様式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） 申請様式

① 学校名

北海道医療大学② 大学等の設置者

学校法人東日本学園③ 設置形態私立大学
北海道石狩郡当別町金沢1757番地④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称

医療系大学での学びあいと内製AIによる学修者本位の教育⑥ プログラムの開設年度

2020

（常勤）

⑦ 教員数

384

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
735⑨ 全学部・学科の入学定員

293

人

2

人

人

⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

3374

総数

１年次

814

人

２年次

754

人

３年次

640

人

４年次

686

人

５年次

245

人

６年次

235

人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

二瓶 裕之

（役職名）

教授

⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
情報センター（責任者名）

二瓶 裕之

（役職名）

情報センター長⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
メディア委員会（責任者名）

二瓶 裕之⑭ 申請する認定プログラム（役職名）

情報センター長

認定教育プログラムと認定教育プログラム+（プラス）

連絡先
所属部署名 学務部教務企画課

担当者名

日下 稔規

E-mail

電話番号0133-23-1211

kyoumu-kikaku@hoku-iryo-u.ac.jp

様式２－１
学校名： 北海道医療大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
薬学部ではプログラムを構成する授業題目「情報科学（２単位）」（基礎教育・情報科学科目）と「文章指導（２単位）」（教養教育・教養科目）を修得すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報科学2 文章指導授業科目名称
26
27

3
4
5
6
7
8
9

28

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

29
30
31
32
33
34

様式２－２
学校名： 北海道医療大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
歯学部ではプログラムを構成する授業題目「医療情報処理演習（１単位）」（基礎教育・情報科学科目・情報処理演習）を修得すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称1 医療情報処理演習

授業科目名称
26

2
3
4
5
6
7
8
9

27

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

28
29
30
31
32
33
34

様式２－３
学校名： 北海道医療大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
看護福祉学部（看護学科・臨床福祉学科）ではプログラムを構成する授業題目「情報科学（２単位）」（基礎教育・情報科学科目・情報科学）を修得すること。
なお、「情報科学」は１年次後期開講科目であり、本授業科目を履修する前に、１年次前期開講である「情報処理演習（１単位）」（必須科目）で基本的なコンピューターリテラシーを修得しておくことを前提とする。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報科学

授業科目名称
26

2
3
4
5
6
7
8
9

27

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

28
29
30
31
32
33
34

様式２－４
学校名： 北海道医療大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
心理科学部ではプログラムを構成する授業題目「情報処理演習Ⅰ（１単位）」、「情報処理演習Ⅱ（１単位）」（基礎教育・情報科学科目・情報処理演習）、「情報科学（２単位）」（基礎教育・情報科学科目・情報科学）の３科目を修得すること。他に、選択項目として、「基礎統計学（２単位）」（基礎教育・情報科学科目・統計学）も用意している。
なお、「情報処理演習Ⅰ・Ⅱ」と「基礎統計学」の３科目は、１年前期に連携して実施し、「情報処理演習Ⅰ・Ⅱ」は連続して開講（火曜１・２時限目）し、「基礎統計学」も同一週（金曜５時限目）に開講する。「情報科学」は、１年後期に開講する。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報処理演習Ⅰ
2 情報処理演習Ⅱ
3 基礎統計学
4 情報科学

授業科目名称
26
27
28
29

5
6
7
8
9

30

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

31
32
33
34

様式２－５
学校名： 北海道医療大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
リハビリテーション科学部（作業療法学科、理学療法学科）ではプログラムを構成する
授業題目「情報処理演習（１単位）」を修得すること。他に、選択項目として、「基礎統計学（２単位）」（基礎教育・情報科学科目・統計学）も用意している。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報処理演習
2 基礎統計学

授業科目名称
26
27

3
4
5
6
7
8
9

28

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

29
30
31
32
33
34

様式２－６
学校名： 北海道医療大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
リハビリテーション科学部（言語聴覚療法学科）ではプログラムを構成する授業題目「情報処理演習（１単位）」を修得すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報処理演習

授業科目名称
26

2
3
4
5
6
7
8
9

27

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

28
29
30
31
32
33
34

様式２－７
学校名： 北海道医療大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
医療技術学部ではプログラムを構成する授業題目「医療情報処理演習（１単位）」（基礎教育・情報科学科目・情報処理演習）と「情報科学（２単位）」（基礎教育・情報科学科
目・情報科学）を修得すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称1 医療情報処理演習
2 情報科学

授業科目名称
26
27

3
4
5
6
7
8
9

28

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

29
30
31
32
33
34

様式３
学校名：

北海道医療大学

プログラムの履修者数等の実績について
令和2年度

令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 平成27年度 履修者数

学部・学科名称

収容
定員

薬学部
歯学部
看護福祉学部
心理科学部
リハビリテーション科学部
医療技術学部

998
480
756
304
770
120

312
88
49
17
208
73

306
84
45
15
204
71

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
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

3428

747

725

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

合 計

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

合計

履修率

312
31%
88
18%
49
6%
17
6%
208
27%
73
61%
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 #DIV/0!
747
22%

様式４－１
学校名： 北海道医療大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要「情報科学」と連携して実施している「文章指導」で、Society 5.0やAIに関するホームページや動画（内閣府「Society 5.0とは」、IMB「Watson」など）を教材としながら、社会で起きている変化やAI最新技術の活用例について学ぶ。また、Society
4.0で蓄積されたデータと計算機の処理性能の向上からもたらされたSociety 5.0におけるAIの役割と様々なAIサービスについて理解する。さらに、情報系教員が内製した自然言語処理を行う機械学習システムを体験しながら、AIにおける自然言語処理の手順を学ぶ。
講義の後に全ての学生は講義ノートをLMSに提出するが、ここで、学生は「機械学習システムがノートを解析してワード
クラウドを作るプロセス」を体験する。このように身近なところでAIが活用される様子を体験することで、AIが自身の生活と密接に結びつくものであることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
文章指導

講義テーマ
ノートの取り方（数理・データサイエンス・ＡＩをテーマとした講義をノートにまとめる）（４）授業概要「統計ダッシュボード e-Stat」の調査データを使って問題発見課題解決型協働学修(PBL)を行う。PBLの事前講義では、データには、調査データ、実験データ、人の行動ログデータなどの様々な種類や、構造化データや非構造化データなど
様々な形態があることを学ぶ。次に、学生ひとり一人が、統計ダッシュボードのデータを分析しながら、「今まで気づかなかったような広く社会において起きている現象や課題」を見つけ出す。さらに、オンラインアプリケーションを使って、グループで現象や課題をまとめる。
その後、学生ひとり一人が、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定といった課題解決の手順を実際に学びながら、
課題の解決に向けて、自分たちがどのようにしていけばよいのかを考える。これらのPBLのプロセスを経て、データが、日常生活や社会における課題を見つけたり、それを解決する有用なツールになり得ることを学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
情報科学

講義テーマ
データ処理、データ分析、情報検索（７～８）

授業概要
内容・要素（１）と（２）での課題作成を通してデータ・AI利活用の技術と現場を学ぶ。
内容・要素（１）の講義を踏まえて、医療分野におけるAI活用についてインターネット検索をして、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例をレポートにまとめて提出する。さらに、講義でも扱われた非構造化データ処理（言語処理処理）の体験を通して、今のAIで出来ることと出来ないことなどについても考察する。
内容・要素（２）のPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼン
テーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケ
アの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
文章指導
情報科学

講義テーマ
ノートの取り方（数理・データサイエンス・ＡＩをテーマとした講義をノートにまとめる）（５～６）
データ処理、データ分析、情報検索（９）授業概要
総務省の「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学修を実施する。まず、事前講義で、データ倫理、
情報セキュリティ、悪意ある情報搾取や情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例などを学ぶ。それを踏まえて、学生
は、「情報セキュリティサイト」に記載されている事例を1つ選択して、選択した事例に関連する過去の実例をインターネッ
トで検索・調査する。
自身の調査結果を踏まえて、次に、学生どうしでアンケート調査を実施する。例えば、チェーンメールを受信したことがありますか、ネットショッピングで気を付けていることがありますか、などの質問紙をgoogleフォームを使って学生ひとり一人が作成し、学生どうしが互いの質問フォームに回答をする。これらの調査結果を踏まえて、「インターネットを安全に使うためにはどのようにしたらよいのか」を、多面的な視点から考察する。
（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称情報科学

講義テーマ
セキュリティ、個人情報、情報倫理（10～11）

授業概要「情報科学」（４～６）では、データの扱い方（集計、並べ替え）と平均値や標準偏差の計算をスプレッドシートを使いながら学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当

これを踏まえ、総務省「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学修で、データを読む、説明する、扱うスキルを修得する。ここでは、学生どうしでアンケート調査をするが、まず、データの種類を意識しながら質問項目を設定しなければならないことを学ぶ。アンケート実施後、学生間の生きたデータであるからこそ生じるデータのばらつきや誤差の扱いを実体験を通して学び、相関と因果関係を見つけ出しながらデータを読む力を修得する。次に、スプレッドシートで
データ集計しながら解析をする。読み取った結果は、データの図表表現やデータの比較をしながら、プレゼンテーションで説明できるようにする。また、発表会で情報共有とピアレビューをする。過去の発表の中から、優れた可視化事例も参考にする。

授業科目名称
情報科学
情報科学

講義テーマ
数理・データサイエンス・ＡＩを活用したデータ分析（４～６）
セキュリティ、個人情報、情報倫理（11～12）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎

アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

画像解析

データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・本学で内製したAIの実体験を通して、データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得する
・実社会のデータを使った演習を通して、日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得する
・オンラインアプリケーションを使ったグループワークを通して、他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得する
・セキュリティ事故の実例や学生どうしの実態調査を通して、インターネットを安全に使うことができる能力を修得する・学生どうしの生きたデータを使った同僚間アンケートを通して、現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得する

様式４－２
学校名： 北海道医療大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
授業初回に、授業の目標を伝えるとともに、Society 5.0やAIに関するホームページや動画（内閣府「Society 5.0とは」、
IMB「Watson」など）を教材としながら、社会で起きている変化やAI最新技術の活用例について学ぶ。また、Society 4.0で蓄積されたデータと計算機の処理性能の向上からもたらされたSociety 5.0におけるAIの役割と様々なAIサービスについて理解する。さらに、情報系教員が内製した自然言語処理を行う機械学習システムを体験しながら、AIにおける自然言語
処理の手順を学ぶ。
講義の後に全ての学生は講義ノートをLMSに提出するが、ここで、学生は「機械学習システムがノートを解析してワード
クラウドを作るプロセス」を体験する。このように身近なところでAIが活用される様子を体験することで、AIが自身の生活と密接に結びつくものであることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
医療情報処理演習

講義テーマ
文書作成技法（数理・データサイエンス・ＡＩをテーマとした講義をノートにまとめる）（１）授業概要「統計ダッシュボード e-Stat」の調査データを使って問題発見課題解決型協働学修(PBL)を行う。PBLの事前講義では、データには、調査データ、実験データ、人の行動ログデータなどの様々な種類や、構造化データや非構造化データなど
様々な形態があることを学ぶ。次に、学生ひとり一人が、統計ダッシュボードのデータを分析しながら、「今まで気づかなかったような広く社会において起きている現象や課題」を見つけ出す。さらに、オンラインアプリケーションを使って、グループで現象や課題をまとめる。
その後、学生ひとり一人が、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定といった課題解決の手順を実際に学びながら、
課題の解決に向けて、自分たちがどのようにしていけばよいのかを考える。これらのPBLのプロセスを経て、データが、日常生活や社会における課題を見つけたり、それを解決する有用なツールになり得ることを学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
医療情報処理演習

講義テーマ
データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法（11～12）

授業概要
内容・要素（１）と（２）での課題作成を通してデータ・AI利活用の技術と現場を学ぶ。
内容・要素（１）の講義を踏まえて、医療分野におけるAI活用についてインターネット検索をして、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例をレポートにまとめて提出する。さらに、講義でも扱われた非構造化データ処理（言語処理処理）の体験を通して、今のAIで出来ることと出来ないことなどについても考察する。
内容・要素（２）のPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼン
テーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケ
アの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
医療情報処理演習
医療情報処理演習

講義テーマ
文書作成技法（２）
データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法（13～14）

授業概要
総務省の「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学修を実施する。まず、事前講義で、データ倫理、
情報セキュリティ、悪意ある情報搾取や情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例などを学ぶ。それを踏まえて、学生
は、「情報セキュリティサイト」に記載されている事例を1つ選択して、選択した事例に関連する過去の実例をインターネッ
トで検索・調査する。
自身の調査結果を踏まえて、次に、学生どうしでアンケート調査を実施する。例えば、チェーンメールを受信したことがありますか、ネットショッピングで気を付けていることがありますか、などの質問紙をgoogleフォームを使って学生ひとり一人が作成し、学生どうしが互いの質問フォームに回答をする。これらの調査結果を踏まえて、「インターネットを安全に使うためにはどのようにしたらよいのか」を、多面的な視点から考察する。
（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
医療情報処理演習

講義テーマ
セキュリティ、個人情報、情報倫理（8～10）

授業概要
定められたテーマに従って、クラスの学生に対してアンケート調査を行って調査結果をまとめる協働学修で、データを読む、説明する、扱うスキルを修得する。学生どうしのアンケート調査では、まず、データの種類を意識しながら質問項目を設定しなければならないことを学ぶ。アンケート実施後、学生間の生きたデータ（実データ）であるからこそ生じるデータのばらつきや誤差の扱いを実体験を通して学び、相関と因果関係を見つけ出しながらデータを読む力を修得する。
次に、スプレッドシートでデータ集計しながら解析をする。読み取った結果は、データの図表表現やデータの比較をしながら、プレゼンテーションで説明できるようにする。また、発表会で情報共有とピアレビューをする。

（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当

授業科目名称
医療情報処理演習

講義テーマ
データ処理、データ分析、プレゼンテーション技法（5～7）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎

アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

画像解析

データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・本学で内製したAIの実体験を通して、データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得する
・実社会のデータを使った演習を通して、日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得する
・オンラインアプリケーションを使ったグループワークを通して、他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得する
・セキュリティ事故の実例や学生どうしの実態調査を通して、インターネットを安全に使うことができる能力を修得する・学生どうしの生きたデータを使った同僚間アンケートを通して、現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得する

様式４－３
学校名： 北海道医療大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
シラバスに記載されいる授業概要を伝えるとともに、Society 5.0やAIに関するホームページや動画（内閣府「Society 5.0とは」、IMB「Watson」など）を教材としながら、社会で起きている変化やAI最新技術の活用例について学ぶ。また、Society
4.0で蓄積されたデータと計算機の処理性能の向上からもたらされたSociety 5.0におけるAIの役割と様々なAIサービスについて理解する。さらに、情報系教員が内製した自然言語処理を行う機械学習システムを体験しながら、AIにおける自然言語処理の手順を学ぶ。
講義の後に全ての学生は講義ノートをLMSに提出するが、ここで、学生は「機械学習システムがノートを解析してワード
クラウドを作るプロセス」を体験する。このように身近なところでAIが活用される様子を体験することで、AIが自身の生活と密接に結びつくものであることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称情報科学

講義テーマ
数理・データサイエンス・ＡＩの概要（１）授業概要「統計ダッシュボード e-Stat」の調査データを使って問題発見課題解決型協働学修(PBL)を行う。PBLの事前講義では、データには、調査データ、実験データ、人の行動ログデータなどの様々な種類や、構造化データや非構造化データなど
様々な形態があることを学ぶ。次に、学生ひとり一人が、統計ダッシュボードのデータを分析しながら、「今まで気づかなかったような広く社会において起きている現象や課題」を見つけ出す。さらに、オンラインアプリケーションを使って、グループで現象や課題をまとめる。
その後、学生ひとり一人が、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定といった課題解決の手順を実際に学びながら、
課題の解決に向けて、自分たちがどのようにしていけばよいのかを考える。これらのPBLのプロセスを経て、データが、日常生活や社会における課題を見つけたり、それを解決する有用なツールになり得ることを学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
情報科学

講義テーマ
データ処理、データ分析、情報検（11～12）

授業概要
授業回２～３では、自然言語処理のプロセスをpythonで体験しながら、データ利活用の技術や事例を学ぶ。まず、分か
ち書きやマルコフ連鎖による文章生成などの非構造化データの利用技術を体験する。これらを活用した最新の事例を紹介しながら、さらに、ネットニュースの原稿を自然言語処理して、原稿の特徴をつかむ。様々な原稿を比較しながら、今のAIで出来ることと出来ないことなどについても考察する。
内容・要素（２）のPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼン
テーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケ
アの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
情報科学
情報科学

講義テーマ
クラウド、数理・データサイエンス・ＡＩ（２～３）
データ処理、データ分析、情報検索（13～14）

授業概要
総務省の「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学修を実施する。まず、事前講義で、データ倫理、
情報セキュリティ、悪意ある情報搾取や情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例などを学ぶ。それを踏まえて、学生
は、「情報セキュリティサイト」に記載されている事例を1つ選択して、選択した事例に関連する過去の実例をインターネッ
トで検索・調査する。
自身の調査結果を踏まえて、次に、学生どうしでアンケート調査を実施する。例えば、チェーンメールを受信したことがありますか、ネットショッピングで気を付けていることがありますか、などの質問紙をgoogleフォームを使って学生ひとり一人が作成し、学生どうしが互いの質問フォームに回答をする。これらの調査結果を踏まえて、「インターネットを安全に使うためにはどのようにしたらよいのか」を、多面的な視点から考察する。
（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
情報科学

講義テーマ
データ処理、データ分析、情報セキュリティ（４～６）

授業概要
匿名化処理の対象となるような個人情報の取得を含むアンケート調査に関する協働学修で、データを読む、説明する、扱うスキルを修得する。作成したアンケートをクラス全体に実施後、データの分布をみて、学生間の生きたデータである
からこそ生じるデータのばらつきや観測データに含まれる誤差の扱いを実体験を通して学び、相関と因果関係を見つけ出しながらデータを読む力を修得する。次に、データの並べ替え、スプレッドシートを使った匿名化処理と解析を行う。解析から読み取った結果をまとめて、概念図などを利用したデータの図表表現やデータの比較をしながら、プレゼンテー
ションで説明できるようにする。さらに、過去の発表の中から、優れた可視化事例の紹介も行う。
なお、看護福祉学部では、１年次前期開講である「情報処理演習（１単位）」（必須科目）で基本的なコンピューターリテラシーを修得し、データの基礎的な処理方法を修得している。
（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当

授業科目名称情報科学

講義テーマ
個人情報、匿名化処理、情報セキュリティ（７～10）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎

アルゴリズム基礎

情報科学

データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

情報科学

画像解析

データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・本学で内製したAIの実体験を通して、データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得する
・実社会のデータを使った演習を通して、日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得する
・オンラインアプリケーションを使ったグループワークを通して、他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得する
・セキュリティ事故の実例や学生どうしの実態調査を通して、インターネットを安全に使うことができる能力を修得する・学生どうしの生きたデータを使った同僚間アンケートを通して、現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得する

様式４－４
学校名： 北海道医療大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
シラバスに記載されいる授業概要を伝えるとともに、Society 5.0やAIに関するホームページや動画（内閣府「Society 5.0とは」、IMB「Watson」など）を教材としながら、社会で起きている変化やAI最新技術の活用例について学ぶ。また、Society
4.0で蓄積されたデータと計算機の処理性能の向上からもたらされたSociety 5.0におけるAIの役割と様々なAIサービスについて理解する。さらに、情報系教員が内製した自然言語処理を行う機械学習システムを体験しながら、AIにおける自然言語処理の手順を学ぶ。
講義の後に全ての学生は講義ノートをLMSに提出するが、ここで、学生は「機械学習システムがノートを解析してワード
クラウドを作るプロセス」を体験する。このように身近なところでAIが活用される様子を体験することで、AIが自身の生活と密接に結びつくものであることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
情報処理演習Ⅰ

