習しておくこと。（2時間）

実習
【注意点】
確率密度関数と積率分布関数の使い⽅に注意する。

（予習）正規分布の標準化について調べること。（1時間）（復習）習った操作を復習しておくこと。（2時間）

2/3

2023/02/15 9:57

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名情報処理II

授業形態

英語科⽬名

Computer and Information ProcessingⅡ

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

1単位

代表教員

奥野 浩

ナンバリング担当教員

奥野 浩、前﨑

信孝、川村 浩之、齋藤 ⿇由美、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要
この実習ではExcelやPythonを⽤いた数値実験や具体的なデータ処理を通して医学統計の理解を深めることを⽬標とする。区間推定や仮説検定、多変量モデ
ルなどについて具体例を通じて理解を深めるとともにプログラミングの基礎を体験する。

全体内容[⼀般⽬標]
Excelを⽤いて区間推定・仮説検定が⾏える。
Excelを⽤いて回帰モデルによる分析が⾏える。
Pythonの簡単なプログラムが書ける。
到達⽬標[到達⽬標]
1.Excelで⺟平均・⺟⽐率の信頼区間を求められる。
2.Excelで基本的な仮説検定、回帰分析を⾏える。
3.Excelの分析ツールを⽤いて回帰分析が⾏える。
4.Pythonを⽤いて基本統計量の計算、グラフの作成ができる。
5.Pythonで簡単な統計分析を⾏える。

授業の位置づけ−

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件−
配布プリントをしっかり読んで意味を理解した上でExcel、Pythonの操作を⾏うことを⼼掛けてほしい。
新型コロナウイルス感染症の状況に応じて、授業計画等を変更する場合があります。
前番のみ履修可。

成績評価の⽅法
成績評価⽅法：実習中に提出されるファイル40％
実習中の態度等10％
最終課題50％

評価⽅法

成績評価基準：提出ファイルにおいて正しい処理を⾏っているか、図表を丁寧に作成できているかなど総合的な理解度を⾒て判定する。

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題に関しては、次の実習時に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
参考書
統計解析⼊⾨[第３版] 篠崎信雄・⽵内秀⼀ 共著 サイエンス社
基礎 医療統計学 第７版
加納克⼰, ⾼橋秀⼈（共著） 総合医学社
いちばんやさしいPython⼊⾨教室
⼤澤⽂孝 著 ソーテック社
その他
連絡先・オフィスアワー

⾦曜10:35-13:30 センチュリー５F教員控室

担当教員の実務経験
必修科⽬「統計解析への数学」のテキスト「統計解析⼊⾨」の復習をしておくこと。
情報処理 I で学んだことを前提とするので情報処理 I を履修していない場合にはExcelの基本操作を⾃習しておくことが必須である。
【⾃⼰学習（準備学習）に必要な時間】 1時限あたり 予習：45分， 復習：45分

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

奥野
9/16 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Excelを⽤いた区間推定【サブ・タイトル】⺟平均、⺟⽐率、相関係数の推定【キーワード】区間推定 ⼩標本 ⼤標本 散布図、相関係数、数値実験【到達⽬標】⺟平均・⺟⽐率・相関係数の信頼区間の計算ができる。

奥野
10/7 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Excelを⽤いた仮説検定【サブ・タイトル】平均値の差の検定 独⽴性の検定【キーワード】帰無仮説 有意⽔準 t-検定 χ2乗検定【到達⽬標】仮説検定の流れを理解する。Excelで t-検定、χ2乗検定
ができる。

奥野
10/21 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Excelを⽤いた回帰分析【サブ・タイトル】分析ツールを使う【キーワード】F検定 単回帰モデル 重回帰モデル 回帰係数の信頼区 実習間【到達⽬標】分析ツールを⽤いて様々な解析が⾏える。アウトプットの解釈ができる。

指定参考書第11章を勉強しておくこと。また、実習後に復習をすること。

奥野
11/4 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Python⼊⾨【サブ・タイトル】初めてのプログラミング【キーワード】Python、データの読み込み、演算、アウトプットの出⼒【到達⽬標】データを読み込んで基本統計量を求めたり図表を作成したりできる。

Pythonの簡単なプログラムの例を調べておく。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

実習

指定参考書第9章を勉強しておくこと。また、実習後に復習をすること。

実習

指定参考書第10章を勉強しておくこと。また、実習後に復習をすること。

実習

1/2

2023/02/15 9:57

JUNTENDO PASSPORT 2

奥野
11/25 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Pythonを⽤いた統計解析【サブ・タイトル】医療データの解析【キーワード】Python、多変量解析、機械学習【到達⽬標】Pythonを⽤いて多変量解析を⾏える。

奥野
12/16 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】まとめ【サブ・タイトル】確認課題【キーワード】Excel、Python【到達⽬標】Excelを利⽤して基本的な統計処理ができる。Pythonを⽤いて簡単なプログラムを作成し、データの分析を⾏える。

奥野
1/6
川村
（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】予備⽇【サブ・タイトル】【キーワード】【到達⽬標】

実習

実習

前回の内容を復習をしておくこと。また、実習後に復習をすること。

これまでの実習について復習しておくこと。

※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2023/02/15 9:58

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名情報処理II

授業形態

英語科⽬名

Computer and Information ProcessingⅡ

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

1単位

代表教員

奥野 浩

ナンバリング担当教員

奥野 浩、前﨑

信孝、川村 浩之、齋藤 ⿇由美、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要
この実習ではExcelやPythonを⽤いた数値実験や具体的なデータ処理を通して医学統計の理解を深めることを⽬標とする。区間推定や仮説検定、多変量モデ
ルなどについて具体例を通じて理解を深めるとともにプログラミングの基礎を体験する。

全体内容[⼀般⽬標]
Excelを⽤いて区間推定・仮説検定が⾏える。
Excelを⽤いて回帰モデルによる分析が⾏える。
Pythonの簡単なプログラムが書ける。
到達⽬標[到達⽬標]
1.Excelで⺟平均・⺟⽐率の信頼区間を求められる。
2.Excelで基本的な仮説検定、回帰分析を⾏える。
3.Excelの分析ツールを⽤いて回帰分析が⾏える。
4.Pythonを⽤いて基本統計量の計算、グラフの作成ができる。
5.Pythonで簡単な統計分析を⾏える。

授業の位置づけ−

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件−
配布プリントをしっかり読んで意味を理解した上でExcel、Pythonの操作を⾏うことを⼼掛けてほしい。
新型コロナウイルス感染症の状況に応じて、授業計画等を変更する場合があります。
後番のみ履修可。

成績評価の⽅法

評価⽅法

成成績評価⽅法：実習中に提出されるファイル40％
実習中の態度等10％
最終課題50％

評価基準

成績評価基準：提出ファイルにおいて正しい処理を⾏っているか、図表を丁寧に作成できているかなど総合的な理解度を⾒て判定する。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題に関しては、次の実習時に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
参考書
統計解析⼊⾨[第３版] 篠崎信雄・⽵内秀⼀ 共著 サイエンス社
基礎 医療統計学 第７版
加納克⼰, ⾼橋秀⼈（共著） 総合医学社
いちばんやさしいPython⼊⾨教室
⼤澤⽂孝 著 ソーテック社
その他
連絡先・オフィスアワー

⾦曜10:35-13:30 センチュリー５F教員控室

担当教員の実務経験
必修科⽬「統計解析への数学」のテキスト「統計解析⼊⾨」の復習をしておくこと。
情報処理 I で学んだことを前提とするので情報処理 I を履修していない場合にはExcelの基本操作を⾃習しておくことが必須である。
【⾃⼰学習（準備学習）に必要な時間】 1時限あたり 予習：45分， 復習：45分

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

奥野
9/30 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Excelを⽤いた区間推定【サブ・タイトル】⺟平均、⺟⽐率、相関係数の推定【キーワード】区間推定 ⼩標本 ⼤標本 散布図、相関係数、数値実験【到達⽬標】⺟平均・⺟⽐率・相関係数の信頼区間の計算ができる。

奥野
10/14 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Excelを⽤いた仮説検定【サブ・タイトル】平均値の差の検定 独⽴性の検定【キーワード】帰無仮説 有意⽔準 t-検定 χ2乗検定【到達⽬標】仮説検定の流れを理解する。Excelで t-検定、χ2乗検定
ができる。

奥野
10/28 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Excelを⽤いた回帰分析【サブ・タイトル】分析ツールを使う【キーワード】F検定 単回帰モデル 重回帰モデル 回帰係数の信頼区
実習間【到達⽬標】分析ツールを⽤いて様々な解析が⾏える。アウトプットの解釈ができる。

指定参考書第11章を勉強しておくこと。また、実習後に復習をすること。

奥野
11/11 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Python⼊⾨【サブ・タイトル】初めてのプログラミング【キーワード】Python、データの読み込み、演算、アウトプットの出⼒【到達⽬標】データを読み込んで基本統計量を求めたり図表を作成したりできる。

Pythonの簡単なプログラムの例を調べておく。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

実習

指定参考書第9章を勉強しておくこと。また、実習後に復習をすること。

実習

指定参考書第10章を勉強しておくこと。また、実習後に復習をすること。

実習

1/2

2023/02/15 9:58

JUNTENDO PASSPORT 2

奥野
12/2 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】Pythonを⽤いた統計解析【サブ・タイトル】医療データの解析【キーワード】Python、多変量解析、機械学習【到達⽬標】Pythonを⽤いて多変量解析を⾏える。

奥野
12/9 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】まとめ【サブ・タイトル】確認課題【キーワード】Excel、Python【到達⽬標】Excelを利⽤して基本的な統計処理ができる。Pythonを⽤いて簡単なプログラムを作成し、データの分析を⾏える。

奥野
12/23 川村（⾦） 前崎
齋藤

浩
浩之
信孝
⿇由美

【授業タイトル】予備⽇【サブ・タイトル】【キーワード】【到達⽬標】

実習

実習

前回の内容を復習をしておくこと。また、実習後に復習をすること。

これまでの実習について復習しておくこと。

※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2023/02/15 10:10

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計解析への数学

授業形態

英語科⽬名

Introduction to Statistical Analysis

開講学期

2022年度前期(SPR)、2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

川村 浩之

ナンバリング担当教員

川村 浩之、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要
統計学とその基礎となる数学を学ぶ。
主たる内容は以下の通りである。
・統計データの取り扱い（代表値とばらつき、ヒストグラム、散布図）
・統計学の数学的基礎（確率と統計、確率分布、正規分布、中⼼極限定理）
・統計的推測（⺟集団と標本、バイアス、点推定と区間推定、仮説検定）
・線形代数⼊⾨（ベクトルと⾏列、固有ベクトルと固有値）・統計モデル（単回帰モデル、多変量解析）

全体内容

また、統計学が医学でどのように⽤いられているかを学ぶ。
[⼀般⽬標]
・確率的なものの⾒⽅に習熟し、統計学についての基本知識を⾝に付ける。
・様々な統計解析の背後にある数学を理解し、必要に応じて発展的な⼿法を⾃学できるようになる。
[到達⽬標]
1.データの種類に応じて適切な統計処理を選択できる。
2.確率分布の概念について説明でき、基本的な分布を使って確率計算ができる。
3.⺟平均・⺟⽐率について区間推定・仮説検定が⾏える。
4.様々な統計モデルの意味や統計ソフトのアウトプットを解釈できる。
5.ベクトルと⾏列を⽤いた多変量データの取り扱いができる。

到達⽬標

授業の位置づけ−

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件−
・講義の開始前に、クラス分け試験を⾏います。
・授業では受け⾝にならずに積極的に発⾔・質問をすること。
・各授業の内容はそれ以前の授業の内容を前提とするので⼩まめに復習すること。
・統計解析に⽤いられる数学をすべて理解するのは難しいが、できるだけ論理の流れを理解するように⼼がけてもらいたい。

成績評価の⽅法
評価⽅法

定期試験、manabaの⼩テスト、課題レポート、授業への参加等を総合的に評価する。

評価基準

成績評価基準：試験等の結果から総合的な理解度を⾒て判定する。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題（⼩テストやレポート等）や試験に関しては、講義中または講義後に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
指定教科書
統計解析⼊⾨[第３版] 篠崎信雄・⽵内秀⼀

共著

サイエンス社

参考教科書「医療統計⼒」を鍛える！
千葉康敬 著 総合医学社
ここから学ぼう！図解医療統計 本気で統計を始めたい⼈のための⼊⾨書
柳澤 尚武, ⻄崎 祐史 （共著）, 代⽥ 浩之 （監修） 総合医学社
An introduction to medical statistics 4th ed. M. Bland, Oxford University Press
理⼯基礎 線形代数 ⾼橋⼤輔 著 サイエンス社
その他
連絡先・オフィスアワー

⾦曜10:35-13:30 センチュリー5F 教員控室

担当教員の実務経験
予習：講義前に教科書の該当箇所を読み、概要を理解しておくこと。
復習：講義内容の理解を確かにするために教科書の練習問題を積極的に解くこと。
【⾃⼰学習（準備学習）に必要な時間】 1時限あたり 予習：45分， 復習：45分

備考
授業計画
授業回

4/15
川村
（⾦）

4/22 川村
（⾦）

担当者

授業内容

浩之

【授業タイトル】統計データのまとめ⽅（I）【サブ・タイトル】量的データの整理【キーワード】データの種類とグラフ、度数分布表、ヒストグラム、統計量、外れ値、標準化【到達⽬標】
・各グラフの使い分けができる。ヒストグラムの解釈ができる。
・様々な統計量が計算できる。変数の標準化が説明できる。

浩之【授業タイトル】統計データのまとめ⽅（II）【サブ・タイトル】２つの量の関係を探る【キーワード】クロス集計表、相対リスク、オッズ⽐、相関係数、層別、交絡因⼦【到達⽬標】
・オッズ⽐や相対リスクの定義と意味を理解する。
・相関と因果の違いを理解する。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

講義・演習

講義・演習

予習・復習・レポート課題等と学習時間（予習）指定教科書の第1、２章を勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）指定教科書の第３、４章を勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

1/5

2023/02/15 10:10

JUNTENDO PASSPORT 2【サブ・タイトル】ベイズの定理【キーワード】条件付き確率、陽性的中率【到達⽬標】
・条件付き確率とベイズの定理を理解する。
・陽性的中率を計算できる。

5/6
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】確率分布（I）【サブ・タイトル】確率分布からわかること【キーワード】離散型確率変数、確率分布、確率分布の特性値【到達⽬標】確率分布の特性値（平均、分散、標準偏差）の意味を理解し、計算できる。

講義・演習（予習）指定教科書の第５章、6.1、6.2を勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこ
と。

講義・演習

（予習）指定教科書の第５章、6.3を勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

【サブ・タイトル】サイコロを600回振ると1の⽬は何回でるか？
【キーワード】確率モデル、２項分布、ポアソン分布【到達⽬標】２項分布とポアソン分布を⽤いた簡単な計算ができる。

5/13
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】確率分布（II）【サブ・タイトル】連続型確率変数【キーワード】連続型確率変数、確率密度関数、確率分布の特性値【到達⽬標】連続型確率変数の分布の特性値の求め⽅がわかる。
【サブ・タイトル】正規分布とはなにか？
【キーワード】正規分布、６８−９５−９９.７ルール【到達⽬標】正規分布に従う変数についての簡単な計算ができる。

5/20
川村
（⾦）

5/27
川村
（⾦）

【授業タイトル】正規分布とその応⽤【サブ・タイトル】正規分布は統計学の強⼒な武器である！
【キーワード】標準正規分布、Ｚスコア、確率とパーセント点【到達⽬標】正規分布表を利⽤した計算ができる。
浩之

講義・演習

【サブ・タイトル】酔っぱらいはどこに辿り着くか？
【キーワード】２項分布の正規近似、連続修正【到達⽬標】２項分布の正規近似を⽤いた確率計算ができる。連続修正を説明できる。

浩之【授業タイトル】変数の和の確率分布【サブ・タイトル】２次元の確率分布【キーワード】同時分布と周辺分布、共分散と相関係数【到達⽬標】２次元の確率分布と２変数の相関係数が計算できる。

講義・演習【サブ・タイトル】多変数の和の確率分布【キーワード】期待値・分散の加法性、正規分布の再⽣性【到達⽬標】独⽴な正規変数の和の確率分布がわかる。

6/3
川村
（⾦）

6/10
川村
（⾦）

浩之

浩之

【授業タイトル】中間テスト【サブ・タイトル】前期前半の復習【キーワード】分布の代表値と変動、確率、確率分布、変数の和の分布【到達⽬標】データの整理、確率分布による確率計算ができる。ベイズの定理を応⽤できる。
【授業タイトル】標本分布と統計的推測【サブ・タイトル】標本データから⺟集団を推測する【キーワード】⺟集団と標本、無作為標本、標本平均の分布、中⼼極限定理【到達⽬標】中⼼極限定理が説明できる。標本平均の確率分布が説明で
きる。

試験、講義

講義・演習

（予習）指定教科書の6.3を勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）指定教科書の第7章を勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）配布プリント、manabaのドリルなどを⾒直しておくこと。
（復習）試験で分からなかった箇所を復習しておくこと。

（予習）指定教科書の8章、9.6を事前に勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

【サブ・タイトル】⺟⽐率の区間推定【キーワード】標本⽐率の分布、標準誤差、信頼区間【到達⽬標】⺟⽐率の区間推定が⾏える。標準誤差を説明できる。

6/17
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】⺟平均の区間推定【サブ・タイトル】データから⺟平均を推定する【キーワード】標準誤差と標本サイズ、⼤標本【到達⽬標】⼤標本での⺟平均の区間推定が⾏える。標本の⼤きさと誤差の関係が説明できる。

講義・演習【サブ・タイトル】少ないデータを⽣かす【キーワード】⼩標本、ｔ分布、⾃由度【到達⽬標】正規分布とｔ分布の関係を説明できる。t分布を⽤いた区間推定ができる。

6/24
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】仮説検定【サブ・タイトル】p値とはなにか？
【キーワード】帰無仮説、対⽴仮説、p値、有意⽔準、棄却域【到達⽬標】⼤標本の場合の⺟⽐率、⺟平均の仮説検定が⾏える。p値の意味が説明できる。

講義・演習【サブ・タイトル】⺟平均の検定【キーワード】ｔ検定【到達⽬標】⼩標本の場合の⺟平均の仮説検定が⾏える。
7/1
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】２群⽐較（I）【サブ・タイトル】連続データの2群⽐較（⼤標本）【キーワード】⺟平均の差の推定・検定、Z 検定【到達⽬標】⺟平均の差の推定・検定（⼤標本）が⾏える。

講義・演習（予習）指定教科書の9.1-9.4を事前に勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）指定教科書の10.1-10.3を事前に勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）指定教科書の9.7、9.8、10.4、10.5を事前に勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

【サブ・タイトル】2値データの2群⽐較

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/5

2023/02/15 10:10

JUNTENDO PASSPORT 2【キーワード】⺟⽐率の差の推定・検定、Z 検定【到達⽬標】⺟⽐率の差の推定・検定（⼤標本）が⾏える。
【授業タイトル】２群⽐較（II）【サブ・タイトル】連続データの2群⽐較（⼩標本）【キーワード】独⽴2標本のｔ検定、対応のあるｔ検定【到達⽬標】２群の平均値の差の推定・検定 ができる。（⼩標本）

7/8
川村
（⾦）

7/15
川村
（⾦）

浩之

浩之

【サブ・タイトル】バイアスとはなにか？
【キーワード】ランダムエラーとバイアス、因果関係と交絡、層別、ランダム化⽐較試験
【到達⽬標】バイアスを説明できる。因果関係と交絡について説明できる。
【授業タイトル】２群⽐較（III）【サブ・タイトル】検出⼒と標本サイズ【キーワード】αエラー、βエラー、検出⼒、標本サイズ、p値の意味【到達⽬標】標本サイズ、標準誤差、検出⼒の関係を説明できる。

講義・演習（予習）指定教科書の9.7、10.4を事前に勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこ
と。

講義・演習

（予習）多重⽐較の問題とは何か、各⾃調べておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこ
と。

講義・演習

（予習）前期の学習事項を⾒直しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

【サブ・タイトル】多重⽐較の問題【キーワード】ボンフェローニ法【到達⽬標】多重⽐較の問題とその対処法を説明できる。

7/22
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】前期後半の復習と補⾜【サブ・タイトル】重要事項の復習【キーワード】⺟集団と標本、中⼼極限定理、区間推定と仮説検定、ランダムエラーとバイアス【到達⽬標】標本から⺟集団を推測する際の論理を説明できる。
【サブ・タイトル】推定と検定（補⾜）【キーワード】⺟平均の差の推定・検定、ｐ値と棄却域【到達⽬標】⺟⽐率・⺟平均の差の推定・検定が⾏える。検定の過誤について説明できる。

9/16
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】２群⽐較（IV）【サブ・タイトル】ノンパラメトリック検定【キーワード】Mann-WhitneyのU検定、Wilcoxonの符号付順位検定【到達⽬標】Mann-WhitneyのＵ検定が⾏える。Wilcoxonの符号付順位
検定が⾏える。

講義・演習【サブ・タイトル】2群⽐較と研究デザイン【キーワード】RCT、マッチング、交絡因⼦【到達⽬標】

9/30
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】２群⽐較（v）【サブ・タイトル】2×２分割表の検定【キーワード】カイ2乗検定、マクネマー検定、リスク⽐・オッズ⽐【到達⽬標】対応の有無に従って正しい統計処理が⾏える

講義・演習【サブ・タイトル】２群⽐較と因果関係【キーワード】交絡因⼦、バイアス、研究デザイン【到達⽬標】研究デザインとバイアスについて説明できる。

10/7
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】カイ2乗検定とF検定【サブ・タイトル】適合度検定と独⽴性の検定【キーワード】カイ２乗分布、⾃由度、適合度検定、独⽴性の検定【到達⽬標】適合度検定、独⽴性の検定が⾏える。⾃由度を正しく同定
できる。

講義・演習

【サブ・タイトル】分散の2群⽐較【キーワード】F分布、Ｆ検定【到達⽬標】2標本の分散の⽐の検定が⾏える。⾃由度を正しく同定で
きる。

10/14
川村
（⾦）

10/21
川村
（⾦）

10/28
川村
（⾦）

11/4
川村
（⾦）

11/11 川村
（⾦）（予習）Mann-WhitneyのU検定とは何か、各⾃調べておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）指定教科書の10.6を事前に読んでおくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）指定教科書の10.6を事前に読んでおくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

浩之【授業タイトル】線形代数⼊⾨（I）【サブ・タイトル】⾏列とはなにか？
【キーワード】⾏列の演算、逆⾏列、⾏列式、ベクトルと⾏列【到達⽬標】2×2の⾏列の演算が出来る。⾏列を⽤いて1次⽅程式が解ける。

浩之【授業タイトル】線形代数⼊⾨（II）【サブ・タイトル】固有ベクトルと固有値【キーワード】線形変換と固有ベクトル、ベクトル空間、⾏列のランク【到達⽬標】2×2の⾏列の固有値、固有ベクトルを求められる。
線形変換の幾何学的意味が説明できる。

浩之【授業タイトル】線形代数⼊⾨（III）【サブ・タイトル】線形代数の応⽤【キーワード】固有値と固有ベクトル、⾏列のランク、多変量モデル、
講義・演習
主成分分析
【到達⽬標】n×n⾏列の固有値、固有ベクトルの意味が説明できる。多変量モデルの⾏列表⽰が理解できる。主成分分析の意味が説明できる。

（予習）主成分分析とはなにか、調べておく。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

浩之【授業タイトル】中間テスト【サブ・タイトル】後期前半の復習【キーワード】様々な区間推定、仮説検定、ベクトルと⾏列【到達⽬標】様々な推定と検定を適切に⾏える。⾏列を⽤いた計算が⾏える。

（予習）これまでの練習問題、manabaのドリルなどを⾒直す。
（復習）試験で分からなかったと箇所を復習しておくこと。

浩之【授業タイトル】分散分析【サブ・タイトル】平均値の多群⽐較【キーワード】１元配置分散分析（One-way ANOVA）、分散分析表

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義・演習

講義・演習

試験・講義

講義・演習

（予習）⾏列が何に⽤いられるか調べておく。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）⾏列の固有値とはなにか、調べておく。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）F検定、ANOVAとは何か、各⾃調べて予習し
ておく。

3/5

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JUNTENDO PASSPORT 2【到達⽬標】分散分析の考え⽅を説明できる。

（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

【サブ・タイトル】要因が2種類ある場合の平均値の⽐較【キーワード】２元配置分散分析（Two-way ANOVA）、交互作⽤【到達⽬標】分散分析表の解釈ができる。

11/25
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】単回帰モデル【サブ・タイトル】ある変量から他の変量を予測する。
【キーワード】単回帰モデル、最⼩⼆乗法、回帰直線とＳＤライン、平均への回帰【到達⽬標】単回帰モデルと回帰係数を説明できる。データから回帰直線が求められる。

講義・演習【サブ・タイトル】回帰モデルの誤差【キーワード】残差、決定係数、誤差の推定とＲＭＳＥ、予測区間【到達⽬標】残差と決定係数の意味が分かる。回帰モデルによる予測の誤差を求められる。

12/2
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】重回帰モデル【サブ・タイトル】重回帰モデル【キーワード】交絡因⼦の調整、重回帰モデル、ダミー変数【到達⽬標】回帰係数の誤差を理解する。重回帰モデルによる交絡因⼦の調整について説明できる。

講義・演習【サブ・タイトル】エクセルのアウトプット【キーワード】補正Ｒ２乗値、回帰係数、ｐ値と信頼区間【到達⽬標】Ｅｘｃｅｌによる重回帰分析のアウトプットを正しく解釈
できる。

12/9
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】ロジスティック回帰モデル【サブ・タイトル】ロジスティック回帰モデル【キーワード】2値データ、調整オッズ⽐、p値と信頼区間【到達⽬標】統計ソフトによるロジスティック回帰分析のアウトプットを正しく解釈できる。

講義・演習【サブ・タイトル】ロジスティック回帰モデルの応⽤【キーワード】医学研究【到達⽬標】実際の医学研究での応⽤例について説明できる。

12/16
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】⽣存時間解析⼊⾨【サブ・タイトル】KM曲線とログランク検定【キーワード】⽣存曲線、ハザード、カプランマイヤー法、ログランク
検定【到達⽬標】ハザードの意味を説明できる。⽣存曲線の描き⽅を説明で
きる。

講義・演習

【サブ・タイトル】Cox⽐例ハザードモデル【キーワード】Cox⽐例ハザードモデル、p値と信頼区間、調整ハザード
⽐【到達⽬標】統計ソフトによるCox⽐例ハザードモデルによる分析のア
ウトプットを正しく解釈できる。

12/23
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】医療統計の実際【サブ・タイトル】様々な統計⼿法【キーワード】データの種類と解析⼿法【到達⽬標】様々なアウトカムに対して適切な解析⼿法を選択できる。

講義・演習【サブ・タイトル】統計解析結果の理解【キーワード】統計解析、研究デザイン、Critical Appraisal【到達⽬標】統計解析の結果を批判的な視点で読み解くことができる。

1/6
川村
（⾦）

浩之

【授業タイトル】これまでの復習【サブ・タイトル】期末試験プレテスト【キーワード】区間推定、仮説検定、2群間・多群間の⽐較、回帰分
析、多変量モデル、ベクトルと⾏列【到達⽬標】推測統計の基礎的⼿法を⽤いることができる。多変量モデ
ルのアウトプットの解釈ができる。⾏列を⽤いた簡単な計算が⾏える。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

演習・講義（予習）指定教科書の11.1-11.3を事前に勉強しておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）重回帰モデルとは何か、各⾃調べて予習しておく。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）ロジスティック回帰とはなにか、各⾃調べておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）⽣存曲線とはなにか、各⾃調べておくこと。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）これまでに習った様々な解析⼿法について整理しておく。
（復習）配布プリントをよく読んで練習問題を解くこと。

（予習）これまでの練習問題、manabaのドリルなどを⾒直しておくこと。

4/5

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計解析への数学

授業形態

講義

英語科⽬名

Introduction to Statistical Analysis

開講学期

2022年度前期(SPR)、2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

奥野 浩

ナンバリング担当教員

奥野 浩、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要
統計学とその基礎となる数学を学ぶ。
主たる内容は以下の通りである。
・統計データの取り扱い（代表値とばらつき、ヒストグラム、散布図）
・統計学の数学的基礎（確率と統計、確率分布、正規分布、中⼼極限定理）
・統計的推測（⺟集団と標本、バイアス、点推定と区間推定、仮説検定、回帰分析）

全体内容

また、統計学が医学でどのように⽤いられているかを学ぶ。

到達⽬標[到達⽬標]
1.確率論の基礎概念（乗法定理、ベイズの定理、確率分布、中⼼極限定理）を説明できる。
2.確率分布の概念について説明でき、基本的な分布を使って確率計算ができる。
3.2変数の相関と単回帰分析が説明できる。
4.⺟平均・⺟⽐率の信頼区間が計算できる。
5.⺟平均・⺟⽐率についての仮説検定が⾏える。
6.χ2乗検定を⾏える。

授業の位置づけ-

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

・講義の開始前に、クラス分け試験を⾏います。後期開始時にクラスの変更を認める場合があります。
・授業では受け⾝にならずに積極的に発⾔・質問をすること。
・各授業の内容はそれ以前の授業の内容を前提とするので⼩まめに復習すること。
・統計解析に⽤いられる数学をすべて理解するのは難しいが、できるだけ論理の流れを理解するように⼼がけてもらいたい。

成績評価の⽅法
評価⽅法

定期試験（60％）、⼩テスト（30%）、課題および授業への参加等（10%）を総合的に評価する。

評価基準

・確率論の基礎概念の理解（定期試験、⼩テスト、課題等）
・確率分布の概念とそれを利⽤した確率計算（定期試験、⼩テスト、課題等）
・.2変数の相関と単回帰分析（定期試験、⼩テスト、課題等）
・信頼区間の概念の理解と計算（定期試験、⼩テスト、課題等）
・仮説検定の概念の理解と計算（定期試験、⼩テスト、課題等）

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題（⼩テストやレポート等）や試験に関しては、講義中または講義後に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
統計解析⼊⾨[第３版]

篠崎信雄・⽵内秀⼀

サイエンス社

978-4-7819-1497-8

参考⽂献「医療統計⼒」を鍛える！
千葉康敬 著 総合医学社
ここから学ぼう！図解医療統計 本気で統計を始めたい⼈のための⼊⾨書
柳澤 尚武, ⻄崎 祐史 （共著）, 代⽥ 浩之 （監修） 総合医学社
An introduction to medical statistics 4th ed. M. Bland, Oxford University Press
その他

連絡先・オフィスアワー

対⾯
⾦曜⽇ 12:20-13:20 センチュリータワー南5階教員室
mailh-okuno[at]juntendo.ac.jp [at]を@に修正してください

担当教員の実務経験
新型コロナウイルス感染症の状況に応じて、成績評価の基準、⽅法及び授業計画を変更する場合がある。

備考
授業計画
授業回
4/15
奥野
（⾦）

4/22
奥野
（⾦）

5/6
奥野
（⾦）

担当者

授業内容

浩

【授業タイトル】イントロダクション【サブ・タイトル】統計学とはなんだろうか？、⾼校までのまとめ【キーワード】記述統計と推測統計、確率と統計【到達⽬標】本講義のテーマと⽬標を理解する。

浩【授業タイトル】記述統計と推測統計【サブ・タイトル】２つの統計、確率で表す【キーワード】記述統計、推測統計、確率と統計【到達⽬標】
・記述統計と推測統計との差を説明できる。
・確率的な考え⽅を理解する。

浩【授業タイトル】統計データのまとめ⽅１【サブ・タイトル】量的データの整理、統計とグラフ【キーワード】質的データと量的データ、統計量、箱ひげ図、度数分布
表、ヒストグラム【到達⽬標】
・データから統計量が計算できる。
・度数分布表から平均値と標準偏差を計算できる。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※
講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。
講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義【注意点】指定教科書を持参すること。

予習・復習・レポート課題等と学習時間(予習）指定教科書の第1章を勉強しておくこと。（2時間）(復習）本⽇の内容について復習しておくこと。（1時間）（予習）指定教科書の第2章2節までを勉強しておくこと。（2時間）（復習）講義に出てきた⽤語についてまとめておくこと。（1時間）（予習）指定教科書の第2章までを勉強しておくこと。（2時間）（復習）講義に出てきた⽤語についてまとめておくこと。（1時間）

1/4

2023/02/15 10:11

5/13
奥野
（⾦）

5/20
奥野
（⾦）

JUNTENDO PASSPORT 2

浩【授業タイトル】統計データのまとめ⽅２【サブ・タイトル】２つの量の関係を探る、相関と因果【キーワード】分割表、散布図、関係数、層別【到達⽬標】
・オッズ⽐や相関係数などの定義と意味を理解する。
・相関と因果関係の違いを理解する。

浩【授業タイトル】確率の計算【サブ・タイトル】ベイズの定理、条件付き確率【キーワード】集合と確率、加法定理、条件付き確率、乗法公式【到達⽬標】
・加法定理、条件付き確率を説明できる。
・乗法公式を説明できる。
【授業タイトル】⼩試験1【サブ・タイトル】ここまでのまとめ【キーワード】平均、分散、標準偏差、確率【到達⽬標】

5/27
奥野
（⾦）

6/3
奥野
（⾦）

6/10
奥野
（⾦）

6/17
奥野
（⾦）

6/24
奥野
（⾦）

7/1
奥野
（⾦）

7/8
奥野
（⾦）

7/15
奥野
（⾦）

7/22
奥野
（⾦）

9/16
奥野
（⾦）

9/30 奥野（⾦）

浩【授業タイトル】確率分布【サブ・タイトル】確率分布からわかること【キーワード】確率変数、確率関数、確率密度関数、経験的確率、確率モデル【到達⽬標】確率変数の意味を説明できる。

浩【授業タイトル】確率変数の平均値と標準偏差【サブ・タイトル】⺟集団の平均値【キーワード】確率分布 確率変数の平均値と標準偏差【到達⽬標】確率変数の平均値、分散、標準偏差の定義を説明できる。
また、与えられた確率変数の平均値等を計算できる。

浩【授業タイトル】⼆項分布とポアソン分布【サブ・タイトル】正しいコインは10回投げると5回表がでるのか【キーワード】ベルヌーイ試⾏、⼆項分布、ポアソン分布【到達⽬標】
・⼆項分布の性質を説明できる。
・ポアソン分布について理解する。

浩【授業タイトル】正規分布とその応⽤【サブ・タイトル】正規分布を利⽤した確率計算【キーワード】正規分布、誤差関数、標準偏差とパーセント点、⼆項分
布の正規近似連続修正【到達⽬標】⼆項分布の正規近似連続修正

浩【授業タイトル】多次元の確率分布【サブ・タイトル】確率変数の和の分布【キーワード】同時分布と周辺分布、共分散と相関係数、期待値と分散の加法性【到達⽬標】2次元確率分布と2変数の相関の関係を理解する。多変数の和の平均値、分散の求め⽅がわかる。相関係数を求められる。
【授業タイトル】⼩試験2【サブ・タイトル】確率分布【キーワード】確率分布からの計算【到達⽬標】

浩【授業タイトル】標本分布【サブ・タイトル】⺟集団と標本【キーワード】標本抽出【到達⽬標】統計的推測について説明できる。

浩

浩

浩

浩

浩

【授業タイトル】標本分布と統計的推測【サブ・タイトル】標本データから⺟集団を推測する【キーワード】標本平均の分布、標準誤差、⼤数の法則、中⼼極限定理【到達⽬標】標本分布の概念を理解する。中⼼極限定理の意味を説明できる。
【授業タイトル】統計的推測【サブ・タイトル】⺟⽐率の区間推定【キーワード】区間推定、仮説検定、⼆項分布の正規近似、標準誤差【到達⽬標】区間推定と仮説検定について説明できる。
【授業タイトル】前期のまとめ【サブ・タイトル】⺟⽐率の区間推定の計算【キーワード】⺟⽐率の区間推定、信頼係数、信頼区間、⼆項分布の正規近似、標準誤差【到達⽬標】信頼区間の意味を説明できる。⺟⽐率の区間推定ができる。
【授業タイトル】前期の復習【サブ・タイトル】前期試験講評【キーワード】標本平均と標本分散、確率変数の平均、分散【到達⽬標】正規分布を利⽤した計算ができる。
【授業タイトル】⽐率の区間推定と平均値の区間推定【サブ・タイトル】⽐率の差の区間推定【キーワード】正規変数の和の分布【到達⽬標】点推定と不偏推定量の概念を説明できる。標本の⼤きさとhttps://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義【注意点】指定教科書を持参すること。

試験、講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。

講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義【注意点】指定教科書を持参すること。

試験、講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義【注意点】指定教科書を持参すること。
講義【注意点】指定教科書を持参すること。

演習【注意点】指定教科書を持参すること。

講義【注意点】指定教科書を持参すること。
講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。

（予習）指定教科書の第3章を勉強しておくこと。（2時間）（復習）講義に出てきた⽤語についてまとめておくこと。（1時間）（予習）指定教科書の第4章を勉強しておくこと。（1時間）（復習）これまでの内容を復習しておくこと。（2時間）（予習）指定教科書の第5章を勉強しておくこと。（2時間）（復習）講義に出てきた⽤語についてまとめておくこと。（1時間）（予習）指定教科書の第5章を勉強しておくこと。（1時間）（復習）確率変数の平均値と分散の求め⽅を練習すること。（2時間）（予習）指定教科書の6.1, 6.2を勉強しておくこと。
（1時間）（復習）⼆項分布の平均値と分散の求め⽅についてまとめること。（2時間）（予習）指定教科書の6.3を勉強しておくこと。（1時間）（復習）正規分布を利⽤した確率計算についてまとめること。（2時間）（予習）指定教科書の７章を勉強しておくこと。（2時間）（復習）共分散の求め⽅についてまとめること。（1時間）（予習）指定教科書第5-7章を復習しておくこと。（1時間）（復習）⼩試験で解けなかった部分についてテキストを読み直すこと。（2時間）（予習）指定教科書の8.4までを勉強しておくこと。
（1時間）（復習）中⼼極限定理についてまとめておくこと。
（2時間）（予習）指定教科書の8.5を勉強しておくこと。（1時間）（復習）標準誤差の求め⽅についてまとめておくこと。（2時間）（予習）指定教科書の8.5を事前に勉強しておくこと。（1時間）（復習）これまでの内容についてまとめておくこと。
（2時間）（予習）これまでの内容についてまとめておくこと。
（1時間）（復習）前期試験で間違った問題を解きなおすこと。
（2時間）（予習）指定教科書の第9章を勉強しておくこと。（1時間）（復習）⼤標本の場合の区間推定についてまとめること。（2時間）2/4

2023/02/15 10:11

JUNTENDO PASSPORT 2
標準誤差の関係を理解する。

10/7
奥野
（⾦）

10/14
奥野
（⾦）

10/21
奥野
（⾦）

10/28
奥野
（⾦）

11/4
奥野
（⾦）

11/11
奥野
（⾦）

11/25
奥野
（⾦）

12/2
奥野
（⾦）

12/9
奥野
（⾦）

12/16
奥野
（⾦）

12/23
奥野
（⾦）

1/6
奥野
（⾦）

浩

浩

【授業タイトル】平均値の区間推定2【サブ・タイトル】t分布を利⽤した区間推定【キーワード】⼩標本、スチューデントのｔ分布、⾃由度【到達⽬標】正規分布とカイ2乗分布、ｔ分布の関係を理解する。t分布
を⽤いた区間推定ができる。
【授業タイトル】統計的推測のまとめ【サブ・タイトル】⺟⽐率の区間推定、⺟平均の区間推定【キーワード】⼆項分布の正規近似、標準誤差、中⼼極限定理、標準誤差【到達⽬標】さまざまな区間推定を適切に⾏える。
【授業タイトル】⼩試験３【サブ・タイトル】推定の試験【キーワード】【到達⽬標】仮説検定について説明できる。

浩【授業タイトル】仮説検定【サブ・タイトル】帰無仮説とはなにか？
【キーワード】帰無仮説、対⽴仮説【到達⽬標】

浩

浩【授業タイトル】平均値の仮説検定（⼤標本）【サブ・タイトル】⼤標本の場合の⺟平均の検定【キーワード】帰無仮説、対⽴仮説、有意⽔準、棄却域、第1種の誤り、第2種の誤り【到達⽬標】仮説検定の⼿続きと論理を説明できる。統計的有意性の意
味を説明できる。
【授業タイトル】平均値の仮説検定【サブ・タイトル】⼤標本の平均値の差の検定【キーワード】正規分布、標準誤差【到達⽬標】区間推定と検定の関係が説明できる。p値を求められる。

浩【授業タイトル】平均値の検定（⼩標本）【サブ・タイトル】⼩標本の場合の平均値の検定【キーワード】ｔ分布【到達⽬標】
・⼩標本の場合の平均値の検定ができる。

浩【授業タイトル】関連性の検定【サブ・タイトル】カイ２乗検定【キーワード】適合度検定、独⽴性の検定【到達⽬標】
・適合度検定が⾏える。
・独⽴性の検定が⾏える。

浩【授業タイトル】検定のまとめ【サブ・タイトル】平均値の検定、⽐率の検定、カイ２乗検定【キーワード】標準誤差、正規分布、ｔ分布、期待度数、χ2乗分布【到達⽬標】
・正規分布を利⽤した検定ができる
・χ2乗検定ができる。

浩【授業タイトル】⼩試験4【サブ・タイトル】仮説検定の試験【キーワード】z検定、t検定、カイ2乗検定【到達⽬標】検定の種類を理解し、使い分けができるようになる。

浩【授業タイトル】回帰分析1【サブ・タイトル】１つの変数を他の変数で説明する。
【キーワード】単回帰モデル、回帰直線、最⼩⼆乗法、残差、決定係数【到達⽬標】単回帰モデルと回帰係数を説明できる。残差と決定係数の意味がわかる。最⼩⼆乗法を説明できる。

浩【授業タイトル】回帰分析2【サブ・タイトル】回帰式を求める、回帰式の計算【キーワード】回帰係数、決定係数【到達⽬標】
・回帰係数を求める⽅法を理解する。
・決定係数を求められる。

浩【授業タイトル】後期のまとめ【サブ・タイトル】・区間推定 ・仮設検定 ・回帰分析【キーワード】標準誤差、信頼区間、帰無仮説、対⽴仮説、有意⽔準、棄却域、p値、回帰直線、最⼩⼆乗法、決定係数【到達⽬標】問題の内容を理解して、適切な処理ができるようになる。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。

（予習）指定教科書の第9章を勉強しておくこと。（1時間）（復習）t分布を使った区間推定について求めること。（2時間）演習【注意点】指定教科書を持参すること。

試験、講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。

講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。
講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。

講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。

（復習）区間推定についてまとめておくこと。（3時間）（予習）指定教科書第10章を勉強しておくこと。（1時間）（復習）仮説検定概要についてまとめること。（2時間）（予習）指定教科書第10章を勉強しておくこと。（1時間）（復習）⼤標本の場合の検定についてまとめておくこと。（2時間）（予習）指定教科書第10章を勉強しておくこと。（1時間）（復習）p値の求め⽅についてまとめておくこと。（2時間）（予習）指定教科書の10.2.3,10.4.2を事前に勉強しておくこと。（1時間）（復習）⼩標本の場合の条件についてまとめておくこと。（2時間）（予習）指定教科書の10.６を勉強しておくこと。（1時間）（復習）χ2乗検定についてまとめておくこと。（2時間）

演習【注意点】指定教科書を持参すること。

（復習）指定教科書の10章を復習しておくこと。（3
時間）

試験、講義
【注意点】指定教科書を持参すること。
講義【注意点】指定教科書を持参すること。

講義、演習【注意点】指定教科書を持参すること。

（予習）仮説検定について復習しておくこと。（3時間）（予習）指定教科書の第１１章を勉強しておくこと。
（1時間）（復習）単回帰分析についてまとめておくこと。（2時間）（予習）指定教科書の第１１章を勉強しておくこと。
（1時間）（復習）最⼩⼆乗法を使った回帰式の求め⽅について
まとめておくこと。（2時間）

演習【注意点】指定教科書を持参すること。

後期の内容を復習しておくこと。（3時間）

3/4

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計に基づいた科学的実証の実際

授業形態

英語科⽬名

Scientiﬁc Evidence Based on Statistics

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

奥野 浩

ナンバリング担当教員

奥野 浩、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要

全体内容

医学で⼀番利⽤されている数学は、統計であり、医学研究において不可⽋なものとなっている。⼀⽅、統計を学ぶことは、実際にデータを扱ったことのない初学者にとって、感覚的に理解しにくいものになっている。
ここでは、医学研究でよく使われる「仮説検定」という統計処理を「体験」する。その過程で、統計学の基本的な考え⽅や理屈を知り、統計処理を体感する。この経験を通して、統計処理の流れを理解し、Excelを利⽤して仮説検定ができるようになる。

到達⽬標[到達⽬標]
1.仮説検定を説明できるようになる。
2.必要なデータを適切な⽅法で集められる。
3.データを適切に処理できる。
4検定の結果を解釈できる。

授業の位置づけ-

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

ログノートを充実させること。PBL中の⾏動のすべてをそこに記載するように⼼がけること。
グループとして問題解決をすることが、ここでは求められている。プレゼンテーションに⾄るまでの過程も重要で、グループ内のディスカッションを有効に⾏うこと。
最終⽇に他のPBLと合同で発表会を開く予定である。その場での学⽣間の質疑応答、プレゼンテーションの評価も成績に反映される。
終了後、各グループごとに報告書の提出すること。報告書も成績に反映される。

成績評価の⽅法
ログノート及び学習態度（44%）、プレゼンテーション（28%）、報告書 （ 28%）を総合的に評価する。
評価⽅法
・仮説検定の理解（ログノート、報告書）
・.データの適切な収集（ログノート）
・検定による解析（ログノート、報告書）
・結果の解釈（ログノート、プレゼンテーション、報告書）

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
ログノートを利⽤して、PBL中またはPBL後に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
参考書
篠崎信雄・⽵内秀⼀ 統計解析⼊⾨ サイエンス社
東京⼤学教養部統計学教室編 統計学⼊⾨
R.Norchess, Epidemiology and Biostatistics
その他

連絡先・オフィスアワー

対⾯
⾦曜⽇ 12:20-13:20 センチュリータワー南5階教員室
mailh-okuno[at]juntendo.ac.jp [at]を@に修正してください

担当教員の実務経験
必修講義「統計解析への数学」のテキスト「統計解析⼊⾨」の第10章を予習しておくこと。
統計処理を⾏うデータは、アンケートを作成して得るか、既存の統計データを利⽤することになる。⾃分の興味のあるデータがどのようにしたら得られるか考えておくこと。
新型コロナウイルス感染症の発⽣状況により、授業計画等の変更をお願いする可能性があります。

備考

授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

PBL
浩【授業タイトル】統計を使う時には【サブ・タイトル】統計のながれ【キーワード】⺟集団と標本、仮説検定、帰無仮説、確率【到達⽬標】仮説検定とは何であるかを理解する。

浩【授業タイトル】調査【サブ・タイトル】何についてしらべるのか？
【キーワード】データ、アンケート調査、２次データ【到達⽬標】データ、アンケート調査、２次データ

浩【授業タイトル】データの収集【サブ・タイトル】どのようなデータをあつめるか【キーワード】データ、アンケート調査、２次データ【到達⽬標】必要なデータを取得する。

9/
奥野
2〜4限

【予習】「⼊⾨数理統計学」の第8章を予習しておく【注意点】グループディス こと。（3時間）
カッションがうまく機能 【復習】本⽇の内容をログノートにまとめておくこするように⼼がけること。（1.５時間）
と。
PBL

9/
奥野
2〜4限

【予習】何についてデータをとるかグループでまとめ【注意点】グループディス る。（3時間）
カッションがうまく機能 【復習】本⽇の内容をログノートにまとめておくこするように⼼がけること。（1.５時間）
と。
PBL

9/
奥野
2〜4限

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml【予習】データの収集⽅法について調べておく。（3【注意点】グループディス 時間）
カッションがうまく機能 【復習】本⽇の内容をログノートにまとめておくこするように⼼がけること。（1.５時間）と。

1/2

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JUNTENDO PASSPORT 2
PBL

浩【授業タイトル】データの解析【サブ・タイトル】Excelを使った統計解析【キーワード】Excel 関数【到達⽬標】Excelを使って統計処理ができる。

浩【授業タイトル】発表会【サブ・タイトル】発表と質疑応答【キーワード】プレゼンテーション【到達⽬標】相⼿の講演を聞き、質問する。
プレゼンテーションを⾏い質問に適切にこたえる。

9/
奥野
2〜4限

9/
奥野
2〜4限

【予習】Excelの操作に⾃信のない学⽣はExcelの⼊⾨【注意点】グループディス
書に⽬を通しておくこと。（1.5時間）
カッションがうまく機能【復習】⾃分たちのデータを処理する。（3時間）
するように⼼がけること。
PBL【予習】スライドを作成し、校正すること。（3時間）【注意点】他の科⽬の履【復習】PBL全体の考察等をログノートにまとめてお修者に考慮してプレゼンテ
くこと。（1.５時間）
ーションを準備する。

※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

医事ニュースを読み解く統計学

授業形態

英語科⽬名

Statistics for Medical News

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

川村 浩之

ナンバリング担当教員

川村 浩之、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要

全体内容

「コーヒーを飲むと⼼臓病になりにくい」、「バナナは花粉症に効く」。新聞や雑誌には医療や健康にまつわる研究報告が毎週のように掲載される。それらのなかにはメカニズムが明確なものから「やってみたらそうなった」というものまで様々あるが、いずれも統計的有意性をその根拠としている。このＰＢＬでは新聞や雑誌、ウェブサイトなどに掲載された、我々が親しみやすい医事ニュースをテーマとして取り上げ、その統計的根拠について調査、議論、考察を⾏う。
はじめにテーマについてグループ・ディスカッションを⾏い、背景知識についてグループ学習を⾏う。その後に原論⽂を読んで実験・観測結果の統計解析に重点をおいた
検討を⾏い、その信憑性（考えられるバイアス、有意性の度合い）やどんな追実験が望まれるか、などについて検討する。