講義テーマ
ガイダンス、見出しの構成、自己表現、文書の共有（１）授業概要「統計ダッシュボード e-Stat」の調査データを使って問題発見課題解決型協働学修(PBL)を行う。PBLの事前講義では、データには、調査データ、実験データ、人の行動ログデータなどの様々な種類や、構造化データや非構造化データなど
様々な形態があることを学ぶ。次に、学生ひとり一人が、統計ダッシュボードのデータを分析しながら、「今まで気づかなかったような広く社会において起きている現象や課題」を見つけ出す。さらに、オンラインアプリケーションを使って、グループで現象や課題をまとめる。
その後、学生ひとり一人が、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定といった課題解決の手順を実際に学びながら、
課題の解決に向けて、自分たちがどのようにしていけばよいのかを考える。これらのPBLのプロセスを経て、データが、日常生活や社会における課題を見つけたり、それを解決する有用なツールになり得ることを学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ

講義テーマ
情報検索、データサイエンス、プレゼンテーションを含むデータ分析演習（13）
情報検索、データサイエンス、プレゼンテーションを含むデータ分析演習（13）授業概要
情報処理演習Ⅰの初回講義を踏まえて、情報処理演習Ⅱの初回講義で、医療分野におけるAI活用についてインター
ネット検索をして、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例をまとめる。情報処理演習Ⅰ・Ⅱの12回では、数理・デー
タサイエンス・AIの知識に基づいて、機械学習やデータ予測などのデータ・AI利活用の技術を体験し、ヘルスケアの知見と組み合わせることで、新しい価値が生まれることを学ぶ。
内容・要素（２）のPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼン
テーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケ
アの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
情報処理演習Ⅱ
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ

講義テーマ
ガイダンス、見出しの構成、自己表現、文書の共有（１）
数理・データサイエンス・AIを活用したデータ分析の基本（12）数理・データサイエンス・AIを活用したデータ分析の基本（12）
情報検索、データサイエンス、プレゼンテーションを含むデータ分析演習（14）
情報検索、データサイエンス、プレゼンテーションを含むデータ分析演習（14）授業概要
総務省の「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学修を実施する。まず、事前講義で、データ倫理、
情報セキュリティ、悪意ある情報搾取や情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例などを学ぶ。それを踏まえて、学生
は、「情報セキュリティサイト」に記載されている事例を1つ選択して、選択した事例に関連する過去の実例をインターネッ
トで検索・調査する。
自身の調査結果を踏まえて、次に、学生どうしでアンケート調査を実施する。例えば、チェーンメールを受信したことがありますか、ネットショッピングで気を付けていることがありますか、などの質問紙をgoogleフォームを使って学生ひとり一人が作成し、学生どうしが互いの質問フォームに回答をする。これらの調査結果を踏まえて、「インターネットを安全に使うためにはどのようにしたらよいのか」を、多面的な視点から考察する。
（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称情報科学

講義テーマ
インターネットとセキュリティ1（2～4）

授業概要
情報処理演習Ⅰ・Ⅱと基礎統計学を連携してデータリテラシーを修得する。
下記の講義テーマ(A)では、スプレッドシートを使ってデータの集計や並べ替えなどデータを扱う基本的力を修得する。
(B)では、大学生活に関わるテーマについて、学生どうしがアンケート調査行い、学生間の生きたデータ（実データ）を読む、説明する、扱うスキルを修得する。(C)では、ｚ検定、相関係数、回帰直線について学び、データのばらつきや誤差の扱いや相関と因果関係を見つけ出すための基本的な力を修得する。

（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当

最後、講義テーマ(D)では、定められたテーマに従って、アンケート調査とインターネット調査を行って結果をまとめる協働学修を行い、データを読む、説明する、扱うスキルを修得する。実データであるからこそ生じるデータのばらつきや誤差の扱いを実体験を通して学び、そこから相関と因果関係を見つけ出しながらデータを読めるようにする。

授業科目名称
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ
情報処理演習Ⅱ
基礎統計学
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ
基礎統計学
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ
情報処理演習Ⅱ
基礎統計学
基礎統計学
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ
基礎統計学

講義テーマ
(A)： 表計算、フィルタリング、クロス集計（2）(A)： 表計算、グラフ、関数（3）(A)： 表計算、フィルタリング、クロス集計（2）(A)： 表計算、グラフ、関数（3）(A)： データ分析（5）(B)： データ処理、データ分析、プレゼンテーション（5）(B)： データ処理、データ分析、プレゼンテーション（5）(B)： データ分析演習（6）(C)： 統計的処理のための表計算、プレゼンテーション（8）(C)： 相関係数、回帰直線、プレゼンテーション（9）(C)： 統計的処理のための表計算、プレゼンテーション（8）(C)： 相関係数、回帰直線、プレゼンテーション（9）(C)： ｚ検定（9）(C)： 相関係数・回帰直線（10～11）(D)： 情報検索、プレゼンテーションを含むデータ分析演習（10～11）(D)： 情報検索、プレゼンテーションを含むデータ分析演習（10～11）(D)： 情報検索、プレゼンテーションを含むデータ分析演習１（12）② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 基礎統計学

アルゴリズム基礎

情報科学

データ構造とプログ
情報科学
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

画像解析

データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・本学で内製したAIの実体験を通して、データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得する
・実社会のデータを使った演習を通して、日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得する
・オンラインアプリケーションを使ったグループワークを通して、他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得する
・セキュリティ事故の実例や学生どうしの実態調査を通して、インターネットを安全に使うことができる能力を修得する・学生どうしの生きたデータを使った同僚間アンケートを通して、現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得する

様式４－５
学校名： 北海道医療大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
シラバスに記載されいる授業概要を伝えるとともに、Society 5.0やAIに関するホームページや動画（内閣府「Society 5.0とは」、IMB「Watson」など）を教材としながら、社会で起きている変化やAI最新技術の活用例について学ぶ。また、Society
4.0で蓄積されたデータと計算機の処理性能の向上からもたらされたSociety 5.0におけるAIの役割と様々なAIサービスについて理解する。さらに、情報系教員が内製した自然言語処理を行う機械学習システムを体験しながら、AIにおける自然言語処理の手順を学ぶ。
講義の後に全ての学生は講義ノートをLMSに提出するが、ここで、学生は「機械学習システムがノートを解析してワード
クラウドを作るプロセス」を体験する。このように身近なところでAIが活用される様子を体験することで、AIが自身の生活と密接に結びつくものであることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
情報処理演習講義テーマ
数理・データサイエンス・ＡＩの概要（１）授業概要「統計ダッシュボード e-Stat」の調査データを使って問題発見課題解決型協働学修(PBL)を行う。PBLの事前講義では、データには、調査データ、実験データ、人の行動ログデータなどの様々な種類や、構造化データや非構造化データなど
様々な形態があることを学ぶ。次に、学生ひとり一人が、統計ダッシュボードのデータを分析しながら、「今まで気づかなかったような広く社会において起きている現象や課題」を見つけ出す。さらに、オンラインアプリケーションを使って、グループで現象や課題をまとめる。
その後、学生ひとり一人が、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定といった課題解決の手順を実際に学びながら、
課題の解決に向けて、自分たちがどのようにしていけばよいのかを考える。これらのPBLのプロセスを経て、データが、日常生活や社会における課題を見つけたり、それを解決する有用なツールになり得ることを学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
情報処理演習

講義テーマ
インターネット検索とデータ分析（8～9）

授業概要
内容・要素（１）と（２）での課題作成を通してデータ・AI利活用の技術と現場を学ぶ。
内容・要素（１）の講義を踏まえて、医療分野におけるAI活用についてインターネット検索をして、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例をレポートにまとめて提出する。さらに、講義でも扱われた非構造化データ処理（言語処理処理）の体験を通して、今のAIで出来ることと出来ないことなどについても考察する。
内容・要素（２）のPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼン
テーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケ
アの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
情報処理演習情報処理演習講義テーマ
文書作成技法（２）インターネット検索とデータ分析（10）授業概要
インターネットを使ったアンケート調査手法を取り入れた協働学修を体験しながら、情報セキュリティーの重要性について学ぶ。
アンケート調査をするうえで、インターネットの利用は非常に有用なツールとなる一方で、情報漏洩やセキュリティー事
故などの危険性もあることを伝える。また、個人情報の保護やプライバシーの保護についても考え、そのうえで、アンケー
トフォームをどのように設定すればよいのかを学ぶ。例えば、回答者のメールアドレスを収集すべきかどうか、回収すべき情報に不要な個人情報が入っていないかなどである。また、回収されたデータを分析して、結果を公表する際にも、匿名加工がされているのかを実データを使いながら実践的に考える。

（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
情報処理演習情報処理演習講義テーマ
アンケート調査とデータ分析（５～６）
データ処理、データ分析、プレゼンテーション技法（７）授業概要
統計ダッシュボードの調査データとクラスの学生に対して実施したアンケートの調査データを使った協働学修で、データを読む、説明する、扱うスキルを修得する。
統計ダッシュボードの調査データから見出した課題に対して、学生どうしのアンケート調査を行う。ここでは、まず、デー
タの種類を意識しながら質問項目を設定しなければならないことを学ぶ。アンケート実施後、学生間の生きたデータ（実データ）であるからこそ生じるデータのばらつきや誤差の扱いを実体験を通して学び、相関と因果関係を見つけ出しながらデータを読む力を修得する。

（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当

次に、スプレッドシートでデータ集計しながら解析をする。読み取った結果は、データの図表表現やデータの比較をしながら、プレゼンテーションで説明できるようにする。また、発表会で情報共有とピアレビューをする。

授業科目名称
情報処理演習講義テーマ
情報検索、データサイエンス、プレゼンテーション技法（11～14）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎 基礎統計学

アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

画像解析

データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・本学で内製したAIの実体験を通して、データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得する
・実社会のデータを使った演習を通して、日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得する
・オンラインアプリケーションを使ったグループワークを通して、他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得する
・セキュリティ事故の実例や学生どうしの実態調査を通して、インターネットを安全に使うことができる能力を修得する・学生どうしの生きたデータを使った同僚間アンケートを通して、現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得する

様式４－６
学校名： 北海道医療大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
シラバスに記載されいる授業概要を伝えるとともに、Society 5.0やAIに関するホームページや動画（内閣府「Society 5.0とは」、IMB「Watson」など）を教材としながら、社会で起きている変化やAI最新技術の活用例について学ぶ。また、Society
4.0で蓄積されたデータと計算機の処理性能の向上からもたらされたSociety 5.0におけるAIの役割と様々なAIサービスについて理解する。さらに、情報系教員が内製した自然言語処理を行う機械学習システムを体験しながら、AIにおける自然言語処理の手順を学ぶ。
講義の後に全ての学生は講義ノートをLMSに提出するが、ここで、学生は「機械学習システムがノートを解析してワード
クラウドを作るプロセス」を体験する。このように身近なところでAIが活用される様子を体験することで、AIが自身の生活と密接に結びつくものであることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
情報処理演習講義テーマ
数理・データサイエンス・ＡＩの概要（１）授業概要「統計ダッシュボード e-Stat」の調査データを使って問題発見課題解決型協働学修(PBL)を行う。PBLの事前講義では、データには、調査データ、実験データ、人の行動ログデータなどの様々な種類や、構造化データや非構造化データなど
様々な形態があることを学ぶ。次に、学生ひとり一人が、統計ダッシュボードのデータを分析しながら、「今まで気づかなかったような広く社会において起きている現象や課題」を見つけ出す。さらに、オンラインアプリケーションを使って、グループで現象や課題をまとめる。
その後、学生ひとり一人が、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定といった課題解決の手順を実際に学びながら、
課題の解決に向けて、自分たちがどのようにしていけばよいのかを考える。これらのPBLのプロセスを経て、データが、日常生活や社会における課題を見つけたり、それを解決する有用なツールになり得ることを学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
情報処理演習

講義テーマ
インターネット検索とデータ分析（6～7）

授業概要
内容・要素（１）と（２）での課題作成を通してデータ・AI利活用の技術と現場を学ぶ。
内容・要素（１）の講義を踏まえて、医療分野におけるAI活用についてインターネット検索をして、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例をレポートにまとめて提出する。さらに、講義でも扱われた非構造化データ処理（言語処理処理）の体験を通して、今のAIで出来ることと出来ないことなどについても考察する。
内容・要素（２）のPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼン
テーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケ
アの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
情報処理演習情報処理演習講義テーマ
文書作成技法（２～３）
インターネット検索とデータ分析（8～9）

授業概要
総務省の「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学修を実施する。まず、事前講義で、データ倫理、
情報セキュリティ、悪意ある情報搾取や情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例などを学ぶ。それを踏まえて、学生
は、「情報セキュリティサイト」に記載されている事例を1つ選択して、選択した事例に関連する過去の実例をインターネッ
トで検索・調査する。
自身の調査結果を踏まえて、次に、学生どうしでアンケート調査を実施する。例えば、チェーンメールを受信したことがありますか、ネットショッピングで気を付けていることがありますか、などの質問紙をgoogleフォームを使って学生ひとり一人が作成し、学生どうしが互いの質問フォームに回答をする。これらの調査結果を踏まえて、「インターネットを安全に使うためにはどのようにしたらよいのか」を、多面的な視点から考察する。
（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
情報処理演習講義テーマ
データ処理、データ分析、情報セキュリティ（10～11）

授業概要
授業回７で修得したデータ分析のスキルを踏まえ、総務省「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学
修で、データを読む、説明する、扱うスキルを修得する。ここでは、学生どうしでアンケート調査をするが、まず、データの種類を意識しながら質問項目を設定しなければならないことを学ぶ。アンケート実施後、学生間の生きたデータであるからこそ生じるデータのばらつきや誤差の扱いを実体験を通して学び、相関と因果関係を見つけ出しながらデータを読む力を修得する。次に、スプレッドシートでデータ集計しながら解析をする。読み取った結果は、データの図表表現やデータの比較をしながら、プレゼンテーションで説明できるようにする。また、発表会で情報共有とピアレビューをする。過去の発表の中から、優れた可視化事例も参考にする。

（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当

授業科目名称
情報処理演習講義テーマ
データ処理、データ分析、情報セキュリティ（12～14）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎

アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

画像解析

データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・本学で内製したAIの実体験を通して、データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得する
・実社会のデータを使った演習を通して、日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得する
・オンラインアプリケーションを使ったグループワークを通して、他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得する
・セキュリティ事故の実例や学生どうしの実態調査を通して、インターネットを安全に使うことができる能力を修得する・学生どうしの生きたデータを使った同僚間アンケートを通して、現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得する

様式４－７
学校名： 北海道医療大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
授業初回に、授業の目標を伝えるとともに、Society 5.0やAIに関するホームページ（内閣府「Society 5.0とは」、IMB「IMB Watson」）を教材としながら、社会で起きている変化やAI最新技術の活用例について講義する。講義では、Society
4.0で蓄積されたデータと計算機の処理性能の向上に基づいて、Society 5.0におけるAIの役割、それによりもたらされる
様々なAIサービスについて理解できるようにする。また、情報系教員が内製した自然言語処理を行う「機械学習システ
ム」を体験しながら、AIにおける自然言語処理の手順を概略できるようにする。
講義の後に、講義ノートをLMSに提出するが、すべての学生のノートを「機械学習システム」で解析する。その結果を、
ワードクラウドなどで学生へフィードバックするなどして、身近なところでAIが活用できる様子を実感できるようする。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
医療情報処理演習

講義テーマ
文書作成技法（１）授業概要「統計ダッシュボード e-Stat」の調査データを使って問題発見課題解決型協働学修(PBL)を行う。PBLの事前講義では、データには、調査データ、実験データ、人の行動ログデータなどの様々な種類や、構造化データや非構造化データなど
様々な形態があることを学ぶ。次に、学生ひとり一人が、統計ダッシュボードのデータを分析しながら、「今まで気づかなかったような広く社会において起きている現象や課題」を見つけ出す。さらに、オンラインアプリケーションを使って、グループで現象や課題をまとめる。
その後、学生ひとり一人が、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定といった課題解決の手順を実際に学びながら、
課題の解決に向けて、自分たちがどのようにしていけばよいのかを考える。これらのPBLのプロセスを経て、データが、日常生活や社会における課題を見つけたり、それを解決する有用なツールになり得ることを学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
医療情報処理演習

講義テーマ
データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法（11～12）

授業概要
内容・要素（１）と（２）での課題作成を通してデータ・AI利活用の技術と現場を学ぶ。
内容・要素（１）の講義を踏まえて、医療分野におけるAI活用についてインターネット検索をして、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例をレポートにまとめて提出する。さらに、講義でも扱われた非構造化データ処理（言語処理処理）の体験を通して、今のAIで出来ることと出来ないことなどについても考察する。
内容・要素（２）のPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼン
テーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケ
アの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
医療情報処理演習
医療情報処理演習

講義テーマ
文書作成技法（２）
データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法（13～14）

授業概要
総務省の「情報セキュリティサイト」を教材とした課題解決型の協働学修と、匿名化処理の対象となるような個人情報の取得を含むアンケート調査に関する協働学修を実施する。事前講義では、悪意ある情報搾取や情報漏洩等によるセキュ
リティ事故の事例などを学ぶ。また、個人情報の扱いと匿名化処理の方法を学ぶ。
それを踏まえて、まず、学生は、「情報セキュリティサイト」に記載されている事例を1つ選択して、選択した事例に関連する過去の実例をインターネットで検索・調査する。自身の調査結果を踏まえて、次に、学生どうしでアンケート調査を実施する。これらの調査結果を踏まえて、「インターネットを安全に使うためにはどのようにしたらよいのか」を、多面的な視点から考察する。
さらに、取得したアンケート結果に対して、スプレッドシートを使いながら匿名化処理（ｋ－匿名化）を行い、個人情報の扱いや情報倫理を実践的に学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
情報科学
情報科学

講義テーマ
データ処理、データ分析、情報セキュリティ（2～4）
セキュリティ、個人情報、情報倫理（5～7）

授業概要
３回の協働学修を通して、データを読む、説明する、扱うスキルを修得する。
医療情報処理演習（5～7）では、与えられた課題について学生どうしでアンケート調査を行う。ここでは、まず、データの種類を意識しながら質問項目を設定しなければならないことを学ぶ。アンケート実施後、学生間の生きたデータ（実データ）であるからこそ生じるデータのばらつきや誤差の扱いを実体験を通して学ぶ。
医療情報処理演習（8～10）では、「社会で起きている問題や課題」に関わるアンケート調査とインターネット検索を行
い、アンケート調査とインターネットで検索した結果とを比較しながら、データを読む力を修得する。
情報科学（11～14）では、様々なポータルサイトから検索したデータを分析することで、日本の地域がもつ特徴や抱える（５）実データ・実課
課題を見つけ出す。見出した課題に関わるアンケート調査も実施し、見出した課題に対する解決方法をまとめる。
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
講義テーマ
授業科目名称
タを読む、説明すデータ処理、データ分析、プレゼンテーション技法（5～7）
医療情報処理演習
る、扱う」といった数
情報検索、プレゼンテーション技法（8～10）
医療情報処理演習
理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活ハードウェア、コンピュータアーキテクチャ（11） ※情報科学
用法に関するもの
データ処理、データ分析、情報検索（12～14）
情報科学※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当※ 医療技術学部「情報科学」シラバス11回目のテーマが「ハードウェア、コンピュータアーキテクチャ」となっていますがこれは、シラバス作成時の誤りです。正しくは、11回目のテーマは「データ処理、データ分析、情報検索」です。

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎

アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

画像解析

データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・本学で内製したAIの実体験を通して、データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得する
・実社会のデータを使った演習を通して、日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得する
・オンラインアプリケーションを使ったグループワークを通して、他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得する
・セキュリティ事故の実例や学生どうしの実態調査を通して、インターネットを安全に使うことができる能力を修得する・学生どうしの生きたデータを使った同僚間アンケートを通して、現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得する

様式５
学校名： 北海道医療大学
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 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
北海道医療大学 情報センター規程② 体制の目的
教育・研究及び大学の管理運営の効率化を図るために構築された学内ＬＡＮの管理運用を行うとともに、本学のDXを推進し、教育・研究の発展に資することを目的とする。任務は、コンピュータやネットワークシステムの教育・研究開発、メディア教育の推進である。また、
データベースの構築及び教育研究開発プロジェクトの推進も任務であり、「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン」に採択された本学ＤＸ推進計画を情報センタープロジェクトとして遂行し、数理・データサイエンス・AI教育の全学的な普及、関連科目の整備を行う。
③ 具体的な構成員〇情報センター長 二瓶 裕之 薬学部教授
運用主任(広報利用支援担当) 青木 隆 薬学部教授
運用主任(広報利用支援担当) 濵田 淳一 看護福祉学部教授
運用主任(技術開発支援担当) 二瓶 裕之 ※兼務
運用主任(技術開発支援担当) 入江 一元 歯学部教授〇運用主任(教育・研究開発支援担当) 西牧 可織 心理科学部助教
阿部 大地 情報推進課長(学術情報課長兼務)
小川 雄也 情報推進課
笹川 みずほ 情報推進課〇は、本教育プログラムの授業を教えている教員④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする。（（ ）内は履修率。）
令和３年度 １４２５名 （４１％）
令和４年度 ２１６０名 （６２％）
令和５年度 ２８９５名 （８３％）
令和６年度 ２８９５名 （８３％）
令和７年度 ２８９５名 （８３％）
本学６学部のなかで、薬学・歯学・リハビリテーション科・医療技術の４学部では、プログラム
を必須科目で構成しているが、看護福祉・心理科学の２学部が選択科目となっている。そこ
で、目標を実現するために、令和４年度を目途に全学必須化する。
看護福祉学部（看護学科・臨床福祉学科）では、令和３年度以降、看護学科で必須科目として実施している「情報処理演習」を臨床福祉学科と合同で実施し、この科目で、プログラムを構成する５項目を実施する。
心理科学部では、プログラムを構成する５項目のうち「様式４－４（４）情報セキュリティ」を選
択科目（情報科学）で実施しているが、令和４年度以降、必須科目「情報処理演習Ⅰ・Ⅱ」で実施する。
令和４年度以降新入生（約735名）が必須科目として受講し、令和４年度には、履修率50%以上となり、以降は全学生が必須科目として受講する。

⑤ 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
情報センターに教育・研究開発部を設立して情報系教員が所属し、情報系科目の担当や企画立案、AI等のシステム開発を組織的に推進できる体制をとっている。
この中で、まず、すべての学部で、本プログラムを構成する授業のテキストと教材の共通化を図り、限られた授業担当教員でも、全学必須化できるよう図っている。テキストは電子教科書とし、令和３年度入学生から開始したPC必携教育にも対応している。教材も、学部教育の特徴に合わせつつも、クラウドを使って教員間で共有し、６学部にまたがる本プログラムの授業を円滑に運営できるようにしている。
また、情報系教員が内製した各種システムやAIを活用して、年間700名に上る履修者状況を「履修管理シート」で一括管理したり、授業時間ごとに回収している学生からの自由記載コ
メントをAIで解析して学習者本位の教育に役立てるなどしながら、全学的な履修を支援・促進している。

⑥ 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
本学のWebサイトホームページトップ画面に、本学ＤX推進計画専用ページのリンクを掲示している。ＤX推進計画専用ページには、コンテンツの１つとして、「数理・データサイエンス・AI リテラシーレベルの授業実践」を紹介している。ここでは、本プログラムを構成する授業
で、どのような内容の授業が展開され、また、どのようなことが身につくのかを掲載している。
また、プログラミングをロボットの動作で可視化するSTEM教育など本学の特色ある取り組みについては、専用の紹介動画も作成するなど、全学的に、数理・データサイエンス・AI に対する学修意欲の醸成を図り、令和４年度からの本教育プログラムの全学必須化を迎えるようにしている。

⑦ 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
まず、本学ではgoogle for educationを契約しており、全ての学生が自身のクラウドストレー
ジを持つようにしている。本教育プログラムを構成する授業では、レポートなどをクラウドスト
レージで管理できるスキルを醸成し、学びの成果をアーカイブできるようにしている。このス
キルを、本教育プログラム以外でも活用するように伝えることで、４年間、もしくは、６年間にわたる本学全体の学びを自身でアーカイブできるようにしている。
また、本教育プログラムを構成する授業で使用するテキストを電子教科書形式とすること
で、いつでもどこでも、講義に関する資料を閲覧できるようにしている。さらに、独自に開発したAI-e学修ポートフォリオでも、自身が提出したレポートなどのアーカイブを蓄積している。

⑧ 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
本教育プログラムを構成するすべての授業科目で、授業終了後に、毎回、課題とともに質問や感想を専用フォームで受け付けている。質問や感想は、授業担当教員間で一括して閲覧できる。次の授業時間に、質問や感想をまとめたものを、質問者個人が特定されない範囲で提示し、クラス全体へ回答している。個別対応が必要なものはメールなどで対応をしている。また、授業担当教員の電子メールアドレスを受講生に周知しており、学生は授業時間以外に不明点等を直接メールで問合せすることができる。
さらに、教育プログラム全体についての質問も受け付けている。DX推進計画サイトの「数理・データサイエンス・AI リテラシーレベルの授業実践」には、本プログラムに対する質問や要望を送信するためのフォームを用意している。フォームに回答があった際には、授業担当
教員にお知らせメールが届くようにしており、事後の対応ができるようにしている。

様式６
学校名： 北海道医療大学
自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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

学内からの視点本教育プログラムを構成するすべての授業科目において、内製をした「履修管理シート」で履修・修得状況を一括管理している。出欠やレポート提出状況などを一覧形式で閲覧できるとともに、提出されたレポートへのリンクもあり、すべてのレポートも一括して管理・閲覧できるようにしている。履修・修得状況はWebにも公開している。
また、授業ごとに受け付けている質問や感想などのコメントの回答状況も一覧表示できる。コメント数は膨大となるが、こちらも内製をした機械学習システムを使って、対応すべき優先度の高いコメントから順に並べて表プログラムの履修・修得状示するなどして、限られた教員数でも、進捗状況や課題回答状況を把握できるようにしている。
況本教育プログラムを構成する授業科目では、原則として、すべての授業回で、演習課題や小レポートを提出させている。これらの演習課題なども「履修管理シート」で一括管理しているが、１週間でも数百個と膨大な分量となる。そこで、限られた教員数であっても、学修成果を分析できるようにするために、クラス全体の演習課
題や小レポートを機械学習して、例えば、小レポートの分量が他と比べて有意に少ない学生群の比率や、小レポートの内容が他と比べて有意にかけ離れている学生群の比率を割り出して、クラス全体としての学修成果を把握している。また、結果は、情報センターでも共有し、授業の評価・改善に活用している。
学修成果

本教育プログラムを構成する授業科目では、授業回ごとの到達目標に対する自己評価を学生が４段階で送信している。回答の分析により、内容の理解度を分析している。本方式は５年前から実施しており、今までにも、難易度と自己評価との相関、授業形式（講義形式や協働学修形式）と自己評価との関係などを分析して、学生の理解度を把握してきた。結果はWebにも公開している。
学生アンケート等を通じた 質問や感想などのコメントも自由記述形式で回収して、学生の理解度の分析を行っている。令和３年度からは、毎回の授業で、自分が何を学んだのかを文章にして送信させている。これらの理解度分析の結果は、教学生の内容の理解度
育効果を検証した論文等でのデータともなっている。

選択科目でより高度なプログラムを実施している心理科学部では、先輩学生から後輩学生への履修推奨の取り組みを実施している。具体的には、選択科目を履修した３・４年生に、学生の目線を取り入れながら、後輩の学生の学修意欲が高まるような授業紹介ビデオや課題を作成してもらっている。
本学DX推進計画サイトの「数理・データサイエンス・AI リテラシーレベルの授業実践」ページでも、本教育プ
学生アンケート等を通じた ログラムを構成する授業科目で、どのようなことを学んで、どのようなことが身につくのかをWebに掲示するな
後輩等他の学生への推奨 どしながら、講義受講の推奨に活用している。
度

本教育プログラムを構成する科目については令和４年度から全学必修化することが決まり、履修者数、履修率の向上を目指している。情報センターメディア委員会を定期的に実施し、委員会を構成している各学部の教務部長から、数理・データサイエンス・AI教育の内容についての意見を集めながら、各専門分野からの観点も取り入れて見直しを検討し、履修を推進している。履修状況はWebにも公開している。
全学的な履修者数、履修
本教育プログラムを構成する科目を担当する情報系教員は２名と限られた人数であるが、「学生どうしの学率向上に向けた計画の達 びあい」と「内製したAIの活用」を取り入れることで、無理なく、かつ、学修者本位の教育プログラムを推進でき成・進捗状況
るようにしている。

学外からの視点

本学では、卒業生調査を卒業時に実施しており、本教育プログラムを修了した卒業生の進路先や活躍状況の把握が可能である。また、本学の学生が務める医療機関に対しては、７年毎にアンケート調査を行い、本教育プログラムを修了した卒業生における採用の状況や評価を把握する仕組みを設けている。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

DX推進計画サイトの「数理・データサイエンス・AI リテラシーレベルの授業実践」ページに、教育の質を向上させるための体制・計画として、アンケートフォームを設置して、本教育プログラムの講義内容・演習の手法等への意見を収集するとともに、情報センターメディア委員会においてプログラムの改善に活用している。結果
は、Webにも公開することとしている。

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学生どうしの学びあいにより、学ぶ楽しさを伝えている。例えば、オンラインアプリケーションを使ったグルー
プワークを実施して、１つのテーマについて他者と話し合う楽しさを実感したり、学生どうしがアンケートを取り合う同僚間アンケートを実施して、生きたデータで身近な実態を読み取る楽しさを実感する。テーマも、自分の将来像となる医療に関わるものとし、学生アンケートを活用して内容も評価している。

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

また、内製したAIを活用することで、例えば、講義ノートを学習したAIに自動文章作成をさせて、どのような文章をAIが作り出すのかなど、AIの動作を実感しながら好奇心を促し、その内容も、評価している。

情報センターにて、授業の達成目標に対する学生自己評価と提出されたレポートの分析結果、そして、産業界（医療施設）からのアンケート結果を参考に、学生の「分かりやすさ」の観点から、講義の内容・実施方法の見直しを検討している。

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

例えば、授業の毎時間に提出を求めている演習課題の難易度の適切性、授業形式（講義形式、協働学修形式）の選択の適切性をデータに基づいて検討したり、さらに、定期試験の結果なども考慮しながら、内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業となることを目指している。

※公表している場合のアドレス② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/dx/checkback

様式７
学校名：

北海道医療大学

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）プラス 申請書① 授業内容分かりやすさや学修意欲を高めるために取り入れているのが「学生どうしの学びあい」である。コロナ感染対策を考慮しつつ、オンラインアプリケーションを利用してデジタル空間での先進的な学びあいを実現している。
例えば、複数の学生が同時に書き込みできるオンラインドキュメントを使ったオンライング
ループワークを実施している。定められたテーマに沿って、学生はドキュメントファイルに意見を書き込むが、同時に、他の学生の意見が書き込まれる様子もリアルタイムに見ることができる。自分の考えを発することが難しい学生も、他者の意見を手掛かりにすることで、分
かりやすさが向上すると考える。
googleフォームを使った同僚間アンケートも実施している。定められたテーマに沿って学生が互いにアンケートを取り合うことで、課題設定から始まる一連のデータ分析プロセスを体験できるとともに、身近な学生どうしの生きたデータを使った分析ができる。さらに、他者のアンケートに答えることで授業に参加している意識が高まり、学修意欲が向上すると考える。
学生の習熟度や専門性を踏まえた学習内容とする独創的な工夫が「内製したAIの活用」
を学生だけではなく教員も授業で行うことである。例えば、AI e-履修管理シートを開発し、膨大な数となる質問や感想をAIが解析して優先度の高いものをピックアップし、指導が必要な学生群への対応に役立てている。また、AIは小中規模ながらも機動性を高くし、学部の専
門性を踏まえた解析（例えば、専門用語の解析）もできるようにしている。
学生の習熟度や専門性に応じた授業選択としても、pythonによるデータ解析と活用実践を扱う授業を設定している。特に、心理科学部では教育用ロボットを使ったSTEAM教育も実施し、プログラムを可視化して興味を湧き立てながら、習熟度の高い学生がより高度な知識を付けられるようにしている。

② 学生への学習支援
本学では、独自の教育手法を具現化するために学修支援システムを内製してきた。プロ
グラムは一行一行手で入力し、10万行以上のサイズになっている。例えば、一問一答式の自己学修システム、長期実務実習の支援システムなどがある。本プログラムでも「内製したAIの活用」により、独創的な学修支援を実施している。
例えば、協働学修などの学生の学びあいを支援するAI e-ポートフォリオがある。協働学
修は数週間にわたるため、まとめのプロダクトを作る際に、学びの振り返りが欠かせない。
そこで、AI e-ポートフォリオが、学生が学んだことやグループ討議の結果を可視化してフィードバックするなど、学びの振り返りを支援している。
補完的教育の観点からも「内製したAIの活用」をしており、その１つがオンライン発表会サイトである。本プログラムの協働学修では発表会を実施し、学生どうしがピアレビューを行う。2020年度は、授業時間外におけるオンラインの補完的教育として実施し、これを支援するために開発した。
オンライン発表会サイトでは、TAなどのフィジカルな人ではなく、AIが座長を務める。AI座
長は、発表要旨やレビューコメントを機械学習により解析をする。その結果、AI座長は、他者がどのような観点でレビューをしているかをワードクラウドで可視化したり、お勧めのレビューリストを提示するなど学生個人に最適化した情報を提供して、先進的な補完教育を支援している。
さらに、学修成果の可視化として、到達目標に対するクラス全体の達成度をグラフにした
り、講義ノートを自然言語処理によりワードクラウドにして学生へフィードバックしている。これにより、クラス全体としての学びも可視化し、学生個人の学びの振り返りにも役立てている。
この他にも、全学共通テキストを作成するなど、限られた教員数でも、学習者本位の教育ができるようにしている。

③ その他の取組（地域連携、産業界との連携、海外の大学等との連携等）
本学ではDX推進計画を策定して「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン」に採択された。計画では「学生どうしの学びあい」と「内製したAIの活用」により、医療系の大学で、学修者本位の数理・データサイエンス・AI教育を実施できる仕組みを確立することも図っている。確立した教育手法（授業内容、教材、課題など）や内製したAIについては、オープン
ソース化して教育機関へ公開し、本プログラムを全国へ広く普及することを目指している。
波及可能性の鍵は、多種多様な小・中規模のAIを利用する点である。小・中規模のAIシス
テムであれば内製も可能であり、小・中規模ながらも多様なAIを用意して効果を上げる教育モデルを確立できれば、他大学でも貢献可能なモデルとして広がる可能性は高いと考える。
また、関連する学術会議でも授業実践を報告している。今までにも、オンラインアプリケー
ションを使った協働学修（薬学教育, 5, 1-8, 2021）、医療系学部における数理・データサイエ
ンス教育（ICT利用による教育改善研究発表論文集, 1, 146 - 149, 2020）などを報告している。特に、学生どうしがアンケートを取りあう「クラウド活用による同僚間アンケート調査を取り入れた問題発見課題解決型協働学修」は、私立大学情報教育協会より協会賞も受賞している。
地域連携の観点からも、2021年に、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
北海道・東北ブロックに参加した。さらに、本学で開発した薬学実務実習支援システムの共同利用もある。本システムは、北海道内の病院・薬局のみならず、北海道大学薬学部と北海道科学大学薬学部でも使われ、大学の枠組みを超えて実務実習を支援する北海道内の共通プラットフォームとなっている。このように、地域の大学や産業界（医療機関）と連携しな
がら、医療分野におけるDX推進を図っている。

令和２年度

薬学部

情報科学

シラバス
[講義] 第１学年 後期 必修[授業方法：SGD、PBLを含む]
2単位

情報科学

《履修上の留意事項》面接授業と遠隔授業の併用実施《担当者名》教授／二瓶
助教／西牧

裕之
可織（心理科学部）【概 要】
本科目は、薬学専門教育へ向けての基礎学力向上を主目的として、様々な課題を解決する手段として情報通信技術(ICT)や数
理・データサイエンス・ＡＩを活用する方法を実践的に学ぶ。また、医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼ
ンテーション能力の向上も目的として、協働で課題を解決することを体験しながら、場面に応じて技術・データを活用できるようにする。
授業の序盤では、課題を解決するための枠組みとして、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的リテラシーを身に付けるため、文書作成技法、プレゼンテーション技法、データ分析・予測法などの活用術を学ぶ。授業の中盤以降では、クラウド技
術やデータサイエンスの知識を活用して、他の学問分野との連携を踏まえながら協働での課題解決をはかる。また、薬学生として学修のモチベーションを高めることを目的とした「早期体験学習」と連携しながら、「早期体験学習」における施設見学についてのレポート作成や発表において情報機器を駆使できることも目的とする。
【学修目標】☆情報社会で必要不可欠となるコンピュータ、インターネットに関して概要を説明できる。
☆薬剤師としてふさわい情報収集・評価・提供能力を示すことができる。
☆レポートや論文などの定型文書の作成方法を説明できる。
☆データの集計・分析方法や視覚化の方法を説明できる。
☆ネットワーク社会におけるモラルや著作権に配慮したインターネットの利用と活用方法を説明できる。
☆コンピュータを使ったプレゼンテーションができる。
☆SGDやPBLにおいてはメンバー相互が協働して課題を解決し、その結果をまとめて発表することができる。

【学修内容】
回

テーマ

授業内容および学修課題

担当者

1

ガイダンス、文書作成技法●コンピューターを構成する基本的装置の機能と接続 二瓶
教科書：「クラウド活用技法」の章 方法を説明できる。
西牧●スマートフォン、タブレット端末などのモバイル機
器を安全かつ有効に利用できる。（知識・技能）●無線LAN を使用するための注意点について概説できる。
●マナーを守り、電子メールの送信、受信、転送などができる。（技能・態度）●患者・生活者の視点に立って、様々な薬剤師の業務を見聞し、その体験から薬剤師業務の重要性について討議する。（知識・態度）★クラウドアプリケーションを利用して課題の提出などができる。

裕之
可織【演習】
クラウドアプリケーションを利用して、レポートを作成する。また、クラス全体のレポートを機械学習した
レポート採点添削システムも使いながら、自身のレポートの改善を図る。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(8)-①-1,2,5,6≪関連するモデルコアカリキュラムの到達目標≫
Ｆ-(1)-①-1
2

文書作成技法
教科書：「文書作成技法」の章●定められた書式、正しい文法に則って文書を作成で 二瓶
きる。（知識・技能）
西牧●目的（レポート、論文、説明文書など）に応じて適切な文書を作成できる。（知識・技能）

裕之
可織

回

テーマ

授業内容および学修課題

担当者★文書における見出しの構成と見出名について説明できる。
★見出し構成と見出名を持つ文書を作成できる。
【演習】
ＰＣローカルのアプリケーションを利用して、指定の書式でレポートを作成する。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)-②-1,2
3

プレゼンテーション技法
教科書：「プレゼンテーション技法」の章●プレゼンテーションを行うために必要な要素を列挙 二瓶できる。
西牧●目的に応じて適切なプレゼンテーションを構成できる。（技能）●目的、場所、相手に応じた、わかりやすい資料を作成できる。（技能）★Smart Art（概念図）の利用方法を列挙できる。
★Smart Art（概念図）を利用して発表内容を表現できる。
★原稿の内容に沿ったスライドを作成できる。
【演習】
指定された原稿の内容を理解して、原稿の内容を概念図などにより表現しながら、スライドを作成する。

裕之
可織≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)-①-1〜3
4
6

数理・データサイエンス・ＡＩを活 ●大量のデータに対して、適切な尺度を選び、表やグ 二瓶用したデータ分析
ラフを用いて的確に表すことができる。（技能）西牧●平均値、分散、標準誤差、標準偏差などの基本的な統計量について説明し、求めることができる。（知識・技能）●データの相間と、それに基づく基本的な回帰分析（直線〔線形〕回帰）ができる。（知識・技能）

裕之
可織

【SGD】
数理・データサイエンス・ＡＩを活用したデータ分
析・予測の基本的な枠組みを知るための演習課題を10名程度のグループで、クラウドの中でのディスカッシ
ョンを通して解く。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(7)-⑤-2〜4
79