到達⽬標[⼀般⽬標]
・テーマに関して明らかにすべき課題をディスカッションを通して探り、グループで協⼒して解明にあたる。
・原論⽂で⽤いられている統計解析の意味を理解し、批判的に検討する。
・テーマの設定、実験の⽅法、結果の解析、考察についてプレゼンテーションを⾏い、報告書にまとめる。
[到達⽬標]
1.研究デザインと統計解析の具体例を説明できる。
2.医学統計の応⽤についての批判的検討を⾏える。
3.ディスカッションを通じた共同学習が⾏える。
4.調べた事がらについてパワーポイントを⽤いたプレゼンテーションが⾏える。
5.調べた事がらについて図表⼊りのワード⽂書にまとめることができる。

授業の位置づけ−

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件−
少⼈数グループによるＰＢＬ形式の授業なので各⾃が⾃覚をもって主体的に取り組むこと。
統計処理でわからないことは教科書やウェブ等で調べること。

成績評価の⽅法
成績評価⽅法：ログノート（30%）、授業参加態度(30%)、プレゼンテーション（20%）、報告書（20%）を総合して評価する。

評価⽅法

成績評価基準：実習への取り組み、毎⽇のまとめ発表、発表会でのプレゼンテーションや報告書の内容を元に総合的に判定する。

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題（学習事項のまとめ等）に関しては、授業中または授業後に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
統計解析⼊⾨[第３版] 篠崎信雄・⽵内秀⼀ 共著 サイエンス社「医療統計⼒」を鍛える！
千葉康敬 著 総合医学社
An introduction to medical statistics 4th ed. M. Bland, Oxford University Press
その他
連絡先・オフィスアワー

⾦曜10:35-13:30 センチュリー５F教員控室

担当教員の実務経験取り上げたい医事ニュース（何らかの形で統計学が⽤いられる研究に関するもの）を事前に各新聞社やＣＮＮ，BBCなどのウェブサイトから探しておくこと。
必修科⽬「統計解析への数学」のテキスト「統計解析⼊⾨」の9章、10章を予習しておくこと。
【⾃⼰学習（準備学習）に必要な時間】 1時限あたり 予習：45分， 復習：45分

備考

授業計画
授業回

担当者

授業内容

浩之

【授業タイトル】医事ニュース【サブ・タイトル】グループ討論による課題設定【キーワード】テーマ選択、課題設定、調査【到達⽬標】テーマについて何をどこまで明らかにするかを主体的に設
定する。

浩之

【授業タイトル】科学的根拠とはなにか？
【サブ・タイトル】グループ討論による原論⽂の検討と調査【キーワード】交絡因⼦、実験デザイン、統計解析【到達⽬標】実験結果から結論を導く際の科学的根拠を理解する。

ＰＢＬ

浩之

【授業タイトル】統計学の果たす役割【サブ・タイトル】グループ学習による統計解析の理解【キーワード】統計的推測、区間推定、仮説検定【到達⽬標】⽤いられている統計解析の⼿続きと意味を理解する。統計処理を実際に⾏って結果をチェックする。

ＰＢＬ

浩之

【授業タイトル】プレゼンテーション準備【サブ・タイトル】グループ討論による統計解析の検討【キーワード】実験デザイン、バイアス、標本サイズ【到達⽬標】⽤いられている統計解析の妥当性を考察する。学んだことや考察をプレゼンテーションとしてまとめる。

9/
川村
2〜4限

9/
川村
2〜4限

9/
川村
2〜4限

9/
川村
2〜4限

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間【注意点】各⾃が主体的にグループ研究に参加すること事前に興味のある医事ニュースを収集しておくこと。

ＰＢＬ

ＰＢＬ
【注意点】各⾃が主体的にグループ研究に参加すること【注意点】各⾃が主体的にグループ研究に参加すること【注意点】各⾃が主体的にグループ研究に参加すること

医事ニュースの原論⽂を分担して読んでおくこと。

原論⽂で⽤いられている統計解析について各⾃調べておくこと。

最初の3⽇間で明らかにしたことをパワーポイントに
まとめておく。

1/2

2023/02/15 10:12

9/
川村
2〜4限

浩之

JUNTENDO PASSPORT 2【授業タイトル】発表会【サブ・タイトル】プレゼンテーション、報告書作成【キーワード】パワーポイント、プレゼンテーション・スキル、科学論
⽂の書き⽅【到達⽬標】相⼿に伝わるプレゼンテーションを⾏い、聴衆からの質問に適切に答える。

ＰＢＬ【注意点】各⾃が主体的にグループ研究に参加すること

プレゼンテーション資料を作成しておくこと。

※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

科学研究のための基礎

授業形態

英語科⽬名

科学研究のための基礎

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

学年指定なし

単位数

1単位

代表教員

松本 顕

ナンバリング担当教員

松本 顕、⾺場

猛、志村 絵理、⽯原 量、枝松

裕紀、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要
科学研究に携わり新しい成果を⽣み出すには，最新の研究成果を理解できる知識を備えているとともに，研究遂⾏に必要な基本スキルを⾝につけなければならない。本講義では，科学研究を実践する上で必要不可⽋となる基礎⼒を養成する。すなわち，研究課題の設定に不可⽋な思考法，研究を実践するための必要な⼿技・解析法・思考法，発表に必要なプレゼンテーションおよび作⽂の技術，そして科学者としての倫理などを実践を通して⾝につける。このために，いくつかの講義では事前課題を利⽤した反転授業形式をとり，講義時間中のグループワークやスモールグループディスカッションを重視する。さらに，実際に実験器具を操作することを通して，⽣化学実験における基本的な実験原理を理解し，正確なデータを導き出すための実験スキルを養成する。
※ 基礎研究医養成プログラムへの参加を希望する学⽣を対象とした内容であり，該当学⽣は受講することが望ましい。

全体内容【⼀般⽬標】
科学研究というものを理解し，必要な態度・スキルを実践を通して⾝につけ，将来的には医学研究へ応⽤する。
【到達⽬標】
1. 問題を科学的に捉えて論理的な議論ができるようになる
2. ⽣化学実験の基本原理を理解し，正確な機器操作ができるようになる
3. データに基づいて論理的に思考できるようになる
4. 理系プレゼンテーションの基本を理解し，実践できるようになる
5. 理系作⽂の基本を理解し，実践できるようになる

到達⽬標

授業の位置づけ
ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

ーーー 基礎研究医養成プログラムへの参加を希望する学⽣は受講することが望ましい。
ー 座学は，事前課題を⾏っていることを前提とした反転授業形式で⾏われることが多いため，事前課題には必ず取り組んで来ること。
ー 積極性は研究を遂⾏する上でも⾮常に重要でり，講義では積極的にグループワークや議論に参加すること。
ー 積極的に機器操作を体験し，基本的な実験スキルを時間内に習得すること。

成績評価の⽅法
評価⽅法

レポート，事前課題，実験原理の理解や実験スキルの習得状況，参加態度などを総合的に評価する。

評価基準

1. 科学研究に必要な倫理，態度を理解している（レポート，事前課題）
2. 論理的に考え，議論することができる（レポート，事前課題，実験や講義への参加態度）
3. 研究に必要な実験スキルを実践できる（実験スキルの習得状況，実験や講義への参加態度）
4. 研究に必要な情報の発信スキルを実践できる（発表資料，発表態度，レポート）

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題（⼩テストやレポート等）に関しては，講義中または講義後に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
1. ワークブックで学ぶ⽣物実験の基礎 オーム社
2. ラボノートの書き⽅ ⽺⼟社
3. バイオ実験イラストレイテッド 秀潤社①分⼦⽣物学実験の基礎 ②遺伝⼦解析の基礎 ③+本当にふえるPCR
4. 思考・論理・分析「正しく考え，正しく分かること」の理論と実践 産業能率⼤学出版部
5. クリティカルシンキング 北⼤路書房 ①⼊⾨編 ②実践編 ③研究論⽂篇
6. バイオ研究のための実験デザイン メディカル・サイエンス・インターナショナル
7. これから研究を始める⾼校⽣と指導教員のために 共⽴出版
8. 未来医療への挑戦者たち RegMed-now
9. 博⼠号とる?とらない?徹底⼤検証!―あなたが選ぶバイオ研究⼈⽣ （⽩楽ロックビル，⽺⼟社，2000年）
その他
【連絡先】
担当：⽯原 量E-mail：r-ishihara [at] juntendo.ac.jp※［at］を@に変更してください。
連絡先・オフィスアワー
【オフィスアワー】
⽇時: ⽊曜⽇ 12〜13時
上記の時間帯には，予約なしに質問や相談に応じますが，他の学⽣の相談時間と合わないようにするため，できるだけ前⽇までにE-mail等で予約してください。質問や相談は予約のあった学⽣を優先します。
担当教員の実務経験
ー ⾃⼰学習（準備学習）に必要な時間: 1時限あたり予習45分・復習45分
ー 出された課題に対して，積極的に取り組んで来ること。
ー 新型コロナウィルス感染症の発⽣状況に応じて，成績評価の基準，⽅法及び授業計画を変更する場合がある。また，オンラインでの実施に伴い，⼀部の講義内容が変更になる場合がある。

備考

授業計画
授業回
4/14
⽊
5限

担当者
⽯原 量

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間【授業タイトル】イントロダクション【サブ・タイトル】研究とは【キーワード】客観性，倫理，読解⼒，統計，プレゼンテーション⼒，
ライティング⼒，科学論⽂【到達⽬標】科学的な態度，研究に聞く⼒，必要な能⼒とスキルについて例⽰できる。

講義による導⼊とグルー
プワーク

科学研究に必要とされる能⼒とスキル，科学的な態度とはどのようなものかを各⾃リストアップしてくることhttps://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

1/3

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4/21
⽊

⽯原 量

JUNTENDO PASSPORT 2【授業タイトル】クリティカル・シンキング１【サブ・タイトル】よい研究とは【キーワード】基礎，応⽤，医学，理学，⼯学，研究医，課題発⾒⼒，
情報収集⼒【到達⽬標】研究およびクリティカルシンキングについて説明できる。

5限

4/28
⽊

⽯原 量

5限

5/12
⽊

⾺場

猛

5限

5/19
⽊

志村

志村

絵理

絵理

【授業タイトル】⽣化学実験基本⼿技３【サブ・タイトル】基礎的な遺伝⼦⼯学的⼿法2【キーワード】PCR，核酸の電気泳動【到達⽬標】基本的な遺伝⼦⼯学技術について説明できる。また必要な実験機器の取扱い⽅法を説明できる。

5限

6/2
⽊

松本

顕

5限

6/9
⽊

松本

顕

5限

6/16
⽊

松本

顕

5限

6/23
⽊

【授業タイトル】データベースト・シンキング３【サブ・タイトル】研究デザイン【キーワード】横断研究，介⼊研究，コホート研究，ランダム化⽐較試験【到達⽬標】要因を分析するための実験計画を⽴てられる。

⾺場【授業タイトル】⽣化学実験の実際2【サブ・タイトル】研究＝基本⼿技の積み重ね【キーワード】情報整理，データ分析，実験⼿技【到達⽬標】分析⽅針に基づいて実験計画を⽴てられる。

猛

⽯原 量

5限
7/14
⽊

【授業タイトル】データベースト・シンキング２【サブ・タイトル】実験の諸条件【キーワード】変数，精度と確度，誤差【到達⽬標】的確な因果推論ができる。

枝松 裕紀

5限

7/7
⽊

【授業タイトル】データベースト・シンキング１【サブ・タイトル】仮説演繹法【キーワード】仮説と予測【到達⽬標】データに基づいて論理的に思考できる。

【授業タイトル】⽣化学実験の実際1【サブ・タイトル】研究課題の設定とアプローチ【キーワード】研究の着想，研究計画，データの評価【到達⽬標】研究計画と課題の実証⽅法の実例に関して，要点を挙げる
ことができる。

5限

6/30
⽊

【授業タイトル】⽣化学実験基本⼿技１【サブ・タイトル】実験器具の取扱い⽅および基礎的なタンパク質解析法【キーワード】マイクロピペット，遠⼼機，CO2インキュベーター，pH
メーター，タンパク質の電気泳動(SDS-PAGE)，ウェスタンブロッティ
ング【到達⽬標】基本的な試薬および汎⽤機器を安全に取扱うことができる。SDS-PAGE，ウェスタンブロッティングの原理について説明できる。

【授業タイトル】⽣化学実験基本⼿技２【サブ・タイトル】基礎的な遺伝⼦⼯学的⼿法1【キーワード】プラスミド，制限酵素【到達⽬標】基本的な遺伝⼦⼯学技術について説明できる。また必要な実験機器の取扱い⽅法を説明できる。

5限

5/26
⽊

【授業タイトル】クリティカル・シンキング２【サブ・タイトル】研究テーマの設定【キーワード】問題の明確化，隠れた前提，根拠の確かさ，解決策の決
定【到達⽬標】主張の論理構造を把握できる。的確な反論を通じて，議論を深められる。

⽯原 量

講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加すること

講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

J-passを通じてあらかじめアナウンスされている事前課題に取り組んで来ること講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に体験し，時間内に基本⼿技を⾝につけることキーワードに書かれている機器・器具について調べておくこと。タンパク質について調べておくこと。

講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

核酸について調べておくこと

講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加すること

PCRとアガロース電気泳動法について調べておくこと

講義による導⼊とグルー
プワーク
【注意点】
積極的に議論やグループ
ワークに参加すること

J-passを通じてあらかじめアナウンスされている事前課題に取り組んで来ること講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

J-passを通じてあらかじめアナウンスされている事前課題に取り組んで来ること講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

J-passを通じてあらかじめアナウンスされている事前課題に取り組んで来ること講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

J-passを通じてあらかじめアナウンスされている事前課題に取り組んで来ること講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加すること【授業タイトル】アウトリーチ活動【サブ・タイトル】研究の記録・理系の発表・理系の作⽂【キーワード】学会，ミーティング，⾯接，会話，プレゼンテーション
スキル，論⽂，特許，レポート，ロジカル・ライティングスキル【到達⽬標】実験ノートを書けるようになる。プレゼンテーションおよびロジカル・ライティングにスキルを理解し，活⽤できるようになる

講義による導⼊とグルー
プワーク【授業タイトル】理系プレゼン【サブ・タイトル】みんなの”刺さる”プレゼン【キーワード】学会，ミーティング，⾯接，会話，プレゼンテーション

講義による導⼊とグルー
プワーク

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

よい研究とは何かを各⾃リストアップしてくること【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

これまでの講義内容を復習し，遺伝⼦⼯学的⼿法について学習しておくこと

J-passを通じてあらかじめアナウンスされている事前課題に取り組んで来ること

プレゼンテーションスキルを活かしたプレゼンテーシ
ョンを準備してくること

2/3

2023/02/15 11:20
5限

7/21
⽊
5限

JUNTENDO PASSPORT 2
スキル【到達⽬標】プレゼンテーションのスキルを理解し，活⽤できるように
なる

⽯原 量

【授業タイトル】まとめと理系作⽂【サブ・タイトル】査読体験【キーワード】考えを明瞭に伝えるロジカル・ライティング⼒，読解⼒，的確な指摘【到達⽬標】ロジカルライティングスキルを活かすことができるようになり，友⼈の科学論⽂(未来の⾃分の⽂章)に対して的確な指摘が出来る。

【注意点】積極的に議論やグループワークに参加すること
講義による導⼊とグルー
プワーク【注意点】積極的に議論やグループワークに参加
すること

ロジカル・ライティングスキルを活かした（模擬）科
学論⽂を書いてくること※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

3/3

2023/02/15 11:50

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

医療社会学

授業形態

英語科⽬名

Medical Sociology

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

佐伯 みか

ナンバリング担当教員

佐伯 みか、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要「医療を取り巻く社会課題(※）」と「医師としての⾃⼰（⾃⾝の原点/ライフストーリー）」を識り、⾔語化する※：尊厳死における⽭盾、延命治療から症状緩和への移⾏期に浮上する諸問題、AI/IoT・ロボットの活⽤で直⾯する社会課題、医師―患者関係の裏側、医師―看護師関係と治療アウトカム、医療事故・医療訴訟の背景など

全体内容[⼀般⽬標]「医療を取り巻く７つの根源的な社会課題」を切り⼝に、「医師としての⾃⼰(⾃⾝の原点/ライフストーリー）」に関するこれまでの⾃覚を超える＋⾔語化する
1. 「医療ミス・事故・訴訟の発⽣過程・有効な防⽌策」を理解した上で、医師として取り組むべき事項を、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
2. 「尊厳死」をめぐる国内外の世論の変遷を理解した上で、「⼈間」、「医師」として、⾃⾝が⽣命にどう向き合うかを、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
3. 「医師・患者関係」を理解した上で、「患者満⾜」や「専⾨職としての使命」の観点から「医療⾏為の最終⽬的」について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
4. 「医療現場でチームを組成することの難しさ」とそのことが「アウトカム」に与える影響を学んだ上で、「医師としてのリーダーシップ」の在り⽅について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
５．「患者が退院後に直⾯する諸問題」を学んだうえで、「地域医療・包括医療、医療―介護連携におけるリーダーシップの在り⽅について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
６．「医療におけるAI・ロボット・IoT導⼊後の実態・効果・影響」を学んだうえで、医師が考慮すべき「倫理的・実存的・社会的課題」について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
７． 「医療の質」とは何か、「医療の質に対する考え⽅の各国⽐較」を学んだ上で、「医療の質」を維持・向上させるために、医療界及び医師が何をすべきかを、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
８. 全授業を通して「医療を取り巻く７つの根源的な社会課題」を切り⼝に紡ぎ出した”⾃⾝の⾔葉”の活⽤法について、理解できる（⾔語化）。

到達⽬標

授業の位置づけ
ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件■ 医療を取り巻く社会課題と⾃分⾃⾝のあり⽅について強い関⼼のある⽅、更に思考を深めたい⽅、そのための努⼒をする意思のある⽅のみ、履修ください。

成績評価の⽅法
成績評価⽅法：■ 出席・参画状況、ミニレポートの内容(65%）■ プレゼン・最終レポート内容（35%）

評価⽅法

成績評価基準：以下2つの観点から評価する(1)各テーマに対する総合的な理解度（ミニレポート・プレゼン・最終レポート）(2)”⾃分の⾔葉”か（ミニレポート・プレゼン・最終レポート）

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法■課題（⼩テストやレポート等）に関しては、講義中に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献

その他
連絡先・オフィスアワー

-担当教員の実務経験■ プレゼン担当者は、準備をしてください：5-6時間程度■ プレゼンしない場合も各回のテーマについてイメージをもって出席すると学習効果が倍増：30分程度

備考
授業計画
授業回

9/21
⽔

担当者

佐伯 みか

2限

9/28
⽔

佐伯 みか

授業内容

授業⽅法 ※【授業タイトル】オリエンテーション1-常識的な 医療社会学、オリエン
テーション2-課題志向の医療社会学【サブ・タイトル】◎なぜ、医師は、医療社会学を学ぶべきなのか？
【キーワード】学際性、複眼性
講義・討議【到達⽬標】本講義のキーワード「学際性」、「複眼性」を理解し、次回以降の講義にて、医療の社会課題を構造的に理解するための基盤をつくる。
【授業タイトル】今の⾃分を識る/⾃分の原点を⾔語化する1ー解放する、今の⾃分を識る/⾃分の原点を⾔語化する2ー深める【サブ・タイトル】◎「医師」と「⾃分」との関係【キーワード】⾃分の原点、⾔語化、嘘、引き出し

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義・討議

予習・復習・レポート課題等と学習時間

サブ・タイトルの問いについて、考察する。

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

1/3

2023/02/15 11:50
2限
10/5
⽔

JUNTENDO PASSPORT 2【到達⽬標】今の⾃分を識る/⾃分の原点を⾔語化する。

佐伯みか【授業タイトル】前回授業の続き

講義・討議

前回授業の続き

講義・討議

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

2限【授業タイトル】医療ミス・事故・訴訟の原因【サブ・タイトル】◎なぜ、医療ミス・事故・訴訟は起こるのか？
【キーワード】過失、予⾒可能性、回避可能性、隠れた⽋陥【到達⽬標】医療ミス・事故・訴訟の発⽣過程・防⽌策を理解した上で、医師として取り組むべき事項を、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
10/12
⽔

佐伯

みか
【授業タイトル】医療ミス・事故・訴訟の対策【サブ・タイトル】◎我々は、何をすべきか？
【キーワード】国（厚労省）、学会、医療機関、エラープルーフ、
RCA、FMEA【到達⽬標】医療ミス・事故・訴訟の発⽣過程・防⽌策を理解した上で、医師として取り組むべき事項を、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。

2限

10/19
⽔

佐伯

みか

2限"

10/26
⽔

佐伯

みか

2限

11/2
⽔

佐伯

みか

2限"

11/9
⽔

佐伯

みか

2限

11/30
⽔

佐伯

みか

2限

12/3
⼟
2限

佐伯

みか

【授業タイトル】医療技術の進歩がもたらした倫理・社会問題1ー尊厳死にどう向き合うべきか？、医療技術の進歩がもたらした倫理・社会問題
2ー国際⽐較
【サブ・タイトル】◎尊厳死にどう向き合うべきか？◎⽣命は誰のものか？◎医療の役割は？医師の役割は？
【キーワード】尊厳死、制度、国際⽐較
講義・討議【到達⽬標】「尊厳死」をめぐる国内外の世論の変遷を理解した上で、「⼈間」、「医師」として、⾃⾝が⽣命にどう向き合うかを、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。

【授業タイトル】医師−患者関係1ー医師の観点、患者の観点、医師−患者関係2ー医師のジレンマ、医師の使命【サブ・タイトル】◎医療⾏為は、何のために存在するのか？優先順位
はどうあるべきなのか？◎医師は「患者満⾜」をどこまで追求すべき
か？"
講義・討議
【キーワード】医師-患者関係、隠された認識ギャップ、患者満⾜と医師の納得/プロフェッショナル【到達⽬標】「医師・患者関係」を理解した上で、「患者満⾜」や「専⾨職としての使命」の観点から「医療⾏為の最終⽬的」について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
【授業タイトル】医師−看護師関係1ーチーム医療を掘り下げる、医師−
看護師関係2ー⾃組織内リーダーシップとアウトカム【サブ・タイトル】◎医師と看護師の関係が医療⾏為の最終結果に及ぼす影響は？◎医師は看護師からどうみられているか？医師と看護師の関
講義・討議係の理想は？
【キーワード】役割期待、役割認知、役割葛藤、協働【到達⽬標】「チーム医療」が成⽴しない背景と影響を学んだ上で、「⾃組織内リーダーシップ」の在り⽅について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
【授業タイトル】地域医療と医師1ー退院後の患者と家族の⽣活、地域医療と医師2ー他組織との連携・リーダーシップ【サブ・タイトル】◎退院後の患者は、退院後、どのような課題を抱えるか？◎患者の⼈⽣を考えたとき、医師が連携を図るべき組織外の専⾨
講義・討議
職は？
【キーワード】地域医療、包括医療、介護、⾃⽴⽀援【到達⽬標】「患者が退院後に直⾯する諸問題」を学んだうえで、「地域医療・包括医療、医療―介護連携における組織間リーダーシップ」の在り⽅について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。
【授業タイトル】AI・ロボット・IoTと医師1、AI・ロボット・IoTと医師
2ーリーダーシップの本当の意味【サブ・タイトル】◎医療におけるAI・ロボット・IoTの活⽤は、医療にどのような影響を与えるか？◎AI・ロボット・IoTが医療に及ぼす影響をふまえて、その倫理・実存・社会的課題にどう取り組むべきか？
講義・討議【キーワード】AI、ロボット、VR、⾃動化、⼈間らしさ【到達⽬標】医療における「”AI・ロボット・IoT導⼊”後の実態・効果・影響」を学んだ上で、医師が考慮すべき「倫理的・実存的・社会的課
題」について”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。

【授業タイトル】医療の質向上・保証1ー産業界から学ぶべきこと、医療の質向上・保証2ー⼿法・ツール・観点【サブ・タイトル】◎なぜ、トヨタの⾞は壊れないのか？◎なぜ、トヨタへの信頼は厚いのか？◎医療が学べることは何か？
講義・討議【キーワード】ＱＣ、TQM、⾒える化など【到達⽬標】「医療の質」とは何か、「医療の質」を維持・向上させる
ために医療界及び医師が何をすべきかを、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

「医療の質」とは何か、「医療の質」を維持・向上させるために医療界及び医師が何をすべきかを、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。

2/3

2023/02/15 11:50

12/7
⽔

佐伯

みか

【授業タイトル】医療の質向上・保証3ー「質」とは？、医療の質向上・保証4ー「質」が重要な理由とは？
【サブ・タイトル】◎そもそも、「医療の質」とは何か？◎なぜ「医療の質」が重要なのか？◎医療の質は、どのように保証・向上できるのか？そのために医師がすべきことは何か？
講義・討議【キーワード】医療の質、評価指標、質向上の促進要因・阻害要因【到達⽬標】「医療の質」とは何か、「医療の質」を維持・向上させる
ために医療界及び医師として何をすべきかを、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

みか【授業タイトル】⾃分の原点と医療・医師1ーオリジナリティの感知、⾃分の原点と医療・医師2ー”⾃分の⾔葉”の活⽤法【サブ・タイトル】◎⾃分の原点はどこにあるのか【キーワード】⾃分の原点、変化、引き出し【到達⽬標】全学習・体感を踏まえ「⼀⼈の⼈間」として何をしたいか 講義・討議(⾃分の原点）”について、”⾃分の⾔葉”で語ることができる（⾔語化）。全授業を通して紡ぎ出した”⾃分の⾔葉”の活⽤法について理解できる（⾔語化）。

サブ・タイトルの問いについて、⾔語化・発表する（前の授業で、課題について詳細に説明する）。

2限

12/14
⽔
2限

佐伯

JUNTENDO PASSPORT 2※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

3/3

2023/02/15 11:53

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名医療の経営学

授業形態

講義

英語科⽬名

The Economics of Medicine

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

猪俣 武範

ナンバリング担当教員

猪俣 武範、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要
少⼦⾼齢化、医療の⾼度・⾼額化に伴い医療費は増加の⼀途をたどっており、年間40兆円を超える⽇本の国⺠医療費は、深刻な財政リスクとなってきた。
⼀⽅で、医師の働き⽅改⾰にあるように、限られた医療資源の効率的な活⽤が求められている。さらに、医師は他職種から形成されるチーム医療のリーダーとして診療をマネジメントする必要性がある。そこで、本講座では、リーダーシップやマネジメント能⼒、ネットワーキングスキル、キャリア形成、教養や貢献などを講義、演習から学習する。

全体内容[⼀般⽬標]
1.医師として必要なマネジメント、リーダーシップ能⼒を醸成する。
2.ネットワーキング、交渉⼒を理解し、⾃⼰と他者の主張を理解する。
3.プレゼンテーションの経験を積む。
4. 医学⽣として医療に関わる様々な教養を⾝につける
到達⽬標[到達⽬標]
1.マネジメント、リーダーシップの基本的な考え⽅を⾝につけることができる
2.⾃分の主張を論理的に議論できる
3.プレゼンテーションができる
4.医療に関わる様々な教養を⾝につけることができる
授業の位置づけ
ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

本講義では、リーダーシップや貢献など⽬に⾒えないソフトスキルの充実を⽬指すため、演習実習が多く存在する。そのため、授業出席と授業における発⾔や貢献などを重視する。また思考法やリーダーシップなど無形資産を広く扱うため、必ずしも授業において明確な正解がない場合もある。
授業ではプレゼンテーションなどおこなうため、PCの持参必須。

成績評価の⽅法
評価⽅法

成績評価⽅法：授業点(70%)、定期試験(30%)を総合して評価する。

評価基準

成績評価基準：
1. 授業の出席状況を評価する
2.授業中の発⾔やグループワークにおける貢献を評価する
3.定期試験における本講義の理解度を評価する

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
レポートや演習に関しては、講義中に適宜フィードバックを⾏う。
テキスト
参考⽂献
・ハーバード×MBA×医師 ⽬標を次々に達成する⼈の最強の勉強法 (猪俣 武範)
・MBAオペレーション戦略 (遠藤 功)
・医療戦略の本質 (⼭本雄⼠)
・医療マーケティング (真野 俊樹)
・最新判例にみるインターネット上の名誉毀損の理論と実務 (松尾剛⾏)
・医療戦略の本質 (⼭本雄⼠)
・会計の基本(岩⾕誠治)
その他
連絡先・オフィスアワー

-担当教員の実務経験
事前に授業範囲の予習が望ましい。ケーススタディー*などは事前に配布し、設問を検討する必要がある。コースを通じた課題作成があり。
必要時間 （予習90分、復習90分）
初回のガイダンスで詳細は説明する

備考
授業計画
授業回

担当者

9/21
⽔

猪俣武範

【授業タイトル】経営学とリーダーシップ【サブ・タイトル】医師において経営学とリーダーシップはなぜ必要か？
【キーワード】マネジメント、リーダーシップ【到達⽬標】マネジメント、リーダーシップ

実習・討論

なし

合同会社gtraand company代
表執⾏役
公認会計⼠
朝倉厳太郎

【授業タイトル】会計学⼊⾨【サブ・タイトル】医療における会計学【キーワード】会計、ファイナンス
【到達⽬標】会計学の基礎を理解する。

講義・討論

予習:会計の基本(岩⾕誠治)1章会計とは

講義・討論

なし

2限

10/12
⽔

予習・復習・レポート課題等と学習時間

猪俣武範

9/21
⽔

2限

授業⽅法 ※【授業タイトル】ガイダンス【キーワード】MBA【到達⽬標】本講義の進め⽅と講義を通じて獲得すべき知識について理
解する。

2限

10/5
⽔

授業内容

猪俣武範

【授業タイトル】ゲーム理論【サブ・タイトル】競争と共⾛とはhttps://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義・討論【注意点】講義の進め⽅を具体的に⽰す。

⽬標を次々に達成する⼈の最強の勉強法 (猪俣武範)

1/3

2023/02/15 11:53
2限
10/12
⽔

猪俣武範

2限

10/19
⽔
2限

10/19
⽔
2限

10/26
⽔

グロービス経営⼤学院
シニア・ファカ
ルティ・ディレ
クター
⾦⼦浩明
グロービス経営⼤学院
シニア・ファカ
ルティ・ディレ
クター
⾦⼦浩明

猪俣武範

2限

11/2
⽔
2限

11/9
⽔
2限

11/30
⽔
2限

12/3
⼟

2限

12/14
⽔

2限
1/11
⽔

講義・討論

講義・討論

ミッション、ビジョン、ストラテジーの違いについて理解する。

【授業タイトル】オペレーション概論【サブ・タイトル】オペレーションズマネジメントとは【キーワード】オペレーションズマネジメント、経営効率【到達⽬標】オペレーションの基礎を理解する

実習・討論

MBAオペレーション戦略 (遠藤 功)【授業タイトル】グローバルヘルスケア【サブ・タイトル】ヘルスケアビジネスの最先端【キーワード】ヘルスケア、ビジネス、イノベーション【到達⽬標】ヘルスケアの最先端について理解する

実習・討論【注意点】パソコン持参

⾰新的医療技術
開発研究センター
准教授
後藤景⼦【授業タイトル】医療経済学と医療政策【サブ・タイトル】市場の選択と医療政策とは何か【キーワード】医療経済学、医療政策、市場原理【到達⽬標】医療経済と医療政策を理解する

筑波⼤学
医学医療系トラ
ンスボーダー医学研究センター(TMRC)
臨床医学域がん免疫治療学
三嶋雄太【授業タイトル】iPS細胞とレギュラトリーサイエンス【サブ・タイトル】研究のエコシステム【キーワード】iPS細胞、レギュラトリー、エコシステム、研究【到達⽬標】最新の研究とレギュラトリーサイエンスについて理解する

猪俣武範【授業タイトル】医師の働き⽅改⾰【サブ・タイトル】医師の働き⽅改⾰【キーワード】医師の働き⽅改⾰、時間外労働【到達⽬標】医師の働き⽅改⾰について理解する

READYFOR（株）室⻑
⼀般社団法⼈メ
ディカルジャー
ナリズム勉強会
代表
広島⼤学医学部
客員准教授
市川衛【授業タイトル】医療とメディアヘルスコミュニケーション【サブ・タイトル】医療ジャーナリズム、ヘルスコミュニケーションの最前線【キーワード】ヘルスケア、メディア、コミュニケーションデザイン【到達⽬標】ヘルスケアにおける情報発信の現状と、改善のための⽅法について理解する

奥村雄⼀

なし【授業タイトル】経営戦略【サブ・タイトル】ミッション、ビジョン、ストラテジーとは【キーワード】経営戦略、ミッション、ビジョン、ストラテジー【到達⽬標】ミッション、ビジョン、ストラテジーの違いについて理解する。

【授業タイトル】AIと医療【サブ・タイトル】ヘルスケアとイノベーション
実習・討論【キーワード】⼈⼯知能、AI、ビックデータ、アプリ、IoT、個別医療、
先制医療【注意点】パソコン持参【到達⽬標】AI、ビックデータ、IoTなどの⽤語を理解する

2限
12/21
⽔

【授業タイトル】ゲーム理論演習【サブ・タイトル】ゲーム理論の演習をおこなう【キーワード】ゲーム理論、社会貢献

東京⼤学⼤学院
⼯学系研究科個
別化保健医療講
座
特任助教
中村正裕

2限

12/7
⽔

JUNTENDO PASSPORT 2【キーワード】ゲーム理論、社会貢献【到達⽬標】ゲーム理論を通じて共⾛と貢献について理解する【授業タイトル】⼤学発ベンチャーについて【サブ・タイトル】⼤学発ベンチャーによる医療機器開発【キーワード】経営、ベンチャー、スタートアップ【到達⽬標】医師の働き⽅改⾰について理解する

桃尾・松尾・難波法律事務所弁護⼠
松尾剛⾏【授業タイトル】ビジネス法【サブ・タイトル】次世代のリーダーに必要な法律知識【キーワード】ビジネス法、リーダーシップ、法律、ガバナンス【到達⽬標】ビジネスに関わる法律を理解する

猪俣武範【授業タイトル】クロージング【到達⽬標】まとめ

講義・討論

講義・討論

講義・討論

なし

なし

医師の働き⽅改⾰についてレポートを作成する

講義・討論

講義・討論

講義・討論

講義・討論

2限

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/3

科⽬名
疫学・統計学

科⽬コード
SMGH 101

単位数
4（ZoneE全体）

本科目の単位数 1

責任者
衛⽣学・公衆衛⽣学講座（衛⽣学） ⿊澤 美智⼦

学習内容・概要
1)疫学の意義について理解する。
2)基本的な統計処理の⼿技を理解する。
3)簡単なデータの収集、解析を実⾏できる。
4)臨床の現場や研究論⽂に実際に使⽤されている統計資料を批判的に読むことができる。
5)代表的統計パッケージであるＳＡＳの使⽤の基本を学び、具体的な扱い⽅を習得する。
6)個⼈の観察からは得られない健康現象の法則性を集団の観察から得られることを認識し、集団現象を扱う技法としての疫学・統計学の基本を理解する。
これは、根拠にもとづく医療・医学（EBM）の基本として重要である。
7)将来、研究、診療、社会医学において必要となる不確実な状況下での意思決定の⽅法論を習得する。
【ディプロマポリシー・コンピテンシーとの関連】（＊コンピテンシー区分 - コンピテンシー - 達成レベルを略称で記載）
2.医学的知識-e-B、f-B
3.医療安全-a-C、c-C、d-C、f-C
6.医療の社会性-a-B、b-B、c-B
7.倫理とプロフェッショナルリズム-a-C、c-C、d-C
8.⾃律的学習能⼒-a-B、b-B、c-B、d-B
9.順天堂⼤学医学部で学んだ者としての誇りと責任-a-B、b-B、c-B
学習⽬標[⼀般⽬標]
1. 根拠に基づく医学を実施するために必要な統計学の基礎と具体的な⽅法を学ぶ。
2. 推定や検定の基礎となる標本平均の分布を理解できる。統計学的検定について学ぶ。
3. 統計解析ソフトウェアSAS Enterprise Guideを活⽤して医学的データを適切に解析し、ソフトウェアが出⼒する結果の解釈ができる。
4. 疫学とその応⽤、疾病の予防について学ぶ。研究デザイン(⼆重盲検法、ランダム化⽐較試験、観察研究、症例対照研究、コホート研究、メタアナリシス)を概説できる。
5. 疫学の概念と疫学の諸指標、および予防医学（⼀次、⼆次、三次予防）を概説できる。
6. 検索エンジンを使って必要な医学情報を探し出すことができる。
7. ＥＢＭとこれに関連する⼿法の概要を説明できる。

[到達⽬標]
1. ⺟集団の分散と標本分散の違いを説明でき、正規性を検定できる。
2. 基本的な統計処理⽅法を選択できる。平均値の差の検定、Mann-Whitney U-test、カイ2乗検定、Kruskal-Wallis testを使⽤できる。
3. ⼀元配置分散分析を利⽤できる。相関係数を求め、有意性を検定できる。単変量解析および多変量解析の⼿法の概要を説明できる。
4. 年齢調整率と標準化死亡⽐(SMR)を説明できる。
5. ⼈⼝統計（⼈⼝静態と⼈⼝動態）、疾病・障害の分類・統計（国際疾病分類(International Classiﬁcation of Diseases＜ICD＞)等）を説明できる。
6. ⽣存分析について概説できる。
7. スクリーニングについて説明できる。健康管理、健康診断とその事後指導を説明できる。
8. 臨床研究、臨床試験、治験と市販後臨床試験の違いを概説できる。第Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ相試験、医薬品の臨床試験の実施の基準(Good Clinical Practice ＜GCP＞)、治験審査委員会・倫理審査委員会(institutional review board ＜IRB＞)を説明できる。
9. 診療ガイドラインの推奨の強さについて違いを説明できる。
⾃⼰学習（準備学習）
1. 資料集を⼀読し、不明点を調べておくこと。
2. 統計学的検定法の基本的な進め⽅を先の講義や教科書等で良く理解しておく。
3. 指定教科書「はじめて学ぶやさしい疫学」を随時参照する。

【⾃⼰学習（準備学習）に必要な時間】1時限あたり 予習：45分， 復習：
学習上の注意45分1)授業は、講義のほか、計算問題を配付しマルチメディア教室を使⽤して⾏うことがある。
2)成績はZoneE総合試験（資料集持ち込み不可）と「SASによる統計演習」最終回の課題レポート（資料集持ち込み可）の両者の得点で総合的に判定する。
3)総合試験の受験資格は講義(演習)の2/3以上出席を満たすことである。
4)⽋席の場合は可及的速やかに教務課に届け出ること。診断書のない⽋席届は受理しない場合(著しく遅れて提出等)がある。
5)出席カードは授業終了時に提出すること。後で教務課や講座研究室に提出されても受け付けない。
6)30分以上の遅刻は⽋席として扱う。
課題（試験やレポート等）に関するフィードバック
疫学・統計学演習の内容はマルチメディア教室PCの各⾃フォルダに保存されるので、復習は随時可能である。総合試験の正解と解説は配布している。
成績評価⽅法・基準

指定教科書・参考教科書・参考書等[原則、以下のものを参考に総合的に判定します。]
・ZoneE総合試験・出席・レポート
・演習レポート評価・学習態度等
成績評価基準:ZoneE総合試験結果および演習評価、レポート点数を基に総合的な理解度を⾒て判定する。

資料集を配布する。
指定教科書：
1) はじめて学ぶやさしい疫学， 改訂第3版， ⼀般社団法⼈⽇本
疫学会， 株式会社 南江堂
参考教科書:
1) バイオサイエンスの統計学: 市原清志 著， 南江堂（東京）2) 臨床疫学 第3版−EBM実践のための必須知識− : Fletcher
RH & Fletcher SW （福井次⽮訳），メディカル・サイエンス・
インタ−ナショナル(東京)3) EBM-医学研究・診療の⽅法論 第2版: 縣俊彦， 中外医学社.
4) 医学がわかる疫学（第３版）グリーンバーグ，レイモンド・
Ｓ．(編著)新興医学出版社参考書: 国⺠衛⽣の動向

授業詳細

⽉ ⽇ 曜 時担当

授業タイトル サブ・タイト

⽇ 限
4

4

⽉

3

キーワード

準備学習

到達⽬標

注意点

授業形式

ル
衛⽣学・公

疫学-1：医

なぜ統計学

単変量解

資料集なら

①単変量解

授業中に質

衆衛⽣学講

学と統計学

的⼿法が必

析、多変量

びに配布資

析および多

問に答える

座

①

要か、多⽤

解析、EBM

料に⽬を通

変量解析の

よう指名す

される統計

の⼿順、決

しておくこ

⼿法の概要

ることがあ

学的⼿法、

断分析、メ

と。

が説明でき

るので、積

EBMの考え

タ分析、ス

る。

極的に応じ

⽅

クリーニン

②ＥＢＭと

ること。

グ

これに関連

横⼭

和仁

講義

する⼿法の
概要が説明
できる。
③スクリー
ニングにつ
いて説明で
きる。
4

4

⽉

4

同上

疫学-1：医
学と統計学
②

同上

同上

同上

同上

同上

講義

4

4

⽉

5

衛⽣学・公

疫学-2：疫

疫学の定義

⼀次予防、

資料集に⽬

①疫学の概

衆衛⽣学講

学⽅法論①

と応⽤

⼆次予防、

を通してお

念と疫学の

三次予防、

く。

諸指標、お

座
伊藤

弘明

疫学研究の

よび②予防

倫理、介⼊

医学（⼀

研究、⽣存

次、⼆次、

率、疫学と

三次予防）

臨床医学、

と健康保持

医学研究と

増進を概説

倫理

できる。③

講義

罹患率と発
⽣割合を説
明できる。
④医学研究
と倫理が説
明できる。
4

4

⽉

6

同上

疫学-2：疫

同上

同上

同上

同上

①⼈⼝静態

講義

学⽅法論②
4

4

⽉

7

衛⽣学・公

疫学-3：疫

記述疫学に

⼈⼝静態統

配布資料に

衆衛⽣学講

学⽅法論①

ついて

計、⼈⼝動

⽬を通してお 統計と⼈⼝

態統計、国

く。

座
⿊沢

美智

⼦

⼩テストを

講義

⾏う。

動態統計の

際疾病分類

説明ができ

(ICD)、平均

る。国際疾

寿命・平均

病分類(ICD)

余命、記述

を説明でき

疫学、危険

る。②平均

曝露⼈⼝、

寿命・平均

⼈年法、罹

余命を説明

患率、死亡

できる。③

率、有病

危険曝露⼈

率、累積罹

⼝、⼈年法

患率

を理解し、
罹患率、死
亡率、有病
率、累積罹
患率を計算
できる。

4

4

⽉

8

同上

疫学-3：疫

同上

同上

同上

同上

同上

講義

学⽅法論②
4

5

⽕

3

衛⽣学・公

疫学-4 統計

⼆つの集団

差の検定、

資料集に⽬

基本的な統

衆衛⽣学講

学における

に差はある

（ノン）パ

を通してお

計学的検定

座

検定とは①

か？

⼆つ

ラメトリッ

く。先の講

について説

統計⼿法の

の変数に関

ク検定、相

義について

明でき、適

適⽤

連はあるの

関、回帰、

再度⾒直して 切な⽅法を

か？

交絡、⽣存

おく。統計

選択でき

治療法によ

分析

学的検定法

る。

伊藤

弘明

る⽣命予後

の基本的な

の違いはあ

進め⽅を先

るのか？

の講義や教

講義

科書等で良
く理解してお
く。
4

5

⽕

4

同上

疫学-4 統計
学における

同上

同上

同上

同上

講義

検定とは②
臨床医学へ
の応⽤
4

5

⽕

5

衛⽣学・公

疫学-5 疫学

病因の解明

分析疫学、ｺ

疫学⽅法論

①疫学研究

⼩テストを

衆衛⽣学講

⽅法論①

のために

ﾎｰﾄ研究、症

の資料を予

デザインを

⾏う。

例対照研

習・復習に

概説でき

究、相対危

⽤いる。

る。②相対

座
⿊沢

美智

⼦

険、寄与危

危険、オッ

険、ｵｯｽﾞ

ズ⽐、寄与⽐、ﾊﾞｲｱｽ、

危険を計算

ﾒﾀ分析、診できる。③

療ｶﾞｲﾄﾞﾗｲﾝ

診療ガイド

講義

ラインにつ
いて概説で
きる。推奨
の強さにつ
いて説明で
きる。
4

5

⽕

6

同上

疫学-5 疫学

同上

同上

同上

同上

同上

講義

Practice

講師作成サ

プライマリ

講義内レポ

講義

⽅法論②
4

6

⽔

5

衛⽣学・公

疫学-6 疫学

地域医療研

衆衛⽣学講

研究Ⅰ①

究（Practice based

イト、

ーケアの現

ートあり、

based

research、

chiikiiryo.jp

場における

⾃由な発想

座
横⼭

和仁

research）「知」の円にｱｸｾｽし、

研究⼿法

を期待す

井上

和男

の実践

状構造、地

Practice（Practice

る。

域医療の2つ

based

based

の「学」と

research(Inoueresearch）「学」、脳Methods)に

について説

とコンピュ

ついて予習

明できる。

ータの違い

しておく。加 本⼿法での
えて、疫学

研究アイデ

研究につい

アを発案で

て復習してお きる。
く。
4

6

⽔

6

同上

疫学-6 疫学

同上

同上

同上

同上

同上

講義

演習

研究Ⅰ②
4

11 ⽉

5

衛⽣学・公

疫学-7 SAS

A:記述統計

データの分

先⾏する講

SAS

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

B:独⽴２群

布を表す指

義資料か

Enterprise

奇数の⽅が

座

演習

間の平均値

標

ら、単変量

Guide の導

対象

の⽐較なら

t-test，

解析、検定

⼊；データ

マルチメディ

びに相関関

Mann

の考え⽅に

セットのイ

ア教室集合

係

Whitney U-

ついて確認

ンポートを

C:関連２群

test， 相関

する

確実に⾏え

間の平均値

係数

る。

の⽐較

paired t-

記述統計、2

test，

変量解析、

Signed rank

が実施で

test

き、適切な

豊川智之

統計⼿法の
選択できる
ようにな
る。

4

11 ⽉

6

同上

疫学-8 SAS

同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

による統計
演習
4

11 ⽉

7

衛⽣学・公

疫学-7 SAS

A:記述統計

データの分

先⾏する講

SAS

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

B:独⽴２群

布を表す指

義資料か

Enterprise

偶数の⽅が

座

演習

間の平均値

標

ら、単変量

Guide の導

対象

の⽐較なら

t-test，

解析、検定

⼊；データ

マルチメディ

びに相関関

Mann

の考え⽅に

セットのイ

ア教室集合

係

Whitney U-

ついて確認

ンポートを

C:関連２群

test， 相関

する

確実に⾏え

間の平均値

係数，

る。

の⽐較

paired t-

記述統計、2

test，

変量解析、

Signed rank

が実施で

test

き、適切な

豊川智之

統計⼿法の
選択できる
ようにな
る。
4

11 ⽉

8

同上

疫学-8 SAS

同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

による統計
演習
4

12 ⽕

5

衛⽣学・公

疫学-9 標準

年齢調整(同

標準化、観

配布資料に

①なぜ年齢

学籍番号が

衆衛⽣学講

化の⼿法①

じ⼈⼝構造

察集団、基

⽬を通してお 調整が必要

偶数の⽅が

なら死亡率

準集団、直

く。

なのか理解

対象

はどうなる

接法、間接

する。②直

実習課題を

か?)

法、標準化

接法・間接

終了時に提

死亡⽐

法の年齢調

出。

(SMR)

整死亡率、

マルチメディ

SMRを計算

ア教室

座
⿊沢

美智

⼦

できる。
4

12 ⽕

6

同上

疫学-9 標準

同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

化の⼿法②
4

12 ⽕

7

衛⽣学・公

疫学-9 標準

年齢調整(同

標準化、観

配布資料に

①なぜ年齢

学籍番号が

衆衛⽣学講

化の⼿法①

じ⼈⼝構造

察集団、基

⽬を通してお 調整が必要

奇数の⽅が

なら死亡率

準集団、直

く。

なのか理解

対象

はどうなる

接法、間接

する。②直

実習課題を

か?)