データ処理、データ分析、情報検索 ●大量のデータに対して、適切な尺度を選び、表やグ 二瓶
事前に資料を配布する
ラフを用いて的確に表すことができる。（技能）西牧●検索サイト、ポータルサイトの特徴に応じて、必要な情報を収集できる。
●得られた情報を論理的に統合・整理し、自らの考えとともに分かりやすく表現できる。（技能）●インターネット上の情報が持つ意味・特徴を知り、
情報倫理、情報セキュリティに配慮して活用できる。
（知識・態度）★ICTを活用して課題発見・解決型の学修ができる。
★クラウド型のフォームを使ったアンケート調査ができる。
★アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
★インターネットから得た情報を使ってエビデンスに基づいた討議ができる。
★討議の結果をグループでまとめることができる。
【PBL】10名程度のグループで、まず、統計ダッシュ
ボードなどの統計データを分析することで健康や医療

裕之
可織

回

テーマ

授業内容および学修課題

担当者

における課題や問題を見つけ出す。見出した課題に関わるアンケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて問題や課題に対してクラウドを使いながら意見交換する。最後に、医療人としての自らの将来像と関連付けながら、今後、自分たちがどのようにしていけばよいのかをまとめる。(8〜9回)≪薬学準備教育ガイドライン≫(7)-⑤-2(8)-①-8≪関連するモデルコアカリキュラムの到達目標≫
A(5)-①-4,5
10
12

セキュリティ、個人情報、情報倫理 ●ネットワークセキュリティーについて概説できる。 二瓶
事前に資料を配布する●ネットワークにおける個人情報の取り扱いに配慮す 西牧
ることができる。（態度）●ソーシャルネットワークサービス（SNS）の種類と特徴、留意すべき点について説明できる。
●情報倫理、セキュリティーに関する情報を収集することができる。（技能）●コンピューターウイルスの侵入経路に応じて、適切な予防策を講じることができる。（技能・態度）●大量のデータに対して、適切な尺度を選び、表やグラフを用いて的確に表すことができる。（技能）★スプレッドシートのフィルタリング機能を使ったデータの抽出方法を列挙できる。
★スプレッドシートのピボットテーブル機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
★スプレッドシートでグラフを作る方法を列挙できる。
★クラウド型のフォームを使ったアンケート調査ができる。
★アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
★討議の結果をグループでまとめることができる。
【SGD】
10名程度のグループで、「総務省の情報セキュリティ
サイトにある事故や被害の事例」に関わるアンケート調査を行い、その結果を踏まえて「インターネットを安全に使うためにはどうしたらよいのか？」という問いに対して多面的な視点をもって討議をして、最適な対応策を見つけ出す。(11〜12回)

裕之
可織≪薬学準備教育ガイドライン≫(7)-⑤-2(8)-③-1,5〜8
13

ポスター作成事前に資料を配布する

15★グループのメンバーでポスター作成の分担を決めら 二瓶れる。
西牧★討論を交えながらポスターの草案を作成できる。
★草案に沿ってコンピュータを使ってポスターを作成
できる。
【SGD】
10名程度のグループで討議しながら「早期体験学習」
についてポスターにまとめる。(13〜15回)≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)-③-1〜5≪関連するモデルコアカリキュラムの到達目標≫
Ｆ-(1)-①【評価方法】裕之
可織授業参加態度（グループ討議の回にはルーブリック評価表に基づいて討議への参加態度を評価する）30％と毎回(15回)の授業で作成する課題の評価を70％で評価する。
【備 考】
教科書 ： 二瓶裕之・西牧可織著 「北海道医療大学

医療系学部生のための情報リテラシー」

丸善 2020年【学修の準備】
・１〜３回の授業では、事前学修（予習）として、講義範囲で教科書の該当する章を事前に読んで内容を理解しておくこと。また、北海道医療大学MediaDopoシステムには該当する章の事前学修用ビデオがあるので予習において活用すること（80分）。事後
学修（復習）としては、情報処理室やＣＡＬＬ教室、もしくは、自分で所有しているパソコンを利用して事前学修の項目を確認したり、授業で作成した課題を再度作成すること（80分）。
・４〜15回のSGDやPBLでは、第3回目にて事前に具体的な調査資料を配布するので、個々で調べて授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに振り返り、授業中に作成したプロダクトを再度作成するなどの事後学修（復習）を行
うこと(80分)。
【薬学準備教育ガイドライン】(7)薬学の基礎ととしての数学・統計学⑤統計の基礎(8)情報リテラシー①基本操作 ③セキュリティーと情報倫理(9)プレゼンテーション①プレゼンテーションの基本 ②文書によるプレゼンテーション③口頭・ポスターによるプレゼンテーション【関連するモデルコアカリキュラムの到達目標】
A 基本事項(5)自己研鑽と次世代を担う人材の育成①学修の在り方F 薬学臨床(1)薬学臨床の基礎①早期臨床体験【薬学部ディプロマ・ポリシー(学位授与方針)との関連】
2.有効で安全な薬物療法の実践、ならびに人々の健康な生活に寄与するために必要な、基礎から応用までの薬学的知識を修得している。

令和２年度

薬学部

文章指導

シラバス
[講義・演習] 第１学年 前期 必修[授業方法：SGD、PBLを含む]
2単位

文章指導

《履修上の留意事項》遠隔授業のみ実施《担当者名》教授／青木 隆
教授／二瓶 裕之
准教授／堀内 正隆
講師／木村 治教授／鈴木 一郎
教授／足利 俊彦
准教授／新岡 丈治
講師／井上 貴翔（看護福祉学部）

教授／井関

健

助教／西牧

可織（心理科学部）【概 要】
薬学専門教育へ向けての基礎学力を向上させるためにも、研究や調査、学修の成果をまとめ、レポートや論文を作成する能力を修得することは重要となる。本講義ではそのための基本的な力、具体的には、論理的な文章を的確に読解する力（読解力）、
相手の考えを的確にまとめる力（要約力）、自分の考えを適切に表現して、わかりやすく伝える力（論理的思考力、文章構成力、論述力）などを身につけることを目標とする。また、クラウドなどのＩＣＴを活用しながら、グループワークやピアレビューを実施し、多面的な視点にたったディスカッションができるようにする。
【学修目標】☆薬剤師として必要不可欠になるコミュニケーション能力、特に言語表現の能力（読解力・要約力・文章構成力）を身につける。
☆レポートや論文の基本的な作成手順を身につける。
☆定められた書式、正しい文法に則って文書を作成できる。
☆目的（レポート、論文、説明文書など）に応じて適切な文書を作成できる。
☆薬剤師としてふさわい情報収集・評価・提供能力を修得する。
【学修内容】
回

テーマ

授業内容および学修課題

1

ガイダンス、事実と意見、悪文添
削、１回目レポート
事前にクラウドに配布●定められた書式、正しい文法に則って文書を作成で 担当者全員きる。（知識・技能）★クラウドの利用方法を説明できる。
★事実と意見の差異について説明できる。
★文体／話し言葉と書き言葉／記号の使用方法など日本語表記の基本的なルールについて説明できる。
★悪文添削の課題を解くことができる。
★与えられた課題に対してレポートを作ることができる。
★与えられた課題に対してSGD(スモールグループディ
スカッション)を行う。
★SGDでの結果を踏まえて改善したレポートを作ることができる。

3

担当者【演習】悪文添削の課題に対して、クラウドのフォー
ムを利用して回答を送信し、クラス全体で回答結果を共有する。
【SGDの内容】レポート作成後に、同じ課題に対して小グループでディスカッション(SGD)をする。SGDでは、ブレインストーミングにより、クラウド型のホワ
イトボードに自分の意見を書き込み、かつ、他の人の意見も見ながらグループとしての意見をまとめる。さらに、SGDを踏まえて、レポートを再度提出するとともに、レポートがどのように改善できたのかについても報告する。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)−②−1
4
6

ノートの取り方
事前にクラウドに配布●目的（レポート、論文、説明文書など）に応じて適 担当者全員
切な文書を作成できる。（知識・技能）★メモとノートの違いについて説明できる。
★模擬講義のノートを取ることができる。

回

テーマ

授業内容および学修課題

担当者【演習】様々な形式（口頭説明形式，板書形式，スラ
イド形式）の授業を聞きながらノートを取る。
【SGDの内容】ノート作成の後、SGDでのブレインスト
ーミングを通して「良いノート」の共通認識を持つ。
さらに、クラウド上にグループでノートを再度作成
し、簡単なピアレビューを行い、次回のルーブリック
評価表によるピアレビューへとつなげる。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)−②−2
7
9

ルーブリック評価とピアレビュー、 【事前学修】事前に指定された課題についてレポート 担当者全員
２回目レポート
を提出すること。
事前にクラウドに配布（課題提出）★レポートの基本的な作成手順について説明できる。
★様々な評価の方法について説明できる。
★ルーブリック評価表について説明できる。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)−②−1,2

10
12

文章の読解と要約、３回目レポート ★文章を要約する基本的な方法について説明できる。 担当者全員
事前にクラウドに配布（課題提出）【演習】文章の読解と要約の課題に対して、クラウドのフォームを利用して回答を送信し、クラス全体で回答結果を共有する。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)−②−1,2

13

４回目レポート、文章指導のまとめ ★薬剤師を取り巻く環境に関する文章を読解して要約 担当者全員
事前にクラウドに配布
できる。

15

【PBL】与えられた課題に対して、インターネットでの情報検索も交えながらエビデンスに基づいた課題解
決型協働学修を行う。それを踏まえて最終レポートを作成して、文章指導の総まとめができるようにする。
≪薬学準備教育ガイドライン≫(9)−②−1,2【評価方法】
授業参加態度（グループ討議の回にはルーブリック評価表に基づいて討議への参加態度を評価する）を40％、授業で作成するレポートを60％で評価する。
【備 考】
教科書 ： 授業中に資料を配布する。
【学修の準備】
演習やSGD、PBLに関する資料はクラウドに配布するので、あらかじめダウンロードして個々で資料を読んで授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに振り返り、授業中に作成したプロダクトを再度作成するなどの事後学修（復習）を行うこと。授業中にレポートの課題を出された場合には期日までに作成すること(80分)。
【薬学準備教育ガイドライン】（9）プレゼンテーション②文書によるプレゼンテーション【薬学部ディプロマ・ポリシー(学位授与方針)との関連】
2.有効で安全な薬物療法の実践、ならびに人々の健康な生活に寄与するために必要な、基礎から応用までの薬学的知識を修得している。

令和２年度歯学部

情報処理演習シラバス
医療情報処理演習

[演習]

第１学年

前期

必修

1単位

《履修上の留意事項》【面接授業と遠隔授業の併用実施】《担当者名》助教／西牧 可織【概 要】
本科目では歯科医療の専門職に必要となる情報通信技術(ICT)を活用する知識・技術を修得し、健康や生活に関する問題に対して、適切な判断と解決のできる学術的・実践的能力を身につけることを目的とする。また、医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の向上も目的として、協働で課題を解決することを体験しながら、自らの専門領域を発展させる能力を身に着けられるようにする。
授業の序盤では、課題を解決するための枠組みとして、主に、文書作成技法、データ処理・分析技法、プレゼンテーション技法などの活用術を学ぶ。授業の中盤以降では、、クラウド技術も活用して、他の学問分野との連携を踏まえながら協働での課題
解決をはかる。

【学習目標】☆ 歯科医療の専門職に必要となるコンピュータとインターネットの活用方法を説明する。
☆ レポートや論文などの定型文書の作成方法を説明する。
☆ データの集計方法や視覚化の方法を説明する。
☆ ネットワーク社会におけるモラルや著作権に配慮したインターネットの利用と活用方法を説明する。
☆ コンピュータを使ったプレゼンテーションの方法を説明する。
☆ SGDにおいてはクラウドを活用しながらメンバー相互が協働して課題を解決し、その結果をまとめて発表する。
【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

１

文書作成技法・文書における見出しの構成と見出名について説明で 西牧 可織
きる。
・数理・データサイエンス・ＡＩの概要について説明
・できる
【演習】
ＰＣローカルのアプリケーションを利用して、指定の書式でレポートを作成する。

２

文書作成技法・ＡＩの医療への応用についてディスカッションした 西牧 可織
結果を文書にまとめることができる。
【演習】
ＰＣローカルのアプリケーションを利用して、指定の書式でレポートを作成する。

３

プレゼンテーション技法

・プレゼンテーションを行うために必要な要素を列挙 西牧 可織
できる。
・Smart Art（概念図）の利用方法を列挙できる【演習】
ＰＣローカルのアプリケーションを利用して、スライドを作成する。

４

プレゼンテーション技法

・目的に応じて適切なプレゼンテーションを構成でき 西牧 可織る。
・目的、場所、相手に応じた、わかりやすい資料を作成できる。
・Smart Art（概念図）を利用して発表内容を表現できる。
・原稿の内容に沿ったスライドを作成できる。
【演習】
指定された原稿の内容を理解して、原稿の内容を概念図などにより表現しながら、スライドを作成する。

５

データ処理、データ分析、プレゼン ・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 西牧 可織
テーション技法
きる。

回

テーマ

7

8

情報セキュリティー、個人情報、
プレゼンテーション技法

・ネットワークセキュリティについて概説できる
西牧 可織
・情報倫理、セキュリティに関する情報を収集できる・課題に関わるアンケート調査ができる
・インターネットから得た情報を使ってエビデンスに基づいた討議ができる
・クラウドを活用しながら課題に関わる討議の結果をグループでまとめることができる。
【SGD】
10名程度のグループで「総務省の情報セキュリティ
・サイトにある事故や被害の事例」に関わるアンケー
ト調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて、問題や課題に対してエビデンスに基づいた討議をして最適な対応策を見つけ出す

データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法

・インターネットから得た情報を使って課題発見がで 西牧 可織
きる。
・課題に関わるアンケート調査ができる
・インターネットから得た情報を使ってエビデンスに基づいた討議ができる
・クラウドを活用しながら課題発見・解決型の協働学
修の結果をグループでまとめることができる。
【PBL】
10名程度のグループで、まず、統計ダッシュボードな
どの統計データを分析することで健康や医療における課題や問題を見つけ出す。見出した課題に関わるアン
ケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて問題や課題に対してエビデンスに基づいて討議する。最後に、医療人としての自らの将来像と関連付けながら，今後、自分たちがどのようにしていけばよいのかをまとめる

まとめ・情報処理演習で学んだことをプレゼンテーションに 西牧 可織
まとめることができる

14

15

担当者

・スプレッドシートのフィルタリング機能を使ったデータの抽出方法を列挙できる。
・スプレッドシートのピボットテーブル機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
・スプレッドシートでグラフを作る方法を列挙できる。
・課題に関わるアンケート調査ができる
・課題に関わる討議の結果をグループでまとめること
ができる。
【SGD】
10名程度のグループで、与えられた課題に関わるアン
ケート調査を行い、その結果を踏まえて、多面的な視点をもって討議をして課題に対する最適な対応策を見
つけ出す

10

11

授業内容および学習課題【評価方法】◇ 授業参加態度（グループ討議の回には討議の参加態度）（30％）◇ 毎回（15回）の授業で作成する課題の評価（70％）

【備 考】
教科書 ： 二瓶 裕之・西牧 可織 著「北海道医療大学

医療系学部生のための情報リテラシー」

丸善 2019年

参考書： 北海道医療大学MediaDopoシステムにおいて教科書の内容をビデオ化した映像を配信しているので予習・復習に活用
してくださいhttps://depo.hoku-iryo-u.ac.jp/

その他： 電子シラバスシステムをベースにした学修eポートフォリオを利用して学修のPDCAサイクルを進めてください
http://milkywaypast.hoku-iryo-u.ac.jp/syllabus/【学習の準備】☆学教科書で該当する章を事前に読んで内容を理解しておくこと、また、北海道医療大学MediaDopoシステムには該当する章の事
前学習用ビデオがあるので予習において活用すること（80分）。
☆ 情報処理室やＣＡＬＬ教室、もしくは、自分で所有しているパソコンを利用して事前学修の項目を確認したり、授業で作成した課題を再度作成するなどの事後学習（復習）を行うこと（80分）。
☆ SGDやPBLでは、事前に具体的な調査資料を配布するので、個々で調べて授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに整理しておくこと。

【ディプロマ・ポリシー(学位授与方針)との関連】
DP1.人々のライフステージに応じた疾患の予防、診断および治療を実践するために基本的な医学、歯科医学、福祉の知識および歯科保健と歯科医療の技術を習得するために必要な基礎知識を医療情報学の観点から修得する（専門的実践能力）。
DP3.疾患の予防、診断および治療の新たなニーズに対応できるよう生涯にわたって自己研鑽し、継続して自己の専門領域を発展させる基礎能力を医療情報学の観点から身につける（自己研鑽力）。
DP4.多職種（保健・医療・福祉）と連携・協力しながら歯科医師の専門性を発揮し、患者中心の安全な医療を実践するために必要な基礎知識を医療情報学の観点から修得する（多職種が連携するチーム医療）。
DP5.歯科医療の専門家として、地域的および国際的な視野で活躍できる能力を身につけるために必要な基礎知識を医療情報学の観点から修得する（社会的貢献）。

令和２年度

看護福祉学部

情報科学

シラバス
[講義]

情報科学

第１学年

後期

選択

2単位

《履修上の留意事項》【面接授業のみ実施】《担当者名》○二瓶

裕之（薬）

西牧

可織（心）

【概 要】
本科目では看護・福祉専門職に必要となるコンピュータに関するソフトウェア、クラウドアプリケーション、数理・データサ
イエンス・ＡＩ、インターネットセキュリティ・モラルについて学ぶ。また、インターネットを活用した情報検索の方法も学び、検索サイトやポータルサイトの特徴に応じて、必要な情報を収集できるようにする。さらに、本科目では、医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の向上も目的として、クラウド技術やデータサイエンスの知識も活用して協働で課題を解決することを体験しながら、自らの専門領域を発展させる能力を身に着けられるようにする。
【学習目標】
・看護・福祉専門職分野へのコンピュータ導入が進む中、コンピュータの特性や仕組み、そして、インターネットに関する一連の情報科学について学び、これからの研究や社会活動で数理・データサイエンス・ＡＩの知識を駆使できる。
・クラウドアプリケーションを利用してレポートを作成したり、プレゼンテーションができる。
・数理・データサイエンス・ＡＩの活用方法を具体的に説明できる。
・インターネットセキュリティ・モラルについて概説できる。
・個人情報の取り扱いについて概説できる。
・検索サイトやポータルサイトの特徴に応じて、必要な情報を収集できる。
・インターネットから得られた情報を論理的に統合・整理し、自らの考えとともに分かりやすく表現できる。
【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

1

クラウド、数理・データサイエン
ス・ＡＩ・クラウドアプリケーションを利用してグループワー 二瓶、西牧
クができる。
・クラウドアプリケーションを利用してプレゼンテー
ションファイルを作成できる。
・クラウドアプリケーションを利用してレポートを作成して提出できる。
【基本演習（1〜3回）】（１回目）
クラウドアプリケーション（ホワイトボード、スライド、フォーム）を利用して、数理・データサイエン
ス・ＡＩに関する演習課題に対してグループでディス
カッションして、その結果をまとめる。

2

クラウド、数理・データサイエン
ス・ＡＩ・Pythonによるプログラミングの方法を説明できる
二瓶、西牧・Pythonによる自然言語処理の方法を説明できる
・分かち書きやマルコフ連鎖による文章作成について説明できる
・自然言語処理の活用事例を説明できる【基本演習（1〜3回）】（２回目）

3

クラウド、数理・データサイエン
ス・ＡＩ・Pythonによるプログラミングができる・Pythonによる自然言語処理ができる

二瓶、西牧【基本演習（1〜3回）】（３回目）
4

データ処理、データ分析、情報セキ ・ネットワークセキュリティについて概説できる。
二瓶、西牧
ュリティ
・ソーシャルネットワークサービス（SNS）の種類と特徴、留意すべき点について説明できる。
・情報倫理、セキュリティに関する情報を収集することができる。
・コンピューターウイルスの侵入経路に応じて、適切な予防策を講じることができる。
・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで
きる。

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

・アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
・討議の結果をグループでまとめることができる。
【SGDⅠ（2〜4回）】（１回目）
10名程度のグループで、「総務省の情報セキュリティ
サイトにある事故や被害の事例」に関わるアンケート調査を行い、その結果を踏まえて「インターネットを安全に使うためにはどうしたらよいのか？」という問いに対して多面的な視点をもって討議をして、最適な対応策を見つけ出す
5

データ処理、データ分析、情報セキ ・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 二瓶、西牧ュリティ
きる。
・アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
【SGDⅠ（2〜4回）】（２回目）

6

データ処理、データ分析、情報セキ ・クラウドやデータサイエンスの知識を活用しなが
二瓶、西牧
ュリティ
ら、討議の結果をグループでまとめることができる。
【SGDⅠ（2〜4回）】（３回目）

7

個人情報、匿名化処理、情報セキュ ・ネットワークにおける個人情報の取り扱いに配慮す 二瓶、西牧
リティ
る。
・フィルタリング機能を使ったデータの抽出方法を列挙できる。
・ピボットテーブル機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
【SGDⅡ（5〜8回）】（１回目）
グループで討議して匿名化処理の対象となるような個
人情報の取得を含むアンケートを作成する。作成したアンケートをクラス全体に実施し、ひとり一人がアンケート結果に対してスプレッドシートを利用して匿名化処理を行う。

8

個人情報、匿名化処理、情報セキュ ・匿名化処理について概説できる。
二瓶、西牧
リティ
・クラウド型のフォームを使って個人情報の取得を含
むアンケート調査ができる。
【SGDⅡ（5〜8回）】（２回目）

9

個人情報、匿名化処理、情報セキュ ・アンケート結果に対して匿名化処理ができる。
リティ【SGDⅡ（5〜8回）】（３回目）

二瓶、西牧

10

個人情報、匿名化処理、情報セキュ ・クラウドやデータサイエンスの知識を活用しなが
二瓶、西牧
リティ
ら、討議の結果をグループでまとめることができる。
【SGDⅡ（5〜8回）】（４回目）

11

データ処理、データ分析、情報検索 ・大量のデータに対して、適切な尺度を選び、表やグ 二瓶、西牧
ラフを用いて的確に表すことができる。
・検索サイト、ポータルサイトの特徴に応じて、必要な情報を収集できる。
・得られた情報を論理的に統合・整理し、自らの考えとともに分かりやすく表現できる。
・ICTを活用して課題発見・解決型の学修ができる。

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者【PBL（11〜14回）】（１回目）
10名程度のグループで、統計ダッシュボードから取得したデータを分析することで、日本の地域がもつ特徴
や抱える課題を見つけ出す。さらに、見出した課題に関わるアンケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて、地域の特徴や課題に対してエビデンスに基づいて討議して、医療人としての自らの将来像とも関連付けながら討議の結果をまとめる。
12

データ処理、データ分析、情報検索 ・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 二瓶、西牧きる。
・アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
【PBL（11〜14回）】（２回目）

13

データ処理、データ分析、情報検索 ・インターネットから得た情報を使ってエビデンスに 二瓶、西牧
基づいた討議ができる。
【PBL（11〜14回）】（３回目）

14

データ処理、データ分析、情報検索 ・クラウドやデータサイエンスの知識を活用しなが二瓶、西牧ら、討議の結果をグループでまとめることができる。
・討議の結果をグループでまとめて発表ができる。
【PBL（11〜14回）】（４回目）

15

まとめ

情報科学のまとめ、 授業アンケート

二瓶、西牧【評価方法】
レポート20%と定期試験80%で評価する【備 考】
参考書 ： 授業中に資料を配布する
その他： この科目は、教職課程では教育職員免許法施行規則第66条の6に定める科目の「情報機器の操作」に該当する。

【学習の準備】
・授業で紹介した操作を、情報処理室やＣＡＬＬ教室のコンピュータを利用して実行できるように復習すること。
・SGDやPBLでは、事前に具体的な調査資料を配布するので、個々で調べて授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに振り返り、授業中に作成したプロダクトを再度作成するなどの事後学修（復習）を行うこと(80分)。
【ディプロマ・ポリシー(学位授与方針)との関連】
ＤＰ２，３

令和２年度心理科学部 シラバス

情報処理演習情報処理演習Ⅰ

[演習]

第１学年

前期

必修

1単位

《履修上の留意事項》【遠隔授業のみ実施】《担当者名》西牧 可織

二瓶 裕之（薬）【概 要】
本科目では心理科学分野における研究および専門職に必要となる情報通信技術（ICT)や数理・データサイエンス・ＡＩを活用す
る知識・技術を修得し、健康や生活に関する問題に対して、適切な判断と解決のできる学術的・実践的能力を身につけることを目指す。特に、数理・データサイエンス・AIが示唆する分析の過程および結果が何を意味するのかを統計的知識を活用（※）して考えながら、それを主体的に使いこなせるようになることを目指す。また、医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の向上も目的として、協働で課題を解決することを体験しながら、自らの専門領域を発展させる能力を身に着けられるようにする。
授業の序盤では、課題を解決するための枠組みとして、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的リテラシーを身に付けるため、文書作成技法、プレゼンテーション技法、データ分析・予測法などの活用術を学ぶ。授業の中盤以降では、クラウド技術
やデータサイエンスの知識を活用して、他の学問分野との連携を踏まえながら問題発見・課題解決型の協働学修を行う。
（※）関連科目：情報処理演習（情報処理演習Ⅱ）、基礎統計学【学習目標】①心理科学を学ぶ上で必要となるコンピュータ、インターネット、数理・データサイエンス・ＡＩに関して概要を説明できる。
②レポートや論文などの定型文書の作成方法を説明できる。
③クラウドを使ったデータの集計方法や視覚化の方法を説明できる。
④society5.0に向けた課題解決のためのプログラミング言語を使ったデータ分析やデータ予測ができる。
⑤ネットワーク社会におけるモラルや著作権に配慮したインターネットの利用と活用方法を説明できる。
⑥コンピュータを使ったプレゼンテーションの方法を説明できる。
⑦SGDにおいてはクラウドを活用しながらメンバー相互が協働して課題を解決し、その結果をまとめて発表することができる。
【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

1

ガイダンス、見出しの構成、
自己表現、文書の共有【事前】「情報処理演習」の概要と学習目標を説明で 西牧 可織
きる。
二瓶 裕之
【事前】「情報処理演習」の方略（PBL、SGB）について概説できる。
・コンピューター（OS等）の基本操作について説明できる。
・クラウドアプリケーションの利用方法を説明できる。
・文書における見出しの構成と見出名について説明できる。

2

表計算、フィルタリング、
クロス集計【事前】表計算のフィルタリング機能の使用方法を列 西牧 可織
挙できる。
二瓶 裕之
【事前】クロス集計機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
・大量のデータから目的にあったデータを抽出表示す
る方法を説明できる。
・複数の項目に着目したデータ分析や集計の方法を列
挙できる。

3

表計算、グラフ、関数【事前】グラフの作成方法を説明できる。
西牧 可織【事前】論理・検索・数学など目的に沿った関数の使 二瓶 裕之
用方法を列挙できる。
【事前】正規分布の性質について概説できる。
【事前】標準正規分布の面積の意味について概説できる。
・スプレッドシートにおいてグラフを用いたデータの視覚化ができる。
・スプレッドシートにおいて関数を用いたデータ処理
を行う。

回

テーマ

授業内容および学習課題4

プレゼンテーション【事前】Smart Artを利用したスライドの作成方法を 西牧 可織
列挙できる。
二瓶 裕之【事前】アニメーションを利用したスライドの作成方
法を説明できる。
・Smart Artを利用して発表内容を表現する方法を列挙できる。
【PBL】与えられた課題の文書の内容を理解して、課題についてのプレゼンテーション用スライドを数枚程度作成する。

5

データ処理、データ分析、プレゼンテーション

・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 西牧 可織
きる。
二瓶 裕之
・スプレッドシートのフィルタリング機能を使ったデータの抽出方法を列挙できる。
・スプレッドシートのピボットテーブル機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
・スプレッドシートでグラフを作る方法を列挙できる。
【SGD】
10名程度のグループで、与えられた課題に関わるアン
ケート調査を行い、その結果を踏まえて、多面的な視点をもって討議をして課題に対する最適な対応策を見
つけ出す。

6

学修成果の自己表現（課題提出）【事前】「基礎統計学」でこれまでに学んだことを説 西牧 可織
明できる。
二瓶 裕之
・情報リテラシースキルを活用して、基礎統計学で学んだことをスライドにまとめることができる。
【事後】スライドにまとめた内容を詳しく説明することができる。

7

表計算、グラフ、関数【事前】基礎統計学の教科書のpp.106-111をあらかじ 西牧 可織
め読む。
二瓶 裕之
・ランダム関数を用いたシミュレーションができる。
・ランダムな標本の意味を概説できる。
・教科書p.106の実験をパソコンでシミュレーションできる。

8

統計的処理のための表計算、
プレゼンテーション【事前】ｚ検定の内容を振り返って列挙できる。
西牧 可織・グループで課題についての討議ができる。
二瓶 裕之
・討議の結果を文書にまとめることができる。
【学問分野連携型SGD】グループに分かれて、「基礎統計学」と連携した課題を解決して、討議した内容についてのプレゼンテーション用スライドを作成する。

9

相関係数、回帰直線、
プレゼンテーション

・グループで課題についての討議ができる。
西牧 可織
・討議の結果を文書にまとめることができる。
二瓶 裕之【学問分野連携型SGD】グループに分かれて、「基礎統計学」と連携した課題を解決して、討議した内容についてのプレゼンテーション用スライドを作成する。

10・11

担当者

情報検索、プレゼンテーションを含 ・検索サイト、ポータルサイトの特徴に応じて必要な 西牧 可織
むデータ分析演習
情報を収集できる。
二瓶 裕之
・得られた情報を論理的に統合・整理し、自らの考えとともにわかりやすく表現できる。
・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査ができる。
・グループで課題に対する発表ができる。
・発表会のまとめを作成できる。
【SGD】
10名程度のグループで「検索サイト、ポータルサイト」に関わるアンケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて、問題や課題に対してエビデンスに基づいた討議をして最適な対応策を見つけ出

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

す。
12

数理・データサイエンス・
AIを活用したデータ分析の基本

・ 教師データにおける特徴量と目的変数について説 西牧 可織
明できる
二瓶 裕之
・重回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどの機械学習による予測モデルの違いを説明できる
・機械学習による予測値の算出方法を説明できる

13

情報検索、データサイエンス、・インターネットから得た情報を使って問題発見がで 西牧 可織
プレゼンテーションを含むデータ分 きる。
二瓶 裕之
析演習
・発見した問題に関わるデータをインターネットから収集できる。
・発見した問題に関わる質問紙を作れる。
【SGD】
10名程度のグループで、統計ダッシュボードなどの統計データを分析することで健康や医療における課題や問題を見つけ出す。見出した課題に関わる同僚間アン
ケート調査とインターネット検索を行い、データ分析の結果を踏まえて問題や課題に対してエビデンスに基づいて討議する。最後に、医療人としての自らの将来像と関連付けながら，今後、自分たちがどのようにしていけばよいのかをまとめる

14

情報検索、データサイエンス、
・データ分析・予測の結果を踏まえて、課題解決のた 西牧 可織
プレゼンテーションを含むデータ分 めグループディスカッションができる。
二瓶 裕之
析演習（課題提出）

15

情報処理演習のまとめ（課題提出） 情報処理演習で学んだことをプレゼンテーションにま 西牧 可織
とめることができる。
二瓶 裕之【評価方法】
授業参加態度（グループ討議の回には討議の参加態度）30％と毎回（15回）の授業で作成する課題の評価を70％で評価する。グループワークなどの演習における態度の評価では、ルーブリック表を用いて行うのでルーブリック表を参照すること。毎時間に提出された課題については添削後次の授業時間にコメントをフィードバックする。
【備 考】
教科書 ： 二瓶裕之・西牧可織著 「北海道医療大学
参考書

医療系学部生のための情報リテラシー」

丸善 2020年： 北海道医療大学MediaDepoシステムにおいて教科書の内容をビデオ化した映像を配信しているので予習・復習に活用すること。
https://depo.hoku-iryo-u.ac.jp/
電子シラバスシステムをベースにした学修ポートフォリオを利用して学修のPDCAサイクルを進めること。
http://milkywaypast.hoku-iryo-u.ac.jp/syllabus/

その他： 各自ノートパソコンを持参すること
基礎統計学の受講者は，基礎統計学で使用するテキストや資料も持参すること【学習の準備】
・学修課題の中で【事前】と指定された事項については教科書で該当する章を事前に読んで内容を理解しておくこと。また、北海道医療大学MediaDepoシステムには該当する章の事前学習用ビデオがあるので予習において活用すること（80分）。
・情報処理室やCALL教室、もしくは、自分で所有しているパソコンを利用して事前学修の項目を確認したり、授業で作成し課 題を再度作成するなどの事後学習（復習）を行うこと（80分）。

た【ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）との関連】
社会の変化、科学技術の進展に合わせて、専門性を維持向上させる能力を獲得する観点から、コンピュータと情報ネットワークのリテラシースキルを学ぶことで、専門的な学習、研究、社会活動で情報機器を駆使できるようにする。

令和２年度心理科学部 シラバス

情報処理演習情報処理演習Ⅱ

[演習]

第１学年

前期

必修

1単位

《履修上の留意事項》【遠隔授業のみ実施】《担当者名》西牧 可織

二瓶 裕之（薬）【概 要】
本科目では心理科学分野における研究および専門職に必要となる情報通信技術（ICT)や数理・データサイエンス・ＡＩを活用す
る知識・技術を修得し、健康や生活に関する問題に対して、適切な判断と解決のできる学術的・実践的能力を身につけることを目指す。特に、数理・データサイエンス・AIが示唆する分析の過程および結果が何を意味するのかを統計的知識を活用（※）して考えながら、それを主体的に使いこなせるようになることを目指す。また、医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の向上も目的として、協働で課題を解決することを体験しながら、自らの専門領域を発展させる能力を身に着けられるようにする。
授業の序盤では、課題を解決するための枠組みとして、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的リテラシーを身に付けるため、文書作成技法、プレゼンテーション技法、データ分析・予測法などの活用術を学ぶ。授業の中盤以降では、クラウド技術
やデータサイエンスの知識を活用して、他の学問分野との連携を踏まえながら問題発見・課題解決型の協働学修を行う。
（※）関連科目：情報処理演習（情報処理演習Ⅰ）、基礎統計学【学習目標】①心理科学を学ぶ上で必要となるコンピュータ、インターネット、数理・データサイエンス・ＡＩに関して概要を説明できる。
②レポートや論文などの定型文書の作成方法を説明できる。
③クラウドを使ったデータの集計方法や視覚化の方法を説明できる。
④society5.0に向けた課題解決のためのプログラミング言語を使ったデータ分析やデータ予測ができる。
⑤ネットワーク社会におけるモラルや著作権に配慮したインターネットの利用と活用方法を説明できる。
⑥コンピュータを使ったプレゼンテーションの方法を説明できる。
⑦SGDにおいてはクラウドを活用しながらメンバー相互が協働して課題を解決し、その結果をまとめて発表することができる。
【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

1

見出しの構成、自己表現、文書の共有

情報社会に関する文書に対して見出し構成と見出し名 西牧 可織の設定ができる。
二瓶 裕之

2

表計算、フィルタリング、
クロス集計

・分析ツールの設定ができる。
西牧 可織
・クロス集計機能を使って平均や分散などの統計量の 二瓶 裕之
計算ができる。

3

表計算、グラフ、関数・身近なデータを使って統計量を計算し計算結果をグ 西牧 可織
ラフで表現することができる。
二瓶 裕之
・正規分布表を用いたデータの順位計算について概説できる。

4

プレゼンテーション、
クラウドの活用・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査方法 西牧 可織を説明できる。
二瓶 裕之【SGD】
10名程度のグループで、クラウドを活用して課題解決に関わる議論を行い、課題に対する最適な対応策を見
つけ出す。

5

データ処理、データ分析、プレゼンテーション

・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 西牧 可織
きる。
二瓶 裕之
・スプレッドシートのフィルタリング機能を使ったデータの抽出方法を列挙できる。
・スプレッドシートのピボットテーブル機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
・スプレッドシートでグラフを作る方法を列挙できる。
【SGD】
10名程度のグループで、クラウドを活用して与えられた課題に関わるアンケート調査を行い、その結果を踏まえて、多面的な視点をもって討議をして課題に対す
る最適な対応策を見つけ出す。

回

テーマ

授業内容および学習課題

6

学修成果の自己表現（課題提出）【事前】「基礎統計学」でこれまでに学んだことを説 西牧 可織
明できる。
二瓶 裕之
・情報リテラシースキルを活用して、基礎統計学で学んだことをスライドにまとめることができる。
【事後】スライドにまとめた内容を詳しく説明することができる。

7

表計算、グラフ、関数・教科書p.106の実験をパソコンでシミュレーション
した結果をまとめられる。
・正規分布の描画ができる。

8

統計的処理のための表計算、
プレゼンテーション【事前】ｚ検定の内容を振り返って列挙できる。
西牧 可織・グループで課題についての討議ができる。
二瓶 裕之
・討議の結果を文書にまとめることができる。
【学問分野連携型SGD】グループに分かれて、「基礎統計学」と連携した課題を解決して、討議した内容についてのプレゼンテーション用スライドを作成する。

9

相関係数、回帰直線、
プレゼンテーション

・グループで課題についての討議ができる。
西牧 可織
・討議の結果を文書にまとめることができる。
二瓶 裕之【学問分野連携型SGD】グループに分かれて、「基礎統計学」と連携した課題を解決して、討議した内容についてのプレゼンテーション用スライドを作成する。

10・11

担当者

西牧 可織
二瓶 裕之

情報検索、プレゼンテーションを含 ・検索サイト、ポータルサイトの特徴に応じて必要な 西牧 可織
むデータ分析演習
情報を収集できる。
二瓶 裕之
・得られた情報を論理的に統合・整理し、自らの考えとともにわかりやすく表現できる。
・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査ができる。
・グループで課題に対する発表ができる。
・発表会のまとめを作成できる。
【SGD】
10名程度のグループで「検索サイト、ポータルサイト」に関わるアンケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて、問題や課題に対してエビデンスに基づいた討議をして最適な対応策を見つけ出す。

12

数理・データサイエンス・
AIを活用したデータ分析の基本

・ 教師データにおける特徴量と目的変数について説 西牧 可織
明できる。
二瓶 裕之
・重回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどの機械学習による予測モデルの違いを説明できる。
・機械学習による予測値の算出方法を説明できる

13

情報検索、データサイエンス、・発見した問題に関わる同僚間アンケートを実施でき 西牧 可織
プレゼンテーションを含むデータ分 る。
二瓶 裕之
析演習
・インターネットから得た情報に対するデータ分析・予測ができる。
・同僚間アンケートから得た情報に対するデータ分
析・予測ができる。
・２つのデータ分析・予測の違いについて説明できる。

14

情報検索、データサイエンス、・クラウド技術やデータサイエンスの知識を活用しな 西牧 可織
プレゼンテーションを含むデータ分 がら問題発見・課題解決型の協働学修の結果をグルー 二瓶 裕之
析演習（課題提出）
プでまとめることができる。
・グループでまとめた結果を発表できる。

15

情報処理演習のまとめ（課題提出） 情報処理演習で学んだことをプレゼンテーションにま 西牧 可織
とめることができる。
二瓶 裕之

【評価方法】
授業参加態度（グループ討議の回には討議の参加態度）30％と毎回（15回）の授業で作成する課題の評価を70％で評価する。グループワークなどの演習における態度の評価では、ルーブリック表を用いて行うのでルーブリック表を参照すること。毎時間に提出された課題については添削後次の授業時間にコメントをフィードバックする。
【備 考】
教科書 ： 二瓶裕之・西牧可織著 「北海道医療大学
参考書