法、標準化

接法・間接

終了時に提

死亡⽐

法の年齢調

出。

(SMR)

整死亡率、

マルチメディ

SMRを計算

ア教室

座
⿊沢

美智

⼦

できる。
4

12 ⽕

8

同上

疫学-9 標準

同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

化の⼿法②
4

13 ⽔

5

衛⽣学・公

疫学-10 SAS D:独⽴３群

⼀元配置分

先⾏する講

SAS

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

間の平均値

散分析，

義資料か

Enterprise

奇数の⽅が

座

演習

の⽐較

Kruskal-

ら、統計学

Guide を⽤

対象

E:２要因のWallis test， 的検定⽅法

いて重回帰

4限連続で実

計数値

多重⽐較

について確

分析が実施

施

（率）の検

強制投⼊

認する。

できるよう

マルチメディ

定

法、ステッ

年齢調整・

になる。交

ア教室集合

F:重回帰分析 プワイズ法

交絡の調整

絡とモデル

豊川智之

選択につい

⽅法につい

て理解す

て確認する

る。重回帰
分析の結果
の解釈でき
るようにな
る。

4

13 ⽔

6

同上

疫学-11 SAS 同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

による統計
演習
4

13 ⽔

7

衛⽣学・公

疫学-12 SAS F:ロジスティ 調整済みオ

先⾏する講

SAS

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

ック回帰分

ッズ⽐と

義資料か

Enterprise

奇数の⽅が

座

演習

析

95%信頼区ら、ロジス

Guide を⽤

対象

間

ティック回

いたロジス

4限連続で実

⽣存分析、

帰分析と⽣

ティック回

施

Coxの⽐例ハ 存時間解析

帰分析、⽣マルチメディ

ザードモデ

について確

存時間解析

ア教室集合

ル

認する。

が実施でき

豊川智之
G:⽣存分析

るようにな
り、結果を
解釈できる
ようにな
る。
4

13 ⽔

8

同上

疫学-13 SAS 同上

同上

同上

同上

同上

演習

による統計
演習
4

14 ⽊

3

衛⽣学・公

疫学-14 疫学 がんの疫学

症例対照研

国⽴がん研

疫学研究の

衆衛⽣学講

研究Ⅱ①

究、コホー

究センター

デザインの

ト研究、因

予防研究グ

特徴を理解

と予防

座

果関係評

ループのホ

する。がん

横⼭

和仁

価、リスク

ームページ

のリスク要

岩崎

基

要因、がん

（http://epi.ncc.go.jp/）
因・予防要

予防

にある、

因を把握

「多⽬的コ

し、その予

ホート研

防について

究」および

理解する。

講義

「科学的根
拠に基づく
発がん性・
がん予防効
果の評価と
がん予防ガイ
ドライン提
⾔に関する
研究」のペ
ージを⾒て
おく。
4

14 ⽊

4

同上

疫学-14 疫学 同上

同上

同上

同上

講義

研究Ⅱ②
4

14 ⽊

5

衛⽣学・公

疫学-10 SAS D:独⽴３群

⼀元配置分

先⾏する講

SAS

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

間の平均値

散分析，

義資料か

Enterprise

偶数の⽅が

座

演習

の⽐較

Kruskal-

ら、統計学

Guide を⽤

対象

E:２要因のWallis test， 的検定⽅法

いて重回帰

4限連続で実

計数値

多重⽐較，

分析が実施

施。

豊川智之

について確

演習

（率）の検

強制投⼊

認する。

できるよう

マルチメディ

定

法、ステッ

年齢調整・

になる。交

ア教室集合

F:重回帰分析 プワイズ法

交絡の調整

絡とモデル

⽅法につい

選択につい

て確認する

て理解す
る。重回帰
分析の結果
の解釈でき
るようにな
る。

4

14 ⽊

6

同上

疫学-11 SAS 同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

による統計
演習
4

14 ⽊

7

衛⽣学・公

疫学-12 SAS F:ロジスティ 調整済みオ

先⾏する講

SAS

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

ック回帰分

ッズ⽐と

義資料か

Enterprise

偶数の⽅が

座

演習

析

95%信頼区ら、ロジス

Guide を⽤

対象

間

ティック回

いたロジス

4限連続で実⽣存分析、

豊川智之
G:⽣存分析

帰分析と⽣

ティック回

施。

Coxの⽐例ハ 存時間解析

帰分析、⽣マルチメディ

ザードモデ

について確

存時間解析

ア教室集合

ル

認する。

が実施でき
るようにな
り、結果を
解釈できる
ようにな
る。

4

14 ⽊

8

同上

疫学-13 SAS 同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

による統計
演習
4

15 ⾦

1

衛⽣学・公

疫学-15：ス

ROC曲線を

敏感度、特

資料集に⽬

感度、特異

学籍番号が

衆衛⽣学講

クリーニン

描いてカッ

異度、陽性

を通してお

度、偽陽

奇数の⽅が

座

グ検査の評

トオフ値を

反応的中

く。

性、偽陰

対象。

価①

決める。

度、尤度

性、検査前

実習課題を

⽐、事前確

確率（事前

終了時に提

率、カット

確率）・検

出。

オフ値、

査後確率

マルチメディ

ROC曲線

（事後確

ア教室

⿊沢

美智

⼦

率）、尤度
⽐、ROC曲
線）、カッ
トオフ値を
説明でき
る。
4

15 ⾦

2

同上

疫学-15：ス

同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

クリーニン
グ検査の評
価②
4

15 ⾦

3

衛⽣学・公

疫学-15：ス

ROC曲線を

敏感度、特

資料集に⽬

感度、特異

学籍番号が

衆衛⽣学講

クリーニン

描いてカッ

異度、陽性

を通してお

度、偽陽

偶数の⽅が

座

グ検査の評

トオフ値を

反応的中

く。

性、偽陰

対象。

価①

決める。

度、尤度

性、検査前

実習課題を

⽐、事前確

確率（事前

終了時に提

率、カット

確率）・検

出。

⿊沢
⼦

美智

オフ値、

査後確率

マルチメディ

ROC曲線

（事後確

ア教室

率）、尤度
⽐、ROC曲
線）、カッ
トオフ値を
説明でき
る。
4

15 ⾦

4

同上

疫学-15：ス

同上

同上

同上

同上

同上

演習

講義

クリーニン
グ検査の評
価②
4

15 ⾦

5

⾰新的医療

疫学-16 疫学 介⼊研究の

介⼊研究

Fisherの3原

介⼊研究の

知識を習得

技術開発研

研究Ⅲ①

⽬的、考慮

（分析疫学

則について

⼀般的な考

するという

究センター

すべき諸

より疾病と

調べておく

え⽅を⾝に

よりは、受

野尻宗⼦

点、交絡因

の因果関係

こと

付け、介⼊

講者に考え

⼦の調整

が類推され

研究を取り

て欲しいと

法、特にラ

た要因につ

⼊れた論⽂

思いますの

ンダム化およ いて、⼀定

等を理解す

で、講義中

びその解析

期間介⼊・

る助けとす

質問をしま

法について

観察し効果

る。介⼊研

す。

述べる

を検証する

究（臨床研

疫学研

究、ランダム究）、交化⽐較試

絡、ランダム

験）につい

化、ITT

て説明でき
る。

4

15 ⾦

6

同上

疫学-16 疫学 同上

同上

同上

同上

⽂献調査

臨床研究、

同上

講義

研究Ⅲ②
4

15 ⾦

7

⾰新的医療

疫学-17 治験 介⼊研究の

介⼊研究、

技術開発研

①

ランダム化、 し、ランダム 臨床試験、

⽬的、ラン

究センター

ダム化、サン ITT経時的繰

化試験の論

治験と市販

野尻宗⼦

プルサイズ設 り返し測

⽂を読む。

後臨床試験

計およびそ

定、⾮劣性

の違いを概

の解析法

試験、アダ

説できる。

プティブデザ

臨床試験・

イン

治験と倫理

講義

性、GCP、治験審査委
員会・IRBを
説明でき
る。副作⽤
と有害事象
の違い、報
告の意義を
説明でき
る。
4

15 ⾦

8

同上

疫学-17 治験 同上

同上

同上

同上

講義

②
4

18 ⽉

1

学術メディ

疫学-18 医学 医学関連デ

学術メディ

資料集に⽬

適切な医学

学籍番号が

アセンター

関連データ

ータベース

アセンター

を通してお

関連データ

偶数の⽅が

⽔嶋

直⼦

ベースとそ

を利⽤した

ウェブサイト く。

ベースを選

対象

⼩⻄

由華

の利⽤①

医学情報の

の活⽤、

択して、必要 本実習は講

演習

検索法

PubMed・医

な情報を検

義と演習形

疫学研究の

中誌Webを

索・収集す

式で⾏う。

⽂献検索

はじめとす

る能⼒を⾝

マルチメディ

る医学関連

につける。

ア教室に集

データベー

診療ガイド

合。

スの操作法

ラインを検

と検索法、

索すること

Cochraneができる。

Libraryの検
索法
診療ガイド
ライン
4

18 ⽉

2

同上

疫学-18 医学 同上

同上

同上

同上

同上

演習

演習

関連データ
ベースとそ
の利⽤②
4

18 ⽉

3

学術メディ

疫学-18 医学 医学関連デ

学術メディ

資料集に⽬

適切な医学

学籍番号が

アセンター

関連データ

ータベース

アセンター

を通してお

関連データ

奇数の⽅が

⽔嶋

直⼦

ベースとそ

を利⽤した

ウェブサイト く。

ベースを選

対象

⼩⻄

由華

の利⽤①

医学情報の

の活⽤、

択して、必要 本実習は講検索法

PubMed・医

な情報を検

義と演習形

疫学研究の

中誌Webを

索・収集す

式で⾏いま

⽂献検索

はじめとす

る能⼒を⾝

す。

る医学関連

につける。

マルチメディ

データベー

診療ガイド

ア教室に集

スの操作法

ラインを検

合。

と検索法、

索すること

Cochraneができる。

Libraryの検
索法
診療ガイド
ライン
4

18 ⽉

4

同上

疫学-18 医学 同上

同上

同上

同上

同上

演習

講義

関連データ
ベースとそ
の利⽤②
4

18 ⽉

5

衛⽣学・公

疫学-19 臨床 疫学研究事

症例対照研

先⾏する講

他の講義で

授業中に質

衆衛⽣学講

医学への応

例の紹介、

究、コホー

義資料を復

学んだ⼿法

問に答える

座

⽤①

⼿法の応⽤

ト研究、介

習する、参

が実際にど

よう指名す

⼊研究、メ

考教科書で

のように研

ることがあ

タ分析、

ある「医学

究で使われ

るので、積

EBM

がわかる疫

ているかを

極的に応じ

学 (第3版)を

理解する。

ること。⼩

随時参照

研究デザイ

テストを⾏

し、復習す

ン、システ

います。

る

マティック

⽶本直裕

レビュー、
メタ分析
（メタアナ
リシス）、
EBMを概説
できる。
4

18 ⽉

6

同上

疫学-19 臨床 同上
医学への応

同上

同上

同上

同上

講義

⽤②
4

19 ⽕

5

衛⽣学・公

疫学-20 SAS 試験形式でPCで各⾃作

統計解析ソ

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

業ができる

フトウェア

偶数の⽅が

座

演習（レポ

よう講義と

SAS

対象。授業

ート作成）

演習で学ん

Enterprise

は試験形式

①

だこと（統

Guideを活⽤ で実施。

計⼿法の選

して医学的デ 資料集の持

択等）を復

ータを適切

込可。周囲

習しておいて に解析し、

との相談は

ください。

ソフトウェ

不可。マル

仮説検定を

アが表⽰す

チメディア教

含め統計学

る結果の解

室

の常識も必

釈ができ

要です。

る。

同上

同上

同上

演習

演習

伊藤

4

19 ⽕

6

弘明

同上

実施。

疫学-20 SAS 同上

演習

による統計
演習（レポ
ート作成）
②
4

19 ⽕

7

衛⽣学・公

疫学-20 SAS 試験形式でPCで各⾃作

統計解析ソ

学籍番号が

衆衛⽣学講

による統計

業ができる

フトウェア

奇数の⽅が

座

演習（レポ

よう講義と

SAS

対象。授業

ート作成）

演習で学ん

Enterprise

は試験形式

①

だこと（統

Guideを活⽤ で実施。

計⼿法の選

して医学的デ 資料集の持

択等）を復

ータを適切

込可。周囲

習しておいて に解析し、

との相談は

ください。

ソフトウェ

不可。マル

仮説検定を

アが表⽰す

チメディア教

含め統計学

る結果の解

室

の常識も必

釈ができ

要です。

る。

同上

同上

伊藤

4

19 ⽕

8

弘明

同上

実施。

疫学-20 SAS 同上

同上

演習

による統計
演習（レポ
ート作成）
②
4

20 ⽔

5

衛⽣学・公

疫学-21

治験の電⼦

治験、臨床

CDISC標準

CDISC標準

衆衛⽣学講CDISC標準

申請の国際

試験、国際

とは何か、

の概要につ

座

の概要①

標準として確 標準

下調べをして いて理解

⽴した

おくこと。

⽊内貴弘

講義

し、その意

CDISC標準

義と今後の

は、アカデ

展望につい

ミックな臨

て⾃分の⾔

床・疫学研

葉で説明が

究のデータ

できる。

標準としても
広く普及が
⾒込まれる
4

20 ⽔

6

同上

疫学-21
CDISC標準
の概要②

同上

同上

同上

同上

講義

4

20 ⽔

7

医学教育研

疫学-22 臨床 臨床研究に

臨床研究、

臨床試験を

臨床研究・

究室

研究・治験

おける、臨

臨床試験、

成功させる

治験センタ

⻄崎祐史

センターの

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治験、臨床

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講義

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4

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8

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疫学-22 臨床 同上
研究・治験
センターの
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同上

同上

同上

講義

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名【新カリ】情報処理演習 ①

授業形態

演習

英語科⽬名

【新カリ】情報処理演習 ①

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

2単位

代表教員

廣津 信義

ナンバリング

INF1116

担当教員

廣津 信義、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要【授業全体の内容】
この授業では、情報処理の基礎的な知識や技能の習得を⽬指す。特に、ワープロソフト・表計算ソフト・プレゼンテーションソフトという、スポーツ健康科学部の学びで必要となる基本的なソフトウェアの活⽤能⼒を習得し、情報を収集・整理・分析して資料を作成する技術の向上に重点を置いて授業を⾏う。情報倫理・インターネットの活⽤など情報を扱う際の危険性やルールについての理解も深めるとともに、簡単なプログラミングによるデータ処理も⾏
う。

全体内容

到達⽬標

１．広く普及しているソフトウェアを中⼼にコンピュータの基礎的な操作ができる
２．コンピュータを⽤いて情報を収集・整理・分析し、⼀般的かつ基礎的な資料を作成できる
３．コンピュータで情報を扱う際の危険性やルールを説明できる

授業の位置づけこの科⽬は、⼀般教養科⽬群・⾃然科学科⽬の必修科⽬である。また、中・⾼保健体育1種免許取得にあたっての必修科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

この科⽬は、スポーツ健康科学部の学位授与⽅針に定める「スポーツ健康科学を中⼼とした教養」を⾝に付ける。
【履修要件】
１. 受講できる学⽣は、J-Pass上で履修登録を⾏った学⽣に限る。各クラスは定員制で先着順に受け付ける。定員については、別に定め、履修登録前に提⽰する。
２. 2年⽣以上の受講希望者について、定員に達したために履修できなかった場合、履修登録期間内（修正期間を除く）にクラス分け担当教員まで申し出る
ことで2年⽣以上の学⽣に限り受講を認める場合がある。
【履修上の注意（科⽬独⾃のルール）】
１. 1回の授業について、3分の2以上の出席時間がなく、課題を完成できないときには、その回の授業を⽋席扱いとする場合がある。
２. 授業開始時に課題説明を⾏うため、遅刻した場合には授業に参加できない場合がある。

成績評価の⽅法
評価⽅法【成績評価の⽅法】
毎回の授業で課される課題（90％）、課題レポート（10％）を総合して評価する。

評価基準

１． グループまたは個⼈で、与えられた時間内に情報を⼊⼒・交換・処理することができる。
２． Wordの基礎的な編集機能を理解し、⽂書が作成できる。（課題）
３． Excelの表計算と関数の基礎的な仕組みを理解し、データを整理・分析して、図表を作成できる。（課題）
４． PowerPointの基礎的な操作⽅法を理解し、プレゼンテーションのためのスライドを作成できる。（課題）５． 剽窃や著作権を中⼼に、コンピュータで情報を扱う際の危険性やルールを説明できる。（課題レポート）
６． 数理・データサイエンス・AIの重要性を理解し、説明できる。（課題）

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
授業の中で直接ないしはEmail（またはJuntendo Passport）でフィードバックする。
テキスト
参考⽂献
購⼊を求めるテキストはありません。必要な資料は授業内で配布します。
その他

連絡先・オフィスアワー

【連絡先】
担当： 廣津 信義 E-mail：nhirotsu＠juntendo.ac.jp
⽊藤 友規 E-mail：t.kito＠juntendo.ac.jp
⼭⽥ 泰⾏ E-mail：yayamada＠juntendo.ac.jp【オフィスアワー】
廣津： ⽕曜⽇12：50―14:45 (1号館3階1327室)
⽊藤： 前期⽉曜⽇13:00-13:30 、後期：⾦曜⽇12:30-13:00 (1号館 4階 1403室)
⼭⽥： ⽉曜⽇から⽊曜⽇12:10―13:50 (1号館3階1326室)
上記の時間帯には、予約なしに質問や相談に応じますが、他の学⽣の相 談時間とかち合わないようにするため、できるだけ前⽇までにE-mailで予約してください。質問や相談は予約のあった学⽣を優先します。

担当教員の実務経験

製鉄関連企業においてプラントエンジニアとしての業務にあたっていた経験や国⽴スポーツ科学センターでのスポーツデータの分析業務の経験を⽣かし、情報処理が実社会で有⽤であるということも織り込みながら授業をします。
【学修時間】
この授業は、演習の授業形態による2単位の科⽬であり、授業60時間と準備学習30時間の計90時間の学修を必要とする内容をもって構成する。1回の授業時
間は100分とする。
【その他】
中・⾼教諭1種免許（保健体育）取得するための必修科⽬
科⽬：教育職員免許法施⾏規則第66条の6に定める科⽬
施⾏規則に定める科⽬区分⼜は事項等：情報機器の操作

備考

学⽣の学修進度に応じて、授業計画を変更する場合があります。
受講者数は50名程度を予定していますが、受講者の状況に応じて増減もありえます。
授業で扱うソフトウェア（ワープロソフト）・表計算ソフト・プレゼンテーションソフトの活⽤については、クラスにより内容や学修順が異なる場合があるので、履修時に確認してください。
授業計画
授業回
1

担当者
廣津
⽊藤
⼭⽥

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間【授業内容】
テーマ：情報収集と情報交換
機器の基本的な使⽤⽅法、及び本授業で⾝につけるスキルについて学習

コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習：1時間)
シラバスを読み、授業を受ける意義を確認しておくこと。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2する。ブラウザーとメーラーの基本を理解し、情報の収集と交換の⽅法を⾝につける。ワードプロセッサーソフト（Word）の基本機能のうち、書式とレイアウトに関する操作⽅法を習得する。また、それらの仕組みについて理解を深める。

【授業内容】
社会の変化について、●ビッグデータ，IoT，AI，ロボット、●データの増加，コンピュータの進歩、●Society5.0，データ駆動型社会、●⼈間の知的活動とAIという観点から考察する。また、演習として、ワードプ
ロセッサーソフト（Word）の基本機能のうち、参照機能（⽬次の作成）とセクション区切りに関する操作⽅法を習得する。他のソフトウェアとの連携操作を学習する。具体的には、差し込み印刷機能の操作⽅法とリンクの仕組みについて理解を深める。

(復習:3時間)
ガイダンスを受け、⾃分とっての受講の意義を確認すること。ローマ字⼊⼒で、スムーズに⽇本語⼊⼒ができるようにすること。

予習にて視聴したオンデ
マンド教材の内容について確認する。コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間）
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間）
⽇本語⼊⼒でのキーボードのブラインドタッチの練習をしておくこと。

3

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
社会におけるデータの活⽤として、●1次データと2次データ、●オープンデータ、●構造化データと⾮構造化データ、●データの作成と収集という観点から考察する。また、演習として、計算ソフト（Excel）を使って、ワードプロセッサーソフト（Word）との、連携操作を学習する。データを集計して、表にまとめる。Excel関数とその仕組みについて理解を深める。

予習にて視聴したオンデ
マンド教材の内容について確認する。コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間）
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

4

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
AIの利活⽤の現場について、●データサイエンスのサイクル、●探索的データ解析、●流通，製造，⾦融，インフラ，ヘルスケア等への利活⽤という観点から考察する。また、演習として、表計算ソフト（Excel）を使って、指定されたグラフを作成する。

予習にて視聴したオンデ
マンド教材の内容について確認する。コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間)
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

5

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
データ・AIを活⽤する上での留意事項について、●個⼈情報保護法とGDPRなどの国際動向、●データに関する情報モラルという観点から考察する。また、演習として、著作権と剽窃を中⼼に、情報を扱う際に気を付けるべきことについて情報を整理し、レポートとしてまとめる⽅法を学ぶ。

予習にて視聴したオンデ
マンド教材の内容について確認する。コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間)
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

6

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
データを守るための留意事項として、●データ駆動型社会のリスクとその対策、●情報漏洩と情報セキュリティ、●情報を扱う際のルールについて学ぶ。また、演習として、著作権と剽窃を中⼼に、情報を扱う際に気を付けるべきことについて情報を整理し、レポートとしてまとめる⽅法を学ぶ。

予習にて視聴したオンデ
マンド教材の内容について確認する。コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間）
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

予習にて視聴したオンデ
マンド教材の内容について確認する。コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間）
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

(予習:2時間)
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間)
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

2

7

廣津
⽊藤
⼭⽥

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
データ・AI活⽤の最近の状況について、●AIを活⽤した新たなビジネス
モデル、●AIの最新の活⽤例という観点から考察する。また、演習として、計算ソフト（Excel）を使って、データベースを作成する。また、ピボットテーブルを使⽤した分析⽅法について理解を深める。

8

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
データの読み⽅①として、●質的データと量的データ(尺度)、●サンプリ 予習にて視聴したオンデ
ングとバイアス、●基本統計量、●誤差，⽋損値，外れ値という観点か マンド教材の内容についら考察する。また、演習として、表計算ソフト（Excel）を使って、⽂字 て確認する。コンピュー
列操作（数字以外の⽂字情報に関する処理）を学び、質的データ・量的 タを使って⾃ら課題に取データの扱いや、サンプリングとバイアス、基本統計量の計算や、誤り組む。
差，⽋損値，外れ値について理解を深める。

9

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
データの読み⽅②として、●基本統計量、●因果と相関、●分割表、散布図相関⾏列、●データの正しい理解という観点から考察する。また、演習として、表計算ソフト（Excel）を使って、相関の計算や分割表・散布図の表⽰について学習する。単回帰分析や相関⾏列について理解を深める。

予習にて視聴したオンデ
マンド教材の内容について確認する。コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間)
オンデマンド教材を視聴しておくこと。
(復習:2時間)
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

10

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
プログラミングをテーマに、表計算ソフト（Excel）を使った計算や視覚
コンピュータを使って⾃化により、因果と相関、データの正しい理解について考察する。また、
ら課題に取り組む。
表計算ソフト（Excel VBA）を使って、プログラミングについて学習する。

(予習:2時間)
プログラミング⾔語について調べておくこと。
(復習:2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと

11

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
コンピュータを使って⾃テーマ：プレゼンテーションソフト（PowerPoint）のアニメーション機
ら課題に取り組む。
能を学ぶ。アニメーション機能を⽤いて効果的なスライドを作成する。

(予習:1時間)
ブラウザーを使って、課題の下調べをしておくこと。
また、PowerPointに⽂字⼊⼒ができるようにしておくこと。
(復習:4時間)
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

12

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
プレゼンテーションソフト（PowerPoint）のアニメーション機能を学ぶ。アニメーション機能を⽤いて効果的なスライドを作成する。

(予習:2時間)
スライドの内容についてアイデアをまとめておくこと。
(復習:2時間)
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

13

廣津
⽊藤
⼭⽥

【授業内容】
コンピュータを使ってグ
プレゼンテーションソフト（PowerPoint）を使った発表準備。制限時間
ループで課題に取り組内にグループでのアイデアをまとめ、発表⽤スライドを作成する。
む。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

(予習:2時間)
発表のアイデアをまとめておくこと。
(復習:4時間)
発表⽤スライドを準備すること。

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廣津
⽊藤
⼭⽥

JUNTENDO PASSPORT 2【授業内容】
プレゼンテーションソフト（PowerPoint）の機能を使って発表する。与 コンピュータを使って⾃えられた課題に対して、グループ発表を実施する。その際、表計算ソフ ら課題に取り組む。まトを利⽤して、発表内容を評価・集計する。
た、プレゼンテーションを⾏う。

(予習:4時間)
発表練習をしておくこと。
(復習:1時間)
他のGｒの内容を把握すること。

定期試験を実施しない※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名【新カリ】データサイエンスのための数学

授業形態

講義

英語科⽬名

【新カリ】データサイエンスのための数学

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

2単位

代表教員

⼩宮根 ⽂⼦ナンバリング

MAT1117

担当教員

⼩宮根 ⽂⼦、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要

全体内容

【授業全体の内容】
本科⽬は、講義の授業形態で⾏われる。近年のICTの発達により、多様な分野の様々な種類のデータが容易に収集・活⽤できるようになっている中で、デー
タの扱いに当たって必須となる数理・データサイエンス・AIの知識について⾝に付けることを⽬標とする。また、スポーツ健康科学の分野で基本的な数学の知識を活⽤し、論理的に思考できる能⼒を⾼められるように、具体的な問題を提⽰し、その取り組みを通して学修を進める。

到達⽬標

１．数理・データサイエンス・AIに関わる基礎的な数学⽤語を知る。
２．データの分析に必要となる数学の基礎的な考え⽅が理解できる。
３．２次関数、指数・対数に関する計算ができる。

授業の位置づけこの科⽬は、⼀般教養科⽬群・⾃然科学科⽬の選択必修科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、

この科⽬は、「スポーツ健康科学を中⼼とした幅広い知識と教養」を⾝につけるための科⽬の⼀つとして開講され、スポーツ健康科学に関連するどの分野においても必要となり、専⾨性をもちかつ教養のある⼈材を育成するための基盤となる。

コンピテンシーとの関連【履修要件】
特になし
履修上の注意、履修要件【履修上の注意（科⽬独⾃のルール）】
1回の授業について、3分の2以上の出席時間がない場合は、その回の授業を⽋席扱いとする。
成績評価の⽅法
評価⽅法【成績評価の⽅法】
期末試験（85％）、毎回の平常点（15％）を総合して評価する。

評価基準

１．数理・データサイエンス・AIに関わる基礎的な数学⽤語に関する知識を有している（定期試験）。
２．データの分析に関する数学の基礎的な考え⽅を理解している（定期試験）。
３．２次関数、指数・対数に関する計算ができる（定期試験）。
４．毎回のレポート課題や予習・復習の取り組み状況によって受講態度を評価する（平常点）。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
プリント課題の内容は授業中にフィードバックする。定期試験後には要望があれば個別に解説を⾏う。
テキスト
参考⽂献
この科⽬では、必ず⽤意しなければならないテキストはありません。必要な資料は、授業中に、適宜配布します。⼀般的な数学のテキスト等を参考にしてもよいです。
その他
【連絡先】
担当： ⼩宮根⽂⼦
E-mail：a-komine[at]juntendo.ac.jp （[at]を＠に変更してください）
連絡先・オフィスアワー

担当教員の実務経験【オフィスアワー】
⽇時：
場所：⾮常勤講師室
事前にメールで⽇程を相談してください。
システムエンジニアやスポーツ現場でのテクニカルサポートスタッフとしての実務経験を活かし、数学の学習で得られる計算技術だけでなく、論理的思考や発想⼒も実社会において有効であるということを念頭において授業をします。
【学修時間】
この授業は、講義の授業形態による2単位の科⽬であり、授業30時間と準備学習60時間の計90時間の学修を必要とする内容をもって構成する。

備考
【その他】
新型コロナウイルス感染症の発⽣状況に応じて、成績評価の基準、⽅法及び授業計画を変更する場合があります。
授業計画
授業回

1

2

3

担当者

⼩宮根

⼩宮根

⼩宮根

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間[授業内容]
ガイダンスとして、授業の⽬的、概要の解説、評価⽅法と授業の進め⽅を説明する

スライドを⽤いて内容を説明する
⾼校までの数学の履修状況についてのアンケートとテストを実施する（予習：１時間）
シラバスを読み、他の数学の授業との違いを確認する
⾼校までの数学について⾒直しをする（復習：2時間）
この授業の概要、授業⽬的や評価⽅法、授業の進め⽅を理解し、⾼校までの数学でこの授業の概要に関連する部分を復習する[授業内容]
⼀次関数の概念を説明し、式、グラフについて解説する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する[授業内容]
⼀次関数の応⽤について説明し、考え⽅や例題について解説する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml（予習：2時間）
⼀次関数の式やグラフについて調べてくる（復習：2時間）
⼀次関数の式からグラフ、グラフから式にする⽅法を復習する（予習：2時間）
⼀次関数の概念を理解しておく（復習：2時間）
⼀次関数を⽤いた応⽤問題の解法について復習する

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JUNTENDO PASSPORT 2

⼩宮根[授業内容]
⼆次関数の概念を説明し、式、グラフについて解説する

⼩宮根[授業内容]
⼆次関数の応⽤について説明し、考え⽅や例題について解説する

⼩宮根

⼩宮根

⼩宮根

⼩宮根

⼩宮根

⼩宮根

⼩宮根

データ・AIの活⽤領域とその技術①として・データ・AIの活⽤領域の進展
・製造，物流，販売，マーケティング，サービス等での活⽤・仮説検証，知識発⾒，原因究明，判断⽀援等という観点から考察する。また、⼆次関数と⼆次⽅程式の解の判別式の関係について解説する[授業内容]
指数法則について説明し、指数計算、指数の⼤⼩関係について解説する[授業内容]
対数法則について説明し、対数計算、対数の⼤⼩関係について解説する[授業内容]
指数関数の概念を説明し、式、グラフについて解説する[授業内容]
対数関数の概念を説明し、式、グラフについて解説する[授業内容]関数の式とグラフで、平⾏移動の関係について解説する[授業内容]関数の式とグラフで、対称や逆関数の関係について解説する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）
⼆次関数の式やグラフについて調べてくる（復習：2時間）
⼆次関数の式で、⼀般形から標準形にする⽅法、⼆次関数の式をグラフにする⽅法を復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）
⼆次関数の概念を理解しておく（復習：2時間）
⼆次関数を⽤いた応⽤問題の解法について復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）
オンデマンド教材を視聴しておく（復習：2時間）
⼆次関数のグラフと解の判別式、⼆次関数と⼀次関数のグラフと解の判別式の関係について復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）指数法則について調べてくる（復習：2.5時間）
指数法則を⽤いた計算について復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）対数法則について調べてくる（復習：2.5時間）
対数法則を⽤いた計算について復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）指数関数の式やグラフについて調べてくる（復習：2.5時間）
指数関数の式でとりうるx, yの値や指数関数の式をグラフにする⽅法を復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）対数関数の式やグラフについて調べてくる（復習：2.5時間）
対数関数の式でとりうるx, yの値や対数関数の式をグラフにする⽅法を復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）
今まで学習した関数の式やグラフについて理解しておく（復習：2時間）
グラフが平⾏移動の関係になる関数の式の関係について復習する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）
今まで学習した関数の式やグラフについて理解しておく（復習：2時間）
グラフが対称移動の関係になる関数の式の関係、逆関数となる関数の式の関係について復習する

⼩宮根[授業内容]
指数、対数を⽤いる応⽤問題の解法や考え⽅について解説する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する

⼩宮根

データ・AIの活⽤領域とその技術②として・データ解析(分類，予測)・シミュレーション
・データの可視化
・AIでできること・認識技術，⾃動化という観点から考察する。また、総復習として今までの講義内容について、特に重要なポイントを解説する

スライドを⽤いて講義した後、プリントの課題に取り組み理解を深め、課題の解説により今回の内容を再確認する（予習：2時間）指数、対数の概念を理解しておく（復習：2時間）指数、対数を⽤いた応⽤問題の解法について復習する（予習：3時間）
オンデマンド教材を視聴しておく今まで学習した関数の式やグラフ、計算⽅法や応⽤問題の考え⽅について理解しておく（復習：4時間）
本講義で学んだことについて復習をする

定期試験の実施

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名【新カリ】統計学

授業形態

講義

英語科⽬名

【新カリ】統計学

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

2単位

代表教員

廣津 信義

ナンバリング

STA1121

担当教員

廣津 信義、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要【授業全体の内容】
本科⽬は，講義の授業形態で⾏われる。統計学はデータを基に，定量的に現象を把握するだけでなく，相⼿を説得する際に必要となる学問である。統計学の基礎的な概念を理解するとともに，統計計算を実践することで，スポーツ健康科学部での学びで必要となる統計理論，また，⺟集団と標本，標本の特性値，確率分布，標本分布，推定，検定という⽤語や概念を理解する。

全体内容

到達⽬標

１．スポーツ健康科学にて必須となる統計学の専⾨⽤語を覚える。
２．測定や調査・実験にて得られたデータの解析にあたって、分散、標準偏差、標準得点など基本的な統計量の計算ができる。
３．推定・検定など統計学で使われる基礎的な概念が理解できる。
４．相関や回帰分析に関する計算ができる。

授業の位置づけこの科⽬は、⼀般教養科⽬群・⾃然科学科⽬の選択必修科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、

この科⽬は、「スポーツ健康科学を中⼼とした幅広い知識と教養」を⾝につけるための科⽬の⼀つとして開講され、スポーツ健康科学に関連するどの分野においても必要となり、専⾨性をもちかつ教養のある⼈材を育成するための基盤となる。

コンピテンシーとの関連【履修要件】
特になし
履修上の注意、履修要件[履修上の注意（科⽬独⾃のルール）]
１回の授業について、３分の２以上の出席時間がない場合は、その回の授業を⽋席扱いとする。

成績評価の⽅法
評価⽅法【成績評価の⽅法】
期末試験（85％）、毎回の平常点（15％）を総合して評価する。

評価基準

１．スポーツ健康科学にて必須となる統計学の専⾨⽤語を覚える（定期試験）。
２．測定や調査にて得られたデータの解析にあたって、分散、標準偏差、標準得点など基本的な統計量の計算ができる（定期試験）。
３．推定・検定など統計学で使われる基礎的な概念が理解できる（定期試験）。
４．相関や回帰分析に関する計算ができる（定期試験）。
５．毎回のレポート課題や予習・復習の取り組み状況によって受講態度を評価する（平常点）。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
プリント課題の内容は授業中にフィードバックする。定期試験後には要望があれば個別に解説を⾏う。
テキスト
基礎統計学(栄養科学シリーズ
NEXT)
統計学は最強の学問である

鈴⽊良雄・ 廣津信義

講談社

978-4-06-155348-4

⻄内啓

ダイヤモンド社

978-4-478-02221-4

参考⽂献
この科⽬では、必ず⽤意しなければならないテキストはありません。必要な資料は、授業中に配布します。 上記の2点は、レポート作成の際や準備学習での参考書として薦めます。
その他
【連絡先】
担当： 廣津信義
E-mail：nhirotsu[at]juntendo.ac.jp （[at]を＠に変更してください）
連絡先・オフィスアワー

担当教員の実務経験【オフィスアワー】
⽇時：⽕曜⽇ 13：10から:14:45
場所：1号館3階1327室
上記の時間帯は予約がなくても対応しますが、予約があった学⽣を優先します。
製鉄関連企業においてプラントエンジニアとしての業務にあたっていた経験や国⽴スポーツ科学センターでのスポーツデータの分析業務の経験を⽣かし、統計学が実社会で有⽤であるということも織り込みながら授業をします。
【学修時間】
この授業は、講義の授業形態による2単位の科⽬であり、授業30時間と準備学習60時間の計90時間の学修を必要とする内容をもって構成する。

備考
【その他】
新型コロナウイルス感染症の発⽣状況に応じて、成績評価の基準、⽅法及び授業計画を変更する場合があります。
授業計画
授業回

担当者

1

廣津

2

廣津

授業内容
［授業内容］
授業の内容を把握するとともに、基礎的な統計学の考え⽅を理解する。

［授業内容］
統計と統計学という⽤語の理解を深める。データの収集⽅法について学習する。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

授業⽬的や評価⽅法と授業の進め⽅を説明する。
統計学の考え⽅を提⽰し解説する。

（予習：2時間）
シラバスを読み、授業の内容を確認する。
（復習：2時間）
ガイダンスを受け、⾃分にとっての受講の意義を確認すること。

データの収集⽅法について解説するとともに、練習問題を解いてもらい３（予習：3時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：3時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

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JUNTENDO PASSPORT 2
名程度のグループで討議
する。

3

4

5

6

7

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9

10

11

12

13

14

廣津

［授業内容］
標本と⺟集団の概念を理解する。データ整理の例として度数分布表を作成できるようになる。

廣津［授業内容］
記述統計として重要となるメジアン、モード、平均値、分散、標準偏差を理解する。

廣津

廣津

廣津

廣津

廣津

廣津

廣津

廣津

［授業内容］
統計学の背後にある確率の概念を把握する。

［授業内容］
連続型の確率分布として最重要である正規分布について学び、正規分布を利⽤した計算⽅法を習得する.

［授業内容］
離散型の確率分布として最重要である⼆項分布について学び、⼆項分布を利⽤した計算⽅法を習得する.

［授業内容］
⺟集団の平均値を推定するための区間推定の概念と計算⼿法を理解する。

［授業内容］
⺟⽐率を推定するための区間推定の概念と計算⼿法を理解する。

［授業内容］
検定の概念について学び、⺟平均値の検定の⽅法を区間推定と⽐較しながら学習する。

［授業内容］
平均値の差の検定の⽅法を理解する。

［授業内容］
⺟⽐率の差の検定の⽅法を理解する。発表会のための事前準備を⾏う。

廣津［授業内容］
相関の概念を学ぶとともに、相関係数の算出法や、回帰式の決定法について学習する。

廣津［授業内容］
授業で学んだ知識を基にグループワークとして、統計分析を⾏い、パワーポイントを⽤いて発表する。

標本と⺟集団の概念を解説する。度数分布表の作成⽅法を⽰し、具体的な例で作成してみる。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

メジアン、モード、平均値、分散、標準偏差の意
味と計算⽅法を解説する。例をもとに計算を⾏う。インフォグラフィッ
クについてグループで資料作成し発表する。

（予習：2時間）
インフォグラフィックスの資料を作成する。
（復習：2時間）
他Gｒの資料をよみ、理解を深めること。

確率の意味と計算⽅法を解説する。例をもとに計算を⾏う。不明点については3名程度のグループで討議する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

正規分布について解説する。標準得点や偏差値の計算を⾏う。不明点については3名程度のグループで討議する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

⼆項分布について解説する。問題を解いて、不明点については3名程度のグループで討議する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

中⼼極限定理と区間推定の概念を説明する。具体的な計算⼿法を例⽰する。不明点については3名程度のグループで討議する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

⺟⽐率の区間推定の考え⽅を説明する。具体的な計算⼿法を例⽰する。不明点については3名程度のグループで討議する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

検定の考え⽅を説明する。具体的な計算⼿法を例⽰する。不明点については3名程度のグループで討議する（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2間）プリントを再読し、理解を深めること。

平均値の差の検定の⽅法を説明する。具体的な計算⼿法を例⽰する。不明点については3名程度のグループで討議する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

⺟⽐率の差の検定の⽅法を説明する。具体的な計算⼿法を例⽰する。不明点については3名程度のグループで討議する。グル
ープ発表の⽅法を説明する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

相関の概念を説明する。
相関係数の計算⽅法を例⽰する。回帰分析の⽅法を提⽰し、計算⼿法を例⽰する。不明点については3名程度のグループで討議する。

（予習：2時間）
プリントを読み、疑問点について調べてくること。
（復習：2時間）
プリントを再読し、理解を深めること。

3名程度のグループをトー
ナメント⽅式で対戦する
形で分析結果を提⽰し、上位チームは全体発表する。

（予習：3時間）
授業の内容を復習し、発表会のための準備を⾏う。
（復習：1時間）
他Grの発表内容についての理解を深めること。

定期試験の実施

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名【新カリ】スポーツ情報科学

授業形態

講義

英語科⽬名

【新カリ】スポーツ情報科学

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

2年

単位数

2単位

代表教員

廣津 信義

ナンバリング

INF2216

担当教員

廣津 信義、⼭⽥ 泰⾏、島嵜 佑、鈴⽊ 宏哉、吉⽥ 和⼈、スポーツ健康科学部教員共通

授業概要【授業全体の内容】
本科⽬は，講義の授業形態で⾏われる。近年，情報科学の社会おいてビックデータの活⽤やAIを⽤いたデータ分析などの活⽤が⾝近なものとなっている。スポーツにおいてもアナリストがデータの収集・分析・活⽤を⼿掛け，パフォーマンスの向上に貢献している。この講義では，情報科学についての基
礎的な知識を学ぶとともに，データの収集・分析・活⽤の具体的なプロセスついての理解を深める。また，AIや機械学習をスポーツに応⽤した分析事例などについても学修する。eスポーツについても考察するとともに，スポーツ情報をわかりやすく伝達するための科学コミュニケーションについて課題発表などを通じて実践することで，スポーツにおける情報科学の有⽤性について理解する。

全体内容

到達⽬標

1. ウェブサイトや映像からのデータ収集法を学ぶ。
2. 収集したデータの分析⽅法や活⽤⽅法を理解する。
3. 科学コミュニケーションの⼿法を⾝につける。

授業の位置づけこの科⽬は、分野科⽬群・スポーツ科学分野科⽬の選択科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、

この科⽬は、「コーチング科学を中⼼とした広範囲な知識およびそれらを駆使したスポーツ指導実践能⼒」を⾝に付けるための科⽬として開講される。また、スポーツ科学科においては、「スポーツの指導を⽀援するために必要な医科学の知識と技能」の獲得という学位授与⽅針の達成にも寄与する。

コンピテンシーとの関連【履修要件】「統計学」、「スポーツの調査研究演習」を事前に履修している⽅が望ましい。
履修上の注意、履修要件

成績評価の⽅法
評価⽅法【成績評価の⽅法】
平常点（15％）、課題レポート（25％）、グループ発表(30％)ならびに定期試験（30％）を総合して評価する。

評価基準

1. ウェブサイトや映像からのデータ収集法について説明できるか。（定期試験、レポート、グループ発表）
2. 収集したデータの分析⽅法や活⽤⽅法を説明できるか。（定期試験、レポート、グループ発表）
3. 科学コミュニケーションを実践できるか。（グループ発表）
4. 授業中の発⾔や予習・復習の取り組み状況によって受講態度を評価する。（平常点）

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
1回の授業について、3分の2以上の出席時間がない場合は、その授業を⽋席扱いとする。
テキスト
参考⽂献
この科⽬では、必ず⽤意しなければならないテキストはありません。必要な資料は、授業中に適宜配布する。
その他
【連絡先】
担当： 廣津信義
E-mail：nhirotsu[at]juntendo.ac.jp （[at]を＠に変更してください）
連絡先・オフィスアワー

【オフィスアワー】
⽇時：⽕曜⽇ 12：50から:14:30
場所：1号館3階1327室
上記の時間帯は予約がなくても対応しますが、予約があった学⽣を優先します。

担当教員の実務経験

製鉄関連企業においてプラントエンジニアとしての業務にあたっていた経験を⽣かし、数学が実社会で計算技術だけでなく発想法として有⽤であるということも織り込みながら授業をします。

備考【学修時間】
この授業は、講義の授業形態による2単位の科⽬であり、授業30時間と準備学習60時間の計90時間の学修を必要とする内容をもって構成する。
【その他】
新型コロナウイルス感染症の発⽣状況に応じて、成績評価の基準、⽅法及び授業計画を変更する場合があります。

授業計画
授業回

担当者

1

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

2

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

3

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

授業内容
［授業内容］
授業の内容を把握するとともに、スポーツへの情報科学の有⽤性について考える。

［授業内容］
ウェブデータや競技映像からの情報分析に⽅法について理解する。

［授業内容］
競技団体における医科学委員会の情報戦略について理解する。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

授業⽬的や評価⽅法と授業の進め⽅を説明する。
情報科学がスポーツや競技の現場で役に⽴っている点などについてGr討議する。

【予習：2時間】
シラバスを読み、授業の内容を確認する。
【復習：2時間】
ガイダンスを受け、⾃分にとっての受講の意義を確認する。

球技系種⽬を対象としてパフォーマンスを定量化する⽅法を、ワークシー
トを⽤いながら解説する．

【予習：2時間】
興味のあるスポーツを⼀つ取り上げ，情報分析（データ収集）の事例を調べておく．
【復習：2時間】
授業資料をもとに定量化⼿法について整理する.