医療系学部生のための情報リテラシー」

丸善 2020年： 北海道医療大学MediaDepoシステムにおいて教科書の内容をビデオ化した映像を配信しているので予習・復習に活用すること。
https://depo.hoku-iryo-u.ac.jp/
電子シラバスシステムをベースにした学修ポートフォリオを利用して学修のPDCAサイクルを進めること。
http://milkywaypast.hoku-iryo-u.ac.jp/syllabus/

その他： 各自ノートパソコンを持参すること
基礎統計学の受講者は，基礎統計学で使用するテキストや資料も持参すること【学習の準備】
・学修課題の中で【事前】と指定された事項については教科書で該当する章を事前に読んで内容を理解しておくこと。また、北海道医療大学MediaDepoシステムには該当する章の事前学習用ビデオがあるので予習において活用すること（80分）。
・情報処理室やCALL教室、もしくは、自分で所有しているパソコンを利用して事前学修の項目を確認したり、授業で作成した課
題を再度作成するなどの事後学習（復習）を行うこと（80分）。
【ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）との関連】
社会の変化、科学技術の進展に合わせて、専門性を維持向上させる能力を獲得する観点から、コンピュータと情報ネットワークのリテラシースキルを学ぶことで、専門的な学習、研究、社会活動で情報機器を駆使できるようにする。

令和２年度心理科学部 シラバス

統計学

[講義・演習]

基礎統計学

第１学年

前期

必修

2単位

《履修上の留意事項》【遠隔授業のみ実施】《担当者名》西牧 可織【概 要】
調査や実験などで得られたデータを適切な統計的手法により処理する方法を身につけることは、臨床心理学を学ぶ上で必要不可欠である。基礎統計学では、コンピュータを活用しながら、標準偏差・正規分布・相関などのデータ表現方法を学ぶとともに、
数理・データサイエンス・AIを活用する知識・技術を修得し、健康や生活に関する問題に対して、適切な判断と解決のできる学
術的・実践的能力を身につけることを目指す。特に、数理・データサイエンス・AIが示唆する分析結果が何を意味するのかを考えながら、それを主体的に使いこなせるようになることを目指す（※）。
事前学修・事後学修を前提とした反転授業形式により主体的に統計学を学び、学修方略としても少人数のグループによるディス
カッション（SGD）形式を織り交ぜ、コミュニケーション能力・プレゼンテーション能力なども習得しながら、統計学における基礎的知識を身につけることを目的とする。
（※）関連科目：情報処理演習Ⅰ・Ⅱ【学習目標】①データの尺度水準を理解し、適切な尺度にデータを分類できる。
②データから度数分布表とヒストグラムを作成できる。
③平均・分散・標準偏差が計算できる。
④正規分布を説明できる。
⑤ｚ検定により平均値を検定できる。
⑥相関係数・回帰直線を計算し、視覚化することができる。
⑦心理科学の専門職に必要となる数理・データサイエンス・AIの活用方法を概説できる。
【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題

１

ガイダンス

２

データの整理【事前】教科書のpp.1-12をあらかじめ読む。
西牧 可織
・データから適切な区間幅のヒストグラムを描くことができる。
・ヒストグラムから平均を計算できる。
・累積相対度数について概説できる。
【事後】データとヒストグラムから計算した平均の違いについて概説できる。

３

代表値【事前】教科書のpp.26-37をあらかじめ読む。
西牧 可織
・平均・中央値・最頻値の違いを説明できる。
・四分位範囲について概説できる。
・分散と標準偏差を計算できる。
【事後】配布した複数のデータの代表値を計算し、違いを説明できる。

４

正規分布【事前】教科書のpp.73-91をあらかじめ読む。
・正規分布の性質について概説できる。
・データの基準化について概説できる。
・標準正規分布の面積の意味について概説できる。
・正規分布表を用いたデータの順位計算ができる。
【事後】標準正規分布表の使い方を概説できる。

５

データ分析

【事前】「情報処理演習」で学ぶ表計算のフィルタリ 西牧 可織
ング機能を活用したクロス集計やグラフを用いたデー
タの視覚化ができる。

データの分類担当者【事前】「基礎統計学」の概要と学修目標を説明でき 西牧 可織
る。
【事前】「基礎統計学」の方略（PBL・SGD）について概説できる。
・データの尺度水準について概説できる。
【事後】さまざまなデータを適切な尺度別に分類し、まとめることができる。

西牧 可織

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

・アンケート結果のピボット集計ができる。
・アンケート結果のピボットグラフを描ける。
６

データ分析演習・大学生活に関するテーマについてグループで討議が 西牧 可織
できる。
・討議の結果をグループでまとめることができる。
・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで
きる。
【SGD】
10名程度のグループで、与えられた課題に関わるアン
ケート調査を行い、その結果を踏まえて、多面的な視点をもって討議をして課題に対する最適な対応策を見
つけ出す。

７

学修成果の自己表現１【事前】クラウド型のプレゼンテーションスライドの 西牧 可織
使い方を概説できる。
・基礎統計学でこれまで学んだことをスライドにまとめることができる。
【事後】スライドにまとめた内容を詳しく説明することができる。

８

中間のまとめ（課題提出）【事前】基礎統計学でこれまで学んだことを概説でき 西牧 可織
る。
・第８回目までの振り返り課題を解くことができる。
【事後】授業中に実施した課題の解き方について概説
できる。

９

ｚ検定

【事前】教科書のpp.141-152をあらかじめ読む。
西牧 可織
・ｚ検定について概説できる。
・パソコンを用いてｚ検定のための計算を行うことができる。
【事後】ｚ検定の方法を概説できる。

10

相関係数・回帰直線【事前】教科書のpp.182-204をあらかじめ読む。
・散布図について概説できる。
・共分散の意味を概説できる。
・相関係数の意味を概説できる。
・回帰直線の意味を概説できる。
【事後】独立変数と従属変数の違いを説明できる。

11

相関係数・回帰直線

【SGD】
西牧 可織
10名程度のグループで相関と回帰に関するデータ分析を実施した結果をスライドにまとめて発表することが
できる。

12

情報検索、プレゼンテーションを含 ・クラウド型のフォームを使ったアンケートの調査結 西牧 可織
むデータ分析演習１
果を分析しながら、グループで討議ができる。
・討議の結果をグループでまとめることができる。
【SGD】
10名程度のグループで「検索サイト、ポータルサイト」に関わるアンケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて、問題や課題に対してエビデンスに基づいた討議をして最適な対応策を見つけ出す。

13

数理・データサイエンス・AIを活用 ・Pythonによるプログラミングの方法を説明できる。 西牧 可織
したデータ分析の基本
・Python/スプレッドシートにより基本統計量を計算できる。
・Python/スプレッドシートにより折れ線グラフや散布図を描ける。
・Python/スプレッドシートによる線形回帰ができる。

14

学修成果の自己表現２（課題提出） ・基礎統計学でこれまで学んだことを「数理・データ 西牧 可織
サイエンス・AIの活用」の観点も取り入れながらスラ
イドにまとめることができる。
【事後】スライドにまとめた内容を詳しく説明することができる。

西牧 可織

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

15

基礎統計学のまとめ（課題提出）【事前】今までに学んだ内容を簡単に説明できる。
西牧 可織
・振り返りの課題を解くことができる。
【事後】授業中の課題を各自の必携パソコン等を用いて解くことができる。

【評価方法】
授業参加態度（SGDの回には討議の参加態度）30％とレポートの評価を70％で評価する。
課題の解説および電子シラバスに記載された質問に対する回答等については、授業中に適宜実施する。
【備 考】
教科書 ： 森棟公夫著

「教養

統計学」

新世社

2012年

参考書

： 下山晴彦ほか 「誠信 心理学辞典 新版」 誠信書房 2014年（関連領域：15統計，16測定・評価）
電子シラバスシステムをベースにした学修ポートフォリオを利用して学修のPDCAサイクルを進めること。
http://milkywaypast.hoku-iryo-u.ac.jp/syllabus/

その他： 各自ノートパソコンを持参すること
情報処理演習Ⅰ・Ⅱの受講者は，情報処理演習で使用するテキストや資料も持参すること【学習の準備】
学習課題の中で【事前】と指定された事項については指定された教科書の範囲を事前に読んで内容を理解しておくこと。
(80分)
また、【事後】と指定された事項については授業内容の復習を行っておくこと。(80分)【ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）との関連】
社会の変化、科学技術の進展に合わせて、専門性を維持向上させる能力を獲得する観点から、臨床心理学を学ぶ上で必要不可欠となるデータを適切な統計的手法により処理する方法を身につける。

令和２年度心理科学部 シラバス

情報科学

[講義]

情報科学

第１学年

後期

選択

2単位

《履修上の留意事項》【面接授業のみ実施】《担当者名》西牧 可織【概 要】
インターネットの活用方法、コンピュータのハードウェアの仕組み、そして、STEAM教育の一環として、基本的なプログラミングの考え方をスモールグループディスカッション（SGD）を適宜取り入れながら学ぶことで、これからの学修、研究、社会活動で情報機器を駆使できるようにする。インターネットでは、文献検索サイトの活用方法やセキュリティ・モラルを学び、インターネ
ットサービスを適切かつ安全に利用できるようにする。ハードウェアでは、コンピュータの構成要素の役割を学び、コンピュータの性能評価ができるようにする。また、ビジュアルプログラミングを通じて基本的なプログラミングの考え方を学び、グルー
プごとにロボットを活用した課題解決型学修を実施することにより、コミュニケーション能力・論理的思考能力の向上も目指す。
【学習目標】①デジタル情報およびコンピュータについて、基本的な知識を説明できる。
②インターネットを利用して文献を検索できる。
③セキュリティを意識したインターネットの利用ができる。
④コンピュータの構成要素の役割と評価ができる。
⑤基本的なプログラミングの考え方が理解できる。
【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

１

ガイダンス
インターネットと文献検索

・「情報科学」の概要と学修目標を説明できる。
・文献検索サイト（CiNii、Google Scholarなど）の利用方法を説明できる。

西牧 可織

２

インターネットとセキュリティ1

インターネットセキュリティとモラルについて説明で 西牧 可織
きる。
インターネットセキュリティに関する課題に対してgoogleフォーム等を用いたフィールド調査やインター
ネットを活用した調査ができる。

３

インターネットとセキュリティ2

インターネットセキュリティに関する課題解決のため 西牧 可織に，調査結果にもとづくプレゼンテーション資料を作
成できる。

４

インターネットとセキュリティ3

クラウド技術を活用して，インターネットセキュリテ 西牧 可織
ィに関する課題の解決策を発表できる。

５

ハードウェア1

コンピュータの構成要素（CPU、メモリ、HDDなど）の 西牧 可織
役割が説明できる。
ICTデバイスの活用に関する課題に対してgoogleフォーム等を用いたフィールド調査やインターネットを活用した調査ができる。

６

ハードウェア2

様々なICTデバイスの活用に関する課題解決のために， 西牧 可織
調査結果にもとづくプレゼンテーション資料を作成できる。

７

ハードウェア3

クラウド技術を活用して，様々なICTデバイスの活用に関する課題の解決策を発表できる。

８

プログラミング1〜STEAM教育とプログラミング〜

・STEAM教育およびプログラミングを学ぶ意義・学習 西牧 可織
目標を説明できる。
・プログラミング学習のためのソフトウェア（
makeblock）とロボット（mbot）について概説できる。
・makeblockとmbotを接続することができる。

９

プログラミング2〜mbotの基本的な動作〜

makeblockを活用して色や音などをmbotで表現できることを理解する。
makeblockを活用して繰り返し・分岐・変数を使ったプログラミングができる。

西牧 可織

西牧 可織

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

10

プログラミング3〜mbotの動作とアルゴリズム〜

makeblockを活用して繰り返し・分岐・変数を組み合わせたプログラミングができる。
グループでmakeblockを活用してmbotのモーターを動かして走らせるプログラミングができる。

西牧 可織

11

プログラミング4〜mbotを用いた課題解決型学修1〜

makeblockとmbotを活用して課題を発見し、解決に向けたアルゴリズムを構築することができる。

西牧 可織

12

プログラミング5〜mbotを用いた課題解決型学修2〜

makeblockとmbotを活用して課題解決のためのプログ 西牧 可織
ラムを作成することができる。
作成したプログラムの点検や修正をPDCAサイクルに沿って効果的に行うことができる。

13

プログラミング6〜mbotを用いた課題解決型学修3〜

makeblockとmbotを活用した課題解決の結果を動画と 西牧 可織
して記録することができる。
課題解決に関する報告書をスライドを用いてまとめる
ことができる。

14

プログラミング7〜mbotを用いた課題解決型学修4〜

クラウド技術を活用して，makeblockとmbotによる課 西牧 可織
題解決の結果を動画やスライドを用いて発表すること
ができる。

15

まとめ

情報科学で学んだことをプレゼンテーションにまとめ 西牧 可織
ることができる。

【評価方法】
授業中に出題される課題（20％）、定期試験（80％）で評価する。グループワークなどの演習における態度の評価では、ルーブ
リック表を用いて行うのでルーブリック表を参照すること。毎時間に提出された課題については添削後次の授業時間にコメントをフィードバックする。
【備 考】
教科書 ： 使用しない。
その他： 配付プリントに基づいて、授業を進める。

【学習の準備】
予習は、次回のプリントなどを読んで、理解しておくこと（80分）。
授業終了時に提示した課題についてレポートを作成すること。また、課題についての復習をすること(80分)。
【ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）との関連】
社会の変化、科学技術の進展に合わせて、専門性を維持向上させる能力を獲得する観点から、コンピュータの仕組みを体系的に学ぶことで、専門的な学習、研究、社会活動で情報機器を駆使できるようにする。

令和２年度

作業療法学科・理学療法学科 シラバス

情報処理演習情報処理演習

[演習]

第１学年

前期

必修

理学・作業療法学科

1単位《履修上の留意事項》遠隔授業のみ実施《担当者名》〇二瓶裕之

西牧可織

【概 要】
本科目では理学・作業療法職に必要となる情報通信技術(ICT)や数理・データサイエンス・ＡＩを活用する知識・技術を修得
し，健康や生活に関する問題に対して、適切な判断と解決のできる学術的・実践的能力を身につけることを目指す。特に、数理・データサイエンス・ＡＩが示唆する分析結果が何を意味するのかを考えながら、それを主体的に使いこなせるようになることを目指す。また，医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の向上も目的として、協働で課題を解決することを体験しながら、自らの専門領域を発展させる能力を身に着けられるようにする。
【学習目標】
授業の序盤では、課題を解決するための枠組みとして，数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的リテラシーを身に付けるため、文書作成技法、プレゼンテーション技法、データ分析・予測法などの活用術を学ぶ。授業の中盤以降では、クラウド技
術やデータサイエンスの知識を活用して、他の学問分野との連携を踏まえながら問題発見・課題解決型の協働学修を行う。
1．理学・作業療法職に必要となるコンピュータ、インターネット、数理・データサイエンス・ＡＩの活用方法を概説できる。
2．レポートや論文などの定型文書の作成方法を説明できる。
3．データの集計方法や視覚化の方法を説明できる。
4．ネットワーク社会におけるモラルや著作権に配慮したインターネットの利用と活用方法を説明できる。
5．コンピュータを使ったプレゼンテーションの方法を説明できる。
6. SGDにおいてはクラウドを活用しながらメンバー相互が協働して課題を解決し，その結果をまとめて発表することができる。

【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

1

数理・データサイエンス・ＡＩの概 ・文書における見出しの構成と見出名について説明で 二瓶裕之
要
きる。
西牧可織
・数理・データサイエンス・ＡＩの概要について説明できる・レポートを指定の書式で設定できる。
【基礎演習（1〜4回）】（1回目）
数理・データサイエンス・ＡＩを活用したデータ分
析・予測の基本的な枠組みを知るための演習課題を4回にわたって段階的に解く（1回目）

2

文書作成技法・ＡＩの医療への応用についてディスカッションがで 二瓶裕之
きる
西牧可織
・見出し構成と見出名を持つ文書を作成できる。（知識・技能）【基礎演習（1〜4回）】（2回目）

3

プレゼンテーション技法

・プレゼンテーションを行うために必要な要素を列挙できる。
・Smart Art（概念図）の利用方法を列挙できる
・指定された原稿の内容に沿ったスライドを作成で
きる。

二瓶裕之
西牧可織

【基礎演習（1〜4回）】（3回目）
4

プレゼンテーション技法

・ Smart Art（概念図）を使ってスライドを作ること 二瓶裕之
ができる。
西牧可織
・ 原稿の内容に沿ったスライドを作成できる。
・ 数理・データサイエンス・ＡＩを活用したデータ分
析・予測についてまとめた原稿の内容に沿ったスライドを作成できる。

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者【基礎演習（1〜4回）】（4回目）
5

アンケート調査とデータ分析

・与えられた課題に関してグループで討議ができる。 二瓶裕之
・与えられた課題に関して個人情報の保護を踏まえて 西牧可織
アンケートの質問紙を作ることができる。
・セキュリティーを考慮し、クラウド型のフォームを使ってクラスの中でアンケート調査ができる。
【SGDⅠ（5〜7回）】（1回目）
10名程度のグループで、与えられた課題に関わる同僚
間アンケート調査を行い、その結果を踏まえて、多面的な視点をもって討議をして課題に対する最適な対応策を見つけ出す6

アンケート調査とデータ分析

・アンケート結果を教師データとしたデータ分析・予 二瓶裕之
測ができる。
西牧可織
・データ分析・予測の結果を踏まえて課題に関する討議ができる。
【SGDⅠ（5〜7回）】（2回目）

7

データ処理、データ分析、プレゼン ・課題に関わる討議の結果を踏まえて、個人でまとめ 二瓶裕之
テーション技法のプロダクトを作ることができる。
西牧可織【SGDⅠ（5〜7回）】（3回目）

8

インターネット検索とデータ分析

・インターネットを使った情報検索ができる。
・インターネットから得た情報を収集できる。
・特徴量と目的変数の関係を持つデータを収集でき
る。

二瓶裕之
西牧可織

【SGDⅡ（8〜10回）】（1回目）
10名程度のグループで、統計ダッシュボードなどの統計データから特徴量と目的変数の関係を持つデータを探し出し、それに対するデータ分析や予測を行い、その結果から読み取れることについてグループディスカ
ッションする。
9

インターネット検索とデータ分析

・インターネットから得た情報に対するデータ分析・ 二瓶裕之
予測ができる。
西牧可織
・データ分析・予測の結果を踏まえて課題に関する討議ができる。
【SGDⅡ（8〜10回）】（2回目）

10

インターネット検索とデータ分析

・課題に関わる討議の結果を踏まえて、グループもし 二瓶裕之
くは個人でまとめのプロダクトを作ることができる。 西牧可織
【SGDⅡ（8〜10回）】（3回目）

11

情報検索、データサイエンス、プレ ・インターネットから得た情報を使って問題発見がで 二瓶裕之
ゼンテーション技法きる。
西牧可織
・発見した問題に関わるデータをインターネットから収集できる。
・発見した問題に関わる質問紙を作れる。

【PBL(11〜14回)】（1回目）
10名程度のグループで、統計ダッシュボードなどの統計データを分析することで健康や医療における課題や問題を見つけ出す。見出した課題に関わる同僚間アン
ケート調査とインターネット検索を行い、データ分析の結果を踏まえて問題や課題に対してエビデンスに基づいて討議する。最後に、医療人としての自らの将来像と関連付けながら，今後、自分たちがどのようにし

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者ていけばよいのかをまとめる
12

情報検索、データサイエンス、プレ ・発見した問題に関わる同僚間アンケートを実施でき 二瓶裕之
ゼンテーション技法（課題提出）る。
西牧可織
・インターネットから得た情報に対するデータ分析・予測ができる。
・同僚間アンケートから得た情報に対するデータ分
析・予測ができる。
・2つのデータ分析・予測の違いについて説明できる。
【PBL(11〜14回)】（2回目）

13

情報検索、データサイエンス、プレ ・データ分析・予測の結果を踏まえて、課題解決のた 二瓶裕之
ゼンテーション技法（課題提出）
めグループディスカッションができる。
西牧可織【PBL(11〜14回)】（3回目）

14

情報検索、データサイエンス、プレ ・クラウド技術やデータサイエンスの知識を活用しな 二瓶裕之
ゼンテーション技法（課題提出）
がら問題発見・課題解決型の協働学修の結果をグルー 西牧可織
プでまとめることができる。
・グループでまとめるた結果を発表できる。
【PBL(11〜14回)】（4回目）