卓球医科学委員会での取り組みを通して、スポー
ツでの情報戦略の現状について解説する．

【予習：2時間】
興味のある競技団体の取り組みの事例を調べておく．
【復習：2時間】
授業資料をもとに医科学委員会の現状と課題について整
理する．

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JUNTENDO PASSPORT 2
学⽣シンポジウムでは学
⽣シンポジストの発表と対談を⾏う。グループ発
表ではグループ分けを⾏いテーマについて調整する。

【予習：2時間】
シンポジストの成績などを事前に調べておくこと．
【復習：2時間】
情報科学の実⽤性について整理する。

パソコンのフリーソフト
を⽤いた分析の⽅法について解説し、データを⽤いた演習を⾏う。

【予習：2時間】
AI、機械学習について事前に調べておく．
【復習：2時間】
フリーソフトを利⽤して、⾃分なりにデータを作成し計算してみる。

4

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

5

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

6

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

7

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

［授業内容］〕
ビジネスとしてスポーツデータの分析がどのよう に⾏われているか理解する。

スポーツデータビジネスの専⾨家を外部講師として招き、データ分析の現状を紹介する。

【予習：2時間】
スポーツデータを配信している会社を調べ、その業務内容を調査する。
【復習：2時間】
外部講師からの講義を聞いて、ビジネスとしてのデー
タ分析について各⾃がまとめてみる。

8

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

SCの社会的意義と、既に［授業内容］
社会貢献を果たしている
スポーツデータ分析の難解な情報を分かり易く魅 ⼒的に発信するためのSC活動の事例を解説す
ヒントを科学コミュニケーション（SC）の理論と実践から学ぶ。
る。グループ発表に役⽴てるように、指導する。

【予習：2時間】「アイデアのつくり⽅」について各⾃考えてくる。
【復習：2時間】「アイデアのつくり⽅」の理論に基づきグループ発表のテーマを検討する

9

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

［授業内容］
グループ発表のために、グループごとにスポーツ データ分析のテーマを決め、発表の準備を⾏う。

グループごとに役割を決めて⽂献収集、データ収集、データ集計・分析、発表スライドの作成 、発表⽅法の検討を⾏う。

【復習：8時間】
グループ発表の準備（⽂献収集、データ収集、データ
集計・分析、発表スライドの作成、発表⽅法の検討）
を⾏う。

10

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

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廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

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廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

13

廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

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廣津
吉⽥
鈴⽊
⼭⽥
島嵜

［授業内容］
学⽣シンポジウムでスポーツでの情報科学の有⽤性について認識する。
グループ発表の準備としてグループ分けをしておく。

［授業内容］
情報科学をスポーツに応⽤する際の、分析⽅法について学ぶ。

［授業内容］
eスポーツの現状について学ぶ。

［授業内容］
グループごとに発表の準備を⾏う。

〔授業内容〕
グループ発表を⾏う。

【予習：2時間】
実際にeスポーツを体験すeスポーツについて事前に調べておく
るとともに、現実のスポ【復習：2時間】ーツとの関係について討
eスポーツが社会的にどのように役⽴っているかにつ議する。
いて考察する。

グループごとにデータ収
集、データ集計・分析、発表スライドの作成 、発表の練習を⾏う。

【復習：4時間】
グループ発表の準備（データ収集、データ集計・分
析、発表スライドの作成、発表⽅法の練習）を⾏う。

発表者はSCを実践できるよう⼼掛ける。聴講者は1
新規性、2有⽤性、3信頼性、4科学コミュニケーシ
【復習：4時間】
ョンの得点を評価シート
他グループの発表の評価や、⾃グループの改善についに記⼊し、発表後に質問検討する。
やコメントができるように準備する。魅⼒的に伝えている発表の共通点を考えながら聴く。
【復習：4時間】
他グループの発表の評価や、⾃グループの改善につい検討する。

〔授業内容〕
グループ発表を⾏う。

グループ発表の進め⽅と留意点は前回と同じである。

〔授業内容〕
グループ発表を⾏う。

グループ発表の進め⽅と留意点は前回と同じである。

【復習：4時間】
他グループの発表の評価や、⾃グループの改善につい検討する。

優れた発表をしたグループを表彰し、担当教員がコメントを⾏うことで発表者へのフィードバック
を⾏う。科⽬責任者が グ
ループ発表と授業の総評を⾏い、授業のまとめとする。最終レポートの課題を提⽰し、各⾃でレポート作成を⾏う。

【復習：4時間】
最終レポートを作成する。

［授業内容］〕
グループ発表の表彰ならびに最終レポート課題の提⽰を⾏う。

定期試験の実施

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報科学

必修・選択

英語科⽬名

Information Science

対象学年

1年

開講学期

前期

科⽬責任者

⼤橋 真也

授業形態

演習

担当教員

⼤橋 真也、⻘⽥ 伊莉安、⻄垣 英恵

選択

単位数

1単位

ナンバリングFNL13B1※・・・実務家担当教員
授業概要

全体内容

医療の現場においては、様々な場⾯で情報通信技術（ICT：Information and Communication Technology）が盛んに活⽤されている。このため将来看護の仕事に携わる者にとっても、情報処理システムやネットワークの基本的概念を理解し､これを有効に利⽤することが必要不可⽋である｡
本授業では､実際にパソコンを使⽤し､コンピュータの仕組みと操作⽅法から始め、インターネットを活⽤した情報収集の仕⽅､情報を整理するための基礎的な⽂書処理や数値処理の仕⽅を習得する。注⽬の⾼まっているAI（⼈⼯知能）技術が、どのように医療看護の分野で利⽤されているかも紹介する。
さらに医療の現場に特有なデータ処理である、⽣体信号・医⽤画像のコンピュータ処理に関して、その基礎的な考え⽅を学ぶと共にコンピュータ実習を通し⽣きた知識を⾝につける。
本授業では知識・技術の習得だけでなく、ネットワークの進んだ社会で⼀⼈⼀⼈が情報を正しく扱うために、情報モラルについても学ぶ。

授業の位置づけ情報科学では医療看護における情報処理(コンピュータ処理、ネットワーク利⽤）の基礎を学び、2年次の医療とコンピュータへ発展させる。また情報科学で学ぶExcelによるデータ活⽤は、統計学・統計演習への第1歩でもある。

ディプロマ・ポリシー、

本科⽬を学習することで、以下の能⼒の基礎が⾝につきます。
◎ DP2-I ：医学および関連領域の知識を看護に応⽤できる能⼒〇 DP1-II ：教養を⾝につけた市⺠として⾏動できる能⼒

コンピテンシーとの関連

到達⽬標

１）コンピュータの情報処理についてその基本を説明できる。
２）ネットワークの基本概念を説明できる。
３）インターネットを活⽤した情報収集ができる。
４）コンピュータによる⽂書処理や数値処理ができる。
５）AI技術が医療看護分野でどのように活⽤されているか、その概要を理解できる。
６）ネットワーク等で情報を活⽤するために、情報モラルを守ることができる。
７）医⽤画像のディジタル化とコンピュータ処理の基礎を理解できる。

先修要件

なし

関連科⽬

医療とコンピュータ、統計学、統計演習

学修上の注意本授業では､パソコンの操作技術を段階的に習得していくため、1回でも⽋席すると以降の内容が理解できなくなる恐れがある｡そのため､遅刻･⽋席等をしないようにすること。特に、12回⽬〜14回⽬の授業は全て出席することが必要です。

成績評価の⽅法
評価⽅法・⽐率

提出された課題内容の成績(70％)と平常点(30％)により総合的に⾏う。

評価基準１）コンピュータの情報処理、ネットワークの基本概念について説明できるか。
２）インターネットを活⽤して情報収集ができるか。
３）コンピュータによる⽂書処理や数値処理ができるか。
４）情報モラルを理解できているか。
５）剽窃や著作権を中⼼に、コンピュータで情報を扱う際の危険性やルールを説明できる。
６）数理・データサイエンス・AIの重要性を理解し、説明できる。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
フィードバックは希望に応じて個別に⾏う。
テキスト
なし
参考⽂献
授業の中で随時紹介する。
その他

連絡先・オフィスアワー

授業担当者ごとに連絡先が異なります。まずはメールで連絡すること。
・⼤橋 真也（授業中に連絡します）
・⻘⽥ 伊莉安（授業中に連絡します）
・⻄垣 英恵（授業中に連絡します）

備考

⾃作のテキスト（資料）を使⽤する。

授業計画
授業回
数

担当者

授業内容

授業⽅法 ＊

予習・復習・レポート課題等と学習時間

テーマ：情報収集と情報交換①
4/19-5限⻄垣ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ②
⻘⽥・⼤橋
4/26-5限
ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

ガイダンス
パソコンの基本的操作と情報モラル[キーワード]・パソコンの起動・シャットダウン
・電⼦メールの使い⽅
・SNSの利⽤における注意点（情報モラル）
テーマ：社会の変化について
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット、・データの増加，コンピュータの進歩、・Society5.0，データ駆動型社会、・⼈間の知的活動とAIという観点から考察する。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義

講義・演習

[予習]
・パソコンのキーボード⼊⼒になれておく（できればでよい）（学習時間30分）[復習]
・パソコンの基本操作とメールの送信⽅法を確認しておく（学習時間30分）[予習]・⼤橋担当オンデマンド①（社会の変化について）を視聴すること。（学習時間1時間）（課題提出期限は指⽰する）
・オンデマンド教材を視聴しておくこと（学習時間1時間）
・Wordでできることを検索しておく（学習時間30

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JUNTENDO PASSPORT 2
Wordによる⽂書作成[キーワード]・インデント、フォント、改ページ、ヘッダーとフッター・図の挿⼊、⽂書校正機能
・インターネットによる⽂献検索・⽂献の引⽤法、著作権（コピーライト）分）[復習]
・Wordでの⽂書作成や情報の扱い⽅を確認する（学習時間30分）テーマ：社会におけるデータの活⽤として③
5/10-5限⻄垣ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ④
5/17-5限⻘⽥・⼤橋
ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

Excelによる表やグラフの作成＜1＞[キーワード]・データ⼊⼒・表の作成
・関数の使い⽅演習[予習]・Excelでできることを検索しておく（学習時間30分）[復習]
・Excelでの計算⽅法、表の作成⽅法を確認する（学習時間30分）

講義・演習

[予習]
・⼤橋担当オンデマンド②（データ・Aiの活⽤の最近の状況）を視聴すること。（学習時間1時間）（課題提出期限は指⽰する）
・前回の内容（特にセル⼊⼒と計算⽅法）を確認する（学習時間30分）[復習]
・グラフの作成⽅法を確認する（学習時間30分）

演習

[予習]
・前回の内容（特にセル⼊⼒と計算⽅法）を確認する（学習時間30分）[復習]
・基本的な統計について確認する（学習時間30分）

演習

[予習]
・PowerPointでできることを検索しておく（学習時
間30分）
[復習]
・スライドの作成⽅法を確認する（学習時間30分）

演習

[予習]
・班ごとに授業で⾏う作業をあらかじめ決めておく（学習時間30分）[復習]
・プレゼンの進⾏度合い、次の週までに⾏うことについて確認する・良いプレゼンとは？を考える（学習時間30分）

演習[予習]・班ごとに授業で⾏う作業をあらかじめ決めておく（学習時間30分）[復習]
・プレゼンの進⾏度合い、次の週までに⾏うことについて確認する（学習時間30分）

演習

[予習]
・班ごとに授業で⾏う作業をあらかじめ決めておく（学習時間30分）[復習]
・プレゼンテーションファイルの完成を⽬指す（学習時間30分）

演習[予習]
・発表準備（学習時間30分）[復習]
・印象に残ったプレゼンについて、どの部分が良かったのか振り返る（学習時間30分）

演習

[予習]
・発表準備（学習時間30分）[復習]
・印象に残ったプレゼンについて、どの部分が良かったのか振り返る（学習時間30分）

テーマ：データ・AI活⽤の最近の状況
・AIを活⽤した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活⽤例という観点から考察する。
Excelによる表やグラフの作成＜2＞[キーワード]・グラフの作成（複合グラフ）
・グラフの読み⽅
テーマ：データの読み⽅①⑤
5/24-5限⻄垣ｵﾝﾃﾞﾏﾝ
ﾄﾞ

⑥
6/7-5
限
⻘⽥
ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

Excelによる表やグラフの作成＜3＞[キーワード]・データ解析の⽅法
・統計学の初歩
・平均、分散、正規分布
PowerPointによるプレゼンテーション技法[キーワード]・スライドの作成
・テキストボックス・図やイラストの挿⼊
・⾳声⼊⼒⑦
6/15-5
⻘⽥・⻄垣
限
Zoom

PowerPointによるプレゼンテーション作成＜１＞[キーワード]特になし⑧
6/22-5
⻘⽥・⻄垣
限
Zoom

PowerPointによるプレゼンテーション作成＜２＞[キーワード]特になし⑨
6/28-5
⻘⽥・⻄垣
限
Zoom

PowerPointによるプレゼンテーション作成＜３＞[キーワード]
特になし

⑩
7/5-5
限
⻘⽥・⻄垣
ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

プレゼン発表会[キーワード]
特になし⑪
7/12-5限⻘⽥・⻄垣
ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

プレゼン発表会[キーワード]特になし⑫
6/29-2
⼤橋
限Zoom

テーマ：AIの利活⽤の現場・データサイエンスのサイクル
・探索的データ解析
・流通，製造，⾦融，インフラ，ヘルスケア等への利活⽤という観点から考察する。
また、演習として、表計算ソフト（Excel）を使って、指定されたグラフ 講義を作成する。
【授業⽅法】
予習にて視聴したオンデマンド教材の内容について確認する。
コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

⑬
7/7-3
限
対⾯

⼤橋

テーマ：データ・AIを活⽤する上での留意事項
・個⼈情報保護法とGDPRなどの国際動向・データに関する情報モラルという観点から考察する。

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

演習［予習］（2時間）
⼤橋担当オンデマンド①（社会の変化について）から
課題の提出最低２つを⾏うこと。
［復習］（2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

［予習］（2時間）
⼤橋担当オンデマンド②（データ・Aiの活⽤の最近の状況）課題の提出最低２つを⾏うこと。

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2023/02/15 10:05

JUNTENDO PASSPORT 2
また、演習として、著作権と剽窃を中⼼に、情報を扱う際に気を付けるべきことについて情報を整理し、レポートとしてまとめる⽅法を学ぶ。

［復習］（2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

【授業⽅法】
予習にて視聴したオンデマンド教材の内容について確認する。
コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

⑭
7/21-3⼤橋
限
対⾯

テーマ：データを守るための留意事項
・データ駆動型社会のリスクとその対策
・情報漏洩と情報セキュリティ
情報を扱う際のルール
また、演習として、著作権と剽窃を中⼼に、情報を扱う際に気を付けるべきことについて情報を整理し、レポートとしてまとめる⽅法を学ぶ。

演習［予習］（2時間）
12.13回⽬の復習をすること。
［復習］（2時間）
授業の最後に課せられた課題に取り組むこと。

【授業⽅法】
予習にて視聴したオンデマンド教材の内容について確認する。
コンピュータを使って⾃ら課題に取り組む。

＊ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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データサイエンス基礎オンデマンドビデオ内容一覧2022●医療看護学部「情報科学」
タイトル

授業内容(授業方法を含む)[主に講義]
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット

1 社会の変化・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・人間の知的活動とAI

2 社会におけるデータの活用

リテラシーレベル内容詳細

OnDemand

リテラシー

Video

レベル

1-1

第1回

導入

1-2

第2回

導入

第3回

導入

項目

単元

項目①

項目②

・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データ量の増加，計算機の処理性能の向上，AIの非連続的進化
・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方，人間の知的活動を起点としたものの見方[主に講義]

・調査データ，実験データ，人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータなど

・1次データと2次データ

・1次データ，2次データ，データのメタ化

・オープンデータ・構造化データ，非構造化データ（文章，画像/動画，音声/音楽など）

・構造化データと非構造化データ

・データ作成（ビッグデータとアノテーション）

・データの作成と収集・データのオープン化（オープンデータ）[主に講義]
・データ・AIの活用領域の進展
3

データ・AIの活用領域と・製造，物流，販売，マーケティング，

その技術①

サービス等での活用
・仮説検証，知識発見，原因究明，判断支・データ・AI活用領域の広がり(生産，消費，文化活動など)
・研究開発，調達，製造，物流，販売，マーケティング，サービスなど
・仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替，新規生成など

項目

1-3

②③

1-4(1/2)

項目③

1-4(2/2)

第4回

導入

項目③

1-5

第5回

導入

項目①

1-6

第6回

導入

項目④

3-1

第7回

心得

項目④

3-2

第8回

心得

項目⑤

2-1(1/2)

第9回

基礎

項目⑤

2-1(2/2)

第10回

基礎

項目⑤

2-2(1/2)

第11回

基礎

項目⑤

2-2(2/2)

第12回

基礎

項目⑤

2-3(1/2)

第13回

基礎

2-3(2/2)

第14回

基礎

援等
[主に講義]
・データ解析(分類，予測)
4

データ・AIの活用領域と・シミュレーション

その技術②

・データの可視化
・AIでできること・認識技術，自動化[主に講義]
・データサイエンスのサイクル

5 データ・AIの利活用の現場

・探索的データ解析
・流通，製造，金融，インフラ，ヘルスケ
ア等への利活用[主に講義]

6 データ・AI活用の最近の状況

・AIを活用した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活用例

・データ解析:予測，グルーピング，パターン発見，最適化，シミュレーション・
データ同化など
・データ可視化:複合グラフ，2軸グラフ，多次元の可視化，関係性の可視化，地図上の可視化，挙動・軌跡の可視化，リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理，画像/動画処理，音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，AIとビッグデータ
・認識技術，ルールベース，自動化技術
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化，データの取得・管理・加工，探索的データ解析，データ解析と推論，結果の共有・伝達，課題解決に向けた提案）
・流通，製造，金融，サービス，インフラ，公共，ヘルスケア等におけるデータ・AI
利活用事例紹介・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー，商品のレコメン
デーションなど)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル，敵対的生成ネットワーク，強化学習，転移学習など）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護，EU一般データ保護規則(GDPR)，忘れられる権利，オプトアウト

7

データ・AIを活用する上での留意事項[主に講義]

・データ倫理:データのねつ造，改ざん，盗用，プライバシー保護・個人情報保護法とGDPRなどの国際動向 ・AI社会原則（公平性，説明責任，透明性，人間中心の判断）・データに関する情報モラル

・データバイアス，アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データ・AI活用における負の事例紹介

8 データを守るための留意事項[主に講義]

・情報セキュリティ:機密性，完全性，可用性

・データ駆動型社会のリスクとその対策

・匿名加工情報，暗号化，パスワード，悪意ある情報搾取

・情報漏洩と情報セキュリティ

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介[演習]

・データの種類（量的変数，質的変数）

・質的データと量的データ(尺度)9 データの読み方①・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，欠損値，外れ値

・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値，中央値，最頻値）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）
・データのばらつき（分散，標準偏差，偏差値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ[演習](プログラミング)
・基本統計量10 データの読み方②

・因果と相関・分割表，散布図相関行列
・データの正しい理解[演習](プログラミング)

11 データで説明①

・データの可視化
・不適切なグラフとは[演習](プログラミング)

12 データで説明②

・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン

・相関と因果（相関係数，擬似相関，交絡）・母集団と標本抽出（国勢調査，アンケート調査，全数調査，単純無作為抽出，層別
抽出，多段抽出）・クロス集計表，分割表，相関係数行列，散布図行列
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

・データ表現（棒グラフ，折線グラフ，散布図，ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較，処理の前後での比較，A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク，不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）[演習](プログラミング)
・データクリーニング
13 データの分析①

・Webスクレイピング

・データの集計（和，平均）・ロングフォーマットとワイドフォーマッ ・データの並び替え，ランキング
ト・データ解析ツール（スプレッドシート）[演習](プログラミング)

14 データの分析②

・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差・表形式のデータ（csv）

項目⑤
オプション

[講義と演習]15 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと身近な生活

第15回

2023/02/15 10:19

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計学

必修・選択

英語科⽬名

Statistics

対象学年

2年

開講学期

前期前半

科⽬責任者

⽶倉 佑貴

授業形態

講義

担当教員

⽶倉 佑貴※

単位数

1単位

ナンバリング

CNL13B3※・・・実務家担当教員
授業概要
全体内容

統計学は根拠に基づく医療・看護（Evidence Based Medicine(EBM)、Evidence Based Nursing(EBN))を⽀える重要な学問です．統計学は健康や医療・看護の問題を発⾒、記述し、問題を解決する必要性を訴える⼿段です．また，⼈間の健康や医療という不確実な状況において，より正しいと思える意思決定をするための⼿段ともなります．本科⽬ではこうした統計学の基本的な考え⽅を理解し，標準的な⼿法を⾝につけることを⽬標とします．

授業の位置づけ

統計学の知識は統計解析を⽤いた科学論⽂から結果を読み取るのに必須です．科学論⽂に⽰された研究結果が蓄積して臨床実践の根拠となっていくため，
根拠に基づいた医療・看護を実践する上で重要な位置を占めます．統計学は各分野の看護学の基盤となるほか，研究を実施する上でも必須の知識です．
また，近年は⼤規模なデータを扱うことも多いため，そうしたデータを処理するためにはコンピュータの利⽤が必須です．コンピュータを利⽤してデータを処理し，統計解析を⾏う⽅法については後期の選択科⽬の統計演習で扱います．

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

本科⽬は以下のディプロマポリシー・コンピテンシーと関連します○DP1-Ⅱ ，◎DP2-Ⅰ

到達⽬標【学修⽬標】
統計学の基本的な考え⽅を理解し，標準的な⼿法を⾝につける．
1)情報や知識をさまざまな⾓度から，論理的に分析し，表現できる．（論理的思考⼒）
2)問題を発⾒し，解決に必要な情報を収集・分析・整理し，解決できる．（問題解決⼒）
3)批判的思考や分析的⽅法，問題解決法を活⽤して，⼈々の健康レベルに合った看護計画を⽴案できる．
4)看護の課題を解決するために，適切に情報を活⽤することができる．
【到達⽬標】
1) 統計学の基本的な概念について説明できる．
2) 記述統計の種類と特徴について説明できる．
3) 仮説検定の種類と特徴について説明できる．

先修要件

なし

関連科⽬

統計演習、健康と疫学、保健統計、医療看護研究Ⅰ、医療看護研究Ⅱ
可能な限り数学が苦⼿な⼈でも理解できるように⼯夫はしますが，⾼校までの数学(IA，IIB程度，特に指数・対数，数列，集合論，確率，微分・積分，ベク
トルと⾏列)を理解していた⽅が学習は進めやすいです．
苦⼿意識がある⼈は，⾼校までの教科書等で復習したり，社会⼈向けの学び直しの本やサイトで復習しておくことをおすすめします．
以下，役に⽴ちそうなサイトです．

学修上の注意・中学校数学学習
https://math.005net.com
・⾼校数学の無料学習サイトko-suhttps://hs-math.komaro.net/
・⼤⼈が学び直す数学
http://oto-suu.seesaa.net/

成績評価の⽅法
評価⽅法・⽐率評価基準

定期試験(80%)，⼩テストの提出状況(20%)を総合的に評価する．
・データの尺度⽔準を区別することができる
・度数分布表を⾒て，データの分布の特徴を読み取ることができる
・データの尺度⽔準にあわせて適切な要約の⽅法を選択することができる
・分布の要約指標(平均値，中央値，分位数，分散，標準偏差，範囲など)の意味を説明することができる
・分布の要約指標を計算することができる
・関連性，相関関係，因果関係の違いを説明することができる
・2つの変数の関連性を分析する⽅法を選ぶことができる・クロス集計表からオッズ⽐やリスク⽐等の指標を算出するなどして，変数間の関連性を読み取ることができる
・平均値，標準偏差からCohen's dなどの関連性の指標を算出し，変数間の関連性を読み取ることができる
・共分散，相関係数を計算し，変数間の関連性を読み取ることができる
・最⼩⼆乗法により切⽚と回帰係数を算出し，変数間の関連性を読み取ることができる
・全数調査と標本調査の違いを説明できる
・標本抽出の種類を説明できる
・確率分布の性質を説明できる
・確率分布を応⽤して，確率変数値と確率または確率密度を対応付けることができる
・⼤数の法則，中⼼極限定理について説明できる・点推定，区間推定について説明できる
・平均値，割合，分散，標準偏差の点推定値を算出できる・平均値，割合の信頼区間を算出できる
・仮説検定の考え⽅を説明できる
・帰無仮説と対⽴仮説について説明できる
・仮説検定の誤り(第1種の過誤，第2種の過誤)について説明できる
・適切な種類の⼆変数の関連性の検定を選択できる
・⼆変数の関連性の検定の結果を読み取ることができる

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題等に対するフィードバックは原則として授業内に⾏う．
テキストなし

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

参考⽂献
・神林博史，三輪哲．社会調査のための統計学．技術評論社 2001．
・Michael J. Crawley (野間⼝謙太郎，菊池泰樹 訳)．統計学: Rを⽤いた⼊⾨書． 共⽴出版 2008．
・⻘⽊繁伸．R による統計処理．http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/・中⼭和弘．看護学のための多変量解析⼊⾨．医学書院．2018．
その他，随時紹介します．
その他
連絡先・オフィスアワー

随時メール(yyonekura@slcn.ac.jp)で受け付けます．

備考

指定の教科書はありません．
授業時に資料を配布します．

授業計画
授業回

担当者

数

1

2

3

4

5

⽶倉

⽶倉

⽶倉

⽶倉

⽶倉

授業内容

1. 保健医療における統計学の必要性と応⽤例
2. データの種類，尺度⽔準

データの基本的な集計，分布の記述

変数の関連性の分析⽅法(1)クロス集計表，平均値の⽐較

変数の関連性の分析⽅法(2)相関，回帰分析

推測統計(1)標本調査，確率分布，推定

授業⽅法 ＊

講義［予習(120分)］
・キーワードの意味や内容を調べる．
・配布資料を読む．
［復習(120分)］
保健医療看護の実践，研究における統計学の応⽤例について調べる．
［キーワード］保健統計，保健統計指標，根拠に基づいた医療・看護，Evidence Based Medicine，Evidence Based
Nursing，Evidence Based Practice
量的データ，質的データ，名義尺度(変数)，順序尺度(変数)，間隔尺度(変数)，⽐率尺度(変数)講義［予習(120分)］
・キーワードの意味や内容を調べる．
・配布資料を読む．
［復習(120分)］
・データの分類、集計や図⽰の⽅法，代表値と散布度の意味，種類，特徴について復習する．
・練習問題に回答する［キーワード］度数分布表，ヒストグラム，箱ヒゲ図，平均値，中央値，最頻値，分位数，パーセンタイル，
最⼩値，最⼤値，範囲，標準偏差，分散

講義［予習(120分)］
・キーワードの意味や内容を調べる．
・配布資料を読む．
［復習(120分)］
・クロス集計表，平均値の⽐較，相関係数と回帰分析の⼿法、相関関係と因果関係の違いについて復習する
・練習問題に回答する．
［キーワード］クロス集計表，平均値の⽐較，相関係数，散布図，相関関係と因果関係，回帰分析

講義［予習(120分)］
・キーワードの意味や内容を調べる．
・配布資料を読む．
［復習(120分)］
・クロス集計表，平均値の⽐較，相関係数と回帰分析の⼿法、相関関係と因果関係の違いについて復習す
る．
・練習問題に回答する．
［キーワード］クロス集計表，平均値の⽐較，相関係数，散布図，相関関係と因果関係，回帰分析

講義［予習(120分)］
・キーワードの意味や内容を調べる．
・配布資料を読む．
［復習(120分)］
・確率分布の応⽤，⺟集団と標本抽出，推定の考え⽅について復習する．
・練習問題に回答する．
［キーワード］確率分布，正規分布，標準正規分布，⼆項分布
⺟集団，標本，無作為抽出法
点推定，区間推定，信頼区間講義［予習(120分)］
・キーワードの意味や内容を調べる．
・配布資料を読む．
［復習(120分)］
・仮説検定の考え⽅について復習する．
・練習問題に回答する．
［キーワード］
帰無仮説，対⽴仮説，有意⽔準，検出⼒，検定統計量

6

⽶倉

推測統計(2)仮説検定の考え⽅

7⽶倉

推測統計(3)様々な⼆変量検定―平均値の差の検定、クロス表の検定，相 講義
関係数の検定，ノンパラメトリック検定

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

予習・復習・レポート課題等と学習時間［予習(120分)］
キーワードの意味や内容を調べる．配布資料を読む．
［復習(120分)］

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JUNTENDO PASSPORT 2
・それぞれの検定を適⽤できるデータの種類，結果の⾒⽅について復習する．
・練習問題に回答する［キーワード］
平均値の差の検定(t検定，F検定)，クロス表の検定(カイ⼆乗検定，フィッシャーの正確確率検定)，ノンパ
ラメトリック検定(マン・ホイットニーのU検定，ウィルコクソンの符号順位検定，クラスカル・ウォリス検定)＊ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

3/3

2023/02/15 10:20

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計演習

必修・選択

英語科⽬名

Statistics Practice

対象学年

2年

開講学期

後期前半

科⽬責任者

⽶倉 佑貴

授業形態

演習

担当教員

⽶倉 佑貴※

選択

単位数

1単位

ナンバリング

CNL13B5※・・・実務家担当教員
授業概要
全体内容

本科⽬では統計学で学んだ統計⼿法を表計算ソフトや統計解析ソフトで実施する⽅法を学ぶほか，統計解析をする前のデータ整理・加⼯の⽅法，集計デー
タを図表にまとめる⽅法を学びます．

授業の位置づけ

保健医療に関するものを含め，今⽇調査や研究で扱うデータは⼤規模なものであり，統計学で学んだ統計量の計算を⼿計算で⾏うことは現実的ではなく，
コンピュータを使⽤して計算・解析するのが⼀般的です．本科⽬では表計算ソフトや統計解析ソフトの基本的な扱い⽅を学び，看護や研究の実践に役⽴てられるようになることを⽬指します．本科⽬で学ぶ内容は，他の科⽬で数量データを扱う必要があるときや調査・研究を実施する時に役⽴ちます．

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

本科⽬は◎DP1-IIと関連します．
【学修⽬標】
統計学で学んだ標準的な⼿法について、パソコンで表計算ソフト(Excel)や統計ソフト(EZR)を⽤いてデータ解析を⾏い，結果を整理，理解することができる．
1)情報や知識をさまざまな⾓度から、論理的に分析し、表現できる。（論理的思考⼒）
2)問題を発⾒し、解決に必要な情報を収集・分析・整理し、解決できる。（問題解決⼒）
3)批判的思考や分析的⽅法、問題解決法を活⽤して、⼈々の健康レベルに合った看護計画を⽴案できる。
4)看護の課題を解決するために、適切に情報を活⽤することができる。

到達⽬標【到達⽬標】
1)インターネット上に公開されているデータを収集することができる。
2)質問紙調査の回答を⼊⼒する際のルールを作ることができる
3)質問紙調査の回答を⼊⼒することができる
4) データを適切な⽅法を⽤いて要約し表現できる。
5) データを⽤いて⺟集団のパラメータを推定できる。
6) データを⽤いて統計的検定ができる。
7) 出⼒された結果を整理して図表にすることができる。
8) 出⼒された結果を理解し，⽂章にすることができる．

先修要件

統計学の科⽬を履修し、単位を修得していること。

関連科⽬

情報科学、統計学、看護研究の原理と⽅法、看護研究

学修上の注意既習の統計学で学んだ内容について、テキスト等で復習した上で授業に臨むこと。
予習・復習時間は各回それぞれ120分程度を⾒込む。

成績評価の⽅法
最終レポート（60%），⼩レポート（40%）を総合的に評価する。
評価⽅法・⽐率・統計学の標準的な⼿法について、統計ソフトを⽤いてデータ解析ができる．
・解析結果を適切な⽅法でまとめ，⽰すことができる．

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題等に対するフィードバックは授業内で⾏う。
テキスト
なし
参考⽂献
・神⽥善伸．初⼼者でもすぐにできるフリー統計ソフトEZR(Easy R)で誰でも簡単統計解析．南江堂．2015．
・神⽥善伸．EZRでやさしく学ぶ統計学 改訂3版 〜EBMの実践から臨床研究まで〜．中外医学社．2020．
・中⼭和弘．看護学のための多変量解析⼊⾨．医学書院．2018．
その他
連絡先・オフィスアワー

随時メール(yyonekura@slcn.ac.jp)で受け付けます．

備考

指定の教科書はありません．
授業時に資料を配布します．

授業計画
授業回

担当者

数

授業内容

授業⽅法 ＊

1⽶倉

公的統計，公開データの利⽤

講義と演習

2

⽶倉

公的統計，公開データの利⽤

講義と演習

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

予習・復習・レポート課題等と学習時間[予習(120分)]
・公的統計や公開データについて調べる[復習(120分)]
・授業で紹介した公的統計，公開データについて読み返す，さらに詳しい情報を調べる．
・⼩レポートを作成し，提出する[キーワード]公的統計，政府統計の総合窓⼝(eStat)，
データ・アーカイブ[予習(120分)]
・公的統計や公開データについて調べる[復習(120分)]
・授業で紹介した公的統計，公開データについて読み返す，さらに詳しい情報を調べる．

1/3

2023/02/15 10:20

JUNTENDO PASSPORT 2
・⼩レポートを作成し，提出する[キーワード]公的統計，政府統計の総合窓⼝(eStat)，
データ・アーカイブ

3

4

5

6

7

8

9

10

⽶倉

⽶倉

⽶倉

⽶倉

⽶倉

⽶倉

⽶倉

⽶倉

11

⽶倉

12

⽶倉

表計算ソフトによるデータ整理と図表作成

表計算ソフトによるデータ整理と図表作成

質問紙によるデータ収集とデータ⼊⼒・管理

質問紙によるデータ収集とデータ⼊⼒・管理

表計算ソフトによる統計量の計算，統計解析

表計算ソフトによる統計量の計算，統計解析

EZRによる統計解析(1)データの加⼯

講義と演習[予習(120分)]
・表計算ソフトの使い⽅を調べる[復習(120分)]
・授業で紹介した操作を繰り返し練習する
・⼩レポートを提出する[キーワード]コピーアンドペースト，検索と置換，
⾏・列・セルの挿⼊・移動・削除，フィルタ，並べ替
え，グラフの挿⼊，関数講義と演習[予習(120分)]
・表計算ソフトの使い⽅を調べる[復習(120分)]
・授業で紹介した操作を繰り返し練習する
・⼩レポートを提出する[キーワード]コピーアンドペースト，検索と置換，
⾏・列・セルの挿⼊・移動・削除，フィルタ，並べ替
え，グラフの挿⼊，関数講義と演習[予習(120分)]
・事前に配布する資料を読む[復習(120分)]
・資料等を読み復習する[キーワード]質問紙調査，エディティング，コーディ
ング，コードブック，データファイル

講義と演習[予習(120分)]
・事前に配布する資料を読む[復習(120分)]
・資料等を読み復習する[キーワード]質問紙調査，エディティング，コーディ
ング，コードブック，データファイル

講義と演習[予習(120分)]
・「統計学」で学習した様々な統計量を復習する[復習(120分)]
・授業で紹介した統計量の計算⼿法を繰り返し練習する・⼩レポートに回答し，提出する[キーワード]平均値，中央値，最頻値，範囲，分散，標準偏差，相関係数，度数，割合，相対危険度，オッ
ズ⽐，寄与危険度，寄与危険割合

講義と演習[予習(120分)]
・「統計学」で学習した様々な統計量を復習する[復習(120分)]
・授業で紹介した統計量の計算⼿法を繰り返し練習する・⼩レポートに回答し，提出する[キーワード]平均値，中央値，最頻値，範囲，分散，標準偏差，相関係数，度数，割合，相対危険度，オッ
ズ⽐，寄与危険度，寄与危険割合

講義と演習［予習(120分)］
・EZRの使い⽅を調べる
・事前配布資料を読む［復習(120分)］
・演習課題を実施する
・資料を読み返す［キーワード］
量的データ，質的データ，EZR，データの加⼯

EZRによる統計解析(2)度数分布表の作成，要約統計量の算出，分布の図
講義と演習
⽰［予習(120分)］
・EZRの使い⽅を調べる
・事前配布資料を読む［復習(120分)］
・演習課題を実施する
・資料を読み返す［キーワード］
平均値、中央値、最頻値、範囲、標準偏差、分散

EZREによる⼆変量の統計解析(クロス集計表，t検定，⼀元配置分散分
析，相関係数，単回帰分析，ノンパラメトリック検定)［予習(120分)］
・統計学で学んだ「変数の関連性の分析⽅法」，「仮説検定」の学習内容を復習する．
［復習(120分)］
・演習課題に取り組み，⼩レポートとして提出する．
［キーワード］クロス集計表，平均値の⽐較，t検定，⼀元配置分散分析，相関係数，単回帰分析，ノンパラメトリック検定

EZRによる⼆変量の統計解析(クロス集計表，t検定，⼀元配置分散分
析，相関係数，単回帰分析，ノンパラメトリック検定)

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義と演習

講義と演習

［予習(120分)］
・統計学で学んだ「変数の関連性の分析⽅法」，「仮説検定」の学習内容を復習する．
［復習(120分)］
・演習課題に取り組み，⼩レポートとして提出する．
［キーワード］クロス集計表，平均値の⽐較，t検定，⼀元配置分散2/3

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JUNTENDO PASSPORT 2
分析，相関係数，単回帰分析，ノンパラメットリック
検定

13

14

⽶倉

⽶倉

EZRによる⼆変量の統計解析(クロス集計表，t検定，⼀元配置分散分
析，相関係数，単回帰分析，ノンパラメトリック検定)

分析結果のまとめ⽅

講義と演習［予習(120分)］
・統計学で学んだ「変数の関連性の分析⽅法」，「仮説検定」の学習内容を復習する．
［復習(120分)］
・演習課題に取り組み，⼩レポートとして提出する．
［キーワード］クロス集計表，平均値の⽐較，t検定，⼀元配置分散分析，相関係数，単回帰分析，ノンパラメトリック検
定演習［予習(120分)］
前回までの演習内容を復習する．
［復習(120分)］
・演習課題に取り組み，⼩レポートとして提出する．

＊ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

保健統計

必修・選択

英語科⽬名

Health Statistics

対象学年

3年

開講学期

前期後半

科⽬責任者

牧野 国義

授業形態

講義

担当教員

牧野 国義

必修

単位数

2単位

ナンバリング

PNL21C1※・・・実務家担当教員
授業概要
全体内容

疫学の解析ツールとなる保健統計の学習は保健・医療・看護の分野でいろいろな問題を考えていく上で必要な統計学の基礎を理解し、保健情報や看護研究、疫学を学ぶために応⽤出来ることを⽬的とする。さらに、保健情報の収集・分析及び統計的解析能⼒を養う。

授業の位置づけ

健康事象の発⽣から消滅に⾄るまで、原因の解明、対策の効果判定などを正しく評価するためには量的な解析が不可⽋で、その解析の基礎と位置づける。

ディプロマ・ポリシー、

本科⽬を学習することで、以下の能⼒の基礎が⾝につきます。
◎DP2-I ：医学および関連領域の知識を看護に応⽤できる能⼒

コンピテンシーとの関連

到達⽬標

１）各種統計⼿法の解析⽬的や結果の解釈について説明できる。
２）いろいろなグラフの特徴を説明できる。
３）⺟集団と標本集団の性質と違いを説明できる。
４）集団の代表値やばらつきについて説明できる。
５）推定と検定について説明できる。
６）⽂献情報の収集⽅法を説明できる。

先修要件

なし

関連科⽬

統計学、統計演習、健康と疫学

学修上の注意疫学ではさまざまな⽤語が使⽤される。まず⽤語の内容（意味や⽬的など）を正しく理解すること。また、保健統計では多くの数式による⼿法が利⽤される。その⼿法を利⽤する⽬的、利⽤するための条件や制限、解析結果の解釈の仕⽅を理解すること。

成績評価の⽅法
試験成績（80％）、⼩レポートと参加意欲（併せて20％）を統合して評価する。
評価⽅法・⽐率（1）各種統計⼿法の解析⽬的や結果の解釈について説明できる。
（2）いろいろなグラフの特徴を説明できる。
（3）⺟集団と標本集団の性質と違いを説明できる。
（4）集団の代表値やばらつきについて説明できる。
（5）推定と検定について説明できる。
（6）⽂献情報の収集⽅法を説明できる。

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
フィードバックは希望に応じて個別に⾏う。
テキスト
標準保健師講座別巻２「疫学・保

医学書院

健統計」
参考⽂献
『国⺠衛⽣の動向』厚⽣統計協会
その他
連絡先・オフィスアワー

適時、Juntendoメールアドレス（kmakino@）迄連絡すること。
オフィスアワーとして、kmakino@juntendo.ac.jp を利⽤することができます。

備考
授業計画
授業回

担当者

数

1

2

牧野

牧野

授業内容

情報管理

データの性質授業⽅法 ＊

予習・復習・レポート課題等と学習時間

講義［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］情報の取り扱い、個⼈情報保護、倫理の問題とともに情報検索の⼿法を理解すること。（学習時間
２時間）

講義

［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］集団の代表値である平均値、メディアン、モードなどの性質、特徴を理解すること。（学習時間２
時間）

3

牧野

グラフ

講義

［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］グラフの種類その特徴、使い⽅を理解すること。（学習時間２時間）

4

牧野

正規分布

講義

［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］正規分布の性質や他の統計分布の特徴を理解すること。（学習時間２時間）

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JUNTENDO PASSPORT 2

5

牧野

ばらつき

講義

［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］集団のばらつきの意味、性質、特徴を理解すること。（学習時間２時間）

6

牧野

標本抽出、推定と検定

講義［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］標本抽出法と統計学的な推定、検定について理解すること。（学習時間２時間）

7

牧野

独⽴性の検定講義［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］分割表の検定、適合度検定について理解すること。（学習時間２時間）

講義［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］正規検定、ｔ検定の⼿法を理解すること。
（学習時間２時間）

講義［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］相関、回帰分析の意味と⼿法について理解すること。（学習時間２時間）

講義［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］分散分析やノンパラメトリック法について理解すること。（学習時間２時間）

8

9

10

牧野

牧野

牧野

⽐率、平均値の検定

相関と回帰分散分析、ノンパラメトリック法

11

牧野

多変量解析、統計利⽤上の注意

講義［予習］テキストの該当するページを読んでくること。（学習時間１時間）［復習］多変量解析の概略を理解し、統計利⽤上注意すべきことを理解すること。（学習時間２時間）

12

牧野

保健統計演習1

講義または演習

データを⼊⼒し、計算⽅法、グラフの描き⽅の操作法を習得すること。（学習時間２時間）

13

牧野

保健統計演習2

講義または演習

t統計⼿法を利⽤するためのパッケージ（分析ツー
ル）の操作法を習得すること。（学習時間２時間）

14

牧野

保健統計演習3

講義または演習

いくつかの問題について Excel で統計解析を⾏うこと。（学習時間２時間）

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報処理

必修・選択

英語科⽬名

Information Processing

対象学年

1年

開講学期

前期

科⽬責任者

⼤橋 真也

授業形態

演習

担当教員

⼤橋真也、野尻宗⼦、江原義郎

選択

単位数

1単位

ナンバリング

HLA22018※・・・実務家担当教員
授業概要
全体内容

これからのデータ駆動型社会において必要とされる，数理・データサイエンス・AIに関して，社会での活⽤の状況を知り，これからの社会にとって新たな価値を⽣み出す技術であることを理解するとともに，それらの利活⽤に関する知識と技術を⾝に付ける。また，データやAIを扱う上での留意事項やデータを守るための技術を⾝に付けるとともにそのための倫理観を育成する。

授業の位置づけこの科⽬はICTを利活⽤するためにも基盤となる科⽬であり、必ず履修することが望ましい。さらに養護教諭2種免許を申請する際に必要な教職科⽬でもある。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連◎DP4-C8：ICTを⽤い情報を利活⽤し課題解決する能⼒○DP1-C4：教養を⾝につけた市⺠として⾏動できる能⼒△DP1-C2：倫理的課題に対応する基礎的能⼒

到達⽬標

１．数理・データサイエンス・AIによる社会変化と⾝の回りの⽣活について理解する。
２．数理・データサイエンス・AIで扱うデータとその活⽤範囲と問題解決について理解する。
３．数理・データサイエンス・AIの様々な適⽤領域と価値の創出について理解する。
４．数理・データサイエンス・AIにおける情報セキュリティとデータを守るための留意事項について理解する。

先修要件

なし

関連科⽬

統計学

学修上の注意パソコンの操作技術を段階的に習得していくため、⽋席するとそれ以後の回が円滑に進まない可能性がある。
そのため、可能な限り遅刻・⽋席等をしないようにすること。
やむを得ない理由で⽋席する場合は、本授業を履修している仲間に確認し、⽋席で遅れた分を取り戻す⼯夫をすることが望ましい。

成績評価の⽅法
評価⽅法・⽐率

授業に取り組む態度(30%)
実習課題の内容(40%)
レポート等の提出、その他(30%)

評価基準

１．数理・データサイエンス・AIによる社会変化と⾝の回りの⽣活について説明できる。
２．数理・データサイエンス・AIで扱うデータとその活⽤範囲と問題解決について説明できる。
３．数理・データサイエンス・AIの様々な適⽤領域と価値の創出について説明できる。
４．数理・データサイエンス・AIにおける情報セキュリティとデータを守るための留意事項について説明できる。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法

テキスト
参考⽂献
特になし
その他
連絡先・オフィスアワー

授業の前後で質問を受け付ける。緊急の場合はメールでの問い合わせにも応じる。メールアドレスは講義の際に案内する。

備考

必要に応じてプリントや電⼦資料を配布する。

授業計画
授業回
数

1

担当者

⼤橋真也

授業内容
１．数理・データサイエンス・AIによる社会変化
1ー1 ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
1−2 データの増加，コンピュータの進歩
1−3 Society5.0，データ駆動型社会
1−4 ⼈間の知的活動とAI

授業⽅法 ＊

講義[予習]キーワードについて，その意味を巻単位調べておくこと。また，その関連する内容についても情報収集しておくこと。（2時間）[復習]授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポートを出す予定です。（2時間）

講義[予習]⾃分の⾝のまわりにあるデータにはどのようなものがあるのか，関⼼をもって調べておくこと。（2時間）[復習]授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポートを出す予定です。（2時間）

講義[予習]コンビニエンスストアや宅配便などでデータをどのように扱っているか。また病院においては，デー
タをどのように活⽤しているのかを考えておくこと。
（2時間）[復習]授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポートを出す予定です。（2時間）

キーワード：ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、Society5.0、データ駆
動型社会

2

⼤橋真也

２．社会におけるデータの活⽤
２−１ 1次データと2次データ
２−２ オープンデータ
２−３ 構造化データと⾮構造化データ
２−４ データの作成と収集
キーワード：1次データと2次データ、オープンデータ、構造化データと⾮構造化データ

3

⼤橋真也

３．データ・AIの活⽤領域とその技術①
３−１ データ・AIの活⽤領域の進展
３−２ 製造，物流，販売，マーケティング，サービス等での活⽤
３−３ 仮説検証，知識発⾒，原因究明，判断⽀援等
キーワード：・データ・AIの活⽤領域の進展、製造，物流，販売，マーケティング，サービス等での活⽤、仮説検証，知識発⾒，原因究明，判
断⽀援 等

4

⼤橋真也

４．データ・AIの活⽤領域とその技術②
４−１ データ解析(分類，予測)

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

予習・復習・レポート課題等と学習時間

講義[予習]第1回の内容も含め，データの価値を⾼めているものはどのような技術であるのかについて，調べて

1/3

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JUNTENDO PASSPORT 2
４−２
４−３
４−４
４−５

シミュレーション
データの可視化
AIでできること
認識技術，⾃動化

おくこと。（2時間）[復習]授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポートを出す予定です。（2時間）

キーワード：・データ解析(分類，予測)、シミュレーション、データの可視化、AIでできること、認識技術，⾃動化

5

⼤橋真也

５．データ・AIの利活⽤の現場
５−１ データサイエンスのサイクル
５−２ 探索的データ解析
５−３ 流通，製造，⾦融，インフラ，ヘルスケア等への利活⽤

講義[予習]第5回に学習したデータの分析の具体的な⼿順と各分野での利活⽤とデータ分析との関係について調
べておくこと。（2時間）[復習]授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポートを出す予定です。（2時間）

講義[予習]AIとは何か，世の中でAIが使われている分野や製品について，調べておくこと。（2時間）[復習]授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポートを出す予定です。（2時間）

講義[予習]個⼈情報とプライバシーについて調べておくこと。情報漏洩が問題になった事件について調べておこう。（2時間）[復習]授業で学んだ内容とそれに関連する事柄に関⼼をもって，情報収集をしてまとめておくこと。簡単なレポートを出す予定です。（2時間）

キーワード：データサイエンスのサイクル、探索的データ解析、流通，製造，⾦融，インフラ，ヘルスケア等への利活⽤

⼤橋真也

６．データ・AI活⽤の最近の状況
６−１ AIを活⽤した新たなビジネスモデル
６−２ AIの最新の活⽤例

⼤橋真也

７．データ・AIを活⽤する上での留意事項
７−１ 個⼈情報保護法とGDPRなどの国際動向
７−２ データに関する情報モラル
８．データを守るための留意事項
８−１ υʖνۨಊ‫ऀܗ‬ճ͹Ϩηέͳͨ͹ଲࡨ
８−２ ৚ๅ࿛Ӱͳ৚ๅιΫϣϨτΡ

8

野尻宗⼦

データ解析⽤フリーソフトR⼊⾨
キーワード：Rの起動から終了まで、数値⼊⼒、四則演算、変数(オブジェクト)、数学関数による複雑な計算PC演習

予習：事前配布資料に基づきRをインストールしておく。Rとはどんなものかをネットで調べておく。(2時間)
復習：提⽰する演習問題を実⾏する。(2時間)

9

野尻宗⼦

Rでベクトルと⾏列を使いこなす
キーワード：ベクトルの作成, ベクトル演算⽤関数, ベクトルデータの統計量, ⾏列の作成, ⾏列の演算

PC演習

予習：Rでいうベクトル, ⾏列, 統計量とは何かを調べておく。(２時間)
復習：提⽰する演習問題を実⾏する。(2時間)

野尻宗⼦

Rで学ぶグラフィックス
キーワード：グラフ作成⽤⾼⽔準作図関数, グラフ装飾⽤低⽔準作図関数, 確率(密度)関数のグラフ

PC演習

予習：グラフにはどのようなものがあるか調べておく。(2時間)
復習：提⽰する演習問題を実⾏する。(2時間)<レポート：第8回から今回までの演習問題の解答を書き、次回の授業開始前に提出する>

PC演習

予習：仮説検定にはどのようなものがあるか調べておく。(２時間)
復習：これまで学んだRの知識が, 科⽬「統計学」の習得にどれほど役⽴つであろうかを調べ, ノートにまとめる。(２時間)

講義

予習：テキストの⽣体信号処理、医⽤画像処理を予め読んでおくこと。 (2時間)
復習：コンピュータ実習の基礎となるコンピュータ処
理法を復習しておくこと。 (2時間)コンピュータ処理演習

予習：テキストの⽣体信号処理実習を予め読んでおくこと。 (2時間)
復習：基本的な処理法と実習の結果をまとめ、データ処理を⽣きた知識として習得すること。(2時間)
レポート：実習結果のレポートを作成し提出すること。

コンピュータ処理演習

予習：テキストの医⽤画像処理実習を予め読んでおくこと。 (2時間)
復習：実習結果をまとめ、実際に使⽤されている画像処理の基礎知識を⾝につけておくこと。 (2時間)
レポート：実習結果のレポートを作成し提出するこ
と。

6

7

10

11

野尻宗⼦

Rによるデータ解析
キーワード：区間推定, 仮説検定, 検定⽤関数, 乱数列⽣成⽤関数

⽣体信号､医⽤画像のコンピュータ処理法
医療や看護の現場で扱う⽣体信号や医⽤画像のコンピュータ処理について、その基本的な考え⽅を学ぶ。
12

江原義郎
キーワード：⽣体信号のコンピュータ⼊⼒法（AD変換）、周波数分析、周期の検出、医⽤画像のコンピュータ⼊⼒法、画像のノイズ除去、画像の輪郭抽出
⽣体信号のコンピュータ処理実習

13

江原義郎

キーワード：AD変換、声の⾼さ、⼼拍数の検出、⾳声の周波数分析、⾎圧曲線の分析

医⽤画像のコンピュータ処理実習
14

江原義郎

キーワード：画像のAD変換、画像のノイズ除去、画像の輪郭抽出、X線
画像のディジタルサブトラクション

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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2023/02/15 10:22

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計学

必修・選択

英語科⽬名

Statistics

対象学年

1年

開講学期

後期

科⽬責任者

野尻 宗⼦

授業形態

講義

担当教員

野尻 宗⼦、⼤橋 真也

選択

単位数

1単位

ナンバリング

HLA22020※・・・実務家担当教員
授業概要

全体内容

調査、観測、測定などにより得られたデータをどのような統計的概念に基づき分析すべきか、どの分析⼿法を⽤いればよいのか、分析結果をどう解釈すべきかについて学ぶ。そのためには、標本の特性値、図表による表現、確率分布と標本分布、⺟数の推定、仮説検定に関する知識が不可⽋である。データ解析には、主としてフリーソフトRを⽤いる。テキストは徹底的に活⽤する。授業内容と統計検定2級の出題範囲とに重なる部分がかなりある。
キーワード：標本の特性値、標本と⺟集団、確率分布、標本分布、推定、仮説検定

授業の位置づけこの科⽬は、養護教諭2種免許申請時に習得しておくべき科⽬の1つとなっている。統計学の応⽤分野は保健、看護、医療は勿論のこと、スポーツ、⼼理、
環境、福祉、社会、⽂学、経済、ビジネス、建築など多岐にわたるが、本クラスでは時間的制約などから始めの3分野に特化して講義する。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連◎DP4-C8：ICTを⽤いて情報を利活⽤して課題を解決する能⼒〇DP6-C10：研究的視点を持ち看護を探求する能⼒〇DP1-C4：教養を⾝に付けた市⺠として⾏動できる能⼒

到達⽬標

１．各種の度数分布表や分布図の作成ならびに標本の特性値の計算によってデータの特徴を把握できる。
２．標本と⺟集団の差異、確率分布や標本分布の性質を会得する。
３．⺟平均、⺟⽐率、⺟相関係数それぞれの推定と検定ができる。
４．2⺟平均、2⺟⽐率それぞれについて差の検定、2アイテムに対する独⽴性の検定などが実⾏できる。
５．回帰分析と相関分析の⼿法を体得する。
６．データの種類に応じて分析⼿法を使い分け、分析の結果得られた数値や図に基づいて的確な結論を導き出せる。

先修要件

科⽬「情報処理」を習得していること

関連科⽬

情報処理、フィジカルアセスメント、成⼈看護学基礎、看護研究の原理と⽅法

学修上の注意１．到達⽬標の1.は、科⽬「情報処理」で到達済みとみなします。
２．⼊⼒データ保存のためUSBメモリを準備するようお勧めします。
３．関⼼のある分野のデータを収集して、そのデータに当⽇習った事柄を適⽤してみてください。
４．「予習」は、次回ではなくその回のために事前に⾏っていただくものです。

成績評価の⽅法
評価⽅法・⽐率

授業態度（20％）、課題レポート（20％）、定期試験（60％）

評価基準

１．相対度数分布表と図の作成、特性値を求めるとともに、それらから得られる知⾒を記述できる。
２．標本と⺟集団の区別、正規分布・⼆項分布・t分布・カイ2乗分布・F分布の意義と⽤途を図を交えながら説明できる。
３．⺟平均と⺟⽐率それぞれの点推定、区間推定、検定ができる。
４．スチューデントのt検定、ウェルチのｔ検定、2⺟⽐率の差の検定、２アイテムの独⽴性の検定ができる。
５．回帰式を求め予測に役⽴てることや⺟集団における2変量の相関の強弱を論ずることができる。
６．⼊⼿したデータに呼応する分析⼿法を選択し、分析の結果得られた数値や図に基づき的確な結論を導くことができる。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
レポート解説は答案を受け取った回の翌回に⾏います。
テキストなし（プリントを随時配布する。）
参考⽂献
プリントを随時配布する。
その他
連絡先・オフィスアワー

質問は授業終了後の20分間教室で受け付けます。

備考
授業計画
授業回

担当者

数

1

野尻

宗⼦

授業内容

授業⽅法 ＊

1-1 分布の代表値 箱ひげ図・外れ値・ヒストグラム・散布図,分布の中⼼の指標として，平均値，中央値，最頻値，割合，率を理解する．
1-2 ばらつきの指標として，範囲(レンジ)，四分位範囲，分散，標準偏差といった基本統計量を求めて，データの分布の特徴を捉える⽅法を理解
講義する．
【キーワード】平均値、中央値、最頻値、割合、率、四分位範囲、分散、標準偏差2

野尻宗⼦

2つ以上の量的変数について散布図を作成し，変数間の関係を視覚的に捉えて，相関係数や回帰分析でデータを要約できることを理解した上で，変数間の関係を評価できる．

3

野尻

宗⼦

講義

講義

【予習】（2時間）
分割表とは何か，どう使うか調べる．
【復習】（2時間）
授業内容を復習する．

【キーワード】分割表、質的変数、オッズ⽐
4

野尻

宗⼦

確率・確率分布
確率変数や確率分布の概念を学び，確率変数の期待値や分散の意味を理

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml【予習】（2時間）
度数分布，ヒストグラムや箱ひげ図,平均値，中央値，最頻値,範囲(レンジ)，四分位範囲，分散，標準偏差の違いを調べる．（「データの分析」4−7章）【復習】（2時間）
授業内容の復習．

【予習】（2時間）
相関、回帰について調べる．
【復習】（2時間）
授業内容を復習する．

【キーワード】量的変数、散布図、相関係数、回帰分析
分割表
2つ以上の質的変数について分割表を作成し，度数や割合の⽐較やオッズ⽐をもとに，変数間の関係を捉えることができる．

予習・復習・レポート課題等と学習時間

講義【予習】（2時間）
期待値、分散の定義を調べてくる．

1/3

2023/02/15 10:22

JUNTENDO PASSPORT 2
解する．正規分布の基本的な確率分布とその統計学的性質を理解する．
同時確率分布・周辺確率分布の違いを理解する．誤差・中⼼極限定理を理解する．

⼆項分布、正規分布を調べる．
【復習】（2時間）
授業内容を復習する．

【キーワード】期待値、同時確率分布、周辺確率分布、誤差、中⼼極限
定理

5

野尻

宗⼦

⺟集団と標本
⺟平均や⺟⽐率の推定
⺟集団の特性を知るために，⺟集団と標本を区別し，標本に基づく統計量（標本平均や標本割合）をもとに，⺟数（パラメータ）で表現される
⺟集団の特徴を推測するという考え⽅を理解する．

講義【予習】（2時間）
中⼼極限定理を調べておく．
【復習】（2時間）
授業内容を復習する．

講義【予習】（2時間）
⺟集団と標本の違いについて調べる．
【復習】（2時間）
授業内容を復習する．

講義【予習】（2時間）
ノンパラメトリック検定について調べる。
【復習】（2時間）
授業内容を復習する．

【キーワード】標本平均、標本割合、⺟集団

6

野尻

宗⼦

検定
⺟集団分布の⺟数に関して帰無仮説と対⽴仮説を⽴てて，標本に基づいて帰無仮説を棄却するか否かを判断するための⽅法を理解する．平均値の差の検定・独⽴性の検定の理解をする．
【キーワード】帰無仮説、対⽴仮説、平均値の差の検定、独⽴性の検定
ノンパラメトリック検定

7

8

9

10

11

12

13

14

野尻

⼤橋

⼤橋

⼤橋

⼤橋

⼤橋

⼤橋

⼤橋

宗⼦

【キーワード】パラメトリック検定との対⽐、マンホイットニーU検定、スピアマンの順位相関係数真也

8．データの読み⽅①
・質的データと量的データ(尺度)・サンプリングとバイアス
・基本統計量演習・誤差，⽋損値，外れ値【キーワード】質的データ、量的データ、サンプリング、バイアス、基本
統計量、誤差、⽋損値、外れ値[予習]（2時間）
Excel等の表計算ソフトウェアの使い⽅について，グラフの作成も含め練習しておくこと。
[復習]（2時間）
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄について，簡単な実習課題を出す予定です。

真也

9．データの読み⽅②
・基本統計量・因果と相関・分割表，散布図相関⾏列
・データの正しい理解【キーワード】基本統計量、因果と相関、分割表、散布図、相関⾏列演習（プログラミング）[予習]（2時間）
統計ソフトウェアRを⾃分のPCにインストールしておくこと。詳細は，9回までに説明します。
[復習]（2時間）
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄にについて，
簡単な実習課題を出す予定です。

真也

10.データで説明①
・データの可視化
・不適切なグラフとは【キーワード】可視化、グラフ

演習（プログラミング）[予習]（2時間）
統計ソフトウェアRでggplot2等のパッケージをインストールしておくこと。詳細は，事前に説明します。
[復習]（2時間）
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄にについて，
簡単な実習課題を出す予定です。

真也

11．データで説明①
・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン【キーワード】データコミュニケーション、ビジュアリゼーションデザ
イン

演習（プログラミング）[予習]（2時間）
統計ソフトウェアRを使ってグラフを描く練習をしておくこと。
[復習]（2時間）
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄にについて，
簡単な実習課題を出す予定です。

真也

12．データの分析①
ヘルス・医療、スポーツ、ビジネスの各データの収集⽅法について学ぶ。
主に⽣データを扱うため，オープンデータや論⽂等からデータを取り込む。
Webスクレイピングなどの⼿法に関しても学ぶ。
プログラムを⽤いたデータの収集⽅法やプログラムへのデータの読み込
み⽅についても学ぶ。
【キーワード】オープンデータ、Webスクレイピング

演習（プログラミング）[予習]（2時間）
統計ソフトウェアRのデータの読み込みの⽅法について調べておくこと。
[復習]（2時間）
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄にについて，
簡単な実習課題を出す予定です。

真也

13．データの分析②収集したデータを可視化や分析するためにデータのクリーニング，ワイドフォーマット，ロングフォーマットなどを主に表計算ソフトウェアを⽤いて⾏う。
ヘルス・医療、スポーツ、ビジネスの各データについて，可視化や分析のために標準化や集計などを表計算ソフトウェアを⽤いて⾏う。
【キーワード】データの集計，並び替え演習(データの整理、変換、整形)[予習]（2時間）
表計算ソフトウェアと統計ソフトウェアRとの連携について調べておくこと。
[復習]（2時間）
授業で学んだ内容とそれに関連する事柄にについて，
簡単な実習課題を出す予定です。

真也

14.データの分析③
ヘルス・医療、スポーツ、ビジネスの各データについて，相関や回帰分
析を⾏う。
簡単な残差分析等も⾏い，疑似相関や⾏楽についても学ぶ。
簡単なプログラミング⾔語を⽤いて分析を⾏い，その結果を解釈できる
ようなスキルを⾝につける。
【キーワード】回帰分析、残差
15．まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと⾝近な⽣活演習（データの分析）[予習]（2時間）
いままでの復習をしておくこと。簡単なテストまたは
レポートを予定しています。
[復習]（2時間）
今まで学んだことを⾃分で使えるように復習をしておくこと。

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

疫学・保健統計I

必修・選択

英語科⽬名

Epidemiology Health StatisticsⅠ

対象学年

2年

開講学期

科⽬責任者

岩清⽔ 伴美授業形態

担当教員

横⼭和仁、北村⽂彦、牧野国義、⿊澤美智⼦、伊藤弘明、久保⽥章乃

後期

必修

単位数

2単位

ナンバリング

HHM19102※・・・実務家担当教員
授業概要

全体内容

保健看護活動の基礎となる⼈間集団を対象とする疫学の基本概念を理解し、疫学研究の成果を学び予防活動への応⽤を学習する。疫学調査⽅法、解析⽅法の⼿法を習得するとともに、看護の場⾯で疫学・保健統計がどのように活⽤できるのかを考えながら、情報収集、分析、評価、解釈の流れを学び、統計処
理の基本的技術を修得する。
キーワード：疫学指標、⼈⼝統計と疾病統計、スクリーニング、疫学調査票、統計分析

授業の位置づけ

公衆衛⽣看護を実践するうえで必要となる、疫学・保健統計学の基本的知識・基本的な統計処理の⽅法を学ぶ。

ディプロマ・ポリシー、◎DP2-C5：看護に関連する諸学問の知識に基づいたアセスメント能⼒〇DP4-C8：ICTを⽤い情報を利活⽤し課題解決する能⼒〇DP6-C10：研究的視点を持ち看護を探求する能⼒△DP2-C6：科学的根拠に基づき対象に必要な看護を実践する能⼒

コンピテンシーとの関連

到達⽬標

1.健康事象の記述、分析、評価の⼿法を説明できる。
2.疫学調査、分析、解釈、評価の⼿法を説明できる。
3.地域を構成する集団に出現する健康問題を明確化し、有効な対策を計画・⽴案するための科学的な⽅法を説明できる。
4.保健活動の中で⾏われる疫学調査、分析、解釈、評価を学うことで、問題解決のための計画・⽴案について説明できる。

先修要件

なし

関連科⽬

統計学
予習は、教科書・テキスト、また、「国⺠衛⽣の動向」（厚⽣統計協会）の最新版で⾏う。
復習は、授業での配布資料により⾏う。
学習上の留意点（1）統計学＝確率論・数学ではないこと、また疫学＝統計学でないことを理解すること。
（2）疫学は統計学の理論を利⽤して様々な推論をする。
演習はマルチメディア教室のPCのSAS（ソフト）を活⽤して統計⽅法を学修する。

学修上の注意

成績評価の⽅法
評価⽅法・⽐率

定期試験（100％）

評価基準

1.健康事象の記述、分析、評価の⼿法を説明できる。
2.疫学調査、分析、解釈、評価の⼿法を説明できる。
3.地域を構成する集団に出現する健康問題を明確化し、有効な対策を計画・⽴案するための科学的な⽅法を説明できる。
4.保健活動の中で⾏われる疫学調査、分析、解釈、評価を学うことで、問題解決のための計画・⽴案について説明できる。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
授業中の課題は、次回授業にて正解と解説を配布しフィードバックする。
テキスト
標準保健師講座 別巻２
保健統計学

疫学・

牧本清⼦他

医学書院

978-4-260-01998-9

参考⽂献「医学がわかる疫学」Raymond S. Greenberg 編著, 熊倉伸宏監訳 新興医学出版社 2004年「予防医学のストラテジー」曽⽥研⼆、⽥中平三 監訳
医学書院 1998年
その他
連絡先・オフィスアワー

授業の前後で質問を受け付ける。

備考
授業計画
授業回

担当者

数

授業内容

授業⽅法 ＊

疫学概論(疫学とは何か、疫学的指標)
1

横⼭

講義

予習：テキスト第1章を読み、予習する。(２時間)
復習：テキストを⾒直し、配布資料で復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第３章Dを読み、予習する。(２時間)
復習：テキストを⾒直し、配布資料で復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第９、10章に⽬を通す。（２時間）
復習：テキストの⾒直し及び国⺠衛⽣の動向を読む。
（２時間）

講義

予習：テキスト第４章に⽬を通す。（２時間）
復習：講義資料の⾒直しと合わせてテキストを読む。
(２時間)

キーワード：疫学の三要素、ジョン・スノウ、疫学の指標、因果関係、疫学研究デザイン

2

横⼭

疫学⽅法論 <1>
(研究法の概要 記述疫学・分析疫学)
キーワード：観察研究、記述疫学、分析疫学、介⼊研究、バイアス

3

北村

⼈⼝統計と疾病統計(主な統計と健康指標を学ぶ)
キーワード：⼈⼝動態統計、国勢調査、健康指標

4

北村

疾患の予防とスクリーニング(第⼀次、⼆次、三次予防、ｽｸﾘｰﾆﾝｸﾞの評価)
キーワード：第⼀次、⼆次、三次予防、スクリーニング

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予習・復習・レポート課題等と学習時間

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5

⿊澤

JUNTENDO PASSPORT 2
罹患率、有病率
集団の健康状態を把握する。

講義

予習：テキスト第2章A疾病の頻度の指標を読む。(２時間)
復習：テキスト、配布資料で復習する。（２時間）
課題は授業時間内に提出する。

演習

予習：テキスト第9章⼈⼝統計の基礎を読む。(２時間)
復習：テキスト、配布資料で復習する（２時間）
課題は授業時間内に提出する。

講義

予習：テキスト第２章A、第３章Dを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第３章H、第11章Bを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第８章Aを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第８章B、Cを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

演習

予習：テキスト第4章を読む。(２時間)
復習：テキスト、配布資料で復習する。（２時間）
課題は授業時間内に提出する。

演習

予習：テキスト第3章D研究⽅法を読む。(２時間)
復習：テキスト、配布資料で復習する。（２時間）
課題は授業時間内に提出する。

演習

予習：テキスト第8章のBとCを読む。(２時間)
復習： 配付資料で復習する。（２時間）
授業中に演習課題に取り組み、提出。

演習

予習：テキスト第8章のBとCを読む。(２時間)
復習： 配付資料で復習する。（２時間）
授業中に演習課題に取り組み、提出。

キーワード：罹患率、死亡率、有病率、累積罹患率、致命率
標準化(年齢調整...直接法、間接法、SMR)
6⿊澤
キーワード：⼈⼝構造、年齢調整（直接法）、年齢調整（間接法）、
SMR、基準⼈⼝

7牧野

疫学⽅法論 <2>
各種疫学的研究⽅法と評価⽅法を学ぶ
キーワード：疫学的研究⽅法の種類、信頼性と妥当性

8牧野

疫学研究に影響する要因と疫学的因果関係論
交絡・バイアス、疫学的因果関係の考え⽅を学ぶ
キーワード：交絡、バイアス、因果関係評価、疫学調査法

9牧野

基本的な保健統計の考え⽅
データ解析の基礎を学ぶ
キーワード：統計量、グラフ、統計分布
主な統計的⼿法
データ解析の基礎を学ぶ

10

牧野キーワード：推定と検定、正規検定、カイ２乗検定、ｔ検定、相関と回帰スクリーニング(感度、特異度、陽性反応的中度、ROC曲線)

11⿊澤
キーワード：スクリーニング、感度、特異度、陽性反応的中度、ROC曲
線
分析疫学(オッズ化、相対危険、寄与危険、寄与危険割合)12⿊澤キーワード：コホート研究、症例対照研究、相対危険、寄与危険、オッ
ズ⽐
統計パッケージ(SAS) の使⽤法

13

伊藤
久保⽥

14

伊藤
久保⽥

キーワード：点推定と区間推定、四分位数、相関係数に関する推定と検定、散布図、回帰検定(平均値の差の検定・χ2検定)
キーワード：帰無仮説と統計学的有意性、平均に関する検定、クロス集
計、割合に関する検定

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

疫学・保健統計II

必修・選択

英語科⽬名

Epidemiology Health StatisticsⅡ

対象学年

3年

開講学期

前期

科⽬責任者

岩清⽔ 伴美

授業形態

講義

担当教員

横⼭ 和仁、牧野国義、⿊澤美智⼦、松川岳久、岩清⽔伴美※

必修

単位数

2単位

ナンバリング

HHM19103※・・・実務家担当教員
授業概要
全体内容

疫学・保健統計Ⅰをさらに発展させ、疫学・保健統計を実施する上での倫理基準を修得し、研究論⽂を読む⼒を⾝につけ、看護研究を⾏うための基礎能⼒を養う。
キーワード：疾病の疫学、⽣活習慣の疫学、研究デザイン、質問紙調査票

授業の位置づけ

疫学の意義について理解する。基本的な統計処理の⽅法を理解する。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連◎DP2-C5：看護に関連する諸学問の知識に基づいたアセスメント能⼒〇DP2-C6：科学的根拠に基づき対象に必要な看護を実践する能⼒〇DP6-C10：研究的視点を持ち看護を探求する能⼒△DP4-C8：ICTを⽤い情報を利活⽤し課題解決する能⼒

到達⽬標（1）地域を構成する集団に出現する健康問題を明確化し、有効な対策を計画・⽴案するための科学的な⽅法を学び、健康事象の記述、分析、評価の⼿法を説明できる。
（2）疫学・保健統計を実施する上での倫理基準を説明できる。
（3）保健活動の場⾯で疫学・保健統計がどのように活⽤できるかを考えながら、疫学調査、分析、解釈、評価の流れを学び、問題解決のための計画・⽴案の⼿法を説明できる。

先修要件

なし

関連科⽬

統計学、疫学・保健統計学Ⅰ、公衆衛⽣看護⽅法論Ⅱ
予習は、教科書・テキスト、また、「国⺠衛⽣の動向」（厚⽣統計協会）の最新版で⾏う。
復習は、当⽇配布資料等で必ず⾏う。
予習・復習は各２時間⽬安で⾏う。

学修上の注意

成績評価の⽅法
評価⽅法・⽐率

定期試験（100％）

評価基準（1）地域を構成する集団に出現する健康問題を明確化し、有効な対策を計画・⽴案するための科学的な⽅法を学び、健康事象の記述、分析、評価の⼿法を説明できる。
（2）疫学・保健統計を実施する上での倫理基準を説明できる。
（3）保健活動の場⾯で疫学・保健統計がどのように活⽤できるかを考えながら、疫学調査、分析、解釈、評価の流れを学び、問題解決のための計画・⽴案の⼿法を説明できる。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
定期試験の問い合わせなどのフィードバックは、オフィスアワーで⾏う。
テキスト
標準保健師講座 別巻２

疫学・

保健統計学
⼼理測定を活かした看護研究

牧本清⼦他

医学書院

978-4-260-01998-9

横⼭和仁他

⾦⼦書房

978-4-760-82644-5

参考⽂献「医学がわかる疫学」Raymond S. Greenberg 編著, 熊倉伸宏監訳 新興医学出版社「予防医学のストラテジー」曽⽥研⼆、⽥中平三 監訳
医学書院 1998年

2004年

その他
連絡先・オフィスアワー

授業の前後に質問を受け付ける。

備考
授業計画
授業回

担当者

数

1

⿊澤

授業内容
がんの疫学 1. がんの統計ための疫学研究

授業⽅法 ＊

2. がんの予防 3. がんリスクを評価する
講義

予習：国⺠衛⽣の動向の第3編第4章「疾病対策」に⽬を通す。(２時間)
復習：配布資料で復習する。（２時間）

講義

予習：国⺠衛⽣の動向の第3編第4章「疾病対策」に⽬を通す。(２時間)
復習：配布資料で復習する。（２時間）

講義

予習：国⺠衛⽣の動向の第3編第1章「⽣活習慣病と健康増進対策」に⽬を通す。(２時間)
復習：配布資料を眺めること、また関連する保健師国家試験の問題を確認すること。(２時間)講義

予習：国⽴感染症研究所のWebページをひととおり眺めること。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/(２時間)
復習：配布資料を眺めること、また関連する看護師国家試験の問題を確認すること。(２時間)キーワード：がんの疫学、頻度と分布、年次推移、がん登録、危険因⼦
難病の疫学
難病の統計、難病研究(記述疫学、分析疫学)
2⿊澤キーワード：難病の定義、難病対策の歩み、難病の患者に対する医療に関する法律、医療費助成制度、難病の疫学研究
⽣活習慣病の疫学
循環器疾患、糖尿病の疫学

3

松川キーワード：有病率、疾病対策の基礎となるデータ、⼼⾎管疾患、脳⾎管疾患、糖尿病
感染症の疫学 1
感染症の歴史と発⽣動向、主な感染症と関係法規

4松川キーワード：感染症、感染症発⽣動向調査、パンデミック、ジョン・ス
ノウ、再⽣産数

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予習・復習・レポート課題等と学習時間

1/3

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JUNTENDO PASSPORT 2
感染症の疫学 2
衛⽣⾏政における感染症対策

5

岩清⽔

講義

予習：国⺠衛⽣の動向第3章１−３）・２・３に⽬を通す。（２時間）
復習：配布資料で復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第３章A、第11章Cを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第２章A、第３章Dを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第３章Dを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第３章Eを読む。(２時間）
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第８章Aを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第８章Bを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキスト第８章Cを読む。(２時間)
復習：配布資料を熟読して復習する。（２時間）

講義

予習：テキストで予習(２時間)
復習：テキストと配布資料で復習する。（２時間）

講義

予習：テキストで予習(２時間)
復習：テキストと配布資料で復習する。（２時間）

キーワード：感染症サーベイランス、疫学調査、感染症指定医療機関、正しい知識普及、予防接種

6牧野研究の進め⽅研究の基礎を学ぶ
キーワード：EBM、倫理、個⼈情報

7牧野

疫学的研究⽅法による吟味
疫学的研究⽅法について学ぶ
キーワード：観察研究、記述研究、分析研究、介⼊研究

8

牧野

疫学的指標
疫学的指標について学ぶ
キーワード：有病率、罹患率、死亡率、リスク⽐、リスク差

9

牧野

研究のデザイン研究デザインの作成について学ぶ
キーワード：研究デザインの作成⽅法、調査データの精度と誤差10

牧野

統計学的⼿法１
統計の考え⽅、基本的性質について学ぶ
キーワード：統計的性質、グラフ、標本抽出、正規分布、ばらつき

11牧野

統計学的⼿法２
統計の各種⼿法について学ぶ
キーワード：推定と検定、分割表、平均値の検定、相関と回帰12牧野

統計学的⼿法３
多変量解析、その他の⼿法について学ぶ
キーワード：重回帰分析、主成分分析、その他の多変量解析、分散分析
質問紙調査票の作り⽅

13

横⼭

14

横⼭

キーワード：質問紙調査票、倫理指針、インフォームド・コンセント、
著作権法、個⼈情報保護法
質問紙調査票 再現性と妥当性
キーワード： リサーチクエスチョン、⽂献レビュー、再現法、妥当性、測定尺度https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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2023/02/15 11:00

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

ICTリテラシー

授業形態

演習

英語科⽬名

ICT literacy

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

2単位

代表教員

中⼭ 健

ナンバリング

1006

担当教員

中⼭ 健

授業概要
全体内容

データ駆動型社会において必要とされる数理・データサイエンス・AIが社会で活⽤されている状況を知り，それらがこれからの社会において新たな価値を⽣み出し得る技術であることを理解するとともに，利活⽤に関する知識と技術を⾝に付ける．また，データやAIを扱う上での留意事項やデータあるいは利⽤者を守るための技術を⾝に付けるとともに，そのための倫理観を育成する．さらに，データサイエンスの基礎となる情報処理や情報通信の技術(ICT)をプログラミング等を通して⾝に付ける．

到達⽬標

1. 社会に対する数理・データサイエンス・AIの影響や技術について説明できるとともに，基礎的な活⽤ができる．
2. 情報セキュリティーを理解し，ICTを安全に活⽤するための知識・技術および正しい倫理観をもつ．
3. データサイエンスの基礎となるICTの基礎的な活⽤ができる．

授業の位置づけ

基盤科⽬（導⼊科⽬）／教職課程科⽬

ディプロマ・ポリシー、コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件【関連するディプロマポリシー（DP）】
DP① グローバル化が進む国際社会における⼈間とその社会的、⽂化的な営みを包括的に理解するため、⾃然と⼈間、⽣命と健康、⼈間と社会、世界と⽇本など国際教養に関わる広範な知識を習得し、それらを統合し、活⽤する能⼒
⽂書作成ソフト(Wordなど)，表計算ソフト(Excelなど)，プレゼンテーションソフト(PowerPointなど)の基本操作ができること，またはすぐに習得できること．
疑問があれば，積極的に質問すること．

成績評価の⽅法
評価
⽅

授業への参加の積極性（30%），実習や課題による評価(50%)，期末試験または課題による評価(20%)を総合して最終評価を⾏う．

法
授業への参加の積極性，実習や課題，試験などでの正しさ・適切性．

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
授業内あるいは対⾯によらない他の⽅法で，個別あるいは全体に向けて適宜フィードバックする．
テキスト
参考⽂献
講義の中で適宜配布または紹介する．
その他
連絡先・オフィスアワー

対⾯の場合は原則として授業の前後とするほか，対⾯によらない質問⽅法も適宜設定する．

担当教員の実務経験
中・⾼教諭1種免許（英語）を取得するための必修科⽬
科⽬：情報機器の操作（中学校及び⾼等学校 英語）
施⾏規則に定める科⽬区分⼜は事項等：情報機器の操作

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

中⼭ 健【AI】 社会の変化
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・⼈間の知的活動とAI【ICT】 ICTリテラシー総論
・PC類を使うときの注意
・ファイルシステム(絶対パス/相対パス)
・Eメール【予習】「ビッグデータ」「IoT」「AI」について調べ，
簡潔に説明する（90分）【復習】PC使⽤の際の注意点と，ファイルとフォルダの説明をまとめる（90分）

中⼭ 健【AI】 社会におけるデータの活⽤・1次データと2次データ
・オープンデータ・構造化データと⾮構造化データ
・データの作成と収集【ICT】 情報表現基礎
・データ表現: 2進数とデータ量の単位
・2進数，10進数，16進数の変換
・ファイルの中⾝の構造"【予習】「オープンデータ」について調べ，簡潔に説明する（90分）【復習】コンピュータでの情報表現についてまとめる（90
分）

中⼭ 健

【AI】 データ・AIの活⽤領域とその技術(1)・データ・AIの活⽤領域の進展
・製造，物流，販売，マーケティング，サービス等での活⽤・仮説検証，知識発⾒，原因究明，判断⽀援等【ICT】 コンピュータの知識(1)・コンピュータの構造
・コンピュータ発展の歴史
・コンピュータの分類【予習】製造，物流，販売，マーケティング，サービス等の分野でデータ・AIを活⽤している事例を調べ，簡潔に説明する（90分）【復習】コンピュータの構造，発展の歴史，分類についてまとめる（90分）

4

中⼭ 健【AI】 データ・AIの活⽤領域とその技術(2)・データ解析(分類，予測)・シミュレーション
・データの可視化
・AIでできること・認識技術，⾃動化【ICT】 コンピュータの知識(2)・機械語: CPUはどう動いているか
・⾼級⾔語とコンパイラー・OS (オペレーティング システム)【予習】データに基づいた予測の事例を調べ，簡潔に説明する（90分）【復習】プログラミング⾔語にはどのようなものがあるかまとめる（90分）

5

中⼭ 健

1

2

3

【AI】 AI活⽤の現場・データサイエンスのサイクル
・探索的データ解析

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml【予習】「探索的データ解析」について調べ，簡潔に説明する（90分）1/3

2023/02/15 11:00

JUNTENDO PASSPORT 2
・流通，製造，⾦融，インフラ，ヘルスケア等への利活⽤【ICT】 情報通信ネットワーク(1)・LAN と Internet
・階層的な通信規格，(層1)と(層2)・(層3) IPプロトコル，パケット，ドメイン名
・(層4) TCPプロトコル，”Connection”

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

【復習】インターネットの初期の歴史を調べ，簡潔に説明する（90分）中⼭ 健【AI】 AI活⽤の最近の状況
・AIを活⽤した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活⽤例【ICT】 情報通信ネットワーク(2)，ICTコミュニケーションと情報モラル<情報通信ネットワーク(2)>・(層5,6,7) クライアント-サーバー モデル
・アプリケーション層のプロトコルの例<ICTコミュニケーションと情報モラル>
・情報モラル【予習】AIを活⽤したビジネスモデルや事例について調べ，簡潔に説明する（90分）【復習】ICTを活⽤したコミュニケーションにおいて注意すべき事を整理する(情報セキュリティを除く)（90分）

中⼭ 健【AI】 データ・AI活⽤における留意事項
・個⼈情報保護法とGDPRなどの国際動向・データに関する情報モラル【ICT】 情報セキュリティ(1)・情報セキュリティ
- 分類- 個⼈への 情報セキュリティ 10⼤脅威 （IPA）
・マルウェア： 感染経路と形態
・マルウェア： 攻撃の種類- ランサムウェア，スケアウェア- DDoS攻撃- バックドア- 産業機器の破壊【予習】ニュースで取り上げられた情報セキュリティに関する事件や問題をいくつか調べ，簡潔に説明する（90分）【復習】情報セキュリティについて，⾃分が気を付けなければならない事を整理する（90分）

中⼭ 健【AI】 データを守るための留意事項
・データ駆動型社会のリスクとその対策
・情報漏洩と情報セキュリティ【ICT】 情報セキュリティー(2)，⽂書作成ソフト<情報セキュリティー(2)>・誰が攻撃しているか
・悪意系： 対策
・うっかり系
・技術の進歩系<⽂書作成ソフト>・ICT実践実習・ワープロソフト【予習】情報セキュリティに関する事件や問題をいくつか調べ，⾃分で決めた基準で分類する（90分）【復習】⽂書作成ソフトの主要な機能を整理する（90分）

中⼭ 健【AI】 データの読み⽅(1)・質的データと量的データ(尺度)・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，⽋損値，外れ値【ICT】 表計算ソフト(1)・表計算ソフトの使い⽅- 基本操作【予習】「質的データ」「量的データ」(尺度)について調
べ，説明する（90分）【復習】⾝近なものの値を⾃分で計測し，基本統計量を求める（90分）中⼭ 健【AI】 データの読み⽅(2)・基本統計量・因果と相関・分割表，散布図相関⾏列
・データの正しい理解"【ICT】 表計算ソフト(2)・表計算ソフトの使い⽅- 数式【予習】「散布図」の例をいくつか調べ，その図から読み取れる事を簡潔に説明する（90分）【復習】表計算ソフトで「数式」をコピー&ペーストした
ときにどうなるかを整理してまとめる（90分）

中⼭ 健【AI】 データの提⽰⼿法(1)・データの可視化
・不適切なグラフとは【ICT】 表計算によるデータ処理(1)・表計算ソフトの使い⽅- グラフ【予習】「散布図」以外のグラフをいくつか調べ，その図から読み取れる事を簡潔に説明する（90分）【復習】伝えたい内容を表現するグラフを表計算ソフトで描く（90分）中⼭ 健【AI】 データの提⽰⼿法(2)・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン【ICT】 表計算によるデータ処理(2)・表計算ソフトの使い⽅- 組み込み関数【予習】棒グラフ・樹形図・ベン図・ヒートマップ・顔グラフなど，データを図で表す⼿法をできるだけ多くの種類
集める（90分）【復習】表計算ソフトの組み込み関数について調べてまとめる（90分）中⼭ 健【AI】 データの分析(1)・データクリーニング
・Webスクレイピング
・ロングフォーマットとワイドフォーマット【ICT】 復習
・ここまでの復習【予習】インターネットで得られる何らかのデータをグラフにしてみる（90分）【復習】データ解析に使える内容ではあるけれども，表形式など，⼈が閲覧するための体裁になっているwebページ
をいくつか探す（90分）

中⼭ 健【AI】 データの分析(2)・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差【ICT】 プレゼンテーションソフト
・プレゼンテーションソフト

【予習】「散布図」の例をいくつか調べ，その図の表す関係を直線や曲線で書き込んでみる（90分）【復習】プレゼンテーションに⽂字，図，表を追加する作業の⼿順をまとめ，⾃分でもやってみる（90分）

中⼭ 健【AI】 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと⾝近な⽣活【ICT】 まとめ
・まとめ

【予習】これまでの講義をおさらいする（90分）【復習】これまでの講義をおさらいする（90分）

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

わかりやすい統計

授業形態

講義

英語科⽬名

Statistics (basic)

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

2単位

代表教員

川村 浩之

ナンバリング1005

担当教員

川村 浩之、齋藤 ⿇由美

授業概要
全体内容

現代の情報化社会においては多くの事柄がデータを⽤いて語られる。統計学はデータを解釈する際やデータに基づいて説得⼒のあるプレゼンを⾏う際に必要不可⽋と⾔える。本講義では、統計学の基本的な考え⽅とその応⽤を可能な限り数式を⽤いずに解説し、将来社会⼈としてこれだけは知っておきたいと思われる統計学の要点を概観する。

到達⽬標

1. データの種類に合わせて適切なグラフ表⽰を選択できる。
2. 平均、標準偏差、5数要約などの統計量の意味がわかる。
3. 確率と確率分布に関する基本的な計算ができる。
4. ⺟集団と標本、標本調査におけるバイアスについて説明できる。
5. アンケートや社会調査における⺟⽐率の区間推定を⾏える。
6. 相関係数の意味が分かる。
7. 単回帰モデルの意味が分かる。

授業の位置づけ

基盤科⽬（導⼊科⽬）

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連【関連するディプロマポリシー（DP）】
DP① グローバル化が進む国際社会における⼈間とその社会的、⽂化的な営みを包括的に理解するため、⾃然と⼈間、⽣命と健康、⼈間と社会、世界と⽇本など国際教養に関わる広範な知識を習得し、それらを統合し、活⽤する能⼒DP④ グローバル市⺠として活躍するための基盤となる国際的な教養に加え、⽂化を超えて活躍できる専⾨性（グローバル社会、異⽂化コミュニケーショ
ン、グローバルヘルスサービス領域）を備え、⼈類が直⾯する問題を発⾒し、解決策を探る多⾯的かつ柔軟な思考⼒と⾏動⼒【変則開講として １５：０５~１６：３５ で開講いたしますので時間帯にご注意ください。】

履修上の注意、履修要件

この講義は数学に馴染みのない学⽣も理解できるように「簡単な数学」しか⽤いない。
統計の考え⽅に慣れることを⼀番の⽬的とするので授業に積極的に取り組む姿勢を重視する。
四則演算とルートの計算が可能な電卓（電⼦辞書でもよい）を毎回持参すること。

成績評価の⽅法
評価⽅法

授業態度・取り組む姿勢20%、課題レポート20%、筆記試験60%にて評価する。
なお、授業態度が著しく悪いと判断される場合には、減点の対象とする。

評価基準

1. データの種類に合わせて適切なグラフ表⽰を選択できる。
2. 連続データの平均値、標準偏差、中央値、四分位範囲などの統計量を計算できる。
3. 簡単な確率分布について期待値を計算できる。
4. 2×２のクロス集計表を⽤いて条件付き確率が計算できる。
5. 標本調査における種々のバイアスを説明できる。
6. ⺟⽐率の区間推定を⾏える。
7. 疑似相関が⽣じるしくみを説明できる。
8. 単回帰モデルを⽤いた結果変数の予測ができる。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
各回に提出された練習問題プリントを次回に返却する。
提出レポートを授業内で紹介する。
テキスト
参考⽂献
プリントを授業の時に配布する。
参考書
改訂版 ⽇本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析
改訂版 ⽇本統計学会公式認定 統計検定4級対応 データの活⽤
完全独習 統計学⼊⾨
プレステップ統計学Ｉ 記述統計学
その他
連絡先・オフィスアワー

授業の前後を基本とする。

担当教員の実務経験
備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

1

川村浩之
齋藤⿇由美

統計データの取り扱い
統計データの種類とそれぞれの取り扱いを学ぶ。様々なグラフの使い分けについて学ぶ。

【予習】
ネット、新聞で統計データをグラフ化したものを探し、そのグラフの意味を考察する。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

2

川村浩之
齋藤⿇由美

質的データ・時系列データ
質的データと時系列データの整理の仕⽅を学ぶ。また、2つの事がらの関連性と交絡因⼦について学ぶ。

【予習】
クロス集計表とは何か調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

3

川村浩之
齋藤⿇由美

ヒストグラム
度数、相対度数の意味を理解し、度数分布表、ヒストグラムを作成できるようになる。

【予習】ヒストグラムとは何かについて調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

川村浩之
齋藤⿇由美

分布の代表値
メジアン、モード、平均値などの代表値とデータ分布の広がりを⽰す範【予習】
箱ひげ図とは何か調べておく（90分）

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JUNTENDO PASSPORT 2
囲、四分位範囲を理解する。箱ひげ図を作図する。

【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

5

川村浩之
齋藤⿇由美

標準偏差
統計学でもっとも重要な概念である、標準偏差について学ぶ。データの標準偏差の計算⽅法やその意味について学ぶ。

【予習】
偏差値とは何か調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

6

川村浩之
齋藤⿇由美

正規分布とその応⽤
確率分布として最も重要である正規分布の性質とその応⽤を学ぶ。

【予習】
正規分布がどのような形をしているか、その特徴を調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

7

川村浩之
齋藤⿇由美

確率分布と期待値
統計学の背後にある確率分布の概念と期待値について学習する。

【予習】
確率計算が実社会でどう役⽴つかを考察する。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

8

川村浩之
齋藤⿇由美

確率の独⽴性と条件付き確率標本調査で重要となる確率の独⽴性、および条件付き確率などの概念を
学ぶ。

【予習】
条件付き確率とはなにか、⾼校の教科書で調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

9

川村浩之
齋藤⿇由美

標本調査
⺟集団と標本の概念や統計的推定の仕組みを学ぶ。

【予習】
標本調査の例について調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

10

川村浩之
齋藤⿇由美

無作為抽出とバイアス
標本調査に含まれる様々な系統誤差について学ぶ。また、無作為抽出の概念を学ぶ。

【予習】
無作為抽出とは何か調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

川村浩之
齋藤⿇由美

統計的推測⼊⾨アンケート結果などの標本データから⺟集団の⽐率の区間推定を⾏う⽅
法を学ぶ。

【予習】
視聴率調査はどのように⾏われているか、調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

12

川村浩之
齋藤⿇由美

2変数の相関
散布図と相関係数について学ぶ。また、相関と因果の違いやメディアでみられる誤謬などについて学ぶ。

【予習】
第2回で学んだ交絡因⼦について復習しておく。統計学における相関とは何か、調べておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

13

川村浩之
齋藤⿇由美

回帰直線とはなにか？
ある変数から他の変数を予測したり説明したりするときに⽤いられる直線回帰モデルについて学ぶ。

【予習】
中学で習った直線の⽅程式について復習しておく。
（90分）
【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。（90分）

11

14

川村浩之
齋藤⿇由美

まとめと演習これまで学習した内容を要約し、問題演習を通して復習を⾏う。

【予習】
本講義で習った事項を復習するとともによく理解できなかった部分をはっきりさせておく。（90分）【復習】
講義中で述べられた要点を繰り返し⾒直す。（90分）

15

川村浩之
齋藤⿇由美

総復習
本講義で扱った各テーマの中から重要項⽬を取り上げて復習する。

【予習】
これまで授業で配布した練習問題のプリント⾒直しておく。（90分）【復習】
配布プリントを⽤いて復習する。

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

社会調査法

授業形態

講義

英語科⽬名

Social survey method

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

2単位

代表教員

⼟屋 久

ナンバリング

4201

担当教員

⼟屋 久

授業概要

全体内容

社会調査法は、社会科学の研究⽅法の⼀つであり、社会事象を実証的に捉えるための調査⽅法である。本講義では、社会調査⼠資格の取得を念頭におきつつ、社会調査法の歴史、⽬的、基本的な事項を学習し、その実際の⼿順を⾃⼰のものとしていく。それと同時に、単に⽅法 を学ぶだけでなく、社会に対する関⼼を⾼め、変動の激しい現代社会を理解するための感性を磨くことをその⽬的とする。授業は、講義と 簡単な実習を交えて進めていく。講義では、多くの具体的な事例を紹介する。

到達⽬標

・社会調査の基本を獲得できる。
・社会調査⼠資格習得に向けた知識を獲得できる。
・社会調査の基礎的な概念を習得することができる。
・上記と関連して、社会調査の技法を⽤いて、社会事象を実証的に捉えることができる。

授業の位置づけ

展開科⽬（調査研究科⽬）

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件【関連するディプロマポリシー（DP）】
DP① グローバル化が進む国際社会における⼈間とその社会的、⽂化的な営みを包括的に理解するため、⾃然と⼈間、⽣命と健康、⼈間と社会、世界と⽇本など国際教養に関わる広範な知識を習得し、それらを統合し、活⽤する能⼒
DP② ⾃分とは異なる⼈間や⽂化を理解しようと⼼を開き、多様性を尊重し、寛容さを持って相互交流を図ることのできる能⼒
DP③ ⺟語そして外国語でのコミュニケーション能⼒を駆使し、多様な⼈々と繋がり、⾃らの考えを論理的に説明し、相互の関係を築く能⼒
参考⽂献を授業期間内に読了すること。
社会調査協会のホームページを⾒ておくこと。

成績評価の⽅法
評価⽅法

課題 レポート・⼩テスト20%、学期末レポート70％、⽇々の学習状況10%を総合的に判断。

評価基準

社会調査に関する基本事項の理解ができているか。
レポートが社会調査の⼿法に基づいて書かれているか。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題やレポートは、毎授業時に狙いや解答例について解説をおこなう。
テキスト
参考⽂献
テキスト：使⽤しない。授業内にプリント配布。
参考書：①『新・社会調査へのアプローチ?論理と⽅法』ミネルヴァ書房②『社会調査法⼊⾨』有斐閣③『フィールドワーク 書を持って街に出よう』新曜社④『質的社会調査の⽅法』有斐閣
その他
連絡先・オフィスアワー

授業の前後とする。

担当教員の実務経験
備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

1

⼟屋久

履修にあたっての諸注意(授業の進め⽅、評価の⽅法、勉強の仕⽅等)
社会調査の概略

講義【予習】シラバスをよく⾒てくること。（90分）【復習】講義内でわたしたプリントを⾒直しておくこと。講義で扱う内容をよく検討しておくこと。（90
分）

2

⼟屋久

社会調査とは何か？（その⽬的や意義等）

講義【予習】ギャラップなどの世論調査について調べてくること。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと（90分）

3

⼟屋久

社会調査の歴史、社会調査は何を課題としてきたのか

講義【予習】中学・⾼校で学習した18世紀以降の歴史を、⼤雑把で構わないので、⾒直しておくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと。（90
分）

4

⼟屋久

社会調査の種類講義【予習】ネットで構わないので、「○○調査」と名前のつくものを5つ以上調べておくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと。（90
分）

5

⼟屋久

社会調査の基本と必要とする道具

講義【予習】レイチェル・カーソンの『センス・オブ・ワンダー』という著作に⽬を通しておくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと。（90
分）

6

⼟屋久

量的調査と質的調査

講義【予習】統計について、中学・⾼校で学習した内容を復習しておくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと。（90
分）

7

⼟屋久

調査票調査の概要

講義【予習】現代社会の事象について、興味あることを3
つ以上調べてくること。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと。（90分）

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JUNTENDO PASSPORT 28⼟屋久

調査票調査とその具体的な⼿法Ⅰ

講義【予習】前回の講義で配布したレジュメに⽬を通し、調査したい内容を考えておくこと。（90分）【復習講義】講義の内容をよく復習しておくこと。
（90分）

9

⼟屋久

調査票調査とその具体的な⼿法Ⅱ

講義【予習】前回の講義で配布したレジュメに⽬を通し、調査票を作成しておくこと。（90分）【復習】講義内容をよく復習し、調査票の修正をおこなっておくこと。（90分）

10

⼟屋久

フィールドワークとは？

講義【予習】指定された⽂献に⽬を通しておくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習し、指定された課題に答えること。（90分）

講義【予習】指定された⽂献に⽬を通しておくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習し、出された課題にこたえること。（90分）

11

⼟屋久

参与観察とは？

12

⼟屋久

⽣活史とは？

講義【予習】⾃⾝のライフヒストリーを書いておくこと。
（90分）【復習】授業を聞いて、⾃⾝のライフヒストリーを点検すること。（90分）

13

⼟屋久

社会調査の⽂献を読む（『忘れられた⽇本⼈』『暴⾛族のエスノグラフ
ィー』『リハビリの夜』を予定）

講義【予習】指定された⽂献を読んでおくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと。（90
分）

14

⼟屋久

調査における倫理的な問題、レポートの書き⽅など

講義【予習】⾃⾝が書くレポートの対象となる⼈物を選んでおくこと。（90分）【復習】講義の内容をよく復習しておくこと。（90分）※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

量的調査演習

授業形態

講義

英語科⽬名

Quantitative Research Methods

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

2年

単位数

2単位

代表教員

野⽥ 愛

ナンバリング

4202

担当教員

野⽥ 愛

授業概要
全体内容

本講義では、量的調査を重点として、社会調査の⽬的・⽅法について学ぶ。量的調査、量的分析を通して、ロジカルシンキングのエッセンスを習得することを⽬的とする。EXCELをはじめとしたデータベース管理ソフトを⽤いた演習により調査データの整理等について学習する。

到達⽬標

1. 社会調査とは何かを他者に説明できる。
2. データ管理、調査票作成の基本的知識ついて他者に説明できる。
3. 量的データの基礎的集計、分析ができる。

授業の位置づけ

展開科⽬（調査研究科⽬）

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件【関連するディプロマポリシー（DP）】
DP① グローバル化が進む国際社会における⼈間とその社会的、⽂化的な営みを包括的に理解するため、⾃然と⼈間、⽣命と健康、⼈間と社会、世界と⽇本など国際教養に関わる広範な知識を習得し、それらを統合し、活⽤する能⼒
DP② ⾃分とは異なる⼈間や⽂化を理解しようと⼼を開き、多様性を尊重し、寛容さを持って相互交流を図ることのできる能⼒
DP④ グローバル市⺠として活躍するための基盤となる国際的な教養に加え、⽂化を超えて活躍できる専⾨性（グローバル社会、異⽂化コミュニケーショ
ン、グローバルヘルスサービス領域）を備え、⼈類が直⾯する問題を発⾒し、解決策を探る多⾯的かつ柔軟な思考⼒と⾏動⼒
1. 履修希望者が多すぎる場合には適切な授業運営上抽選をすることがある。
2. 本授業の内容は『質的（フィールド）調査演習』と連動する部分が多いため、履修希望者は本授業と合わせて『質的（フィールド）調査演習』を履修することを強く推奨する。
3. 本授業はエクセルとSASを授業中に使⽤する。特にエクセルについては予習・復習課題をこなす上で積極的に使⽤することが求められる。
4. 学⽣の理解度により授業内容や授業構成が変更されることがある。またコロナウィルス対応の点から⼤幅な変更を⾏う可能性がある。このことをあらか
じめ知っておくこと。
5. 授業科⽬の運営上、対⾯授業のみとして遠隔での受講は実施しない。

成績評価の⽅法
評価⽅法

授業への出席50%、授業内課題40%、期末試験10％から評価する。

評価基準

1. 社会調査について説明できるか。
2. データ管理、調査票作成の基本的知識ついて説明できるか。
3. 量的データの基礎的集計、分析ができるか。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
J-passのクラスプロファイル機能を使⽤して⾏う。その他の場合には、授業内で指⽰する。
テキスト
轟 亮 (著, 編集), 杉野 勇 (著, 編集),
社会調査法（第4版）：2ステップ

平沢 和司 (著, 編集), ⼩林 ⼤祐

で基礎から学ぶ(著), ⽥渕 六郎 (著), 歸⼭ 亜紀 (著),

法律⽂化社

978-4-589-04141-8

弘⽂堂

978-4-335-55133-8

俵 希實 (著)
社会調査の基礎ー社会調査⼠

篠原 清夫 (編集), 榎本 環 (編集), ⼤

A/B/C/D科⽬対応

⽮根 淳 (編集), 清⽔ 強志 (編集)

参考⽂献
追加資料は授業で配布する。
その他
連絡先・オフィスアワー

メールでアポイントメントをとること。

担当教員の実務経験
備考
授業計画
授業回

担当者

1:
野⽥
2022/10/3

愛

2:
野⽥ 愛
2022/10/17
伊藤 弘明（医3:
学部 衛⽣学・
2022/10/24 公衆衛⽣学講
座）

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

社会調査の⽬的・⽅法について概説

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】社会調査とは何かを調べておくこと（90分程度）【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

社会調査の企画・設計（仮説構成を含む）について概説

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。（90分程度）【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。（90分程度）【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程度）

無作為標本について（標本分布・誤差）

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程度）

サンプルサイズの計算講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程度）

サンプリング①

⿊澤 美智⼦（医4:学部 衛⽣学・サンプリング②
2022/10/31 公衆衛⽣学講座）
伊藤 弘明（医5:
学部 衛⽣学・
2022/11/7 公衆衛⽣学講座）

サンプリング③

全数調査と標本調査

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JUNTENDO PASSPORT 2

⿊澤 美智⼦
6:（医学部 衛⽣
2022/11/14 学・公衆衛⽣学講座）

調査票（質問⽂・選択肢）の作り⽅・調査の実施⽅法

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

7:
野⽥ 愛
2022/11/21

調査票作成①

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

8:
野⽥ 愛
2022/11/28

調査票作成②

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

調査票発表（各グループ）

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

調査データセットの作成（コーディング等の演習）

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】グループで作成した調査票を配布・回収しておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

調査データセットの整理（データクリーニング等の演習）

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

調査データの基礎集計・分析⽅法

講義、グループワーク、
デイスカッション【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程度）【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程度）【予習】直前の授業で指⽰する。予習課題所要時間
は90分程度をみておくこと。
【復習】授業内で指⽰する（課題所要時間は90分程
度）

9:
野⽥
2022/12/5

愛友岡 清秀（医10:
学部 衛⽣学・
2022/12/12 公衆衛⽣学講座）
友岡 清秀（医11:
学部 衛⽣学・
2022/12/19 公衆衛⽣学講座）
友岡 清秀（医12:
学部 衛⽣学・
2022/12/26 公衆衛⽣学講座）（データ分析演習）浦川 加代⼦13:（国際医療福祉
2023/1/16
⼤学）

フィールドワーク、インタビュー調査の技法

講義、グループワーク、
デイスカッション

14:
野⽥
2023/1/23

総合発表（各グループ）

講義、グループワーク、
デイスカッション

15

野⽥

愛

愛

期末試験

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

質的（フィールド）調査演習

授業形態

演習

英語科⽬名

Applied Qualitative Reasearch Methods

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

2年

単位数

2単位

代表教員

太⽥ 有⼦

ナンバリング

4203

担当教員

太⽥ 有⼦

授業概要
全体内容

本授業科⽬は、国際教養学部の調査研究科⽬として質的調査の主な⽅法を学び、実践することを⽬的としている。本授業の前半では、質的調査の主な分析⽅法を学び、後半では実習として調査を実施し、地域コミュニティの現状の分析を⾏い、授業で報告することを課題とする。質的調査の⽅法を実践する経験を持つことで、今後の各領域の専⾨教育科⽬および演習科⽬の学修につなげる。