15

まとめ

・情報処理演習で学んだことをプレゼンテーションにまとめることができる。

二瓶裕之
西牧可織

【評価方法】
・授業参加態度（SGDの回には討議の参加態度）30％と毎回(15回)の授業で作成する課題の評価を70％で評価する。
・学修eポートフォリオシステムから毎時間自由記載の振り返りコメント（授業に対する感想・質問等を含む）を送信してもら
い、次の時間には振り返りコメントに対する回答・解説をフィードバックする。
【備 考】
教科書 ： 二瓶裕之・西牧可織著 「北海道医療大学

参考書

医療系学部生のための情報リテラシー」

丸善 2020年： 北海道医療大学MediaDopoシステムにおいて教科書の内容をビデオ化した映像を配信しているので予習・復習に活用
してくださいhttps://depo.hoku-iryo-u.ac.jp/
電子シラバスシステムをベースにした学修eポートフォリオを利用して学修のPDCAサイクルを進めてください
http://milkywaypast.hoku-iryo-u.ac.jp/syllabus/【学習の準備】
・学修課題の中で【事前】と指定された事項については教科書で該当する章を事前に読んで内容を理解しておくこと、また、北海道医療大学MediaDopoシステムには該当する章の事前学習用ビデオがあるので予習において活用すること（80分）。
・情報処理室やＣＡＬＬ教室、もしくは、自分で所有しているパソコンを利用して事前学修の項目を確認したり、授業で作成した課題を再度作成するなどの事後学習（復習）を行うこと（80分）。
・SGDやPBLでは、事前に具体的な調査資料を配布するので、個々で調べて授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに振り返り、授業中に作成したプロダクトを再度作成するなどの事後学修（復習）を行うこと(80分)。
【ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）との関連】（DP1）生命の尊厳と人権の尊重を基本とした幅広い教養、豊かな人間性、高い倫理観と優れたコミュニケーション能力を身につけている。
【実務経験】
二瓶裕之：1994〜2005年度まで、雇用能力開発機構（現：高齢・障害・求職者雇用支援機構）が設置した公共職業能力開発施設
にて、技術革新に対応できる高度な知識と技能・技術を兼ね備えた実践技能者の育成と、在職者の普通職業訓練ならびに企業との共同開発事業を行っている。
【実務経験を活かした教育内容】
公共職業能力開発施設での実務経験を生かして、数理・データサイエンス・ＡＩの分野で、高度に専門化した情報システムや

Society5.0時代を迎えるにあたり、専門職業人に問われるデータ分析能力の具体的な実践について講義する。

令和２年度

作業療法学科・理学療法学科 シラバス

統計学

[講義]

基礎統計学

第２学年

前期

必修

2単位

《履修上の留意事項》遠隔授業のみ実施《担当者名》〇二瓶裕之

西牧可織

【概 要】
本科目では，医療の現場における臨床例や実験などで得られるデータを適切な統計的手法により処理する方法を学ぶ科目である。また、学修方略としても少人数のグループによるディスカッション（SGD）形式を主とし、医療人として必須となるコミュニ
ケーション能力・プレゼンテーション能力なども習得する。最終的には、統計・検定に親しみを感じて、「運動療法学Ⅰ・Ⅱ，
運動学実習」など他の学問分野との連携を踏まえながら今後の臨床や実験に統計学を使いこなすことができるようになることを目的とする。
【学習目標】
適切な統計的手法によりデータを処理する方法を学ぶために、リハビリテーションの現場で実際に対面するような具体的なデータに対して記述統計量を求める。また、記述統計量をもとに、適切な検定手法を選択したうえで統計的な課題を解決する。また、SGDにおいてはメンバー相互が協働して課題を解決し，その結果をまとめて発表する。
1．データの平均と分散、標準偏差を計算できる
2．ｚ検定（対応がある場合と対応がない場合）により平均値を検定できる
3．ｔ検定（対応がある場合と対応がない場合）により平均値を検定できる
4．ｚ検定とｔ検定の相違点を列挙できる
5．ｔ検定を想定した題を創出できる
6．カイ二乗検定により結果を推論し説明できる
7．分散分析により結果を推論し説明できる
8. 「運動療法学Ⅰ・Ⅱ，運動学実習」など連携した検定を想定して，その結果をまとめて発表することができる【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

1

ガイダンス、正規分布

授業概要と学習目標、正規分布【事前】テキスト例題1を事前に読む
・正規分布曲線の特徴を概説する
・標準偏差の計算方法を概説する
・標準化と順位計算の方法を概説する【事後】テキスト例題2のデータに対して代表値とばらつきを計算する【事後】心拍数（脈拍数）の測定し順位を計算する

二瓶裕之
西牧可織

2

ｚ検定

1サンプル平均値に対するｚ検定、2サンプル平均値に 二瓶裕之
対するｚ検定、片側検定と両側検定
西牧可織
・ｚ検定の方法を概説する
・テキスト例題1の計算方法を概説する
・テキスト例題4の計算方法を概説する【事後】脈拍データの性差を検定する【事後】テキスト例題3と5を計算する【事後】テキスト課題1・3〜5における検定を比較検
討する

3

ｔ検定

対応がない場合のｔ検定【事前】テキスト例題7を事前に読む
・ｚ検定の仕組みを概説する
・中心極限定理を概説する
・ｔ検定の仕組みを概説する【事後】ｚ検定とｔ検定の違いを概説する

二瓶裕之
西牧可織

4

ｔ検定

対応がない場合のｔ検定・ｔ値の計算方法を概説する
・テキスト例題7の計算方法を概説する【事後】テキスト例題7を計算する

二瓶裕之
西牧可織

5

ｔ検定

対応がある場合のｔ検定

二瓶裕之

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者【事前】テキスト例題9を事前に読む
西牧可織
・対応がある場合とない場合のｔ検定の違いを概説できる
・対応がない場合のｔ値の計算方法を概説する
・テキスト例題9の計算方法を概説する【事後】テキスト例題9を計算する
6ｔ検定

対応がある場合のｔ検定
・テキスト例題8の計算方法を概説する【事後】テキスト課題10を計算する

二瓶裕之
西牧可織

7

ｔ検定

学問分野連携型協働学修（運動療法学Ⅰ・Ⅱ，運動学 二瓶裕之
実習との連携）西牧可織
・SGDによりｔ検定を想定できる課題を創出する【事後】自由課題に対するプロダクトを提出する【事後】自由課題に対するデータを計測する

8

ｔ検定

学問分野連携型協働学修（運動療法学Ⅰ・Ⅱ，運動学 二瓶裕之
実習との連携）西牧可織
・自由課題に対するデータを収集する【事後】自由課題に対するｔ検定を行う【事後】自由課題に対するレポートを作成する

9

カイ二乗検定平均値を使わない種々の検定、1サンプルカイ二乗検 二瓶裕之
定西牧可織
【事前】テキスト例題17を事前に読む
・1サンプルカイ二乗検定を概説する
・カイ二乗検定における期待値の計算方法を概説する
・カイ二乗検定における自由度の計算方法を概説する
・カイ二乗値の計算ができる【事後】テキスト課題17を計算する

10

カイ二乗検定平均値を使わない種々の検定、2サンプルカイ二乗検 二瓶裕之
定西牧可織
・2サンプルカイ二乗検定を概説する
・カイ二乗検定における期待値の計算方法を概説する
・カイ二乗検定における自由度の計算方法を概説する
・カイ二乗値の計算ができる
・テキスト例題17の計算方法を概説する【事後】テキスト例題18を計算する

11

分散分析

1要因の分散分析
二瓶裕之【事前】テキスト例題28を事前に読む
西牧可織
・行間のばらつきの計算方法を概説する
・誤差のばらつきの計算方法を概説する【事後】テキスト課題28の行間のばらつきを計算する【事後】テキスト課題28の誤差のばらつきを計算する

12

分散分析

1要因の分散分析
・Ｆ値の計算方法を概説する
・分散分析の方法を概説できる
・テキスト課題28の計算方法を概説する【事後】テキスト課題28を計算する

13

分散分析

2要因の分散分析
二瓶裕之【事前】テキスト例題31を事前に読む
西牧可織
・行間のばらつきの計算方法を概説する
・列間のばらつきの計算方法を概説する
・誤差のばらつきの計算方法を概説する【事後】テキスト課題31のばらつきと誤差を計算する

14

分散分析

2要因の分散分析
・テキスト課題31の計算方法を概説する
・SGDによる協働学修【事後】テキスト課題31を計算する

15

分散分析（課題提出）

学問分野連携型協働学修（運動療法学Ⅰ・Ⅱ，運動学 二瓶裕之
実習との連携）
西牧可織

二瓶裕之
西牧可織

二瓶裕之
西牧可織

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

・SGDにより分散分析を想定できる課題を創出する【事後】自由課題に対するプロダクトを提出する【事後】自由課題に対するデータを計測する【事後】自由課題に対する分散分析を行う【事後】自由課題に対するレポートを作成する【評価方法】
・授業の参加態度（SGDの場合には討議や発表への貢献度）を10％、各回の授業で作成する課題を30%、期末レポートを60%とする。
・学修eポートフォリオシステムから毎時間自由記載の振り返りコメント（授業に対する感想・質問等を含む）を送信してもら
い、次の時間には振り返りコメントに対する回答・解説をフィードバックする。
【備 考】
教科書 ： 渡邊宗孝

他

著

「ＰＴ・ＯＴのための統計学入門」

三輪書店

1997年

【学習の準備】
授業内容に事前学修・事後学修の課題を提示している（事前学修80分・事後学修80分）。事前学修・事後学修習はＣＡＬＬ教室などにて学生自らが主体的に行うこと。
【ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）との関連】（DP1）生命の尊厳と人権の尊重を基本とした幅広い教養、豊かな人間性、高い倫理観と優れたコミュニケーション能力を身につけている。

令和２年度

言語聴覚療法学科

情報処理演習シラバス

情報処理演習

[演習]

第１学年

後期

必修

言語聴覚療法学科

1単位《履修上の留意事項》面接授業と遠隔授業の併用実施《担当者名》〇二瓶裕之【概 要】
本科目の目的は、言語聴覚療法職に必要となる情報通信技術(ICT)や数理・データサイエンス・ＡＩを活用する知識・技術を修得し，健康や生活に関する問題に対して，適切な判断と解決のできる学術的・実践的能力を身につけることを目指す．特に、数理・データサイエンス・ＡＩが示唆する分析結果が何を意味するのかを考えながら、それを主体的に使いこなせるようになることを目指す。また，医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の向上も目的として、協働で課題を解決することを体験しながら、自らの専門領域を発展させる能力を身に着けられるようにする．
授業の序盤では，課題を解決するための枠組みとして，数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的リテラシーを身に付けるため、文書作成技法、プレゼンテーション技法、データ分析・予測法などの活用術を学ぶ．授業の中盤以降では，クラウド技
術やデータサイエンスの知識を活用して，他の学問分野との連携を踏まえながら問題発見・課題解決型の協働学修を行う．

【学習目標】
1.言語聴覚療法職に必要となるコンピュータ、インターネット、数理・データサイエンス・ＡＩの活用方法を概説できる。
2.レポートや論文などの定型文書の作成方法を説明できる。
3.コンピュータを使ったプレゼンテーションの方法を説明できる。
4.プログラミング言語を使ったデータ分析やデータ予測ができる。
5.ネットワーク社会におけるモラルや著作権に配慮したインターネットの利用と活用方法を説明できる。
6.SGDにおいてはクラウドを活用しながらメンバー相互が協働して課題を解決し、その結果をまとめて発表することができる。

【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

1

ガイダンス
・ガイダンス
二瓶裕之
数理・データサイエンス・ＡＩの概 ・数理・データサイエンス・ＡＩの概要について説明
要できる【基礎演習（1〜5回）】（１回目）
数理・データサイエンス・ＡＩの概要についての事前講義を踏まえて、問題解決のための基本的な枠組みを知る演習課題を４回にわたって段階的に解く

2

文書作成技法・文書における見出しの構成と見出名について説明で 二瓶裕之
きる。
・見出し構成と見出名を持つ文書を作成できる。（知識・技能）【基礎演習（1〜5回）】（２回目）

3

文書作成技法・レポートを指定の書式で設定できる。

二瓶裕之【基礎演習（1〜5回）】（３回目）
4

プレゼンテーション技法

・プレゼンテーションを行うために必要な要素を列挙 二瓶裕之
できる。
・Smart Art（概念図）の利用方法を列挙できる【基礎演習（1〜5回）】（４回目）

5

プレゼンテーション技法

・原稿の内容に沿ったスライドを作成できる。

二瓶裕之【基礎演習（1〜5回）】（５回目）
6

インターネット検索とデータ分析

・インターネットを使った情報検索ができる。

二瓶裕之

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

・インターネットから得た情報を収集できる。
・特徴量と目的変数の関係を持つデータを収集できる。
【SGDⅠ（6〜9回）】（１回目）
10名程度のグループで、統計ダッシュボードなどの統計データから広く社会で起きている事象や問題を発見し、その解決方法についてグループディスカッションする。
7

インターネット検索とデータ分析

・インターネットから得た情報に対するデータ分析・ 二瓶裕之
予測ができる。
・データ分析・予測の結果を踏まえて課題に関する討議ができる。
【SGDⅠ（6〜9回】（２回目）

8

インターネット検索とデータ分析

・課題に関わる討議の結果を踏まえて、グループもし 二瓶裕之
くは個人でまとめのプロダクトを作ることができる。
【SGDⅠ（6〜9回】（３回目）

9

インターネット検索とデータ分析

・課題に関わる討議の結果を踏まえて、グループもし 二瓶裕之
くは個人でクラウド空間内での発表会ができる。
【SGDⅠ（6〜9回】（４回目）

10

データ処理、データ分析、情報セキ ・ネットワークセキュリティについて概説できる。
二瓶裕之
ュリティ
・ソーシャルネットワークサービス（SNS）の種類と特徴、留意すべき点について説明できる。
・情報倫理、セキュリティに関する情報を収集することができる。
・コンピューターウイルスの侵入経路に応じて、適切な予防策を講じることができる。
【SGDⅡ（10〜14回）】（１回目）
10名程度のグループで、「総務省の情報セキュリティ
サイトにある事故や被害の事例」に関わるアンケート調査を行い、その結果を踏まえて「インターネットを安全に使うためにはどうしたらよいのか？」という問いに対して多面的な視点をもって討議をして、最適な対応策を見つけ出す

11

データ処理、データ分析、情報セキ ・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 二瓶裕之
ュリティきる。
・アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
【SGDⅡ（10〜14回）】（２回目）

12

データ処理、データ分析、情報セキ ・クラウドやデータサイエンスの知識を活用しなが
二瓶裕之
ュリティ
ら、討議の結果をグドキュメントにまとめることができる。
【SGDⅡ（10〜14回）】（３回目）

13

データ処理、データ分析、情報セキ ・クラウドやデータサイエンスの知識を活用しなが
二瓶裕之
ュリティ
ら、討議の結果をプレゼンテーションにまとめることができる。
【SGDⅡ（10〜14回）】（４回目）

14

データ処理、データ分析、情報セキ ・課題に関わる討議の結果を踏まえて、グループもし 二瓶裕之ュリティ
くは個人でクラウド空間内での発表会ができる。

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者【SGDⅡ（10〜14回）】（５回目）
15

まとめ

・情報処理演習のまとめをプレゼンテーションで表現 二瓶裕之
できる【評価方法】
授業参加態度（SGDの回には討議の参加態度）30％と毎回(15回)の授業で作成する課題の評価を70％で評価する。

【備 考】
教科書 ： 二瓶裕之・西牧可織著 「北海道医療大学
参考書

医療系学部生のための情報リテラシー2020年版」

丸善： 北海道医療大学MediaDEPOシステムにおいて教科書の内容をビデオ化した映像を配信しているので予習・復習に活用
してくださいhttps://depo.hoku-iryo-u.ac.jp/
電子シラバスシステムをベースにした学修eポートフォリオを利用して学修のPDCAサイクルを進めてください
http://milkywaypast.hoku-iryo-u.ac.jp/syllabus/【学習の準備】
・学教科書で該当する章を事前に読んで内容を理解しておくこと、また、北海道医療大学MediaDEPOシステムには該当する章の事
前学習用ビデオがあるので予習において活用すること（80分）。
・情報処理室やＣＡＬＬ教室、もしくは、自分で所有しているパソコンを利用して事前学修の項目を確認したり、授業で作成した課題を再度作成するなどの事後学習（復習）を行うこと（80分）。
・SGDやPBLでは、事前に具体的な調査資料を配布するので、個々で調べて授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに振り返り、授業中に作成したプロダクトを再度作成するなどの事後学修（復習）を行うこと(80分)。
【ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）との関連】（DP1）生命の尊厳と人権の尊重を基本とした幅広い教養、豊かな人間性、高い倫理観と優れたコミュニケーション能力を身につけている。

令和２年度

医療技術学部 シラバス

情報処理演習医療情報処理演習

[演習]

第1学年

後期

必修

1単位

《履修上の留意事項》遠隔授業のみ実施《担当者名》二瓶裕之（薬）【概 要】「情報処理演習」では、臨床検査研究分野をはじめとした様々な分野における問題を解決するツールとしてコンピュータを活用できる力を修得する。具体的には、文書作成、データ処理（表計算）、プレゼンテーション作成およびインターネットやクラウドの活用を問題解決のするための枠組みとして学ぶ。そのうえで、グループ討議(SGD)など協働で問題を解決することを体験する
ことで、医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の修得も目指す。

【学習目標】● 臨床検査技師に必要となるとなるコンピュータとインターネットの活用方法を説明できる。
● レポートや論文などの定型文書の作成方法を説明できる。
● コンピュータを使ったプレゼンテーションの方法を説明できる。
● データの集計方法や視覚化の方法を説明できる。
● ネットワーク社会におけるモラルや著作権に配慮したインターネットの利用と活用方法を説明できる。
● SGDにおいてはクラウドを活用しながらメンバー相互が協働して課題を解決し、その結果をまとめて発表することができる。

【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

1

文書作成技法・文書における見出しの構成と見出名について説明で 二瓶裕之
きる。
・見出し構成と見出名を持つ文書を作成できる。（知識・技能）・レポートを指定の書式で設定できる。
【演習】
ＰＣローカルのアプリケーションを利用して、指定の書式でレポートを作成する。

2

文書作成技法・テキストの表示形式を設定できる。
二瓶裕之
・文書にオブジェクトを挿入できる。
【演習】
ＰＣローカルのアプリケーションを利用して、指定の書式でレポートを作成する。

3

プレゼンテーション技法

・プレゼンテーションを行うために必要な要素を列挙 二瓶裕之
できる。
・Smart Art（概念図）の利用方法を列挙できる【演習】
ＰＣローカルのアプリケーションを利用して、スライドを作成する。

4

プレゼンテーション技法

・目的に応じて適切なプレゼンテーションを構成でき 二瓶裕之
る。
・目的、場所、相手に応じた、わかりやすい資料を作成できる。
・Smart Art（概念図）を利用して発表内容を表現できる。
・原稿の内容に沿ったスライドを作成できる。
【演習】
指定された原稿の内容を理解して、原稿の内容を概念図などにより表現しながら、スライドを作成する。

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

5

データ処理、データ分析、プレゼン ・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 二瓶裕之
テーション技法
きる。
・スプレッドシートのフィルタリング機能を使ったデータの抽出方法を列挙できる。
・スプレッドシートのピボットテーブル機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
【SGDⅠ】（5〜7回）
10名程度のグループで、与えられた課題に関わるアン
ケート調査を行い、その結果を踏まえて、多面的な視点をもって討議をして課題に対する最適な対応策を見つけ出す