到達⽬標

1．質的調査の主要な⽅法の特徴について理解する。
2．質的調査の⽅法を⽤いて、特定の事象を分析することができる。

授業の位置づけ

展開科⽬（調査研究科⽬）

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件【関連するディプロマポリシー（DP）】
DP① グローバル化が進む国際社会における⼈間とその社会的、⽂化的な営みを包括的に理解するため、⾃然と⼈間、⽣命と健康、⼈間と社会、世界と⽇本など国際教養に関わる広範な知識を習得し、それらを統合し、活⽤する能⼒
DP② ⾃分とは異なる⼈間や⽂化を理解しようと⼼を開き、多様性を尊重し、寛容さを持って相互交流を図ることのできる能⼒
DP④ グローバル市⺠として活躍するための基盤となる国際的な教養に加え、⽂化を超えて活躍できる専⾨性（グローバル社会、異⽂化コミュニケーショ
ン、グローバルヘルスサービス領域）を備え、⼈類が直⾯する問題を発⾒し、解決策を探る多⾯的かつ柔軟な思考⼒と⾏動⼒
1．授業計画・実習の実施形態については、感染症ならびに履修学⽣の状況に応じて変更の可能性があります。
2．本授業は、後半で実習として調査を⾏うため授業定員を設けます。履修登録学⽣数が授業定員を超えた場合には抽選を⾏います。
3．学⽣の皆さんには、課題について主体的に取り組み、クラスメートと協⼒して⼀緒に学ぶ姿勢を持つことを期待します。

成績評価の⽅法
出席 30

評価⽅法

%

グループ研究30%

最終レポート40%

質的調査の⽅法について理解し、実際に質的調査の⽅法を⽤いて分析を⾏うことができる。

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
授業ならびにJ-Passport を通じて⾏う。
テキスト
参考⽂献
【参考書】⾕富夫・芦⽥徹郎 編．2009．「よくわかる質的調査（技法編）」ミネルヴァ書房．
課題⽂献については、授業で指⽰する。
その他
連絡先・オフィスアワー

オフィスアワー （後期）

⽊ 16:30〜17:00

担当教員の実務経験
備考
授業計画
授業回

担当者

1

太⽥ 有⼦

2

太⽥ 有⼦

3

太⽥ 有⼦

4

太⽥ 有⼦

5

6

太⽥ 有⼦

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間【予習】シラバスを参照し、授業⽬的について理解する。
【復習】質的調査の特徴・⽬的の概要について理解する。

質的調査とは質的調査の発展【予習】社会調査の実例について調べる。（90分）【復習】質的調査の特徴、量的調査との相違点についてまとめる。（90分）

学術的背景【予習】課題⽂献を参照し、社会調査の基本的姿勢・
倫理をまとめる。（90分）【復習】質的調査の実施において特に重要な事項をまとめる。（90分）

質的調査における調査倫理

フィールドワーク 1

⽬的・⽅法

フィールドワーク 2介〉

実施準備・フィールドノート【予習】⽂献を参照し、フィールドワークの⽬的を理解する。（90分）【復習】授業資料・⽂献を参照し、フィールドワークの特徴をまとめる。（90分）〈研究例の紹

太⽥ 有⼦

インタビュー

1 ⽬的・種類・⽅法

7

太⽥ 有⼦

インタビュー 2 設計（対象・質問項⽬の検討）・データ分析・コーデ
ィング

8

太⽥ 有⼦

参与観察

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml【予習】課題⽂献（研究例）を参照し、調査を通じて明らかになったことをまとめる。（90分）【復習】授業資料を参照し、フィールド調査の準備のプロセスをまとめる。（90分）【予習】⽂献を参照し、インタビュー調査の⽬的を理解する。（90分）【復習】授業資料・⽂献を参照し、インタビュー調査の特徴・⽅法をまとめる。（90分）【予習】課題⽂献（研究例）において調査を通じて明らかになったことをまとめる。（90分）【復習】授業資料を参照し、インタビュー調査の設計上、必要な項⽬をまとめる。（90分）【予習】⽂献を参照し、参与観察の⽬的を理解する。
（90分）【復習】授業資料・⽂献を参照し、参与観察の特徴・

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JUNTENDO PASSPORT 2
⽅法をまとめる。調査対象事例（候補）を検討する。
（90分）

9

太⽥ 有⼦

10

太⽥ 有⼦

11

太⽥ 有⼦

12

太⽥ 有⼦

13

太⽥ 有⼦

14

太⽥ 有⼦

15

太⽥ 有⼦

【実習】 調査計画の検討・ガイドライン（調査倫理）確認【実習】 フィールドワーク準備 調査対象の選定、インタビュー準備 対
象・質問項⽬の検討【実習】 フィールドワーク 学⽣報告

《課題》 フィールドワーク・インタビュー調査の実
施【予習】調査計画、調査対象事例・質問項⽬を検討する。（90分）【復習】インタビュー調査を⾏う。（90分）【予習】インタビュー調査のデータを分析する。（90分）【復習】データ分析の結果をまとめる。（90分）【実習】 データの分析【実習】 フィールドワーク 学⽣報告

【予習】質的調査を⽤いた調査計画（案）を作成する。（90分）【復習】質的調査の実施において特に重要な事項をまとめる。（90分）【予習】調査結果の報告準備を⾏う。（90分）【復習】フィードバックを参考に課題についてまとめる。（90分）1

2【実習】 検討課題（今後の調査に向けた検討）

まとめ【予習】調査結果の報告準備を⾏う。（90分）【復習】授業におけるフィードバック、ディスカッシ
ョンを参考に課題についてまとめる。（90分）【予習】今後の再調査を⾏うことを想定した場合の改善・補⾜事項を挙げる。（90分）【復習】再調査に向けた提案をまとめる。（90分）【予習】グループ調査のレポート作成準備を⾏う。
（90分）【復習】レポートを作成する。（90分）※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

疫学・統計

授業形態

演習

英語科⽬名

Epidemiological Statistics

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

3年

単位数

2単位

代表教員

⽩⼭ 芳久

ナンバリング

4505

担当教員

⽩⼭ 芳久

授業概要
疫学(Epidemiology)とは、公衆衛⽣の基礎となる科学であり、集団を対象とした疾病の発⽣・予防などを研究する学問である。
この講義では、疫学について初習者向け講義を⾏う。
とりわけ、以下の者に履修をすすめる。
ー社会調査⼠資格を取得しようとしている者
ー医学研究科⼤学院進学希望者
ーヘルス領域の卒業論⽂研究等において量的調査を実施したいと計画している者
ー健康総合⼤学の⼀員として、疫学についての理解がコロナ後のニューノーマルを⽣き抜く上で必須であると感じている者
ー１年次必修科⽬「わかりやすい統計」講義で統計を学ぶ楽しさを知った者
ー統計・リテラシーゼミナール３・４年⽣

全体内容

講義だけでなく、group work や peer instruction などを取り⼊れたアクティブ・ラーニングを実践した授業を⾏う。
到達⽬標

保健健医療職の国家試験出題（疫学・統計関連）の内容と同様のものに、合格ラインで正答することができるようになる。
記述統計・量的分析のチャレンジ演習課題を、peer instruction があれば完了することができるようになる。
統計的データをまとめたり分析したりするために必要な、推測統計学の基礎的な知識について演習形式で学ぶ。

授業の位置づけ

展開科⽬（グローバルヘルスサービス領域科⽬(GHS)）

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連【関連するディプロマポリシー（DP）】
DP① グローバル化が進む国際社会における⼈間とその社会的、⽂化的な営みを包括的に理解するため、⾃然と⼈間、⽣命と健康、⼈間と社会、世界と⽇本など国際教養に関わる広範な知識を習得し、それらを統合し、活⽤する能⼒
DP③ ⺟語そして外国語でのコミュニケーション能⼒を駆使し、多様な⼈々と繋がり、⾃らの考えを論理的に説明し、相互の関係を築く能⼒
DP④ グローバル市⺠として活躍するための基盤となる国際的な教養に加え、⽂化を超えて活躍できる専⾨性（グローバル社会、異⽂化コミュニケーショ
ン、グローバルヘルスサービス領域）を備え、⼈類が直⾯する問題を発⾒し、解決策を探る多⾯的かつ柔軟な思考⼒と⾏動⼒
この授業は運営上、40名程度までを履修上限とする。
前期の後半に8週間(半期)の演習を含む講義科⽬である。
1⽇で3・4限⽬と２コマ連続開講されるため、開講⽇をよく確認して、授業⽇の⽇程をあらかじめスケジュールを確保するなど、出席ができない⽇が極⼒無いようにつとめること。

履修上の注意、履修要件

授業内試験ー保健医療職の国家試験出題（公衆衛⽣学ー疫学・統計分野）の過去問と同形式のものを実施する。
Excel演習課題の提出が確認されない場合は、定期試験への参加を認めないことがある。
Microsoft Oﬃce Excel がインストールされたパソコン端末(Windows/Macかは問わない）を各⾃⽤意する必要がある。
iPadなどタブレットのみでは、演習課題に取り組むのが難しいかもしれない。Excelソフトや端末が⽤意できない場合は、キャンパス内の施設等で利⽤可能な端末を適宜使⽤すること(初回ガイダンスにて詳しく説明する予定）。
ZoomによるLIVE授業の他に、Google Classroomでの録画よる講義動画の視聴、GoogleFormによる課題提出、Google Slideでグループ発表のスライドを協同作成するといった、IT教育ツールを使いこなして講義に参加する演習講義となる。

成績評価の⽅法
評価⽅法

国家試験形式の授業内試験の成績(60%)、演習課題の提出(30%)、その他グループワークの参加・パフォーマンス(10%)等から学修成果を包括的に評価す
る。

評価基準

保健健医療職の国家試験出題（疫学・統計関連）の内容と同様のものに、合格ライン(60%)で正答することができる。
記述統計・推測統計のチャレンジ演習課題を、peer instruction があれば完了することができる。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法演習の中で直接指導していく。

定期試験後に、試験問題の解答・解説、リフレクション等まとめの授業を⾏う。

テキスト
参考⽂献
適宜、授業内で必要な資料をGoogle Classroom等を通じて共有する。
Excelを⽤いた保健統計、医療統計、アンケート調査の集計・分析法など操作⼿順を詳しく説明した解説書籍が多数出版されているので、図書館に所蔵されているものを⼿にとって、⾃分のレベルや好みにあったものを選ぶと良い。
参考書：
中村好⼀著

基礎から学ぶ楽しい疫学 第４版

医学書院 2020年

その他
連絡先・オフィスアワー

⾯談予約の申し出により、随時相談。
Google Classroom内で、教員へのメッセージやメール機能を⽤いての連絡が便利。

担当教員の実務経験

JICA専⾨家(保健分野)や、特別職国家公務員(国会の政策⽴案及び⽴法活動の補佐)等として実務経験を5年以上有する。

備考
授業計画
授業回

担当者

①
前期の
後半
⽩⼭芳久
1週⽬3
限

授業内容
初回ガイダンス(1)専⽤Google Classroom への登録等(2)履修上の注意(3)授業の概要・進め⽅（講義形式の部分と、演習形式の部分）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間【予習】 シラバス熟読 （90分）【復習】：この科⽬を履修し、疫学・統計について学ぶことが、⼤学での学びや将来のキャリアとどのように関連するか⾃分なりに考えておく （90分）

1/3

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②
前期の
後半
⽩⼭芳久
1週⽬4
限

③
前期の
後半
⽩⼭芳久
2週⽬3
限

JUNTENDO PASSPORT 2

公衆衛⽣の定義と⽬標、公衆衛⽣と健康、公衆衛⽣と予防医学
公衆衛⽣活動(PDCAサイクル)【予習】 授業内容キーワードについて、⾃分なりに調べてみる（90分）【復習】 国家試験問題の出題例（過去問）への解答（90分）○保健統計ー健康、疾病、⾏動に関わる統計資料
国勢調査、⼈⼝静態統計、⼈⼝動態統計
平均余命、平均寿命
死因統計、患者調査、国⺠⽣活基礎調査○疫学ー健康状態・疾病の測定および評価
疫学の定義と対象【予習】 授業内容キーワードについて、⾃分なりに調べてみる（90分）【復習】 国家試験問題の出題例（過去問）への解答（90分）

疾病の頻度：死亡率、致命率、罹患率、有病率
リスク評価：相対危険(RR)、オッズ⽐(Odds ratio)
計算問題
④
前期の
後半
⽩⼭芳久
2週⽬4
限

疫学の⽅法論：観察的疫学研究と介⼊研究
横断研究、コホート研究、症例対照研究、介⼊研究、ランダム化⽐較試
験(RCT)
バイアス・交絡の制御と機序・因果関係【予習】 授業内容キーワードについて、⾃分なりに調べてみる（90分）【復習】 国家試験問題の出題例（過去問）への解答
（90分）

計算問題

⑤
前期の
後半
⽩⼭芳久
3週⽬3
限

EBM (Evidence Based Medicine)と政策系統的レビュー、メタアナリシス
ハイリスクアプローチ、ポピュレーションアプローチ
疫学研究に必要な倫理的配慮：インフォームド・コンセント、倫理指針、利益相反(COI)【予習】 授業内容キーワードについて、⾃分なりに調べてみる（90分）【復習】 国家試験問題の出題例（過去問）への解答（90分）○健康格差、健康の社会的決定要因（SDH)
⑥
前期の
後半
⽩⼭芳久
3週⽬4
限

○スクリーニング
感染症の疫学調査を例に【予習】 授業内容キーワードについて、⾃分なりに調べてみる（90分）【復習】 国家試験問題の出題例（過去問）への解答
（90分）

⑦
前期の
後半
⽩⼭芳久
4週⽬3
限

○疫学研究と情報検索ー実践
医中誌、PubMedなど⽂献検索データベース【予習】 授業内容キーワードについて、⾃分なりに調べてみる（90分）【復習】 国家試験問題の出題例（過去問）への解答
（90分）

⑧
前期の
後半
⽩⼭芳久
4週⽬4
限

疫学研究の種類を⾒極めるーグループワークで疫学研究を実際に⾒つけて、どの種類の疫学研究なのかを⾒極め、ここの研究の強みや弱みを論⽂から読み解く。

【予習】 授業内容キーワードについて、⾃分なりに調べてみる（90分）【復習】 国家試験問題の出題例（過去問）への解答
（90分）

⑨
前期の
後半
⽩⼭芳久
5週⽬3
限

Excelでできるデータの要約・分析ー演習形式（１）
データの⼊⼒・訂正、注意点【予習】 Microsoft Excelの基本的な操作に親しんでおく（90分）【復習】 授業内で習った操作を、教員のインストラ
クション無しで⾃分でも操作できるよう練習する（90
分）

⑩
前期の
後半
⽩⼭芳久
5週⽬4
限

Excelでできるデータの要約・分析ー演習形式（２）関数を使った計算、記述統計【予習】 Microsoft Excelの基本的な操作に親しんでおく（90分）【復習】 授業内で習った操作を、教員のインストラ
クション無しで⾃分でも操作できるよう練習する（90
分）

⑪
前期の
後半
⽩⼭芳久
6週⽬3
限

Excelでできるデータの要約・分析ー演習形式（３）
データのグラフ化（⾒える化）、⽬的にあったグラフを作成する【予習】 Microsoft Excelの基本的な操作に親しんでおく（90分）【復習】 授業内で習った操作を、教員のインストラ
クション無しで⾃分でも操作できるよう練習する（90
分）

⑫
前期の
後半
⽩⼭芳久
6週⽬4
限

Excelでできるデータの要約・分析ー演習形式（４）相関、回帰分析（将来予測）【予習】 Microsoft Excelの基本的な操作に親しんでおく（90分）【復習】 授業内で習った操作を、教員のインストラ
クション無しで⾃分でも操作できるよう練習する（90
分）

⑬
前期の
後半
⽩⼭芳久
7週⽬3
限

Excel演習 ー 検定・推定理論とその応⽤(平均や⽐率の差の検定）（1）【予習】 Microsoft Excelの基本的な操作に親しんでおく（90分）【復習】 授業内で習った操作を、教員のインストラ
クション無しで⾃分でも操作できるよう練習する（90
分）

⑭
前期の
後半
⽩⼭芳久
7週⽬4
限

Excel演習 ー 検定・推定理論とその応⽤(平均や⽐率の差の検定)（2）【予習】 Microsoft Excelの基本的な操作に親しんでおく（90分）【復習】 授業内で習った操作を、教員のインストラ
クション無しで⾃分でも操作できるよう練習する（90
分）

⑮
⽩⼭芳久
前期の

授業内試験ー保健健医療職の国家試験出題（疫学・統計関連）の内容と同様のものを予定

予習：定期試験のための勉強（90分）
復習：講義15回を通して⾝につけた学習内容の復習、

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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後半
8週⽬3
限
授業内
試験
(⽇時は
後⽇相
談の上
で確定
する）

JUNTENDO PASSPORT 2
教員や友⼈のインストラクション無しで⾃分1⼈でもExcelの操作ができるよう引き続き練習する（90分）
まとめ 試験問題の解答・解説、リフレクション※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報科学

授業形態

演習

英語科⽬名

Information Science

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

岡⽥ 佐知⼦ナンバリング

BAP1104/BAR1106

担当教員

岡⽥ 佐知⼦

授業概要

全体内容

情報技術の⾼度化やインターネットの普及に伴い、社会の情報化が急速に進⾏している。我々の⽇常においても、どこにいてもスマートフォンが⼿放せな
いくらい、情報の活⽤により便利で効率的な⽣活を送ることができている。しかし情報に余りに頼りすぎると、システムが動かなかった時などに混乱が起き、社会に⼤きな影響を与える可能性がある。また個⼈情報の漏洩などのリスクがあることにも気を付けなくてはならない。情報化社会の中で上⼿く⽣きていくためには、情報のもたらす恩恵とリスクを⼗分に理解したうえで情報の活⽤⽅法を考える必要がある。本講義では、①情報化社会を⽀える基盤としてのコンピュータの仕組みやネットワーク、データベース等の基本知識の修得、②Word、Excel等を⽤いたコンピュータの操作スキルの修得、③少⼈数のグ
ループによる、情報検索とプレゼンテーションの演習を通じて、情報化社会を⽣きていくうえでの基本技術を修得することを⽬標とする。

到達⽬標

1. 情報科学に関する基本知識の習得
2. 基本的なコンピュータの操作スキルの修得

授業の位置づけ

本講義は基礎分野の⾃然科学の1科⽬として位置づけられているが、本講義で学ぶ情報・データリテラシーは今後分野を問わず学習・研究を遂⾏する上で重要なスキルである。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

共通DP2-C1・3-C1
授業で扱った内容は復習し、理解したうえで次の授業に臨むこと。

成績評価の⽅法
授業への参加度(10%)、講義中の課題(20%)、定期試験(70%)

評価⽅法

講義：情報科学に関する基本知識を習得できたか
演習：演習で扱った内容を理解し、⾃分で使えるようになったか

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
授業内やJuntendo Passportを使⽤して返却。
テキスト
参考⽂献
講義内に適宜紹介する。
その他
連絡先・オフィスアワー

講義時間前後、また、 sa-okada@juntendo.ac.jpへの事前メール連絡で随時対応

担当教員の実務経験

医療情報システムの開発 5年
診療データの解析
15年

備考
授業計画
授業回

1

2

担当者

岡⽥

岡⽥

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

佐知⼦

初回ガイダンス・情報科学概論
・講義の進め⽅について説明する
・情報科学について考える・データ・情報・知識と現代社会について考える・AIについて考える・情報技術の変遷を解説する
・演習室のPCにログインし、メール送信等の演習を⾏う

佐知⼦

情報科学の基礎知識
・ディジタル、論理回路など情報科学の基礎技術を解説する
・コンピュータの構成要素について解説する
・演習室のPCのソフトウエア、ハードウエアを確認する

講義【予習】（90分）
⾃分の⾝の回りの通信技術を使ったものについて、例をあげてみる【復習】（90分）
HTML、URL、POP、SMTPについて説明できるよう
にする

講義
演習

【予習】（90分）
⾼校までに学んだ情報の授業内容について思い出してみる【復習】（90分）
⾝の回りにある情報科学の活⽤事例に関してまとめる

講義演習【予習】（90分）
コンピュータの内部、外部にあるものについて例をあげてみる【復習】（90分）
⾃分が所有している情報機器のハードウエアを確認す
る

3

佐藤

真理

情報通信ネットワーク(1)・基本的な通信技術について解説する
・ネットワークの種類について解説する
・インターネット,Web, メールの仕組みについて解説する

4

佐藤

真理

情報通信ネットワーク(2)・セキュリティの考え⽅とその技術について解説する
・情報通信ネットワークに関する演習を⾏う

講義
演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
⾃分の⾝の回りの通信技術について調べる

講義
演習【予習】（90分）
⾝の回りにあるデータの構造について考える【復習】（90分）
代表的なデータモデルの特徴についてまとめる

講義演習【予習】（90分）
アルゴリズムとは何かを調べる【復習】（90分）
講義で取り上げた⼿法を使ってみる

5

岡⽥

佐知⼦

データベース・データモデルについて概説する
・リレーショナルデータベースについて解説する
・⾝近な例を取り上げ、データモデルの作成、データの収集の演習を⾏
う

6

岡⽥

佐知⼦

アルゴリズム・アルゴリズムについて解説する
・最⼤最⼩、平均を求めるアルゴリズムの作成演習を⾏う
・システム開発技術について解説する

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/3

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7

岡⽥

佐知⼦

JUNTENDO PASSPORT 2
データの後利⽤
・⼀次データと⼆次データ、構造化データと⾮構造化データ等について解説する
・データの後利⽤に必要な技術について解説する
・現代社会のデータ活⽤事例について解説する
・AIを利⽤したデータ活⽤について解説する
・データの後利⽤に関わる課題について解説する
・セキュリティに関する法律、情報リテラシーに関して解説する

講義【予習】（90分）
データと情報の違いについて調べる【復習】（90分）
データの活⽤⽅法と課題を考える

講義【予習】（90分）
⾃分が医療機関にかかった時の流れを思い出す【復習】（90分）
医療情報システムと⼀般の情報システムとの共通点と相違点をまとめる

杉村 雅⽂

医療情報システム
・病院の業務の流れを解説する
・電⼦カルテを中⼼とする病院情報システムについて解説し、そのメリットについて考察する
・医療情報がどのように使われているのかを考察する

9

夏井 淳⼀

イスラエルに学ぶITイノベーション
なぜイスラエルでは多くのITイノベーションが⽣まれるのか？スタート
アップ⼤国イスラエルでの実例を取り上げ、ITイノベーションにつながるヒントを考察する

講義【予習】（90分）
インターネットでイスラエルのことを調べて情報収集する【復習】（90分）
イスラエルのデジタルヘルススタートアップ1社を選
び深掘りする

10

岡⽥

佐知⼦

ワープロソフト演習
・ワープロソフトの基本的な使い⽅を実習する
・レポート作成演習を⾏う
・論⽂検索の演習を⾏う

演習【予習】（90分）
⾝近なプリントを観察する【復習】（90分）
ワープロソフトでの⽂書作成の⼿順を確認する

佐知⼦

表計算ソフト演習(1)・表計算ソフトの基本的な使い⽅を実習する
・インターネット上のデータソースからデータを取得し、グラフ作成を⾏う

演習【予習】（90分）
教科書や新聞に載っている図表を観察する【復習】（90分）
表計算ソフトの基本操作を確認する

佐知⼦

表計算ソフト演習(2)・ピボットテーブルを⽤いた集計を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
ピボットテーブルを使い、集計してみる

佐知⼦

表計算ソフト演習(3)・表計算ソフトでの基本的な関数の使い⽅を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
授業で取り上げた関数を使い、集計してみる

佐知⼦

表計算ソフト演習(4)・表計算ソフトで関数を⽤いた基本的なデータ解析を実習する
・統計ソフトの基本的な使い⽅を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
授業で取り上げた関数を⾃分で使ってみる

佐知⼦

表計算ソフト演習(5)・これまでに学んだ⼿法を⽤いて、データ解析の演習を⾏う
・マクロの使い⽅を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
⾃分で考えた処理について、関数で実装してみる

8

11

12

13

14

15

岡⽥

岡⽥

岡⽥

岡⽥

岡⽥

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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データサイエンス基礎オンデマンドビデオ内容一覧2022●保健医療学部理学療法学科「情報科学」
タイトル

授業内容(授業方法を含む)[主に講義]
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット

1 社会の変化・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・人間の知的活動とAI

2 社会におけるデータの活用

リテラシーレベル内容詳細

OnDemand

リテラシー

Video

レベル

1-1

第1回

導入

1-2

第2回

導入

第3回

導入

項目

単元

項目①

項目②

・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データ量の増加，計算機の処理性能の向上，AIの非連続的進化
・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方，人間の知的活動を起点としたものの見方[主に講義]

・調査データ，実験データ，人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータなど

・1次データと2次データ

・1次データ，2次データ，データのメタ化

・オープンデータ・構造化データ，非構造化データ（文章，画像/動画，音声/音楽など）

・構造化データと非構造化データ

・データ作成（ビッグデータとアノテーション）

・データの作成と収集・データのオープン化（オープンデータ）[主に講義]
・データ・AIの活用領域の進展
3

データ・AIの活用領域と・製造，物流，販売，マーケティング，

その技術①

サービス等での活用
・仮説検証，知識発見，原因究明，判断支・データ・AI活用領域の広がり(生産，消費，文化活動など)
・研究開発，調達，製造，物流，販売，マーケティング，サービスなど
・仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替，新規生成など

項目

1-3

②③

1-4(1/2)

項目③

1-4(2/2)

第4回

導入

項目③

1-5

第5回

導入

項目①

1-6

第6回

導入

項目④

3-1

第7回

心得

項目④

3-2

第8回

心得

項目⑤

2-1(1/2)

第9回

基礎

項目⑤

2-1(2/2)

第10回

基礎

項目⑤

2-2(1/2)

第11回

基礎

項目⑤

2-2(2/2)

第12回

基礎

項目⑤

2-3(1/2)

第13回

基礎

2-3(2/2)

第14回

基礎

援等
[主に講義]
・データ解析(分類，予測)
4

データ・AIの活用領域と・シミュレーション

その技術②

・データの可視化
・AIでできること・認識技術，自動化[主に講義]
・データサイエンスのサイクル

5 データ・AIの利活用の現場

・探索的データ解析
・流通，製造，金融，インフラ，ヘルスケ
ア等への利活用[主に講義]

6 データ・AI活用の最近の状況

・AIを活用した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活用例

・データ解析:予測，グルーピング，パターン発見，最適化，シミュレーション・
データ同化など
・データ可視化:複合グラフ，2軸グラフ，多次元の可視化，関係性の可視化，地図上の可視化，挙動・軌跡の可視化，リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理，画像/動画処理，音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，AIとビッグデータ
・認識技術，ルールベース，自動化技術
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化，データの取得・管理・加工，探索的データ解析，データ解析と推論，結果の共有・伝達，課題解決に向けた提案）
・流通，製造，金融，サービス，インフラ，公共，ヘルスケア等におけるデータ・AI
利活用事例紹介・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー，商品のレコメン
デーションなど)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル，敵対的生成ネットワーク，強化学習，転移学習など）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護，EU一般データ保護規則(GDPR)，忘れられる権利，オプトアウト

7

データ・AIを活用する上での留意事項[主に講義]

・データ倫理:データのねつ造，改ざん，盗用，プライバシー保護・個人情報保護法とGDPRなどの国際動向 ・AI社会原則（公平性，説明責任，透明性，人間中心の判断）・データに関する情報モラル

・データバイアス，アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データ・AI活用における負の事例紹介

8 データを守るための留意事項[主に講義]

・情報セキュリティ:機密性，完全性，可用性

・データ駆動型社会のリスクとその対策

・匿名加工情報，暗号化，パスワード，悪意ある情報搾取

・情報漏洩と情報セキュリティ

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介[演習]

・データの種類（量的変数，質的変数）

・質的データと量的データ(尺度)9 データの読み方①・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，欠損値，外れ値

・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値，中央値，最頻値）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）
・データのばらつき（分散，標準偏差，偏差値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ[演習](プログラミング)
・基本統計量10 データの読み方②

・因果と相関・分割表，散布図相関行列
・データの正しい理解[演習](プログラミング)

11 データで説明①

・データの可視化
・不適切なグラフとは[演習](プログラミング)

12 データで説明②

・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン

・相関と因果（相関係数，擬似相関，交絡）・母集団と標本抽出（国勢調査，アンケート調査，全数調査，単純無作為抽出，層別
抽出，多段抽出）・クロス集計表，分割表，相関係数行列，散布図行列
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

・データ表現（棒グラフ，折線グラフ，散布図，ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較，処理の前後での比較，A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク，不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）[演習](プログラミング)
・データクリーニング
13 データの分析①

・Webスクレイピング

・データの集計（和，平均）・ロングフォーマットとワイドフォーマッ ・データの並び替え，ランキング
ト・データ解析ツール（スプレッドシート）[演習](プログラミング)

14 データの分析②

・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差・表形式のデータ（csv）

項目⑤
オプション

[講義と演習]15 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと身近な生活

第15回

2023/02/15 10:26

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計学

授業形態

講義

英語科⽬名

Statistics

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

2単位

代表教員

野尻 宗⼦

ナンバリング

BAP1105/BAR1107

担当教員

野尻 宗⼦

授業概要

全体内容

医療現場では、患者の状態、ケアの程度、医療従事者に関連する様々なデータが存在、あるいは⽣成されている．医学データを集計し有効に活⽤するためには、統計の基礎を理解し、データを取り扱う能⼒を⾝に付ける必要がある．本講義では、⾝近なデータの具体例を挙げながら、必須となる統計の基礎知
識を学習し、保健・医療に統計がどのように役⽴つのかを理解する．またデータが持つ特徴やデータ間の関連性を説明するために、数値を⽤いたデータの要約の⽅法や検定・推定などの知識を修得し、代表的な統計⼿法について実例・演習を中⼼に学習する．特に、後半ではデータサイエンスの実践として、
ExcelやPythonでの演習を⾏い、統計の基礎である記述統計、相関、回帰や機械学習（教師あり、教師なし）の実習も⾏い、コンピュータがデータを読み込
むことで⾃動的にルールやパターンを⾒出し、その結果を活かして分類や予測を⾏う仕組みを体験していく。

到達⽬標

到達⽬標
１．データの種類の理解，適切なグラフ表⽰ができる．
２．平均，標準偏差などの統計量の理解．相関と回帰の理解する．
３．確率と確率分布の理解．正規分布などを理解する．
４．⺟集団と標本の理解する．
５．臨床研究デザインの理解と解析結果の解釈および簡単な臨床データを使った解析ができる．
６．Excel、Pythonを通し、記述統計・機械学習の分析が出来るようになる．
７．１−６を踏まえ、情報リテラシー、数量的リテラシー、論理的思考⼒、問題解決⼒を⾝に着け、必要なデータを収集・分析し、その傾向を踏まえて課題を解決できるようになる．

授業の位置づけ

情報通信技術の進化に伴って⽣活環境が急速に変化しているが、統計・データサイエンスは、特に医療現場では必要な技能である。その考え⽅や基本的な⼿法を⾝に付けておけば、⽇常の様々な場⾯でも役に⽴つはずである。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な⾓度から眺め、⾃分で深く考える姿勢を養えるようになることが重要である。数学はその抽象性ゆえ、前提条件を満たせば結果を様々な事柄に適⽤できるが（数学の実⽤性）、統計学は数学の実⽤性への理解を促進する。さらに、情報学の内容や総合的な探究の時間の取組などとも関連付け、様々な場⾯で活⽤できる統計活⽤⼒を⾝に着けることができる。統計的な内容の学習を通し、数学への興味や関⼼を⾼めるようにしていく.

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

共通DP2-C1、理学DP4-C1、放射DP4-C1
・統計の考え⽅に慣れることを⼀番の⽬的とし，授業に積極的に取り組む姿勢を重視する．
・四則演算とルートの計算が可能な電卓を毎回持参すること．
・⾼校数学IIbを履修していなかった者は、数学の勉強会や⾃習をしておくことが望ましい．
・授業の進み具合に応じて内容の順序等が⼊れ替わることがある。

成績評価の⽅法
授業態度・取り組む姿勢20%、課題レポート20%、筆記試験60%にて評価する。なお、授業態度が授業進⾏上において悪いと判断した場合には、減点の対象
とする．

評価⽅法

授業態度・取り組む姿勢20%、課題レポート20%、演習問題（実習）20％、筆記試験40%にて評価する。なお、授業態度が授業進⾏上において悪いと判断した場合には、減点の対象とする．

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
１．レポート課題 宇宙怪⼈しまりす医療統計を学ぶ (岩波科学ライブラリー (114)) (⽇本語) 単⾏本 ‒ 2005/12/6 佐藤 俊哉 (著)
授業中に課したレポートの評価のポイントを説明する.
２．演習問題（実習）は、後半に⾏う実習で与えられた課題とサンプルデータセットを使い、プログラムとそのアウトプット、解釈を提出する。正解は、授業あるいはJ-PASSに載せる.
３．授業中の演習問題は、授業中に考え⽅の解説と必要に応じてJ-PASSに解答を載せる.
テキスト
参考⽂献
テキスト：授業時の配布資料．
参考書：
統計学⼊⾨. 東京⼤学教養学部統計学教室 編 (1991)
⽵村彰通. データサイエンス⼊⾨ 第2版 （データサイエンス⼤系）. 学術図書出版社 (2021).
その他
連絡先・オフィスアワー

授業の前後．

担当教員の実務経験

医学部 M3「疫学」(2015年度〜現在)
順天堂⼤学 ⾰新的医療技術開発研究センター

備考

講義では簡単な数学を使うが、発展的な数理的な考え⽅も紹介していく．統計の考え⽅に慣れることを⼀番の⽬的とし，授業に積極的に取り組む姿勢を重視する。四則演算とルートの計算が可能な電卓（電⼦辞書でもよい）を毎回持参すること．また、ExcelやPythonを⽤いた演習も⾏う．

⽣物統計家（2014年度〜現在）

授業計画
授業回

1

2

担当者

野尻

野尻

授業内容

授業⽅法 ※

・医療統計の重要性を理解する。
・分布の代表値 箱ひげ図・外れ値・ヒストグラム・散布図,分布の中⼼の指標として，平均値，中央値，最頻値，割合，率を理解する．ばらつきの指標として，範囲(レンジ)，四分位範囲，分散，標準偏差といった 講義および演習問題
基本統計量を求めて，データの分布の特徴を捉える⽅法を理解する．

2つ以上の量的変数について散布図を作成し，変数間の関係を視覚的に捉えて，相関係数や回帰分析でデータを要約できることを理解した上で，変数間の関係を評価できる．

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義および演習問題

予習・復習・レポート課題等と学習時間【予習】（90分）
⾝近な臨床研究の事例を調べる．
【復習】（90分）
授業の復習．

【予習】（90分）
相関、回帰について調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

1/3

2023/02/15 10:26

3

4

5

6

7

8

9

野尻

野尻

野尻

JUNTENDO PASSPORT 2
分割表
2つ以上の質的変数について分割表を作成し，度数や割合の⽐較やオッズ⽐をもとに，変数間の関係を捉えることができる．
確率
様々な事象の起こりやすさを数値で表す確率について，その概念と求め⽅や統計学における意味を理解する．
確率・確率分布
確率変数や確率分布の概念を学び，確率変数の期待値や分散の意味を理解する．正規分布の基本的な確率分布とその統計学的性質を理解する．
同時確率分布・周辺確率分布の違いを理解する．誤差・中⼼極限定理を
理解する．

野尻

⺟集団と標本
⺟平均や⺟⽐率の推定
⺟集団の特性を知るために，⺟集団と標本を区別し，標本に基づく統計量（標本平均や標本割合）をもとに，⺟数（パラメータ）で表現される
⺟集団の特徴を推測するという考え⽅を理解する．

野尻

検定
⺟集団分布の⺟数に関して帰無仮説と対⽴仮説を⽴てて，標本に基づいて帰無仮説を棄却するか否かを判断するための⽅法を理解する．平均値の差の検定・独⽴性の検定の理解をする．

野尻

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Excelを使った演習（データの可視化・記述統計）
Excelを使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算演習を⾏う。

講義および演習問題【予習】（90分）
分割表とは何か，どう使うか調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義と演習【予習】（90分）
確率について，その概念と求め⽅を調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義および演習問題【復習】（90分）
期待値、分散の定義を調べてくる．
⼆項分布、正規分布、ポアソン分布を調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義および演習問題【復習】（90分）
中⼼極限定理を調べておく．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義および演習問題【予習】（90分）
⺟集団と標本の違いについて調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義、演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Excelを使った演習（相関と回帰）
Excelデータによる散布図、近似曲線、基本統計量の復習、相関係数、回 講義と演習
帰分析を⾏う.

【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習
Pythonを使った基本的なプログラミングを実習する.
四則演算、代⼊、ソート、抽出、集計、可視化などを学ぶ.

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

10

野尻

11

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師あり学習）
線形回帰、分類（ロジスティックモデル）などを学ぶ。

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師あり学習）
決定⽊は機械学習の⼿法のひとつで、デシジョンツリー（decisiontree）とも呼ばれている. 樹形図、ツリー構造型の図を作り出し、分類を⾏なうためのルールを作成する分析⼿法 決定⽊・ランダムフォレス
トを学ぶ.

講義と演習

【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師あり学習）
教師あり学習とは、既知となった過去の⼊⼒データと出⼒データを機械学習アルゴリズムにあらかじめ与えることで、それらを「正解データ」
として計算する機械学習であり、その中でニューラルネットワーク、ナイーブベイズ法、K近傍法などを学ぶ.

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
配布資料を復習する．

12

13

14

野尻

15

横⼭美帆
⿑藤アンネ優⼦
野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師なし機械学習）
教師なし機械学習では過去のデータを何かしらの観点に基づいて似ているデータ同⼠を分類する. 教師がない(正解ラベルがない)状態での分類となり、教師なし学習ではこのグルーピングそのものが学習となり、主 講義と演習なタスクとなる.教師なし学習の具体的な⼿法として、主成分分析やクラスター分析などを学習する.

臨床医の先⽣に、臨床研究での統計の重要性についてご講義をしてもらう.

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

【予習】（90分）【復習】（90分）
配布資料を復習する．

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2023/02/15 10:06

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報科学

授業形態

演習

英語科⽬名

Information Science

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

岡⽥ 佐知⼦ナンバリング

BAP1104/BAR1106

担当教員

岡⽥ 佐知⼦

授業概要

全体内容

情報技術の⾼度化やインターネットの普及に伴い、社会の情報化が急速に進⾏している。我々の⽇常においても、どこにいてもスマートフォンが⼿放せな
いくらい、情報の活⽤により便利で効率的な⽣活を送ることができている。しかし情報に余りに頼りすぎると、システムが動かなかった時などに混乱が起き、社会に⼤きな影響を与える可能性がある。また個⼈情報の漏洩などのリスクがあることにも気を付けなくてはならない。情報化社会の中で上⼿く⽣きていくためには、情報のもたらす恩恵とリスクを⼗分に理解したうえで情報の活⽤⽅法を考える必要がある。本講義では、①情報化社会を⽀える基盤としてのコンピュータの仕組みやネットワーク、データベース等の基本知識の修得、②Word、Excel等を⽤いたコンピュータの操作スキルの修得、③少⼈数のグ
ループによる、情報検索とプレゼンテーションの演習を通じて、情報化社会を⽣きていくうえでの基本技術を修得することを⽬標とする。

到達⽬標

1. 情報科学に関する基本知識の習得
2. 基本的なコンピュータの操作スキルの修得

授業の位置づけ

本講義は基礎分野の⾃然科学の1科⽬として位置づけられているが、本講義で学ぶ情報・データリテラシーは今後分野を問わず学習・研究を遂⾏する上で重要なスキルである。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

共通DP2-C1・3-C1
授業で扱った内容は復習し、理解したうえで次の授業に臨むこと。

成績評価の⽅法
授業への参加度(10%)、講義中の課題(20%)、定期試験(70%)

評価⽅法

講義：情報科学に関する基本知識を習得できたか
演習：演習で扱った内容を理解し、⾃分で使えるようになったか

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
授業内やJuntendo Passportを使⽤して返却。
テキスト
参考⽂献
講義内に適宜紹介する。
その他
連絡先・オフィスアワー

講義時間前後、また、 sa-okada@juntendo.ac.jpへの事前メール連絡で随時対応

担当教員の実務経験

医療情報システムの開発 5年
診療データの解析
15年

備考
授業計画
授業回

1

2

担当者

岡⽥

岡⽥

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

佐知⼦

初回ガイダンス・情報科学概論
・講義の進め⽅について説明する
・情報科学について考える・データ・情報・知識と現代社会について考える・AIについて考える・情報技術の変遷を解説する
・演習室のPCにログインし、メール送信等の演習を⾏う

佐知⼦

情報科学の基礎知識
・ディジタル、論理回路など情報科学の基礎技術を解説する
・コンピュータの構成要素について解説する
・演習室のPCのソフトウエア、ハードウエアを確認する

講義【予習】（90分）
⾃分の⾝の回りの通信技術を使ったものについて、例をあげてみる【復習】（90分）
HTML、URL、POP、SMTPについて説明できるよう
にする

講義
演習

【予習】（90分）
⾼校までに学んだ情報の授業内容について思い出してみる【復習】（90分）
⾝の回りにある情報科学の活⽤事例に関してまとめる

講義演習【予習】（90分）
コンピュータの内部、外部にあるものについて例をあげてみる【復習】（90分）
⾃分が所有している情報機器のハードウエアを確認す
る

3

佐藤

真理

情報通信ネットワーク(1)・基本的な通信技術について解説する
・ネットワークの種類について解説する
・インターネット,Web, メールの仕組みについて解説する

4

佐藤

真理

情報通信ネットワーク(2)・セキュリティの考え⽅とその技術について解説する
・情報通信ネットワークに関する演習を⾏う

講義
演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
⾃分の⾝の回りの通信技術について調べる

講義
演習【予習】（90分）
⾝の回りにあるデータの構造について考える【復習】（90分）
代表的なデータモデルの特徴についてまとめる

講義演習【予習】（90分）
アルゴリズムとは何かを調べる【復習】（90分）
講義で取り上げた⼿法を使ってみる

5

岡⽥

佐知⼦

データベース・データモデルについて概説する
・リレーショナルデータベースについて解説する
・⾝近な例を取り上げ、データモデルの作成、データの収集の演習を⾏
う

6

岡⽥

佐知⼦

アルゴリズム・アルゴリズムについて解説する
・最⼤最⼩、平均を求めるアルゴリズムの作成演習を⾏う
・システム開発技術について解説する

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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2023/02/15 10:06

7

岡⽥

佐知⼦

JUNTENDO PASSPORT 2
データの後利⽤
・⼀次データと⼆次データ、構造化データと⾮構造化データ等について解説する
・データの後利⽤に必要な技術について解説する
・現代社会のデータ活⽤事例について解説する
・AIを利⽤したデータ活⽤について解説する
・データの後利⽤に関わる課題について解説する
・セキュリティに関する法律、情報リテラシーに関して解説する

講義【予習】（90分）
データと情報の違いについて調べる【復習】（90分）
データの活⽤⽅法と課題を考える

講義【予習】（90分）
⾃分が医療機関にかかった時の流れを思い出す【復習】（90分）
医療情報システムと⼀般の情報システムとの共通点と相違点をまとめる

杉村 雅⽂

医療情報システム
・病院の業務の流れを解説する
・電⼦カルテを中⼼とする病院情報システムについて解説し、そのメリットについて考察する
・医療情報がどのように使われているのかを考察する

9

夏井 淳⼀

イスラエルに学ぶITイノベーション
なぜイスラエルでは多くのITイノベーションが⽣まれるのか？スタート
アップ⼤国イスラエルでの実例を取り上げ、ITイノベーションにつながるヒントを考察する

講義【予習】（90分）
インターネットでイスラエルのことを調べて情報収集する【復習】（90分）
イスラエルのデジタルヘルススタートアップ1社を選
び深掘りする

10

岡⽥

佐知⼦

ワープロソフト演習
・ワープロソフトの基本的な使い⽅を実習する
・レポート作成演習を⾏う
・論⽂検索の演習を⾏う

演習【予習】（90分）
⾝近なプリントを観察する【復習】（90分）
ワープロソフトでの⽂書作成の⼿順を確認する

佐知⼦

表計算ソフト演習(1)・表計算ソフトの基本的な使い⽅を実習する
・インターネット上のデータソースからデータを取得し、グラフ作成を⾏う

演習【予習】（90分）
教科書や新聞に載っている図表を観察する【復習】（90分）
表計算ソフトの基本操作を確認する

佐知⼦

表計算ソフト演習(2)・ピボットテーブルを⽤いた集計を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
ピボットテーブルを使い、集計してみる

佐知⼦

表計算ソフト演習(3)・表計算ソフトでの基本的な関数の使い⽅を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
授業で取り上げた関数を使い、集計してみる

佐知⼦

表計算ソフト演習(4)・表計算ソフトで関数を⽤いた基本的なデータ解析を実習する
・統計ソフトの基本的な使い⽅を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
授業で取り上げた関数を⾃分で使ってみる

佐知⼦

表計算ソフト演習(5)・これまでに学んだ⼿法を⽤いて、データ解析の演習を⾏う
・マクロの使い⽅を実習する

演習【予習】（90分）
前回講義の内容を復習する【復習】（90分）
⾃分で考えた処理について、関数で実装してみる

8

11

12

13

14

15

岡⽥

岡⽥

岡⽥

岡⽥

岡⽥

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データサイエンス基礎オンデマンドビデオ内容一覧2022●保健医療学部診療放射線学科「情報科学」
タイトル

授業内容(授業方法を含む)[主に講義]
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット

1 社会の変化・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・人間の知的活動とAI

2 社会におけるデータの活用

リテラシーレベル内容詳細

OnDemand

リテラシー

Video

レベル

1-1

第1回

導入

1-2

第2回

導入

第3回

導入

項目

単元

項目①

項目②

・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データ量の増加，計算機の処理性能の向上，AIの非連続的進化
・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方，人間の知的活動を起点としたものの見方[主に講義]

・調査データ，実験データ，人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータなど

・1次データと2次データ

・1次データ，2次データ，データのメタ化

・オープンデータ・構造化データ，非構造化データ（文章，画像/動画，音声/音楽など）

・構造化データと非構造化データ

・データ作成（ビッグデータとアノテーション）

・データの作成と収集・データのオープン化（オープンデータ）[主に講義]
・データ・AIの活用領域の進展
3

データ・AIの活用領域と・製造，物流，販売，マーケティング，

その技術①

サービス等での活用
・仮説検証，知識発見，原因究明，判断支・データ・AI活用領域の広がり(生産，消費，文化活動など)
・研究開発，調達，製造，物流，販売，マーケティング，サービスなど
・仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替，新規生成など

項目

1-3

②③

1-4(1/2)

項目③

1-4(2/2)

第4回

導入

項目③

1-5

第5回

導入

項目①

1-6

第6回

導入

項目④

3-1

第7回

心得

項目④

3-2

第8回

心得

項目⑤

2-1(1/2)

第9回

基礎

項目⑤

2-1(2/2)

第10回

基礎

項目⑤

2-2(1/2)

第11回

基礎

項目⑤

2-2(2/2)

第12回

基礎

項目⑤

2-3(1/2)

第13回

基礎

2-3(2/2)

第14回

基礎

援等
[主に講義]
・データ解析(分類，予測)
4

データ・AIの活用領域と・シミュレーション

その技術②

・データの可視化
・AIでできること・認識技術，自動化[主に講義]
・データサイエンスのサイクル

5 データ・AIの利活用の現場

・探索的データ解析
・流通，製造，金融，インフラ，ヘルスケ
ア等への利活用[主に講義]

6 データ・AI活用の最近の状況

・AIを活用した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活用例

・データ解析:予測，グルーピング，パターン発見，最適化，シミュレーション・
データ同化など
・データ可視化:複合グラフ，2軸グラフ，多次元の可視化，関係性の可視化，地図上の可視化，挙動・軌跡の可視化，リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理，画像/動画処理，音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，AIとビッグデータ
・認識技術，ルールベース，自動化技術
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化，データの取得・管理・加工，探索的データ解析，データ解析と推論，結果の共有・伝達，課題解決に向けた提案）
・流通，製造，金融，サービス，インフラ，公共，ヘルスケア等におけるデータ・AI
利活用事例紹介・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー，商品のレコメン
デーションなど)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル，敵対的生成ネットワーク，強化学習，転移学習など）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護，EU一般データ保護規則(GDPR)，忘れられる権利，オプトアウト

7

データ・AIを活用する上での留意事項[主に講義]

・データ倫理:データのねつ造，改ざん，盗用，プライバシー保護・個人情報保護法とGDPRなどの国際動向 ・AI社会原則（公平性，説明責任，透明性，人間中心の判断）・データに関する情報モラル

・データバイアス，アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データ・AI活用における負の事例紹介

8 データを守るための留意事項[主に講義]

・情報セキュリティ:機密性，完全性，可用性

・データ駆動型社会のリスクとその対策

・匿名加工情報，暗号化，パスワード，悪意ある情報搾取

・情報漏洩と情報セキュリティ

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介[演習]

・データの種類（量的変数，質的変数）

・質的データと量的データ(尺度)9 データの読み方①・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，欠損値，外れ値

・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値，中央値，最頻値）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）
・データのばらつき（分散，標準偏差，偏差値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ[演習](プログラミング)
・基本統計量10 データの読み方②

・因果と相関・分割表，散布図相関行列
・データの正しい理解[演習](プログラミング)

11 データで説明①

・データの可視化
・不適切なグラフとは[演習](プログラミング)

12 データで説明②

・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン

・相関と因果（相関係数，擬似相関，交絡）・母集団と標本抽出（国勢調査，アンケート調査，全数調査，単純無作為抽出，層別
抽出，多段抽出）・クロス集計表，分割表，相関係数行列，散布図行列
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

・データ表現（棒グラフ，折線グラフ，散布図，ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較，処理の前後での比較，A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク，不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）[演習](プログラミング)
・データクリーニング
13 データの分析①

・Webスクレイピング

・データの集計（和，平均）・ロングフォーマットとワイドフォーマッ ・データの並び替え，ランキング
ト・データ解析ツール（スプレッドシート）[演習](プログラミング)

14 データの分析②

・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差・表形式のデータ（csv）

項目⑤
オプション

[講義と演習]15 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと身近な生活

第15回

2023/02/15 10:26

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

統計学

授業形態

講義

英語科⽬名

Statistics

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

2単位

代表教員

野尻 宗⼦

ナンバリング

BAP1105/BAR1107

担当教員

野尻 宗⼦

授業概要

全体内容

医療現場では、患者の状態、ケアの程度、医療従事者に関連する様々なデータが存在、あるいは⽣成されている．医学データを集計し有効に活⽤するためには、統計の基礎を理解し、データを取り扱う能⼒を⾝に付ける必要がある．本講義では、⾝近なデータの具体例を挙げながら、必須となる統計の基礎知
識を学習し、保健・医療に統計がどのように役⽴つのかを理解する．またデータが持つ特徴やデータ間の関連性を説明するために、数値を⽤いたデータの要約の⽅法や検定・推定などの知識を修得し、代表的な統計⼿法について実例・演習を中⼼に学習する．特に、後半ではデータサイエンスの実践として、
ExcelやPythonでの演習を⾏い、統計の基礎である記述統計、相関、回帰や機械学習（教師あり、教師なし）の実習も⾏い、コンピュータがデータを読み込
むことで⾃動的にルールやパターンを⾒出し、その結果を活かして分類や予測を⾏う仕組みを体験していく。

到達⽬標

到達⽬標
１．データの種類の理解，適切なグラフ表⽰ができる．
２．平均，標準偏差などの統計量の理解．相関と回帰の理解する．
３．確率と確率分布の理解．正規分布などを理解する．
４．⺟集団と標本の理解する．
５．臨床研究デザインの理解と解析結果の解釈および簡単な臨床データを使った解析ができる．
６．Excel、Pythonを通し、記述統計・機械学習の分析が出来るようになる．
７．１−６を踏まえ、情報リテラシー、数量的リテラシー、論理的思考⼒、問題解決⼒を⾝に着け、必要なデータを収集・分析し、その傾向を踏まえて課題を解決できるようになる．

授業の位置づけ

情報通信技術の進化に伴って⽣活環境が急速に変化しているが、統計・データサイエンスは、特に医療現場では必要な技能である。その考え⽅や基本的な⼿法を⾝に付けておけば、⽇常の様々な場⾯でも役に⽴つはずである。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な⾓度から眺め、⾃分で深く考える姿勢を養えるようになることが重要である。数学はその抽象性ゆえ、前提条件を満たせば結果を様々な事柄に適⽤できるが（数学の実⽤性）、統計学は数学の実⽤性への理解を促進する。さらに、情報学の内容や総合的な探究の時間の取組などとも関連付け、様々な場⾯で活⽤できる統計活⽤⼒を⾝に着けることができる。統計的な内容の学習を通し、数学への興味や関⼼を⾼めるようにしていく.

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

共通DP2-C1、理学DP4-C1、放射DP4-C1
・統計の考え⽅に慣れることを⼀番の⽬的とし，授業に積極的に取り組む姿勢を重視する．
・四則演算とルートの計算が可能な電卓を毎回持参すること．
・⾼校数学IIbを履修していなかった者は、数学の勉強会や⾃習をしておくことが望ましい．
・授業の進み具合に応じて内容の順序等が⼊れ替わることがある。

成績評価の⽅法
授業態度・取り組む姿勢20%、課題レポート20%、筆記試験60%にて評価する。なお、授業態度が授業進⾏上において悪いと判断した場合には、減点の対象
とする．

評価⽅法

授業態度・取り組む姿勢20%、課題レポート20%、演習問題（実習）20％、筆記試験40%にて評価する。なお、授業態度が授業進⾏上において悪いと判断した場合には、減点の対象とする．

評価基準

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
１．レポート課題 宇宙怪⼈しまりす医療統計を学ぶ (岩波科学ライブラリー (114)) (⽇本語) 単⾏本 ‒ 2005/12/6 佐藤 俊哉 (著)
授業中に課したレポートの評価のポイントを説明する.
２．演習問題（実習）は、後半に⾏う実習で与えられた課題とサンプルデータセットを使い、プログラムとそのアウトプット、解釈を提出する。正解は、授業あるいはJ-PASSに載せる.
３．授業中の演習問題は、授業中に考え⽅の解説と必要に応じてJ-PASSに解答を載せる.
テキスト
参考⽂献
テキスト：授業時の配布資料．
参考書：
統計学⼊⾨. 東京⼤学教養学部統計学教室 編 (1991)
⽵村彰通. データサイエンス⼊⾨ 第2版 （データサイエンス⼤系）. 学術図書出版社 (2021).
その他
連絡先・オフィスアワー

授業の前後．

担当教員の実務経験

医学部 M3「疫学」(2015年度〜現在)
順天堂⼤学 ⾰新的医療技術開発研究センター

備考

講義では簡単な数学を使うが、発展的な数理的な考え⽅も紹介していく．統計の考え⽅に慣れることを⼀番の⽬的とし，授業に積極的に取り組む姿勢を重視する。四則演算とルートの計算が可能な電卓（電⼦辞書でもよい）を毎回持参すること．また、ExcelやPythonを⽤いた演習も⾏う．

⽣物統計家（2014年度〜現在）

授業計画
授業回

1

2

担当者

野尻

野尻

授業内容

授業⽅法 ※

・医療統計の重要性を理解する。
・分布の代表値 箱ひげ図・外れ値・ヒストグラム・散布図,分布の中⼼の指標として，平均値，中央値，最頻値，割合，率を理解する．ばらつきの指標として，範囲(レンジ)，四分位範囲，分散，標準偏差といった 講義および演習問題
基本統計量を求めて，データの分布の特徴を捉える⽅法を理解する．

2つ以上の量的変数について散布図を作成し，変数間の関係を視覚的に捉えて，相関係数や回帰分析でデータを要約できることを理解した上で，変数間の関係を評価できる．

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講義および演習問題

予習・復習・レポート課題等と学習時間【予習】（90分）
⾝近な臨床研究の事例を調べる．
【復習】（90分）
授業の復習．

【予習】（90分）
相関、回帰について調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

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2023/02/15 10:26

3

4

5

6

7

8

9

野尻

野尻

野尻

JUNTENDO PASSPORT 2
分割表
2つ以上の質的変数について分割表を作成し，度数や割合の⽐較やオッズ⽐をもとに，変数間の関係を捉えることができる．
確率
様々な事象の起こりやすさを数値で表す確率について，その概念と求め⽅や統計学における意味を理解する．
確率・確率分布
確率変数や確率分布の概念を学び，確率変数の期待値や分散の意味を理解する．正規分布の基本的な確率分布とその統計学的性質を理解する．
同時確率分布・周辺確率分布の違いを理解する．誤差・中⼼極限定理を
理解する．

野尻

⺟集団と標本
⺟平均や⺟⽐率の推定
⺟集団の特性を知るために，⺟集団と標本を区別し，標本に基づく統計量（標本平均や標本割合）をもとに，⺟数（パラメータ）で表現される
⺟集団の特徴を推測するという考え⽅を理解する．

野尻

検定
⺟集団分布の⺟数に関して帰無仮説と対⽴仮説を⽴てて，標本に基づいて帰無仮説を棄却するか否かを判断するための⽅法を理解する．平均値の差の検定・独⽴性の検定の理解をする．

野尻

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Excelを使った演習（データの可視化・記述統計）
Excelを使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算演習を⾏う。

講義および演習問題【予習】（90分）
分割表とは何か，どう使うか調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義と演習【予習】（90分）
確率について，その概念と求め⽅を調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義および演習問題【復習】（90分）
期待値、分散の定義を調べてくる．
⼆項分布、正規分布、ポアソン分布を調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義および演習問題【復習】（90分）
中⼼極限定理を調べておく．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義および演習問題【予習】（90分）
⺟集団と標本の違いについて調べる．
【復習】（90分）
授業内容を復習する．

講義、演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Excelを使った演習（相関と回帰）
Excelデータによる散布図、近似曲線、基本統計量の復習、相関係数、回 講義と演習
帰分析を⾏う.

【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習
Pythonを使った基本的なプログラミングを実習する.
四則演算、代⼊、ソート、抽出、集計、可視化などを学ぶ.

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

10

野尻

11

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師あり学習）
線形回帰、分類（ロジスティックモデル）などを学ぶ。

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師あり学習）
決定⽊は機械学習の⼿法のひとつで、デシジョンツリー（decisiontree）とも呼ばれている. 樹形図、ツリー構造型の図を作り出し、分類を⾏なうためのルールを作成する分析⼿法 決定⽊・ランダムフォレス
トを学ぶ.

講義と演習

【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師あり学習）
教師あり学習とは、既知となった過去の⼊⼒データと出⼒データを機械学習アルゴリズムにあらかじめ与えることで、それらを「正解データ」
として計算する機械学習であり、その中でニューラルネットワーク、ナイーブベイズ法、K近傍法などを学ぶ.

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
配布資料を復習する．

12

13

14

野尻

15

横⼭美帆
⿑藤アンネ優⼦
野尻

データサイエンスの実践（演習科⽬）
Pythonを使った演習（教師なし機械学習）
教師なし機械学習では過去のデータを何かしらの観点に基づいて似ているデータ同⼠を分類する. 教師がない(正解ラベルがない)状態での分類となり、教師なし学習ではこのグルーピングそのものが学習となり、主 講義と演習なタスクとなる.教師なし学習の具体的な⼿法として、主成分分析やクラスター分析などを学習する.

臨床医の先⽣に、臨床研究での統計の重要性についてご講義をしてもらう.

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義と演習【予習】（90分）【復習】（90分）
授業内容を復習する．

【予習】（90分）【復習】（90分）
配布資料を復習する．

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

医⽤画像情報学

授業形態

講義

英語科⽬名

Medical Imaging and Information Sciences

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

2年

単位数

2単位

代表教員

室井 健三

ナンバリング

SFR3301

担当教員

室井 健三

授業概要

全体内容

医⽤画像情報学は撮影された画像に含まれる情報の性質を理解し、画像診断に役⽴つよう画像情報を活⽤する学問である。本講義では、前半で主にデジタ
ルX線画像に着⽬し、画像の形成過程及び特徴を学ぶ。またデジタル画像の特徴のひとつである画像処理技術について、現在、医療現場で⽤いられている各種デジタル画像処理について学修する。後半では、通信情報技術を活⽤した病院情報システム及び放射線情報システムの概要と構成を学ぶ。また医⽤画像の管理システムであるPACSの構成と医療情報システムにおける役割を学ぶ。更に画像表⽰装置の構造と品質管理を学ぶとともに、診療録及び医⽤画像情報に関する関連法律について学修する。

到達⽬標

・情報理論、情報の表現（進数、バイトオーダ）、コンピュータネットワークを利⽤したシステムを説明できる。
・ディジタル画像のデータ量、ディジタルの過程を説明できる。
・画像処理の基礎（階調処理、空間フィルタ処理、空間周波数処理、等）を説明できる。
・画像圧縮の⼯程を説明できる。
・機械学習の基礎を説明できる。
・医⽤画像処理（ダイナミックレンジ圧縮処理、画像間演算、3次元画像表⽰）を説明できる。
・医⽤画像情報システム（病院情報システム、放射線部⾨システム、遠隔システム）を説明できる。
・医⽤画像の取り扱いにおける関連法律を説明できる。

授業の位置づけ

本講義はデジタルシステムにおける各種デジタル画像処理と通信情報技術を活⽤した病院情報システム及び放射線情報システムの概要と構成を学ぶ。アナロ
グX線写真の理論および概要を学ぶ医⽤画像写真学の知識を関連させて学ぶことにより、画像診断に役⽴つ画像情報を提供するための資質を⾝に着ける。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

DP2ーCⅠ：専⾨的知識と実践能⼒
DP7ーCⅠ：専⾨的知識と実践能⼒
授業内容項⽬について不明な点は教科書、参考書等であらかじめ調べておくことが望ましい。
講義時に理解するよう⼼掛けること。そのために、事前にシラバスに沿って講義内容を予習しておくこと。
講義時に理解できなかったことは、後回しにせず次の講義の前までに理解するよう復習を⾏うこと。
講義内外問わず、質問があれば教員に積極的に問い合わせること。

成績評価の⽅法
評価⽅法

・講義時の確認試験（30％）
・定期試験（70％）

評価基準

・情報理論、情報の表現（進数、バイトオーダ）、コンピュータネットワークを利⽤したシステムを説明できるか。
・ディジタル画像のデータ量、ディジタルの過程を説明できるか。
・画像処理の基礎（階調処理、空間フィルタ処理、空間周波数処理、等）を説明できるか。
・画像圧縮の⼯程を説明できるか。
・機械学習の基礎を説明できるか。
・医⽤画像処理（ダイナミックレンジ圧縮処理、画像間演算、3次元画像表⽰）を説明できるか。
・医⽤画像情報システム（病院情報システム、放射線部⾨システム、遠隔システム）を説明できるか。
・医⽤画像の取り扱いにおける関連法律を説明できるか。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
授業内に返却し、振り返りを実施する。
テキスト
参考⽂献
【テキスト】よくわかる医⽤画像情報学 ⽯⽥隆⾏（監修） オーム社

平成30年9⽉（第1版）

その他
連絡先・オフィスアワー

k.muroi.xs@juntendo.ac.jp 事前メール連絡で随時対応する。

担当教員の実務経験

診療放射線技師として医療機関での放射線業務に従事した経験のある教員が担当する。

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

1

室井

健三

【概論】
授業概要説明、医⽤画像情報学総論を説明する。また同時期に開講される［医⽤画像写真学］と本講義の関連性について説明する。

講義【予習】（90分）教科書の⽬次から、この科⽬はどのような内容をどのような順番で学ぶのかを確認しておく。また、第1編第1章の情報科学の基礎について予習に取り組む。
【復習】（90分）講義中に出題した情報科学基礎に関する課題に取り組む。

2

室井

健三

【情報科学基礎1：情報理論、情報の表現】
進数、情報の単位、バイトオーダ、2進数の四則演算、論理演算を説明す 講義る。

【予習】（90分）情報科学基礎1：情報理論、情報の表現について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した情報科学基礎1：
情報理論、情報の表現に関する課題に取り組む。

健三【情報処理基礎2：コンピュータ、ディジタル画像】
コンピュータの五⼤要素、コンピュータネットワーク、画像のデータ量（ビット、バイト）画像のファイル構成と画素を説明する。

講義【予習】（90分）情報処理基礎2：コンピュータ、ディジタル画像について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した情報処理基礎2：
コンピュータ、ディジタル画像に関する課題に取り組む。

健三【ディジタル画像：ディジタル化、フーリエ変換】
標本化、量⼦化、周期関数とフーリエ変換、フーリエ変換の応⽤を説明する。

講義【予習】（90分）ディジタル画像：ディジタル化、フーリエ変換について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題したディジタル画像：
ディジタル化、フーリエ変換に関する課題に取り組
む。

3

4

室井

室井

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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室井

室井

室井

室井

JUNTENDO PASSPORT 2

健三【画像処理基礎1：階調処理、空間フィルタ処理】
ウィンドウィング、ヒストグラム平坦化処理、空間フィルタリング処理（平滑化、鮮鋭化）を説明する。

講義【予習】（90分）画像処理基礎1：階調処理、空間フ
ィルタ処理について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した画像処理基礎1：
階調処理、空間フィルタ処理に関する課題に取り組む。

健三【画像処理基礎2：空間周波数処理、2値化処理】
低域通過フィルタ、⾼域通過フィルタ、帯域通過フィルタ、2値化処理を 講義説明する。

【予習】（90分）画像処理基礎2：空間周波数処理、2値化処理について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した画像処理基礎2：
空間周波数処理、2値化処理に関する課題に取り組む。

健三【画像処理基礎3：モルフォロジカル処理、データ圧縮】
モルフォロジカル処理、データ圧縮（JPEG, ウェーブレット）、ランレ
ングス符号、ハフマン符号化を説明する。

講義【予習】（90分）X画像処理基礎3：モルフォロジカ
ル処理、データ圧縮について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した画像処理基礎3：
モルフォロジカル処理、データ圧縮に関する課題に取
り組む。

健三

【医⽤画像処理1：ダイナミックレンジ圧縮処理、画像間演算】
ダイナミックレンジ圧縮処理、ボケマスク処理、画像間演算（加算、経時差分、エネルギー差分）を説明する。

講義【予習】（90分）医⽤画像処理1：ダイナミックレン
ジ圧縮処理、画像間演算について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した医⽤画像処理1：
ダイナミックレンジ圧縮処理、画像間演算に関する課
題に取り組む。

健三【医⽤画像処理2：3次元画像表⽰、コンピュータ⽀援診断、エッジ検出
フィルタ】
講義
3次元画像表⽰、コンピュータ⽀援診断エッジ保存型平滑化フィルタ、エ
ッジ検出フィルタを説明する。

【予習】（90分）医⽤画像処理2：3次元画像表⽰、
コンピュータ⽀援診断、エッジ検出フィルタについて理解しておく。
【復習】（90分）講義中に医⽤画像処理2：3次元画
像表⽰、コンピュータ⽀援診断、エッジ検出フィルタに関する課題に取り組む。

9

室井

10

中世古 和真【医⽤画像処理応⽤：画像認識、機械学習】
画像認識：画像特徴量、機械学習、深層学習を説明する。

講義【予習】（90分）医⽤画像処理応⽤：画像認識、機械学習について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した医⽤画像処理応⽤：画像認識、機械学習に関する課題に取り組む。

11

室井

健三

【医⽤画像の標準化1：医療情報の標準化】
医療情報の標準化（DICOM, HL7, IHE）について説明する。

講義【予習】（90分）医⽤画像の標準化1：医療情報の標準化について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した医⽤画像の標準化
1：医療情報の標準化に関する課題に取り組む。

健三【医⽤画像の標準化2：放射線領域の情報システム】
放射線領域の情報システム（電⼦保存、HIS, PACS）を説明する。また
病院情報システムとの情報連携について説明する。

講義【予習】（90分）医⽤画像の標準化2：放射線領域の情報システムについて理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した医⽤画像の標準化
2：放射線領域の情報システムに関する課題に取り組む。
【予習】（90分）医療情報の標準化3：放射線部⾨システム(RIS)、画像表⽰装置について理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した医療情報の標準化
3：放射線部⾨システム(RIS)、画像表⽰装置に関する課題に取り組む。

講義【予習】（90分）遠隔画像診断、セキュリティについて理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した遠隔画像診断、セキュリティに関する課題に取り組む。

講義【予習】（90分）これまでに講義で学んだ医⽤画像情報の基礎、ディジタル画像、画像処理、医療情報（標準化、システム、セキュリティ）について、内容を理解しておく。
【復習】（90分）講義中に出題した医⽤画像情報の基
礎、ディジタル画像、画像処理、医療情報（標準化、システム、セキュリティ）に関する課題に取り組む。

12

室井

13

室井

健三

【医療情報の標準化3：放射線部⾨システム(RIS)、画像表⽰装置】
放射線部⾨システム(RIS)、検像システム、画像表⽰装置について説明す 講義
る。

14

室井

健三

【遠隔画像診断、セキュリティ】
遠隔画像診断（背景と歴史、課題と今後の展望）、セキュリティ、個⼈
情報保護を説明する。

15

室井

健三

【総括】
医⽤画像情報の基礎、ディジタル画像、画像処理、医療情報（標準化、システム、セキュリティ）に関する総括を⾏う。

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

医⽤画像⼯学

授業形態

講義

英語科⽬名

Medical Imaging Engineering

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

3年

単位数

2単位

代表教員

後藤 政実

ナンバリング

SFR3303

担当教員

後藤 政実、中世古 和真

授業概要

全体内容

本講義では、医⽤画像の⽣成原理について講義し、客観的画像評価法及び主観的評価法について学修する。講義内容は、画像⼯学概論、アナログ画像⽣成
原理、デジタル画像⽣成原理、画像展開理論、信号検出と画像処理の基礎、客観的画像評価法（特性曲線、センシトメトリ、MTF、RSM、WS、NEQ/DQE）、主観的評価法（ROC解析）。デジタル医⽤画像はCTやMRIなどの診療放射線領域では⽋かすことのできないものである。講義内容を習熟することで、アナログやデジタル形式の医⽤画像と⼀般的な画像との違いを理解し、医⽤画像を取り扱うために必要な基礎的知識を修得し、医⽤画像の各種評価法及び画像処理法を理解することで医療現場における医⽤画像取扱者として必要な能⼒を修得する。

到達⽬標

・離散フーリエ変換の性質を説明できる。
・撮影条件による画質の変化を説明できる。
・⼊出⼒特性、解像特性、雑⾳特性、総合評価について⼀連の導出過程を説明できる。
・ROC解析について説明できる。
・デジタル画像に現れるアーチファクトの原因を説明できる。

授業の位置づけ

医⽤画像の⽣成原理、客観的画像評価法及び主観的評価法について学修し、3年後期実習科⽬の医⽤画像⼯学実験、臨床実習でその知識を活⽤する。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

履修上の注意、履修要件

DP2-CⅠ、DP3-CⅠ、DP6-CⅠ、DP7-CⅠ、DP8-CⅠ
・各画像評価⽅法についてアナログ、デジタルの場合での⼿法の違いを調べる。
・アナログとデジタルの違いについて医⽤画像情報学の授業内容を復習しておく。
・四則演算、三⾓関数について調べる。
・⼀般撮影、CT撮影、MR撮像の原理を復習しておく。

成績評価の⽅法
評価⽅法

授業時に出す課題（20％）および期末試験（80％）で総合評価する。

評価基準

期末試験：
・離散フーリエ変換の性質に関する知識を⾝に着けているか。
・撮影条件による画質の変化に関する知識を⾝に着けているか。
・⼊出⼒特性、解像特性、雑⾳特性、総合評価に関する知識を⾝に着けているか。
・ROC解析に関する知識を⾝に着けているか。
・デジタル画像に現れるアーチファクトの原因に関する知識を⾝に着けているか。
授業時に出す課題：
・各講義内容を理解しているか。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題については、その都度解答を提⽰してポイントを解説する。
テキスト
参考⽂献
講義時の配布資料。
その他
連絡先・オフィスアワー

随時、m.goto.ql@juntendo.ac.jpで受け付ける。

担当教員の実務経験

臨床経験を数年〜数⼗年積んでおり、臨床に直結する知識・技術を教⽰する。

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

1

後藤政実

【⼀般撮影におけるデジタル画像】
X線照射からデジタル画像構築までの流れと、デジタル画像構築における 講義、⼩テスト。
アーチファクトを学ぶ。

【予習】（90分）
⼀般撮影装置の構造をまとめておくこと。
【復習】（90分）
アーチファクト低減⽅法をまとめる。

2

後藤政実

【CT撮影におけるデジタル画像】
X線照射からCT画像構築までの流れと、デジタル画像再構成におけるアーチファクトを学ぶ。

講義、⼩テスト。

【予習】（90分）
CT撮影装置の構造をまとめておくこと。
【復習】（90分）
アーチファクト低減⽅法をまとめる。

3

後藤政実

【MR撮像におけるデジタル画像】
ラジオ波照射からMR画像構築までの流れと、デジタル画像計算過程にお 講義、⼩テスト。
けるアーチファクトを学ぶ。

【予習】（90分）
MR撮像装置の構造をまとめておくこと。
【復習】（90分）
アーチファクト低減⽅法をまとめる。

後藤政実【画像数学（1）】アナログ、デジタルの違い、デジタルの考え⽅について学ぶ。
離散データを⽤いた基礎的な数式の計算を実際に⾏う。

講義【予習】（90分）
医⽤画像情報学のフィルタ処理についてまとめておくこと。
【復習】（90分）
宿題の計算問題を実際に解く。

5

後藤政実

【画像数学（2）】イメージングシステムにおける重畳積分の役割について、実際の計算を⽤いて学ぶ。
離散フーリエ変換前後の関数の特徴を学ぶ。

講義【予習】（90分）
応⽤数学で学んだフーリエ変換についてまとめておくこと。
【復習】（90分）
宿題の計算問題、記述問題を解く。

6

後藤政実

4

【画質】
システム内外での画像に影響を与える因⼦を学ぶ。

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講義【予習】（90分）
単純撮影におけるボケ、ノイズの原因をまとめておく
こと。

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JUNTENDO PASSPORT 2【復習】（90分）
宿題の記述問題を解く。

講義【予習】（90分）
単純撮影の検出器についてまとめておくこと。
【復習】（90分）
アナログ、デジタルにより特性の違いをまとめる。

講義【予習】（90分）
重畳積分、およびフーリエ変換に関してまとめておくこと。
【復習】（90分）
システムのボケから画質評価までの過程をまとめる。

講義【予習】（90分）
解像特性の理論をまとめておくこと。
【復習】（90分）
実際の導出⼿順についてグラフ等の順序をまとめる。

講義【予習】（90分）
フーリエ変換についてまとめておくこと。
【復習】（90分）
ボケの特徴によりWSがどのように変化するかをまと
める。

後藤政実

【画質の総合評価】
これまでの画質評価項⽬を⽤いて総合的な画質評価を導出する。
講義
DQE、NEQについて、SNRによる定義から実際の導出⽅法までを学ぶ。

【予習】（90分）
⼊出⼒特性、解像特性、粒状性についてまとめておくこと。
【復習】（90分）
DQE、NEQについてまとめる。

後藤政実【CTの画質評価】
CTの画像再構成理論、およびCTの解像特性、粒状性の導出過程を学ぶ。

講義【予習】（90分）
CTのデータ収集⽅法等をまとめておくこと。
【復習】（90分）
CTの画像再構成理論、およびワイヤー法、エッジ法
等をまとめる。

13

後藤政実【信号検出理論】
信号検出理論について学ぶ。
通常の信号検出理論における評価⽅法、および医療における信号検出理論の繋がりを学ぶ

講義【予習】（90分）
⼀般的な腫瘍マーカー検査の概要をまとめておくこと。
【復習】（90分）
信号検出理論における、観察者、判定等についてまと
める。

14

後藤政実

【ROC解析（1）】
医⽤画像を⽤いたROC解析の⼀連の⼿順について学ぶ。
観察者からの評価から、実際の診断能の評価までの⼿順を学ぶ。

講義【予習】（90分）
信号検出理論についてまとめておくこと。
【復習】（90分）
確信度からROC曲線の導出までをまとめる。

後藤政実【ROC解析（2）】
基本的なROC解析の⽅法に、様々な条件を加えた場合のROC解析を学ぶ。

講義【予習】（90分）
基本的なROC解析の⼿順をまとめておくこと。
【復習】（90分）
様々な条件によりROC曲線の変化等をまとめる。

7

8

9

10

11

12

15

後藤政実

【⼊出⼒特性】
⼊出⼒特性について学ぶ。
装置の種類による画像形成の順序に違いにより特性がどのような違いが⽣じるかを学ぶ。

後藤政実【解像特性（1）】解像特性に関する理論を学ぶ。
ボケとはどのようなものかを理解した上で、特性を⽰す関数への繋がり
を学ぶ。

後藤政実

【解像特性（2）】
MTFの実際の導出⼿順を学ぶ。
実際のデータについて、関数の単位等が導出過程でどのように変化する
か等を含めて学ぶ。

後藤政実【粒状性（雑⾳特性）】
画像のノイズを⽰す粒状性について学ぶ。
X線の⼊射確率等から確認できる画質の特徴等から、実際の導出過程まで学ぶ。

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JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報科学基礎演習

授業形態

演習

英語科⽬名

Exercises on Basic Information Technology Exercises on Basic I

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

佐藤 正⼀

ナンバリング

5CC-1NAS01

担当教員

佐藤 正⼀、堀敦詞、堀内 優奈、浅井 孝夫、教員サンプル⽤

授業概要

全体内容

社会⽣活においてパーソナルコンピューター（PC）を扱う機会は多く、特に⾼度情報化社会における医療現場では業務を⾏う上で必須のものとなっている。臨床の現場では、データ処理や⽂書作成を⾏うことに留まらず、⼤量の情報の中から必要とする情報を取捨選択し、⾃ら新しい情報を発信する能⼒が要求される。本講義では、PCを使う上でのPCの基礎、学修や研究情報収集のためのネットワーク利⽤⽅法、著作権やプライバシー等を含めたネットワーク
利⽤上のルールについて学ぶ。課題レポートや卒業論⽂研究等で必要となる⽂書作成ソフト利⽤⽅法、データ処理のための表計算ソフトを使いながら、データ解析⽅法の修得、情報発信のためのプレゼンテーションソフトの使い⽅について実践を踏まえながら⾝につける。

到達⽬標

1)電⼦メールやe-learningシステムを利⽤でき，安全にWeb検索が実施できる。
2)オフィスソフトウェア（ワードプロセッサ，表計算ソフトウェア、プレゼンテーションソフトウェアなど）を使⽤して，レポートや報告書が作成できる。
3)課題テーマに関する調査報告のまとめや発表などのプレゼンテーションが実⾏できる。
4)論理的な思考⼒・記述⼒，発表・討議能⼒，コミュニケーション能⼒の基礎を習得する 。

授業の位置づけこの科⽬は、基礎分野・⾃然科学系の臨床検査学科、臨床⼯学科の必修科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

共通DP-2、臨検DP-2、医⼯DP-2
講義開始 20 分以降の⼊室は⽋席とする。また、⼀回の授業について、3分の2以上出席時間がない場合は、その回の授業は⽋席扱いとする。

成績評価の⽅法
評価⽅法

課題レポート(40%)、調査課題のPowerPointを⽤いたグループ発表(40%)、平常点(20%)

評価基準

・調査課題の発表は、その内容および発表態度で評価する。
・授業中の発⾔、グループワークでの取り組み姿勢を平常点として評価する。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題に対する解説を次の授業時に実施する。
テキスト
特になし
参考⽂献
授業に応じて、適時、資料を配付する。
その他
連絡先・オフィスアワー

連絡先については授業内で知らせます。

担当教員の実務経験

臨床検査技師としての病院勤務経験と各種講演経験を⽣かし講義を⾏う。

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

佐藤正⼀

オリエンテーション、PCのハードウェア：CPU/GPU、OSの違い、学内
対⾯授業
ネットワークについて、PCでできること【予習】PCとは（30分）【復習】ネットワークについて（30分）

浅井孝夫

PCの基本操作：セキュリティーソフトの導⼊、ファイルの扱い、USBの使⽤
対⾯授業
電⼦メールマナー：⼤学メールについて、電⼦メール送信・受信・返信など【予習】PCのセキュリティーについて（30分）【復習】電⼦メールマナーについて（30分）

3

浅井孝夫

ブラウザーの基本操作：⽂献検索、保存、印刷、コンピュータウイル
ス，フィッシング詐欺，著作権侵害，最重要な情報漏洩
遠隔授業の受け⽅：Zoomの操作⽅法
履修ポータルサイト、LMS

対⾯授業（演習あり）【予習】ブラウザーの基本操作について（30分）【復習】コンピュータウイルス，フィッシング詐欺について（30分）

4

堀敦詞

⽂書作成１：Microsoft Wordでの⽂字⼊⼒、レイアウト

対⾯授業（演習あり）【予習】Wordの基本的操作（30分）【復習】Wordの基本的操作（30分）

5

堀敦詞

⽂書作成２：図表の挿⼊、検索、置換、印刷

対⾯授業（演習あり）【予習】Wordの応⽤操作（30分）【復習】Wordの応⽤操作（30分）

6

堀敦詞

⽂書作成３：Microsoft Word 操作法のまとめ

対⾯授業（演習あり）【予習】Wordの応⽤操作（30分）【復習】Word操作まとめ（30分）

7

佐藤正⼀

表計算ソフト（Microsoft Excel）の使い⽅１：表計算ソフトの機能、データ⼊⼒、計算の仕⽅、⽂字⼊⼒、コピー⽅法、相対位置と絶対位置

対⾯授業（演習あり）【予習】Excelの基本的操作（30分）【復習】Excelの基本的操作（30分）

8

佐藤正⼀

表計算ソフトの使い⽅２：図表の作成⽅法、関数対⾯授業（演習あり）【予習】Excelの応⽤操作１（30分）【復習】Excelの応⽤操作１（30分）

9

佐藤正⼀

表計算ソフトの使い⽅３：分析ツール、ピボットテーブルの作成

対⾯授業（演習あり）【予習】Excelの応⽤操作２（30分）【復習】Excelの応⽤操作２（30分）

10

浅井孝夫
堀内優奈

プレゼンテーションソフト１：PowerPointの概要、基本操作

対⾯授業（演習あり）【予習】PowerPointの基本的操作（30分）【復習】PowerPointの基本的操作（30分）

11

浅井孝夫
堀内優奈

プレゼンテーションソフト２：図表の挿⼊、アニメーション機能

対⾯授業（演習あり）【予習】PowerPointの応⽤操作１（30分）【復習】PowerPointの応⽤操作１（30分）

12

浅井孝夫
堀内優奈

プレゼンテーションソフト３：パワーポイント操作法のまとめ

対⾯授業（演習あり）【予習】PowerPointの応⽤操作２（30分）【復習】PowerPointの応⽤操作２（30分）

佐藤正⼀、浅井孝夫、堀敦詞、

総合演習：グループを作って、課題の調査から発表資料作成までの⼀連を⾏う。途中経過や発表の内容が分かるもの作成する。

グループワーク

1

2

13

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml【予習】演習課題について事前学習（30分）【復習】プレゼン準備（30分）

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JUNTENDO PASSPORT 2

堀内優奈
14

佐藤正⼀、浅井孝夫、堀敦詞、
堀内優奈

15

佐藤正⼀、浅井孝夫、堀敦詞、
堀内優奈

総合演習：プレゼン準備作業

課題発表：代表グループの発表と討論

グループワーク【予習】プレゼン準備（30分）【復習】プレゼン準備（30分）

発表と討論【予習】プレゼン準備（30分）【復習】プレゼンの感想30分）

定期試験を実施しない※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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データサイエンス基礎オンデマンドビデオ内容一覧2022●医療科学部臨床検査学科「情報科学基礎演習」
タイトル

授業内容(授業方法を含む)[主に講義]
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット

1 社会の変化・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・人間の知的活動とAI

2 社会におけるデータの活用

リテラシーレベル内容詳細

OnDemand

リテラシー

Video

レベル

1-1

第1回

導入

1-2

第2回

導入

第3回

導入

項目

単元

項目①

項目②

・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データ量の増加，計算機の処理性能の向上，AIの非連続的進化
・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方，人間の知的活動を起点としたものの見方[主に講義]

・調査データ，実験データ，人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータなど

・1次データと2次データ

・1次データ，2次データ，データのメタ化

・オープンデータ・構造化データ，非構造化データ（文章，画像/動画，音声/音楽など）

・構造化データと非構造化データ

・データ作成（ビッグデータとアノテーション）

・データの作成と収集・データのオープン化（オープンデータ）[主に講義]
・データ・AIの活用領域の進展
3

データ・AIの活用領域と・製造，物流，販売，マーケティング，

その技術①

サービス等での活用
・仮説検証，知識発見，原因究明，判断支・データ・AI活用領域の広がり(生産，消費，文化活動など)
・研究開発，調達，製造，物流，販売，マーケティング，サービスなど
・仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替，新規生成など

項目

1-3

②③

1-4(1/2)

項目③

1-4(2/2)

第4回

導入

項目③

1-5

第5回

導入

項目①

1-6

第6回

導入

項目④

3-1

第7回

心得

項目④

3-2

第8回

心得

項目⑤

2-1(1/2)

第9回

基礎

項目⑤

2-1(2/2)

第10回

基礎

項目⑤

2-2(1/2)

第11回

基礎

項目⑤

2-2(2/2)

第12回

基礎

項目⑤

2-3(1/2)

第13回

基礎

2-3(2/2)

第14回

基礎

援等
[主に講義]
・データ解析(分類，予測)
4

データ・AIの活用領域と・シミュレーション

その技術②

・データの可視化
・AIでできること・認識技術，自動化[主に講義]
・データサイエンスのサイクル

5 データ・AIの利活用の現場

・探索的データ解析
・流通，製造，金融，インフラ，ヘルスケ
ア等への利活用[主に講義]

6 データ・AI活用の最近の状況

・AIを活用した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活用例

・データ解析:予測，グルーピング，パターン発見，最適化，シミュレーション・
データ同化など
・データ可視化:複合グラフ，2軸グラフ，多次元の可視化，関係性の可視化，地図上の可視化，挙動・軌跡の可視化，リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理，画像/動画処理，音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，AIとビッグデータ
・認識技術，ルールベース，自動化技術
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化，データの取得・管理・加工，探索的データ解析，データ解析と推論，結果の共有・伝達，課題解決に向けた提案）
・流通，製造，金融，サービス，インフラ，公共，ヘルスケア等におけるデータ・AI
利活用事例紹介・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー，商品のレコメン
デーションなど)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル，敵対的生成ネットワーク，強化学習，転移学習など）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護，EU一般データ保護規則(GDPR)，忘れられる権利，オプトアウト

7

データ・AIを活用する上での留意事項[主に講義]

・データ倫理:データのねつ造，改ざん，盗用，プライバシー保護・個人情報保護法とGDPRなどの国際動向 ・AI社会原則（公平性，説明責任，透明性，人間中心の判断）・データに関する情報モラル

・データバイアス，アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データ・AI活用における負の事例紹介

8 データを守るための留意事項[主に講義]

・情報セキュリティ:機密性，完全性，可用性

・データ駆動型社会のリスクとその対策

・匿名加工情報，暗号化，パスワード，悪意ある情報搾取

・情報漏洩と情報セキュリティ

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介[演習]

・データの種類（量的変数，質的変数）

・質的データと量的データ(尺度)9 データの読み方①・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，欠損値，外れ値

・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値，中央値，最頻値）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）
・データのばらつき（分散，標準偏差，偏差値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ[演習](プログラミング)
・基本統計量10 データの読み方②

・因果と相関・分割表，散布図相関行列
・データの正しい理解[演習](プログラミング)

11 データで説明①

・データの可視化
・不適切なグラフとは[演習](プログラミング)

12 データで説明②

・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン

・相関と因果（相関係数，擬似相関，交絡）・母集団と標本抽出（国勢調査，アンケート調査，全数調査，単純無作為抽出，層別
抽出，多段抽出）・クロス集計表，分割表，相関係数行列，散布図行列
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

・データ表現（棒グラフ，折線グラフ，散布図，ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較，処理の前後での比較，A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク，不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）[演習](プログラミング)
・データクリーニング
13 データの分析①

・Webスクレイピング

・データの集計（和，平均）・ロングフォーマットとワイドフォーマッ ・データの並び替え，ランキング
ト・データ解析ツール（スプレッドシート）[演習](プログラミング)

14 データの分析②

・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差・表形式のデータ（csv）

項目⑤
オプション

[講義と演習]15 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと身近な生活

第15回

2023/02/15 10:09

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名情報科学概論

授業形態

講義

英語科⽬名

情報科学概論開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

佐藤 正⼀

ナンバリング担当教員

佐藤 正⼀、教員サンプル⽤

授業概要

全体内容

臨床検査の情報は病院内のコンピュータを介したネットワーク上に存在している。従って、コンピュータの基本的な知識から医療現場で使⽤されている検査
情報システムを運⽤するための基本について理解することが求められる。本講義では、コンピュータの使⽤⽅法に留まらず、コンピュータを構成するハード
ウェア、ソフトウェアの基礎知識から近年重要視されている情報セキュリティーに⾄るまでを網羅する。到達⽬標は、①コンピュータの仕組みについて、②
ハードウェアとソフトウェアの種類・機能について、③コンピュータネットワークの仕組み及びそのセキュリティーの重要性について、④医療情報システム（HIS)について、⑤検査情報システムについて、以上の内容について理解することとする。病院の医療情報システムを導⼊した実務経験を活かし、実際の医療現場で求められる知識等を紹介しながら講義する。

到達⽬標

１）コンピュータの仕組みや略号について説明ができる。
２）ハードウェアとソフトウェアの種類・機能について説明ができる。
３）コンピュータネットワークの仕組みおよびそのセキュリティーの重要性について説明ができる
４）医療情報システムや検査情報システムについて説明ができる

授業の位置づけ【臨床検査学科】
この科⽬は、専⾨基礎分野・医療⼯学及び医療情報科⽬の必修科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

共通DP-3、臨検DP-4
特になし

成績評価の⽅法
評価⽅法

⼩テスト(20％)、定期試験(80%)

評価基準１）コンピュータの仕組みや略号について説明ができる。（⼩テストおよび定期試験）
２）ハードウェアとソフトウェアの種類・機能について説明ができる。（⼩テストおよび定期試験）
３）コンピュータネットワークとセキュリティーの重要性について説明ができる。（⼩テストおよび定期試験）
４）医療情報システムや検査情報システムについて説明ができる。（⼩テストおよび定期試験）

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
⼩テストに対する解説を授業時に実施する。
テキスト
最新臨床検査学講座「情報科学」

松⼾隆之

医⻭薬出版

978-4-263-22357-4

2,200円

参考⽂献
講義資料を配布する
その他
連絡先・オフィスアワー

連絡先については授業内で知らせます。

担当教員の実務経験

臨床検査技師としての電⼦カルテ⽴ち上げの業務経験がある者が、情報科学概論の講義を⾏う。

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

1

佐藤正⼀

情報科学の基礎
1．情報科学とは
2．情報理論の基礎
3．コンピュータの情報表現
4．論理演算2佐藤正⼀

ハードウエア
1．コンピュータの基本構造と動作原理
2．ハードウェア
3．コンピュータの種類

講義
対⾯授業

【予習】コンピュータハードウエア（120分）【復習】コンピュータの基本構造と動作原理（120
分）

3

佐藤正⼀

ソフトウエア１．ソフトウェアの階層
２．プログラム⾔語
３．オペレーティングシステム
４．データベース
５．アプリケーションソフトウェア

講義
対⾯授業

【予習】コンピュータソフトウエア（120分）【復習】コンピュータのOSからアプリケーションソ
フトウェア（120分）

4

佐藤正⼀

コンピュータネットワーク
１．ネットワークの構成
２．通信プロトコル
３．インターネット

講義
対⾯授業【予習】コンピュータネットワーク（120分）【復習】コンピュータネットワーク（120分）

5

佐藤正⼀

コンピューターシステム
１．システム導⼊の⼿順
２．フローチャート
３．処理形態講義
対⾯授業【予習】コンピューターシステム（120分）【復習】コンピューターシステムからフローチャート（120分）

6佐藤正⼀

情報セキュリティ
１．情報セキュリティの構成要素
２．暗号と電⼦署名
３．セキュリティを確保する⽅法

講義
対⾯授業

【予習】情報セキュリティ（120分）【復習】情報セキュリティから暗号化とセキュリティーの確保⽅法（120分）

7

佐藤正⼀

医療情報システム
１．病院情報システム

講義
対⾯授業

【予習】医療情報システム（120分）【復習】医療情報システムから個⼈情報まで（120https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

講義
対⾯授業

【予習】コンピュータ⽤語の基礎知識について事前学
習（120分）【復習】情報理論の基礎（120分）

1/2

2023/02/15 10:09

JUNTENDO PASSPORT 2
２．検査情報システム
３．医療情報の公開

8

佐藤正⼀

まとめ、授業内試験

分）
講義
対⾯授業

【予習】情報科学まとめ（60分）【復習】試験の振り返り（60分）

定期試験を実施しない※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

データサイエンス基礎オンデマンドビデオ内容一覧2022●医療科学部臨床検査学科「情報科学概論」
タイトル

授業内容(授業方法を含む)[主に講義]
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット

1 社会の変化・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・人間の知的活動とAI

2 社会におけるデータの活用

リテラシーレベル内容詳細

OnDemand

リテラシー

Video

レベル

1-1

第1回

導入

1-2

第2回

導入

第3回

導入

項目

単元

項目①

項目②

・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データ量の増加，計算機の処理性能の向上，AIの非連続的進化
・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方，人間の知的活動を起点としたものの見方[主に講義]

・調査データ，実験データ，人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータなど

・1次データと2次データ

・1次データ，2次データ，データのメタ化

・オープンデータ・構造化データ，非構造化データ（文章，画像/動画，音声/音楽など）

・構造化データと非構造化データ

・データ作成（ビッグデータとアノテーション）

・データの作成と収集・データのオープン化（オープンデータ）[主に講義]
・データ・AIの活用領域の進展
3

データ・AIの活用領域と・製造，物流，販売，マーケティング，

その技術①

サービス等での活用
・仮説検証，知識発見，原因究明，判断支・データ・AI活用領域の広がり(生産，消費，文化活動など)
・研究開発，調達，製造，物流，販売，マーケティング，サービスなど
・仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替，新規生成など

項目

1-3

②③

1-4(1/2)

項目③

1-4(2/2)

第4回

導入

項目③

1-5

第5回

導入

項目①

1-6

第6回

導入

項目④

3-1

第7回

心得

項目④

3-2

第8回

心得

項目⑤

2-1(1/2)

第9回

基礎

項目⑤

2-1(2/2)

第10回

基礎

項目⑤

2-2(1/2)

第11回

基礎

項目⑤

2-2(2/2)

第12回

基礎

項目⑤

2-3(1/2)

第13回

基礎

2-3(2/2)

第14回

基礎

援等
[主に講義]
・データ解析(分類，予測)
4

データ・AIの活用領域と・シミュレーション

その技術②

・データの可視化
・AIでできること・認識技術，自動化[主に講義]
・データサイエンスのサイクル

5 データ・AIの利活用の現場

・探索的データ解析
・流通，製造，金融，インフラ，ヘルスケ
ア等への利活用[主に講義]

6 データ・AI活用の最近の状況

・AIを活用した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活用例

・データ解析:予測，グルーピング，パターン発見，最適化，シミュレーション・
データ同化など
・データ可視化:複合グラフ，2軸グラフ，多次元の可視化，関係性の可視化，地図上の可視化，挙動・軌跡の可視化，リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理，画像/動画処理，音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，AIとビッグデータ
・認識技術，ルールベース，自動化技術
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化，データの取得・管理・加工，探索的データ解析，データ解析と推論，結果の共有・伝達，課題解決に向けた提案）
・流通，製造，金融，サービス，インフラ，公共，ヘルスケア等におけるデータ・AI
利活用事例紹介・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー，商品のレコメン
デーションなど)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル，敵対的生成ネットワーク，強化学習，転移学習など）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護，EU一般データ保護規則(GDPR)，忘れられる権利，オプトアウト

7

データ・AIを活用する上での留意事項[主に講義]

・データ倫理:データのねつ造，改ざん，盗用，プライバシー保護・個人情報保護法とGDPRなどの国際動向 ・AI社会原則（公平性，説明責任，透明性，人間中心の判断）・データに関する情報モラル

・データバイアス，アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データ・AI活用における負の事例紹介

8 データを守るための留意事項[主に講義]

・情報セキュリティ:機密性，完全性，可用性

・データ駆動型社会のリスクとその対策

・匿名加工情報，暗号化，パスワード，悪意ある情報搾取

・情報漏洩と情報セキュリティ

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介[演習]

・データの種類（量的変数，質的変数）

・質的データと量的データ(尺度)9 データの読み方①・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，欠損値，外れ値

・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値，中央値，最頻値）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）
・データのばらつき（分散，標準偏差，偏差値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ[演習](プログラミング)
・基本統計量10 データの読み方②

・因果と相関・分割表，散布図相関行列
・データの正しい理解[演習](プログラミング)

11 データで説明①

・データの可視化
・不適切なグラフとは[演習](プログラミング)

12 データで説明②

・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン

・相関と因果（相関係数，擬似相関，交絡）・母集団と標本抽出（国勢調査，アンケート調査，全数調査，単純無作為抽出，層別
抽出，多段抽出）・クロス集計表，分割表，相関係数行列，散布図行列
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

・データ表現（棒グラフ，折線グラフ，散布図，ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較，処理の前後での比較，A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク，不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）[演習](プログラミング)
・データクリーニング
13 データの分析①

・Webスクレイピング

・データの集計（和，平均）・ロングフォーマットとワイドフォーマッ ・データの並び替え，ランキング
ト・データ解析ツール（スプレッドシート）[演習](プログラミング)

14 データの分析②

・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差・表形式のデータ（csv）

項目⑤
オプション

[講義と演習]15 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと身近な生活

第15回

2023/02/15 10:27

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

臨床統計学演習

授業形態

演習

英語科⽬名

臨床統計学演習

開講学期

2022年度後期(AUT)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

佐藤 正⼀

ナンバリング担当教員

佐藤 正⼀、教員サンプル⽤

授業概要

全体内容

臨床検査技師は、業務において数値データを扱い、そのデータの管理をすることが求められ、統計の基礎とデータの処理法から検定⽅法、データ管理技術、統計処理上の問題点まで理解しておくことが必要となる。本演習では、実際の臨床現場で使⽤・利⽤・活⽤するための統計処理テクニックを学修する。実際にコンピュータを使いながら、臨床データや実験データの解析作業を⾏う。本演習の到達⽬標は、各種の臨床検査実習や特別研究等で必要な統計処理を⾝につけるため、基礎的な統計処理法全般の知識修得を第⼀の⽬標とする。臨床現場ですぐに必要な統計処理テクニックの理解を第⼆の⽬標とする。具体的には、①臨床データはどのような特性を持っているのか、②データ処理の⽬的、③⽬的とする検定・相関・回帰等の解析を⾏う場合の⼿法の選択と注意点等を学修する。

到達⽬標

１）臨床データにはどのようなものがあり、どのような特性を持っているのかを説明ができる。
２）データ処理の⽬的について説明ができる。
３）⽬的とする検定・相関・回帰が実⾏でき、解析を⾏う場合の注意点か説明ができる。
４）検定の基本原理と注意点が説明でき、検定が実⾏できる。
５）臨床検査項⽬の性能評価について説明できる。

授業の位置づけ【臨床検査学科】
この科⽬は、専⾨基礎分野・医療⼯学及び医療情報科⽬の必修科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連

共通DP-3、臨検DP-4

履修上の注意、履修要件
成績評価の⽅法
評価⽅法

⼩テスト(20％)、定期試験(80%)

評価基準１）臨床データの種類と特製について説明ができる。（⼩テストおよび定期試験）
２）データ処理の⽬的について説明ができる。（⼩テストおよび定期試験）
３）検定・相関・回帰が実⾏でき、注意点について説明ができる。（⼩テストおよび定期試験）
４）検定の基本原理と注意点が説明でき、検定が実⾏できる。（⼩テストおよび定期試験）
５）臨床検査項⽬の性能評価について説明できる。（⼩テストおよび定期試験）

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
⼩テストに対する解説を授業時に実施する。
テキスト
カラーイメージで学ぶ＜新版＞統計学の基礎（第2版）

市原清志、佐藤正⼀他 著

⽇本教育研究センター

978-4890261802

4,500円

参考⽂献
講義資料を配布する
その他
連絡先・オフィスアワー

連絡先については授業内で知らせます。

担当教員の実務経験

臨床検査技師としての病院勤務経験と臨床統計学の各種講演経験を⽣かし講義を⾏う。

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

1

佐藤正⼀

1．統計学とは2．統計の2つの機能
3．標本の分布4．正規分布の特徴と使い⽅

講義と演習
対⾯授業

【予習】統計の必要性について（30分）【復習】統計の機能と標本分布にいて（30分）

2

佐藤正⼀

検定の原理１1．分布特徴点の表し⽅
2．統計的仮設検定の⽬的と理論
3．検定の原理を考える

講義と演習
対⾯授業

【予習】正規分布と特徴点（30分）【復習】統計的仮設検定と基本原理（30分）

3

佐藤正⼀

検定の原理２
1. 関連2群の差の検定
2. 1標本 ｔ検定

講義と演習
対⾯授業

【予習】1標本 検定（30分）【復習】1標本 ｔ検定（30分）

4

佐藤正⼀

1. 独⽴2群の差の検定
2. ノンパラメトリック法とは

講義と演習
対⾯授業

【予習】パラメトリック検定とノンパラメトリック検定（30分）【復習】パラメトリック検定とノンパラメトリック検定（30分）

5佐藤正⼀

関連2群の差の検定
1. 1標本 ｔ検定
2. Wilcoxon 検定

講義と演習
対⾯授業

【予習】1標本 検定（30分）【復習】1標本 検定のパラメトリック検定とノンパラ
メトリック検定（30分）

6

佐藤正⼀

独⽴2群の差の検定
1．2標本 ｔ検定
2．Mann-Whitney 検定

講義と演習
対⾯授業

【予習】２標本 ｔ検定（30分）【復習】２標本 検定のパラメトリック検定とノンパ
ラメトリック検定（30分）

7

佐藤正⼀

1．統計学的推定
2．等分散性の検定

講義と演習
対⾯授業

【予習】統計学的推定（30分）【復習】統計学的推定の原理と検定の前提条件（30分）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2023/02/15 10:27

JUNTENDO PASSPORT 2

8

佐藤正⼀

判断分析
1．感度と特異度・ROC解析
2．ROC解析による2群の判別分析
3．カットオフ値の設定⽅法

講義と演習
対⾯授業

【予習】感度と特異度（30分）【復習】ROC解析による判別分析とカットオフ値
（30分）

9

佐藤正⼀

独⽴多群の⽐較
1．多群間同時⽐較が必要な場合
2．⼀元配置分散分析
3．Kruskal-Wallis 検定

講義と演習
対⾯授業

【予習】独⽴多群の⽐較（30分）【復習】⼀元配置分散分析とKruskal-Wallis 検定（30
分）

10

佐藤正⼀

出現度数に関する検定
1．⼀要因の場合
2．⼆要因の場合

講義と演習
対⾯授業

【予習】出現度数に関する検定（30分）【復習】⼀要因と⼆要因の場合の出現頻度（30分）

11

佐藤正⼀

出現度数に関する検定
1. χ2 独⽴性の検定
3. 多項検定

講義と演習
対⾯授業

【予習】出現度数に関する検定（30分）【復習】⼆項検定と多項検定（30分）

12

佐藤正⼀

相関
1．ピアソンの相関係数
2．スピアマンの順位相関係数

講義と演習
対⾯授業

【予習】相関（30分）【復習】ピアソンの相関スピアマンの順位相関の使い
分け（30分）佐藤正⼀

回帰
1．最⼩⼆乗法による回帰
2．標準主軸回帰
3．Deming回帰
4．Passing-Babroc回帰

講義と演習
対⾯授業

【予習】回帰（30分）【復習】直線回帰、標準主軸回帰、Deming回帰、PassingBabloc回帰の使い分け（30分）

14

佐藤正⼀

臨床検査におけるバリデーション法
1．正確度
2．精密度
3．併⾏精度4．室内精度5．検出限界6．定量限界
7．直線性

講義と演習
対⾯授業

【予習】臨床検査の精度（30分）【復習】精確性と直線性（30分）

15

佐藤正⼀

総括 およびコンピュータ-を使⽤して試験を実施

講義と演習
対⾯授業

【予習】臨床統計学のまとめ（30分）【復習】試験の振り返り（30分）

13

定期試験を実施しない※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

データサイエンス基礎オンデマンドビデオ内容一覧2022●医療科学部臨床検査学科「臨床統計学演習」
タイトル

授業内容(授業方法を含む)[主に講義]
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット

1 社会の変化・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・人間の知的活動とAI

2 社会におけるデータの活用

リテラシーレベル内容詳細

OnDemand

リテラシー

Video

レベル

1-1

第1回

導入

1-2

第2回

導入

第3回

導入

項目

単元

項目①

項目②

・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データ量の増加，計算機の処理性能の向上，AIの非連続的進化
・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方，人間の知的活動を起点としたものの見方[主に講義]

・調査データ，実験データ，人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータなど

・1次データと2次データ

・1次データ，2次データ，データのメタ化

・オープンデータ・構造化データ，非構造化データ（文章，画像/動画，音声/音楽など）

・構造化データと非構造化データ

・データ作成（ビッグデータとアノテーション）

・データの作成と収集・データのオープン化（オープンデータ）[主に講義]
・データ・AIの活用領域の進展
3

データ・AIの活用領域と・製造，物流，販売，マーケティング，

その技術①

サービス等での活用
・仮説検証，知識発見，原因究明，判断支・データ・AI活用領域の広がり(生産，消費，文化活動など)
・研究開発，調達，製造，物流，販売，マーケティング，サービスなど
・仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替，新規生成など

項目

1-3

②③

1-4(1/2)

項目③

1-4(2/2)

第4回

導入

項目③

1-5

第5回

導入

項目①

1-6

第6回

導入

項目④

3-1

第7回

心得

項目④

3-2

第8回

心得

項目⑤

2-1(1/2)

第9回

基礎

項目⑤

2-1(2/2)

第10回

基礎

項目⑤

2-2(1/2)

第11回

基礎

項目⑤

2-2(2/2)

第12回

基礎

項目⑤

2-3(1/2)

第13回

基礎

2-3(2/2)

第14回

基礎

援等
[主に講義]
・データ解析(分類，予測)
4

データ・AIの活用領域と・シミュレーション

その技術②

・データの可視化
・AIでできること・認識技術，自動化[主に講義]
・データサイエンスのサイクル

5 データ・AIの利活用の現場

・探索的データ解析
・流通，製造，金融，インフラ，ヘルスケ
ア等への利活用[主に講義]

6 データ・AI活用の最近の状況

・AIを活用した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活用例

・データ解析:予測，グルーピング，パターン発見，最適化，シミュレーション・
データ同化など
・データ可視化:複合グラフ，2軸グラフ，多次元の可視化，関係性の可視化，地図上の可視化，挙動・軌跡の可視化，リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理，画像/動画処理，音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，AIとビッグデータ
・認識技術，ルールベース，自動化技術
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化，データの取得・管理・加工，探索的データ解析，データ解析と推論，結果の共有・伝達，課題解決に向けた提案）
・流通，製造，金融，サービス，インフラ，公共，ヘルスケア等におけるデータ・AI
利活用事例紹介・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー，商品のレコメン
デーションなど)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル，敵対的生成ネットワーク，強化学習，転移学習など）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護，EU一般データ保護規則(GDPR)，忘れられる権利，オプトアウト

7

データ・AIを活用する上での留意事項[主に講義]

・データ倫理:データのねつ造，改ざん，盗用，プライバシー保護・個人情報保護法とGDPRなどの国際動向 ・AI社会原則（公平性，説明責任，透明性，人間中心の判断）・データに関する情報モラル

・データバイアス，アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データ・AI活用における負の事例紹介

8 データを守るための留意事項[主に講義]

・情報セキュリティ:機密性，完全性，可用性

・データ駆動型社会のリスクとその対策

・匿名加工情報，暗号化，パスワード，悪意ある情報搾取

・情報漏洩と情報セキュリティ

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介[演習]

・データの種類（量的変数，質的変数）

・質的データと量的データ(尺度)9 データの読み方①・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，欠損値，外れ値

・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値，中央値，最頻値）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）
・データのばらつき（分散，標準偏差，偏差値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ[演習](プログラミング)
・基本統計量10 データの読み方②

・因果と相関・分割表，散布図相関行列
・データの正しい理解[演習](プログラミング)

11 データで説明①

・データの可視化
・不適切なグラフとは[演習](プログラミング)

12 データで説明②

・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン

・相関と因果（相関係数，擬似相関，交絡）・母集団と標本抽出（国勢調査，アンケート調査，全数調査，単純無作為抽出，層別
抽出，多段抽出）・クロス集計表，分割表，相関係数行列，散布図行列
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

・データ表現（棒グラフ，折線グラフ，散布図，ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較，処理の前後での比較，A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク，不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）[演習](プログラミング)
・データクリーニング
13 データの分析①

・Webスクレイピング

・データの集計（和，平均）・ロングフォーマットとワイドフォーマッ ・データの並び替え，ランキング
ト・データ解析ツール（スプレッドシート）[演習](プログラミング)

14 データの分析②

・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差・表形式のデータ（csv）

項目⑤
オプション

[講義と演習]15 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと身近な生活

第15回

2023/02/15 10:07

JUNTENDO PASSPORT 2

科⽬名

情報科学基礎演習

授業形態

演習

英語科⽬名

Exercises on Basic Information Technology Exercises on Basic I

開講学期

2022年度前期(SPR)

対象学年

1年

単位数

1単位

代表教員

佐藤 正⼀

ナンバリング

5CC-1NAS01

担当教員

佐藤 正⼀、堀敦詞、堀内 優奈、浅井 孝夫、教員サンプル⽤

授業概要

全体内容

社会⽣活においてパーソナルコンピューター（PC）を扱う機会は多く、特に⾼度情報化社会における医療現場では業務を⾏う上で必須のものとなっている。臨床の現場では、データ処理や⽂書作成を⾏うことに留まらず、⼤量の情報の中から必要とする情報を取捨選択し、⾃ら新しい情報を発信する能⼒が要求される。本講義では、PCを使う上でのPCの基礎、学修や研究情報収集のためのネットワーク利⽤⽅法、著作権やプライバシー等を含めたネットワーク
利⽤上のルールについて学ぶ。課題レポートや卒業論⽂研究等で必要となる⽂書作成ソフト利⽤⽅法、データ処理のための表計算ソフトを使いながら、データ解析⽅法の修得、情報発信のためのプレゼンテーションソフトの使い⽅について実践を踏まえながら⾝につける。

到達⽬標

1)電⼦メールやe-learningシステムを利⽤でき，安全にWeb検索が実施できる。
2)オフィスソフトウェア（ワードプロセッサ，表計算ソフトウェア、プレゼンテーションソフトウェアなど）を使⽤して，レポートや報告書が作成できる。
3)課題テーマに関する調査報告のまとめや発表などのプレゼンテーションが実⾏できる。
4)論理的な思考⼒・記述⼒，発表・討議能⼒，コミュニケーション能⼒の基礎を習得する 。

授業の位置づけこの科⽬は、基礎分野・⾃然科学系の臨床検査学科、臨床⼯学科の必修科⽬である。

ディプロマ・ポリシー、
コンピテンシーとの関連
履修上の注意、履修要件

共通DP-2、臨検DP-2、医⼯DP-2
講義開始 20 分以降の⼊室は⽋席とする。また、⼀回の授業について、3分の2以上出席時間がない場合は、その回の授業は⽋席扱いとする。

成績評価の⽅法
評価⽅法

課題レポート(40%)、調査課題のPowerPointを⽤いたグループ発表(40%)、平常点(20%)

評価基準

・調査課題の発表は、その内容および発表態度で評価する。
・授業中の発⾔、グループワークでの取り組み姿勢を平常点として評価する。

試験・課題等に対するフィードバック⽅法
課題に対する解説を次の授業時に実施する。
テキスト
特になし
参考⽂献
授業に応じて、適時、資料を配付する。
その他
連絡先・オフィスアワー

連絡先については授業内で知らせます。

担当教員の実務経験

臨床検査技師としての病院勤務経験と各種講演経験を⽣かし講義を⾏う。

備考
授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業⽅法 ※

予習・復習・レポート課題等と学習時間

佐藤正⼀

オリエンテーション、PCのハードウェア：CPU/GPU、OSの違い、学内
対⾯授業
ネットワークについて、PCでできること【予習】PCとは（30分）【復習】ネットワークについて（30分）

浅井孝夫

PCの基本操作：セキュリティーソフトの導⼊、ファイルの扱い、USBの使⽤
対⾯授業
電⼦メールマナー：⼤学メールについて、電⼦メール送信・受信・返信など【予習】PCのセキュリティーについて（30分）【復習】電⼦メールマナーについて（30分）

3

浅井孝夫

ブラウザーの基本操作：⽂献検索、保存、印刷、コンピュータウイル
ス，フィッシング詐欺，著作権侵害，最重要な情報漏洩
遠隔授業の受け⽅：Zoomの操作⽅法
履修ポータルサイト、LMS

対⾯授業（演習あり）【予習】ブラウザーの基本操作について（30分）【復習】コンピュータウイルス，フィッシング詐欺について（30分）

4

堀敦詞

⽂書作成１：Microsoft Wordでの⽂字⼊⼒、レイアウト

対⾯授業（演習あり）【予習】Wordの基本的操作（30分）【復習】Wordの基本的操作（30分）

5

堀敦詞

⽂書作成２：図表の挿⼊、検索、置換、印刷

対⾯授業（演習あり）【予習】Wordの応⽤操作（30分）【復習】Wordの応⽤操作（30分）

6

堀敦詞

⽂書作成３：Microsoft Word 操作法のまとめ

対⾯授業（演習あり）【予習】Wordの応⽤操作（30分）【復習】Word操作まとめ（30分）

7

佐藤正⼀

表計算ソフト（Microsoft Excel）の使い⽅１：表計算ソフトの機能、データ⼊⼒、計算の仕⽅、⽂字⼊⼒、コピー⽅法、相対位置と絶対位置

対⾯授業（演習あり）【予習】Excelの基本的操作（30分）【復習】Excelの基本的操作（30分）

8

佐藤正⼀

表計算ソフトの使い⽅２：図表の作成⽅法、関数対⾯授業（演習あり）【予習】Excelの応⽤操作１（30分）【復習】Excelの応⽤操作１（30分）

9

佐藤正⼀

表計算ソフトの使い⽅３：分析ツール、ピボットテーブルの作成

対⾯授業（演習あり）【予習】Excelの応⽤操作２（30分）【復習】Excelの応⽤操作２（30分）

10

浅井孝夫
堀内優奈

プレゼンテーションソフト１：PowerPointの概要、基本操作

対⾯授業（演習あり）【予習】PowerPointの基本的操作（30分）【復習】PowerPointの基本的操作（30分）

11

浅井孝夫
堀内優奈

プレゼンテーションソフト２：図表の挿⼊、アニメーション機能

対⾯授業（演習あり）【予習】PowerPointの応⽤操作１（30分）【復習】PowerPointの応⽤操作１（30分）

12

浅井孝夫
堀内優奈

プレゼンテーションソフト３：パワーポイント操作法のまとめ

対⾯授業（演習あり）【予習】PowerPointの応⽤操作２（30分）【復習】PowerPointの応⽤操作２（30分）

佐藤正⼀、浅井孝夫、堀敦詞、

総合演習：グループを作って、課題の調査から発表資料作成までの⼀連を⾏う。途中経過や発表の内容が分かるもの作成する。

グループワーク

1

2

13

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml【予習】演習課題について事前学習（30分）【復習】プレゼン準備（30分）

1/2

2023/02/15 10:07

JUNTENDO PASSPORT 2

堀内優奈
14

佐藤正⼀、浅井孝夫、堀敦詞、
堀内優奈

15

佐藤正⼀、浅井孝夫、堀敦詞、
堀内優奈

総合演習：プレゼン準備作業

課題発表：代表グループの発表と討論

グループワーク【予習】プレゼン準備（30分）【復習】プレゼン準備（30分）

発表と討論【予習】プレゼン準備（30分）【復習】プレゼンの感想30分）

定期試験を実施しない※ アクティブラーニングの要素を取り⼊れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）

https://j-pass.juntendo.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

データサイエンス基礎オンデマンドビデオ内容一覧2022●医療科学部臨床工学科「情報科学基礎演習」
タイトル

授業内容(授業方法を含む)[主に講義]
・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット

1 社会の変化・データの増加，コンピュータの進歩
・Society5.0，データ駆動型社会
・人間の知的活動とAI

2 社会におけるデータの活用

リテラシーレベル内容詳細

OnDemand

リテラシー

Video

レベル

1-1

第1回

導入

1-2

第2回

導入

第3回

導入

項目

単元

項目①

項目②

・ビッグデータ，IoT，AI，ロボット
・データ量の増加，計算機の処理性能の向上，AIの非連続的進化
・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方，人間の知的活動を起点としたものの見方[主に講義]

・調査データ，実験データ，人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータなど

・1次データと2次データ

・1次データ，2次データ，データのメタ化

・オープンデータ・構造化データ，非構造化データ（文章，画像/動画，音声/音楽など）

・構造化データと非構造化データ

・データ作成（ビッグデータとアノテーション）

・データの作成と収集・データのオープン化（オープンデータ）[主に講義]
・データ・AIの活用領域の進展
3

データ・AIの活用領域と・製造，物流，販売，マーケティング，

その技術①

サービス等での活用
・仮説検証，知識発見，原因究明，判断支・データ・AI活用領域の広がり(生産，消費，文化活動など)
・研究開発，調達，製造，物流，販売，マーケティング，サービスなど
・仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替，新規生成など

項目

1-3

②③

1-4(1/2)

項目③

1-4(2/2)

第4回

導入

項目③

1-5

第5回

導入

項目①

1-6

第6回

導入

項目④

3-1

第7回

心得

項目④

3-2

第8回

心得

項目⑤

2-1(1/2)

第9回

基礎

項目⑤

2-1(2/2)

第10回

基礎

項目⑤

2-2(1/2)

第11回

基礎

項目⑤

2-2(2/2)

第12回

基礎

項目⑤

2-3(1/2)

第13回

基礎

2-3(2/2)

第14回

基礎

援等
[主に講義]
・データ解析(分類，予測)
4

データ・AIの活用領域と・シミュレーション

その技術②

・データの可視化
・AIでできること・認識技術，自動化[主に講義]
・データサイエンスのサイクル

5 データ・AIの利活用の現場

・探索的データ解析
・流通，製造，金融，インフラ，ヘルスケ
ア等への利活用[主に講義]

6 データ・AI活用の最近の状況

・AIを活用した新たなビジネスモデル
・AIの最新の活用例

・データ解析:予測，グルーピング，パターン発見，最適化，シミュレーション・
データ同化など
・データ可視化:複合グラフ，2軸グラフ，多次元の可視化，関係性の可視化，地図上の可視化，挙動・軌跡の可視化，リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理，画像/動画処理，音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，AIとビッグデータ
・認識技術，ルールベース，自動化技術
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化，データの取得・管理・加工，探索的データ解析，データ解析と推論，結果の共有・伝達，課題解決に向けた提案）
・流通，製造，金融，サービス，インフラ，公共，ヘルスケア等におけるデータ・AI
利活用事例紹介・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー，商品のレコメン
デーションなど)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル，敵対的生成ネットワーク，強化学習，転移学習など）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護，EU一般データ保護規則(GDPR)，忘れられる権利，オプトアウト

7

データ・AIを活用する上での留意事項[主に講義]

・データ倫理:データのねつ造，改ざん，盗用，プライバシー保護・個人情報保護法とGDPRなどの国際動向 ・AI社会原則（公平性，説明責任，透明性，人間中心の判断）・データに関する情報モラル

・データバイアス，アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データ・AI活用における負の事例紹介

8 データを守るための留意事項[主に講義]

・情報セキュリティ:機密性，完全性，可用性

・データ駆動型社会のリスクとその対策

・匿名加工情報，暗号化，パスワード，悪意ある情報搾取

・情報漏洩と情報セキュリティ

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介[演習]

・データの種類（量的変数，質的変数）

・質的データと量的データ(尺度)9 データの読み方①・サンプリングとバイアス
・基本統計量・誤差，欠損値，外れ値

・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値，中央値，最頻値）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）
・データのばらつき（分散，標準偏差，偏差値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ[演習](プログラミング)
・基本統計量10 データの読み方②

・因果と相関・分割表，散布図相関行列
・データの正しい理解[演習](プログラミング)

11 データで説明①

・データの可視化
・不適切なグラフとは[演習](プログラミング)

12 データで説明②

・データコミュニケーション
・ビジュアリゼーションデザイン

・相関と因果（相関係数，擬似相関，交絡）・母集団と標本抽出（国勢調査，アンケート調査，全数調査，単純無作為抽出，層別
抽出，多段抽出）・クロス集計表，分割表，相関係数行列，散布図行列
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

・データ表現（棒グラフ，折線グラフ，散布図，ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較，処理の前後での比較，A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク，不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）[演習](プログラミング)
・データクリーニング
13 データの分析①

・Webスクレイピング

・データの集計（和，平均）・ロングフォーマットとワイドフォーマッ ・データの並び替え，ランキング
ト・データ解析ツール（スプレッドシート）[演習](プログラミング)

14 データの分析②

・データの集計，並び替え
・回帰分析と残差・表形式のデータ（csv）

項目⑤
オプション

[講義と演習]15 まとめ・社会とデータサイエンス・データサイエンス，AIの将来
・データサイエンス，AIと身近な生活

第15回

科目名

医用情報処理工学

授業形態

講義（記載不要）

開講学期

前期

英語科目名
対象学年

3年

単位数

2単位

代表教員

浅井孝夫

ナンバリング（記載不要）

担当教員

浅井孝夫

授業概要
本講義では、情報技術（IT）を医療分野で活用するために、信号処理、コンピュータの基本構造と動作原理、ネットワークと情報セ
キュリティを中心に、臨床工学技士として必要となる情報技術の基礎的な知識を学修する。具体的には、AD変換やフーリエ変換等の信号処理、記憶装置や入出力装置等のハードウェア、OSやプログラミング言語等のソフトウェア、クラウド等のシステム構成、

全体内容

TCP/IPやLAN等のネットワーク、不正アクセス対策や暗号化等の情報セキュリティ技術について学ぶ。医療情報リテラシーとして医療データの特性・扱い方、オーダリングや電子カルテ等の病院情報システム、医療情報の安全管理等について学び、医療の特質を踏
まえ、医療情報を安全かつ有効に活用するための考え方を身につける。
１．信号処理の目的に応じて適切な処理方法を選択できる。
２．コンピュータの構成要素を列挙し、それぞれの役割を説明できる。

到達目標

３．コンピュータの基本的な動作原理を説明できる。
４．コンピュータネットワークの基本的な仕組みについて説明できる。
５．データを扱う上での留意事項（情報倫理）について説明できる。

授業の位置づけ（記載不要）

ディプロマ・ポリシー、コンピテンシー 臨工DP-3との関連
履修上の注意、履修要件

特になし

成績評価の方法
評価方法

定期試験（100%）１．信号処理の目的に応じて適切な処理方法を選択できるか（定期試験）
２．コンピュータの構成要素を列挙し、それぞれの役割を説明できるか（定期試験）

評価基準

３．コンピュータの基本的な動作原理を説明できるか（定期試験）
４．コンピュータネットワークの基本的な仕組みについて説明できるか（定期試験）
５．データを扱う上での留意事項（情報倫理）について説明できるか（定期試験）

試験・課題に対するフィードバック方法
定期試験については採点後の答案を返却する。
テキスト
書名

著者

出版社

ISBN

備考

臨床工学講座 医用情報処理工学 第2版

戸畑裕志 ほか編

医歯薬出版

978-4-263-73423-0

4,180円

参考文献
特になし
その他
連絡先・オフィスア

浦安・日の出キャンパス1311研究室、訪問は随時（研究室前掲示参照）、メール（t.asai.jq[at]juntendo.ac.jp）はいつでも。

ワー※メールアドレスの[at]は@に変換して送信してください。

担当教員の実務経験
備考

履修者の学習進度や感染症発生状況に応じて授業計画や評価方法を変更する場合があります。

授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業方法 ＊

予習・復習・レポート課題等と学習時間

信号処理１
1

浅井[キーワード]AD変換、DA変換

信号処理２
2

浅井

[キーワード]
時系列信号、雑音除去、フーリエ変換

ハードウェア１
3

浅井[キーワード]CPU

ハードウェア２
4

浅井[キーワード]記憶装置、入出力装置

ハードウェア３
5

浅井[キーワード]周辺装置、インターフェース

ソフトウェア１
6

浅井[キーワード]OS、アプリケーションソフトウェア

ソフトウェア２
7

浅井[キーワード]アルゴリズム、プログラミング言語

ソフトウェア３
8

浅井[キーワード]フローチャート、データベース

ネットワーク１
9

浅井[キーワード]通信回線、ネットワーク構成、通信機器、Wi-Fi

ネットワーク２
10

浅井[キーワード]インターネット、IoT

情報セキュリティ１
11

浅井[キーワード]脅威、脆弱性、マルウェア

情報セキュリティ２
12

浅井[キーワード]認証、暗号化、セキュリティ対策、不正アクセス対策

情報倫理
13

浅井

[キーワード]ELSI、個人情報保護、GDPR

医療情報システム14

浅井[キーワード]
医療情報規格、病院情報システム[予習]（120分）
講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める[予習]（120分）

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める

[予習]（120分）
15

浅井

レビュー

講義

教科書の当該範囲を通読する

オンデマンド授業[復習]（120分）
キーワードを振り返り理解を深める

定期試験＊ アクティブラーニングの要素を取り入れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）＊ 対面授業、リアルタイム型授業、オンデマンド授業のいずれかを明記

科目名

医用情報処理工学演習

英語科目名（記載不要）

授業形態

演習

開講学期

前期
1単位

対象学年

3年

単位数

代表教員

浅井孝夫

ナンバリング （記載不要）

担当教員

浅井孝夫

授業概要

本演習では、情報技術（IT）を医療分野で活用するために、コンピュータを使った情報処理技術の基本操作を行い、医療機器・関連データの管理・分析・効率化等の実践応用に必要となる基礎的能力を修得する。先ず、基本的なデータ処理技術として、Excelを使って数式、関数、グラフ、マクロ、VBAの操作を修得する。次に信号処理で用いられる技術として、ExcelやLabVIEWを使ってフーリエ変換、フィルタ

全体内容

リング、移動平均、同期加算平均、自己相関関数の算出やグラフ化を行う。更にBASIC、C言語、Python等の言語による基礎的なプログラ
ミングやFileMakerやAccessを使ったデータベースの構築、医用テレメータや無線LAN等医療現場における電波利用環境の整備について演習を通して学修する。このような情報処理技術に基づき、自ら考え、新しい技術に適切に対応するための工学的センスを養う。

１．Excelを用いて信号処理を行うことができる。
到達目標

２．プログラミングの基本文法を理解できる。
３．マイコンボードを用いて機器を制御することができる。

授業の位置づけ（記載不要）

ディプロマ・ポリシー、コンピテンシー 臨工DP-3、臨工DP-5との関連
履修上の注意、履修要件

基礎情報工学および医用情報処理工学を履修していること。

成績評価の方法
評価方法

課題レポート（100%）
１．Excelを用いて信号処理を行うことができるか（課題レポート）

評価基準

２．プログラミングの基本文法を理解できるか（課題レポート）
３．マイコンボードを用いて機器を制御することができるか（課題レポート）

試験・課題に対するフィードバック方法
課題レポートについては採点後に返却する。
テキスト
書名

著者

出版社

ISBN

備考

配布資料
参考文献
・臨床工学講座 医用情報処理工学 第2版

戸畑裕志ほか編 医歯薬出版 978-4-263-73423-0 4,180円

その他
連絡先・オフィスア

浦安・日の出キャンパス1311研究室、訪問は随時（研究室前掲示参照）、メール（t.asai.jq[at]juntendo.ac.jp）はいつでも。

ワー※メールアドレスの[at]は@に変換して送信してください。

担当教員の実務経験
備考

履修者の学習進度や感染症発生状況に応じて授業計画や評価方法を変更する場合があります。

授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業方法 ＊

Excelデータ解析１[キーワード]
1

浅井

数式、関数

予習・復習・レポート課題等と学習時間[予習]（30分）

演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

Excelデータ解析２[キーワード]2

浅井

グラフ、マクロ、VBA[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り
返る。

信号処理１
[キーワード]3

浅井

フィルタリング[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り
返る。

信号処理２
[キーワード]4

浅井

移動平均、同期加算平均[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り
返る。

信号処理３
[キーワード]5

浅井

合成波形、フーリエ変換[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り
返る。

信号処理４
[キーワード]6

浅井

自己相関関数[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

プログラミング１[キーワード]7

浅井Python[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

プログラミング２[キーワード]8

浅井GAS[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

マイコンボード１[キーワード]9

浅井

Raspberry Pi、開発環境[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

マイコンボード２[キーワード]10

浅井

アナログ出力[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

マイコンボード３[キーワード]11

浅井デジタル入出力[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

マイコンボード４[キーワード]
12

浅井

データ転送

[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

データベース１[キーワード]
13

浅井

リレーショナルデータベース、SQL、クエリ[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

データベース２[キーワード]14

浅井

データベース構築[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

電波の安全利用[キーワード]15浅井

電波利用環境[予習]（30分）
演習
対面授業

医用情報処理工学の関連項目を復習しておく。
[復習]（30分）
演習で作成したプログラムや回路の処理内容を振り返る。

定期試験を実施しない＊ アクティブラーニングの要素を取り入れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）＊ 対面授業、リアルタイム型授業、オンデマンド授業のいずれかを明記

科目名

臨床統計学

英語科目名

（記載不要）

授業形態

講義

開講学期

前期
2単位

対象学年

4年

単位数

代表教員

浅井孝夫

ナンバリング （記載不要）

担当教員

浅井孝夫

授業概要

本講義では、根拠に基づく医療（Evidence-Based Medicine）を実践し、質の高い医療を提供するために欠かせない統計学の基礎知識を理解し、医学論文や保健医療データを客観的に評価するうえで必須となる統計学的な考え方を身につける。臨床研究や疫学研究で用いら全体内容れる統計解析手法を理解するため、研究デザイン、データの性質、記述統計、データの要約、推測統計、推定、仮説検定等について学ぶ。適切な検定手法を選択しデータを正しく取扱うことができるように、コンピュータを利用した実際的な解析手順について分散分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、Cox比例ハザード解析、因子分析等の高度な分析方法の実例を中心に学修する。
１．学術論文で用いられている統計解析手法を理解し、結果の意味を解釈することができる。

到達目標

２．研究の目的に応じて適切な統計解析手法を選択することができる。
３．統計解析ソフトを用いて基本的な統計値を求めることができる。

授業の位置づけ（記載不要）

ディプロマ・ポリシー、コンピテンシー 臨工DP-3との関連
履修上の注意、履修要件

特になし

成績評価の方法
評価方法

課題レポート（100%）
１．学術論文で用いられている統計解析手法を理解し、結果の意味を解釈することができるか（課題レポート）

評価基準

２．研究の目的に応じて適切な統計解析手法を選択することができるか（課題レポート）
３．統計解析ソフトを用いて基本的な統計値を求めることができるか（課題レポート）

試験・課題に対するフィードバック方法
課題レポートについては採点後に返却する。
テキスト
書名
みんなの医療統計

12日間で基礎理論とEZRを完全マスター！

著者

出版社

ISBN

備考

新谷歩

講談社

978-4-06-156314-8

3,080円医学書院

978-4-260-01954-5 3,080円

参考文献
・今日から使える医療統計

新谷歩著

その他
連絡先・オフィスア

浦安・日の出キャンパス1311研究室、訪問は随時（研究室前掲示参照）、メール（t.asai.jq[at]juntendo.ac.jp）はいつでも。

ワー※メールアドレスの[at]は@に変換して送信してください。

担当教員の実務経験
備考

履修者の学習進度や感染症発生状況に応じて授業計画や評価方法を変更する場合があります。

授業計画
授業回

担当者

授業内容

授業方法 ＊

予習・復習・レポート課題等と学習時間[予習]（120分）

医療と統計
1

浅井

[キーワード]
疫学頻度、有病率、罹患率、死亡率

講義
オンデマンド授業

身近な研究分野で用いられている統計解析手法を調べる[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める

疾患と曝露2

浅井[キーワード]相対リスク、オッズ比、ハザード比
疫学研究デザイン

3

浅井[キーワード]
記述疫学、分析疫学、介入研究
疫学調査

4

浅井

[キーワード]
母集団、標本、誤差、バイアス、交絡データの扱い5浅井[キーワード]データの種類、度数分布、基本統計量、集計
相関と回帰

6

浅井

[キーワード]
散布図、相関係数、回帰直線
確率と分布

7

浅井

[キーワード]確率密度、正規分布、t分布
統計的推測

8

浅井

[キーワード]最尤推定、最小二乗法、信頼区間
統計的検定

9

浅井

[キーワード]帰無仮説、有意水準、t検定、カイ2乗検定
分散分析

10

浅井

[キーワード]不偏分散、ANOVA、共分散分析、二元配置分散分析
多変量解析１

11

浅井[キーワード]重回帰分析、ロジスティック回帰分析
多変量解析２

12

浅井[キーワード]
生存時間解析、Cox比例ハザードモデル
多変量解析３13

浅井[キーワード]
主成分分析、因子分析
感度・特異度

14

浅井[キーワード]感度、特異度、ROC曲線[予習]（120分）
講義

前回のキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

講義

前回までのキーワードを振り返る

オンデマンド授業[復習]（120分）
確認問題を解き、理解を深める[予習]（120分）

15

浅井

レビュー

講義
オンデマンド授業

全範囲のキーワードを振り返り不明点を明らかにする[復習]（120分）
全範囲のキーワードを振り返り理解を深める

定期試験を実施しない＊ アクティブラーニングの要素を取り入れている場合、その内容を明記（PBL、反転授業、グループワーク、討議、発表等）＊ 対面授業、リアルタイム型授業、オンデマンド授業のいずれかを明記

順天堂大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（2022年度授業科目）
導入
①
学部

医学部

学科

医学科

選択・必修

授業科目名

学年

前後期

単位

②

③

心得

基礎

選

④

⑤

op

1-1 1-6 1-2 1-3 1-4 1-5 3-1 3-2 2-1 2-2 2-3

4

必修

データサイエンス基礎

1

集中

1

1 1 1 1 1 1 1 1

選択必修

情報処理Ⅰ

1

前期

1

1 1 1

選択必修

情報処理Ⅱ

1

後期

1

1

1

必修

統計解析への数学

1

前後期

1

1 1

1

選択必修

統計に基づいた科学的実証の実際

1

後期

1

選択必修

医事ニュースを読み解く統計学

1

後期

1

1

選択

科学研究のための基礎

1

前期

1

1

選択

医療社会学

1

後期

1

選択

医療の経営学

1

後期

1

必修

疫学・統計学

3

４月

1

必修

情報処理演習【新カリ】

1

前後期

2

1

1
1
1
1 1 1

1

1 1 1 1 1 1 1

スポーツ健康スポーツ

選択必修

データサイエンスのための数学【新カリ】

1,2

前後期

2

科学部

健康学科

選択必修

統計学【新カリ】

1,2

前後期

2

選択

スポーツ情報科学【新カリ】

2

前期

2

選択

情報科学

1

前期

1

必修

統計学

2

前期

1

1 1 1 1

選択

統計演習

2

後期

1

1 1 1

必修

保健統計

3

前期

2

選択

情報処理

1

前期

1

選択

統計学

1

後期

1

1 1 1 1

必修

疫学・保健統計Ⅰ

2

後期

2

1 1

必修

疫学・保健統計Ⅱ

3

前期

2

1 1

必修

ICTリテラシー

1

後期

2

必修

わかりやすい統計

1

後期

2

1 1

必修

社会調査法

2

前期

2

1

選択

量的調査演習

2

後期

2

選択

質的(フィールド)調査演習

2

後期

2

1

選択

疫学・統計

3

前期

2

1 1

選択

情報科学

1

前期

1

選択

統計学

1

後期

2

選択

情報科学

1

前期

1

選択

統計学

1

後期

2

1 1 1 1

必修

医用画像情報学

2

後期

2

1

必修

医用画像工学

3

前期

2

1

必修

情報科学基礎演習1

前期

1

情報科学概論

1

前期

1

必修

臨床統計学演習

1

後期

1

必修

情報科学基礎演習

1

前期

1

必修

医用情報処理工学

3

前期

2

必修

医用情報処理工学演習

3

前期

1

必修

臨床統計学

4

前期

2

医療看護学部

保健看護学部

国際教養学部

看護学科

看護学科

国際教養学科

理学療法学科

保健医療学部
診療放射線学科

臨床検査学科 必修

医療科学部
臨床工学科

1 1

1
1

1
1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1
1 1 1 1 1 1 1 1

11

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

11

1 1 1 1 1 1 1 1

1
1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1

1

1 1 1 1 1 1

1 1
1 1
1

1 1 1 1 1 1

1
1 1

1 1
1
1

2
1 1

順天堂大学数理・データ科学教育研究センター管理運営規程
令和４年４月１日
令和５年３月１日
目 次
第１条
第２条
第３条
第４条
第５条
第６条
第７条
第８条
第９条

（趣旨）
（目的）
（業務）
（センターの組織）（管理運営）（数理科学教育管理委員会）
（事務）
（その他）
（規程の改廃）附 則（趣旨）
第１条 この規程は、順天堂大学数理・データ科学教育研究センター（以下「センター」という。）の管理運営について必要な事項を定める。
（目的）第２条 センターは、順天堂大学（以下「本学」という。）における数理科学教育（数学・統計学のほか、その応用として諸科学を数理的に研究する数理科学に関する教育をいう。以下同じ。）の充実及び質の向上を推進
するとともに、数理科学に関連する科学技術分野の教育研究の進展に資することを目的とする。
（業務）
第３条 センターは、次に掲げる業務を行う。
(1) 本学における数理科学教育の実施及び充実に関すること。
(2) 本学における数理科学教育の質の向上に係る取組に関すること。
（3）本学における数理科学教育の点検・評価に関すること。
（4）その他センターの目的を達成するために必要な事項（センターの組織）
第４条 センターに、センター長のほか必要な室員を配置する。
２ センター長は、理事長の承認を得て、学長が指名する。
３ センター長は、センターの業務を統括する。
４ センター長の任期は２年とし、再任は妨げない。
５ センター業務遂行のために事務室を置く。
（管理運営）
第５条 センターの管理運営は、数理科学教育管理委員会において行う。
（数理科学教育管理委員会）
第６条 センターに、数理科学教育の実施等に関する実務的事項を審議するため、数理科学教育管理委員会を置く（以下「委員会」という。）。
２ 委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（事務）第７条 センターの事務は、数理・データ科学教育研究センター事務室において処理する。
（その他）
第８条 この規程に定めるもののほか、センターに関し必要な事項は、委員会の議を経て、学長が定める。
（規程の改廃）第９条 この規程の改廃は、委員会の議を経て、理事会の承認に基づき学長が行う。
附 則
この規程は、令和４年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、令和5年3月1日から施行する。

順天堂大学数理・データ科学教育研究センター数理科学教育管理委員会細則
令和４年４月１日
令和５年３月１日
目 次
第１条
第２条
第３条
第４条
第５条
第６条
第７条
第８条

（趣旨）
（組織）
（審議事項）（委員長）（議事）（意見の聴取）
（事務）
（雑則）
附 則
（趣旨）
第１条 この細則は、順天堂大学数理・データ科学教育研究センター管理運営規程第６条第２項の規定に基づ
き、数理科学教育委員会（以下「委員会」という。）に関し必要な事項を定める。
（組織）
第２条 委員会は、次に掲げる委員をもって組織する。
(1) 数理・データ科学教育研究センター センター長(2) 数理・データ科学教育研究センター 併任教員
(3) その他委員長が必要と認めた者
２ 前項第３号の委員は、数理・データ科学教育研究センター長が委嘱する。
３ 第１項第３号の委員の任期は、２年とし、再任を妨げない。
４ 第１項第３号の委員に欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は、前項の規定にかかわらず、前任者の残任期間とする。
（審議事項）
第３条 委員会は、次に掲げる事項を審議する。
(1) 数理科学教育の授業計画、授業実施及び履修指導に関すること。
(2) 数理科学教育のファカルティ・ディベロップメントに関すること。
(3) その他数理科学教育の実施に関し必要な事項（委員長）
第４条 委員会に、委員長を置き、センター長をもって充てる。
２ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
３ 委員長に事故があるときは、委員長があらかじめ指名する委員がその職務を代行する。
（議事）
第５条 委員会は、委員の過半数が出席しなければ、議事を開き、議決することができない。
２ 委員会の議事は、出席した委員の過半数をもって決し、可否同数のときは、委員長の決するところによる。
（意見の聴取）第６条 委員長は、必要があるときは、委員以外の者を委員会に出席させ、意見を聴くことができる。
（専門委員会）
第７条 委員会に、専門的事項を調査審議するため、専門委員会を置くことができる。
２ 専門委員会に関する事項は、委員会が別に定める。
（事務）第８条 委員会の事務は、数理・データ科学教育研究センター事務室において処理する。
（雑則）
第９条 この細則に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員長が別に定める。
附 則
この細則は、令和４年４月１日から施行する。
附 則
この細則は、令和５年３月１日から施行する。

順天堂大学数理・データ科学教育研究センター数理科学教育点検・評価委員会要領
令和５年３月１日
目 次
第１条
第２条
第３条
第４条
第５条
第６条
第７条
第８条
第９条

（趣旨）
（組織）
（審議事項）（委員長）（議事）（意見の聴取）（結果の公表）
（事務）
（雑則）
附 則
（趣旨）
第１条 この要領は、順天堂大学における数理科学教育に関する点検・評価を行うために設置する、順天堂大学
数理科学教育点検・評価委員会（以下「委員会」という。）に関し必要な事項を定める。
（組織）
第２条 委員会は、次に掲げる委員をもって組織する。
(1) 内部質保証推進委員会 委員長(2) 数理・データ科学教育研究センター センター長(3) 数理・データ科学教育研究センター 併任教員
(4) その他委員長が必要と認めた者
２ 前項第４号の委員は、数理・データ科学教育研究センター長が委嘱する。
３ 第１項第４号の委員の任期は、２年とし、再任を妨げない。
４ 第１項第４号の委員に欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は、前項の規定にかかわらず、前任者の残任期間とする。
（審議事項）
第３条 委員会は、次に掲げる事項を審議する。
(1) 全学的な数理・データサイエンス・AI教育プログラムの実施体制及びカリキュラム・講義内容についての点検・評価に関すること。
(2) 全学的な数理・データサイエンス・AI教育プログラムの履修状況及び学修成果についての点検・評価に関すること。
(3) 全学的な数理・データサイエンス・AI教育プログラムに関する外部意見のとりまとめに関すること。
(4) その他全学的な数理・データサイエンス・AI教育プログラムの改善に関すること。
（委員長）
第４条 委員会に、委員長を置き、センター長をもって充てる。
２ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
３ 委員長に事故があるときは、委員長があらかじめ指名する委員がその職務を代行する。
（議事）
第５条 委員会は、委員の過半数が出席しなければ、議事を開き、議決することができない。
２ 委員会の議事は、出席した委員の過半数をもって決し、可否同数のときは、委員長の決するところによる。
（意見の聴取）第６条 委員長は、必要があるときは、委員以外の者を委員会に出席させ、意見を聴くことができる。
（結果の公表）第７条 委員会は、毎年度点検・評価を行い、その結果を公表するものとする。
（事務）第８条 委員会の事務は、数理・データ科学教育研究センター事務室において処理する。
（雑則）
第９条 この要領に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員長が別に定める。
附 則
この要領は、令和５年３月１日から施行する。

令和4年度プログラム 点検・評価結果（令和 5 年 4 月 27 日 数理科学教育点検・評価委員会）
点検・評価項目
Ａ:履修状況
• 履修者数・履修率、目標の達成状況• 学生の履修を高めるための取組• 学生の学修成果の把握

点検結果（コメント等）

評価

 数理・データ科学教育研究センターが中心となり、本学全体のプログラムの履修状況や修了状況を把握・分析している。令和4年度は、本プログラムの履修者数は1,595名（①全在籍学生の25.4％、②プログラム適用対象となった全1年生の89.8％）、修了者数は812名（①12.9％、②45.7％）となるなど、プログラム開設初年度としては概ね良い結果となった。
 本学では各学部の特性や専門性に合わせた科目でプログラムを構成しており、学部毎に履修要件・履修状況が異なる。国際教養学部、医療科
学部では、コア科目の必修化により全ての学生がプログラムを修了する。医学部、スポーツ健康科学部、医療看護学部、保健看護学部、保健医療学部では、コア科目が選択となっているため、引き続きガイダンスを通じた周知や履修指導に努める必要がある。より多くの学生が履修できるよう必修化も含めた検討・対応が望まれる。

A 学生の履修意欲を高め学修成果を可視化するため、できるだけ早い時期に、プログラム修了生に対する修了証の整備が期待される。また、修了証の発行に合わせ、プログラム修了生にアンケートを行い、教育研究や臨床現場でのスキルの活用、資格試験合格等の成果などを追跡することを通じて、学修成果を測っていくことが望まれる。
B:プログラムに対する学生の評価• 学生の理解度、満足度は十分か• 後輩他への推奨度

 センターが中心となり、学生に対する授業科目終了時アンケート、担当教員に対する授業評価アンケートを実施している。学生・教員両サイドによる評価を分析することにより、プログラムに対する学生の理解度や満足度を把握している。
 令和4年度のアンケート結果によれば、学部や科目毎にばらつきは見られるものの、理解度や満足度に関する設問において、履修学生の7割以上から肯定的評価を得られた。

A

 後輩他への推奨度に関しては、現時点では把握できていない。今後、プログラム修了生に対するアンケートを通じて他の学生への推奨度を把握し、広報などを通じて修了生の声を発信していくことが望まれる。
Ｃ:プログラムの構成・内容、指導の工夫

 令和4年度アンケ―トの「授業から知的な刺激を受けて、その分野や関連分野のことをもっと知りたいと思ったか」の質問で、７割以上の学生が肯定的に評価しており、概ね「学ぶ楽しさ」や「学ぶ意義」を教える授業となっていると評価できる。
• 学ぶ楽しさ、学ぶ意義を教える授業となっているか• 内容及び水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業となっているか また、「授業の分かりやすさ」や「理解や技能の獲得を助けるための工夫」に関する質問においても、約８割の学生が肯定的に評価しており、「分かりやすい」授業となっていると評価できる。（TAによるサポート、勉強会の開催等による効果と考えられる）• 学生の理解やスキルの獲得を助けるための工夫 学生の興味・関心をさらに引き出すため、より発展的なプログラムに導く必要がある。そのため、発展科目や応用プログラム（応用基礎レベル）の開発・展開が望まれる。

A

Ｄ:質問・相談等への対応

 今年度のプログラムでは、オフィスアワーの設置のほか、メールや学習支援システムを通じた質問・相談体制を概ね確保できた。また、一部の取組であるが、TAによる学習サポートや希望する学生に対する勉強会の開催等の工夫も見られた。
• 学生からの質問・相談に対応する体制は確保されているか また、学生から質問・相談について、これまでの小テストや課題等の結果を参照し個々の理解度に配慮した指導を実践した例や、演習科目に• 授業課題や学生の参加に対し、効果的なフィード
おいてできるだけ授業中に学生の質問に対応できるようTAを確保した例は、効果的なフィードバックとなったと推察される。
バックを行ったか。
 令和4年度アンケ―トによれば、「質問や意見の述べやすさ」及び「効果的なフィードバックの有無」の質問について、約8割の学生が肯定的に評価。質問・相談等への対応に関し、高い満足度を示している。

Ｅ:修了生の進路・評価• 教育プログラム修了者の進路・活躍状況
Ｆ:学外からの評価• プログラム修了者に対する企業等の評価• 教育プログラム内容・手法等に関する外部意見 プログラム開始初年度であり、修了生が卒業していない。今後、各種アンケートを通じてプログラム修了生の進路、活躍状況等の情報を把握し、評価することとする。
 プログラム開始初年度であり、現時点では、本プログラムに対する外部意見を得られていない。今後、本学全体の「外部評価プロセス」 を活用しながら、本プログラムの妥当性・有効性に関する意見を収集することとする。
 センターでは、令和５年度以降、企業と連携したコンペティションやセミナー等を企画する予定であり、そうした機会を通じて企業から 本プ
ログラムの評価を得ることとする。

A

Ｆ

Ｆ

【評価の基準】S : 高水準にある/目標以上の成果があった、A : ある程度の水準にある/ある程度の成果があった、B : 不十分な水準にある/改善が必要である、F : 判断材料の不足により判断できない