6

データ処理、データ分析、プレゼン ・スプレッドシートでグラフを作る方法を列挙できテーション技法る。
・課題に関わるアンケート調査ができる

二瓶裕之【SGDⅠ】（5〜7回）
7

データ処理、データ分析、プレゼン ・課題に関わる討議の結果をグループでまとめること 二瓶裕之
テーション技法ができる。
【SGDⅠ】（5〜7回）

8

情報検索、プレゼンテーション技法 ・インターネットを使った情報検索ができる
・インターネットから得た情報を収集できる・課題に関わるアンケート調査ができる

二瓶裕之【SGDⅡ】（8〜10回）
10名程度のグループで「社会で起きている問題や課題」に関わるアンケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて、問題や課題に対してエビデンスに基づいた討議をして最適な対応策を見つけ出す9

情報検索、プレゼンテーション技法 ・インターネットから得た情報を使ってエビデンスに 二瓶裕之
基づいた討議ができる【SGDⅡ】（8〜10回）

10

情報検索、プレゼンテーション技法 ・クラウドを活用しながら課題に関わる討議の結果を 二瓶裕之
グループでまとめることができる。
【SGDⅡ】（8〜10回）

11

データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法

・インターネットから得た情報を使って課題発見がで 二瓶裕之
きる。
・課題に関わるアンケート調査ができる【PBL】(11〜14回)
10名程度のグループで、まず、統計ダッシュボードな
どの統計データを分析することで健康や医療における課題や問題を見つけ出す。見出した課題に関わるアン
ケート調査とインターネット検索を行い、その結果を踏まえて問題や課題に対してエビデンスに基づいて討議する。最後に、医療人としての自らの将来像と関連付けながら，今後、自分たちがどのようにしていけばよいのかをまとめる

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者

12

データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法

・インターネットから得た情報を使ってエビデンスに 二瓶裕之
基づいた討議ができる【PBL】(11〜14回)

13

データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法

・クラウドを活用しながら課題発見・解決型の協働学 二瓶裕之
修の結果をグループでまとめることができる。
【PBL】(11〜14回)

14

データ処理、データ分析、情報検索、プレゼンテーション技法

・クラウドを活用しながら課題発見・解決型の協働学 二瓶裕之
修の結果をグループでまとめることができる。
・グループでまとめるた結果を発表できる。
【PBL】(11〜14回)

15

まとめ

・情報処理演習で学んだことをプレゼンテーションに 二瓶裕之
まとめることができる【評価方法】
授業参加態度（SGDの回には討議の参加態度）30％と毎回(15回)の授業で作成する課題の評価を70％で評価する。
【備 考】
教科書 ： 二瓶裕之・西牧可織著 「北海道医療大学
参考書

医療系学部生のための情報リテラシー」

丸善 2019年： 北海道医療大学MediaDepoシステムにおいて教科書の内容をビデオ化した映像を配信しているので予習・復習に活用
してくださいhttps://depo.hoku-iryo-u.ac.jp/
電子シラバスシステムをベースにした学修eポートフォリオを利用して学修のPDCAサイクルを進めてください
http://milkywaypast.hoku-iryo-u.ac.jp/syllabus/【学習の準備】
・学教科書で該当する章を事前に読んで内容を理解しておくこと、また、北海道医療大学MediaDopoシステムには該当する章の事
前学習用ビデオがあるので予習において活用すること（80分）。
・情報処理室やＣＡＬＬ教室、もしくは、自分で所有しているパソコンを利用して事前学修の項目を確認したり、授業で作成した課題を再度作成するなどの事後学習（復習）を行うこと（80分）。
・SGDやPBLでは、事前に具体的な調査資料を配布するので、個々で調べて授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに振り返り、授業中に作成したプロダクトを再度作成するなどの事後学修（復習）を行うこと(80分)。

【ディプロマポリシーとの関連性】（DP6）臨床検査学領域における様々な問題や研究課題に対し、解決に向けた情報の適切な分析、科学的思考と的確な判断ができる能力を身につけている。

令和２年度

医療技術学部 シラバス

情報科学

[講義]

情報科学

第1学年

後期

必修

2単位

《履修上の留意事項》遠隔授業のみ実施《担当者名》二瓶裕之（薬）【概 要】「情報科学」では、コンピュータに関するソフトウェアとハードウェア、そして、インターネット利用におけるセキュリティやモラルについて学ぶ。また、クラウドアプリケーションの活用方法や情報検索の方法も学び、検索サイトやポータルサイトの特徴に応じて、必要な情報を収集できるようにする。また、本科目では、医療人として必須となるコミュニケーション能力・プレゼンテーション能力の向上も目的として、クラウド技術も活用して協働で課題を解決することを体験しながら、自らの専門領域を発展させる能力を身に着けられるようにする。
【学習目標】・クラウドアプリケーションを利用してレポートを作成できる。
・インターネットセキュリティ・モラルについて概説できる。
・個人情報の取り扱いについて概説できる。
・コンピュータアーキテクチャについて概説できる。
・検索サイトやポータルサイトの特徴に応じて、必要な情報を収集できる。
・インターネットから得られた情報を論理的に統合・整理し、自らの考えとともに分かりやすく表現できる。
【学習内容】
回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

1

クラウド活用技法

・クラウドアプリケーションを利用してグループワー 二瓶裕之
クができる。
・クラウドアプリケーションを利用してレポートを作成して提出できる。
【演習】
クラウドアプリケーション（ホワイトボード、スライド、フォーム）を利用して、与えられた課題に対してグループでディスカッションして、その結果をまとめる。

2

データ処理、データ分析、情報セキ ・ネットワークセキュリティについて概説できる。
二瓶裕之
ュリティ
・ソーシャルネットワークサービス（SNS）の種類と特徴、留意すべき点について説明できる。
・情報倫理、セキュリティに関する情報を収集することができる。
・コンピューターウイルスの侵入経路に応じて、適切な予防策を講じることができる。
・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査ができる。
・アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
・討議の結果をグループでまとめることができる。
【SGDⅠ】（2〜4回）
10名程度のグループで、「総務省の情報セキュリティ
サイトにある事故や被害の事例」に関わるアンケート調査を行い、その結果を踏まえて「インターネットを安全に使うためにはどうしたらよいのか？」という問いに対して多面的な視点をもって討議をして、最適な対応策を見つけ出す3

データ処理、データ分析、情報セキ ・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 二瓶裕之
ュリティきる。
・アンケート結果を分析しながらグループで討議がで
きる。

回

テーマ

授業内容および学習課題

担当者【SGDⅠ】（2〜4回）
4

データ処理、データ分析、情報セキ ・クラウドを活用しながら、討議の結果をグループで 二瓶裕之ュリティまとめることができる。
【SGDⅠ】（2〜4回）

5

個人情報、匿名化処理、情報セキュ ・スプレッドシートのフィルタリング機能を使ったデ 二瓶裕之
リティータの抽出方法を列挙できる。
・スプレッドシートのピボットテーブル機能を使ったデータの集計方法を列挙できる。
・スプレッドシートでグラフを作る方法を列挙できる。
・ネットワークにおける個人情報の取り扱いに配慮する。
【SGDⅡ】（5〜7回）
グループで討議して匿名化処理の対象となるような個
人情報の取得を含むアンケートを作成する。作成したアンケートをクラス全体に実施し、ひとり一人がアンケート結果に対してスプレッドシートを利用して匿名化処理を行う。

6

個人情報、匿名化処理、情報セキュ ・匿名化処理について概説できる。
二瓶裕之
リティ・クラウド型のフォームを使って個人情報の取得を含
むアンケート調査ができる。
【SGDⅡ】（5〜7回）

7

個人情報、匿名化処理、情報セキュ ・アンケート結果に対して匿名化処理ができる。
リティ【SGDⅡ】（5〜7回）

二瓶裕之

8

ハードウェア、コンピュータアーキ ・コンピュータアーキテクチャについて説明できる。 二瓶裕之
テクチャ・コンピュータの構成要素の性能を調査できる。
【SGDⅢ】（8〜10回）
大学生活における様々な場面で、それぞれ最適となる
ICTデバイスは何であるのかを、ICTデバイスの特性を調査したうえでグループで討議しながら決める。

9

ハードウェア、コンピュータアーキ ・様々なICTデバイス(コンピュータ、ノートパソコ
テクチャ
ン、タブレット、スマートフォン)の特性について説明ができる。

二瓶裕之【SGDⅢ】（8〜10回）
大学生活における様々な場面で、それぞれ最適となる
ICTデバイスは何であるのかを、ICTデバイスの特性を調査したうえでグループで討議しながら決める。

10

ハードウェア、コンピュータアーキ ・利用目的に沿って最適なICTデバイスを選択して活テクチャ用することができる。
【SGDⅢ】（8〜10回）

二瓶裕之

回

テーマ

授業内容および学習課題担当者

大学生活における様々な場面で、それぞれ最適となる
ICTデバイスは何であるのかを、ICTデバイスの特性を調査したうえでグループで討議しながら決める。

11

ハードウェア、コンピュータアーキ ・大量のデータに対して、適切な尺度を選び、表やグ 二瓶裕之
テクチャ
ラフを用いて的確に表すことができる。
・検索サイト、ポータルサイトの特徴に応じて、必要な情報を収集できる。
・得られた情報を論理的に統合・整理し、自らの考えとともに分かりやすく表現できる。
・ICTを活用して課題発見・解決型の学修ができる。
【PBL】（11〜14回）
10名程度のグループで、様々なポータルサイトから検索したデータを分析することで、日本の地域がもつ特徴や抱える課題を見つけ出す。さらに、見出した課題に関わるアンケート調査とインターネット検索を行
い、その結果を踏まえて、地域の特徴や課題に対してエビデンスに基づいて討議して、医療人としての自らの将来像とも関連付けながら討議の結果をまとめる。

12

データ処理、データ分析、情報検索 ・クラウド型のフォームを使ったアンケート調査がで 二瓶裕之
きる。
・アンケート結果を分析しながらグループで討議ができる。
【PBL】（11〜14回）

13

データ処理、データ分析、情報検索 ・インターネットから得た情報を使ってエビデンスに 二瓶裕之
基づいた討議ができる。
【PBL】（11〜14回）

14

データ処理、データ分析、情報検索 ・討議の結果をグループでまとめて発表ができる。

二瓶裕之【PBL】（11〜14回）

15

まとめ

情報科学のまとめ、 授業アンケート

二瓶裕之【評価方法】
毎回(15回)の授業で作成する課題の評価を20%と期末レポート80%で評価する【備 考】
教科書 ： 授業中に資料を配布する【学習の準備】
・授業で紹介した操作を、情報処理室やＣＡＬＬ教室のコンピュータを利用して実行できるように復習すること。
・SGDやPBLでは、事前に具体的な調査資料を配布するので、個々で調べて授業に臨むこと(80分)。授業終了後は、グループ討議の結果を自分なりに振り返り、授業中に作成したプロダクトを再度作成するなどの事後学修（復習）を行うこと(80分)。

【ディプロマポリシーとの関連性】（DP6）臨床検査学領域における様々な問題や研究課題に対し、解決に向けた情報の適切な分析、科学的思考と的確な判断ができる能力を身につけている。

令和２年度

カリキュラムマップ

2020年度 カリキュラムマップ
学部

１年・前期

学科

１年・後期

情報科学

必須２単位

文章指導

必須２単位

薬学部

薬学科

歯学部

歯学科

医療情報処理演習

必須１単位 ー

看護学科

（情報処理演習）

必須１単位

臨床福祉学科（情報処理演習）

必須１単位

情報処理演習Ⅰ

必須１単位

情報処理演習Ⅱ

必須１単位 ※情報科学※基礎統計学

必須１単位

看護福祉学部

心理科学部

臨床心理学科
理学療法学科

リハビリテーション科学部

作業療法学科

情報処理演習

必須１単位
合同開講

言語聴覚療法学科 ー
医療技術学部



臨床検査学科

ー

ー

ー

ー

２年・前期
ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

選択２単位 ー

ー

選択２単位

※情報科学

合同開講

ー

ー

※基礎統計学

情報処理演習必須１単位 ー

医療情報処理演習

必須１単位

情報科学

必須２単位

必須２単位
合同開講
ー

ー

ー

背景色が灰色の授業科目で「導入」、「基礎」、「心得」を修得する。
「※基礎統計学」と「※情報科学」
では「選択」も修得できるようにしている。



看護福祉学部では「（情報処理演習）」を「情報科学」の前に履修して基本的なコンピューターリテ
ラシーを修得する

令和４年度 カリキュラムマップ（参考）
学部

１年・前期

学科

薬学部

薬学科

歯学部

歯学科

看護福祉学部

心理科学部

看護学科
臨床福祉学科
臨床心理学科
理学療法学科

リハビリテーション科学部

作業療法学科

必須２単位

文章指導

必須２単位

医療情報処理演習

必須１単位 ー

情報処理演習

必須１単位
合同開講



臨床検査学科ー

必須１単位

情報処理演習Ⅱ

必須１単位 ※情報科学※基礎統計学

必須１単位

情報処理演習

必須１単位
合同開講
ー

ー

ー

２年・前期
ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

選択２単位 ー

ー

選択２単位

※情報科学

情報処理演習Ⅰ

言語聴覚療法学科 ー
医療技術学部

１年・後期

情報科学

合同開講

ー

ー

※基礎統計学

情報処理演習必須１単位 ー

医療情報処理演習

必須１単位

情報科学

必須２単位

必須２単位
合同開講
ー

ー

ー

背景色が灰色の授業科目で「導入」、「基礎」、「心得」を修得する。
「※基礎統計学」と「※情報科学」
では「選択」も修得できる。

2021 年度には、看護福祉学部でも、必須科目「情報処理演習」で「導入」、「基礎」、「心得」を修得できるようにする。

2022 年度には、心理科学部でも、必須科目「情報処理演習Ⅰ・Ⅱ」で「導入」、
「基礎」、
「心得」を
修得できるようにする。

履修者数・履修率の向上に向けた計画


令和４年度以降の新入生が必須科目として受講し、令和４年度には、履修率50%以上となる

90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

83%

83%

83%

62%
41%

令和３年度 令和４年度 令和５年度 令和６年度 令和７年度

履修率

50%

北海道医療大学情報センター規程
平成 18 年３月 16 日
制定

第１章

総則

（設置）
第１条 北海道医療大学（以下「本学」という。
）に、学則第９条第１項に基づき、北海
道医療大学情報センター（以下「情報センター」という。）を置く。
２ 情報センターの組織及び管理・運営は、この規程の定めるところによる。
（所在地）
第２条 情報センターは、北海道石狩郡当別町金沢 1757 番地の北海道医療大学内に置く。
（目的）第３条 情報センターは、教育・研究及び大学の管理運営の効率化を図るために構築された学内ＬＡＮ（東日本学園ネットワーク、以下「ＨＮＮＥＴ」という。）の管理運用を行うとともに、本学における情報化を推進し、教育・研究の発展に資することを目的とする。
（任務）
第４条 情報センターは次の項目を任務とする。
(１) ＨＮＮＥＴの管理運用及び改善(２) コンピュータネットワークシステムの教育・研究開発(３) メディア教育の推進(４) データベースの構築及び教育研究開発プロジェクトの推進(５) 大学ホームページの管理(６) 情報セキュリティ対策（業務）
第５条 情報センターは次の業務を行う。
(１) ネットワーク機器の管理運用及び利用支援に関する事項(２) 各種サービスの管理運用及び利用支援に関する事項(３) 教育用コンピュータネットワークの管理運用及び利用支援に関する事項(４) ＨＮＮＥＴ利用者登録・情報管理に関する事項(５) ＨＮＮＥＴに接続する各種システムとの調整に関する事項(６) メディア教育の推進に関する事項(７) データベースの構築及び教育研究開発プロジェクトの推進に関する事項(８) 大学ホームページの管理に関する事項

(９)情報セキュリティに関する事項(10) 情報センター関連委員会に関する事項
第２章 組織（情報センター長）
第６条 情報センターに、情報センター長を置く。
２ 情報センター長は、教員役職候補者選考手続規程に基づき選任する。
３ 情報センター長は、情報センターの業務を統括する。
（情報センター運用主任）
第７条 情報センターに、広報利用支援担当、技術開発支援担当及び教育・研究開発担当の運用主任を置く。
２ 運用主任は、情報センター長の推薦に基づき、学長が委嘱する。
３ 運用主任の任期は２年とする。ただし、再任を妨げない。
４ 任期中に退任した場合、後任者の任期はその残任期間とする。
（相談員）
第８条 情報センターに、学部等毎にＨＮＮＥＴ利用に係る相談員若干名を置く。
２ 相談員は、学部内に相談場所と相談日時を定め、学部等の職員及び学生のＨＮＮＥＴ
利用に係る対応を行う。
３ 相談員は、各学部等のネットワーク委員会が推薦する職員、若干名に学長が委嘱する。
４ 相談員の委嘱期間は１年とする。ただし、再任を妨げない。
５ 任期中に退任した場合、後任者の任期はその残任期間とする。
（職員）
第９条 情報センターに、情報センター任務に係る教育研究を担当する職員若干名を置く。
２ 前項の職員は、教授、准教授又は講師とする。
３ 職員の選考については、別に定める。
（部門）
第 10 条 情報センターに、次の部門を置く。
(１) 広報利用部(２) 技術開発部(３) 教育・研究開発部(４) 相談室(５) システム管理室（広報利用部）
第 11 条 広報利用部は、情報センターの各種広報を担当するとともに、情報センターが提供する各種サービス利用のための広報を行う。

２ 広報利用部は、第７条に規定する広報利用支援担当の運用主任が統括する。
３ 広報利用部は、主に次の項目を担当する。
(１) 情報センター各種広報に関する事項(２) 情報センターホームページの作成、更新に関する事項(３) ＨＮＮＥＴの快適利用に関する事項（技術開発部）
第 12 条 技術開発部は、コンピュータネットワーク利用上の技術支援を行う。
２ 技術開発部は、第７条に規定する技術開発支援担当の運用主任が統括する。
３ 技術開発部は、主に次の項目を担当する。
(１) 各種サービスの提供、利用促進及びマニュアル作成等に関する事項(２) ＨＮＮＥＴ利用環境の構築、管理・運用及び利用支援に関する事項(３) 情報センターが管理する教育上のコンピュータネットワーク機器の管理・運用、改善・整備に関する事項（教育・研究開発部）
第 13 条 教育・研究開発部は、情報センター任務に係る教育・研究開発を行う。
２ 教育・研究開発部は、第７条に規定する教育・研究開発担当の運用主任が統括する。
３ 教育・研究開発部は、主に次の項目を担当する。
(１) メディア教育の担当(２) コンピュータネットワークシステムの教育・研究開発に関する事項(３) 情報科学及び情報処理教育に関する企画立案(４) e－Learning システムの研究開発及び教育・研究上の利用支援(５) データベースの構築及び教育・研究開発プロジェクトに関する事項
４ 前項第５号のプロジェクトに関する事項を検討するため、情報センターにプロジェク
ト検討委員会を置くことができる。プロジェクト検討委員会については、別に定める。
（相談室）
第 14 条 相談室は、ＨＮＮＥＴ利用上の相談を受け、利用促進・支援を行う。
２ 相談室は、情報センター長が指名する情報センター職員が統括する。
３ 相談室は、主に次の項目を担当する。
(１) ＨＮＮＥＴ内のサブネットワーク構築に関する事項(２) その他、ＨＮＮＥＴ利用に係る技術的な事項（システム管理室）
第 15 条 システム管理室は、ＨＮＮＥＴのセキュリティ上の対策を行う。
２ システム管理室は、情報センター長が統括する。

第３章

委員会等

（情報センター運営会議）

第 16 条情報センターに、情報センターの管理運営に関する必要事項を審議するため、情報センター運営会議（以下「運営会議」という。
）を置く。
２ 運営会議に関する事項は、別に定める。
（メディア委員会）
第 17 条 情報センターに、メディア利用支援に関する事項を協議するためメディア委員会を置く。
２ メディア委員会に関する事項は、別に定める。
（ホームページ委員会）
第 18 条 情報センターに、大学のホームページに関する事項を協議するためホームペー
ジ委員会を置く。
２ ホームページ委員会に関する事項は、別に定める。
（ネットワーク委員会）
第 19 条 ＨＮＮＥＴの利用促進や専門領域での高度利用に関する事項を協議するため、各学部等にネットワーク委員会を置く。
２ ネットワーク委員会に関する事項は、別に定める。

第４章

その他

（ＨＮＮＥＴ利用内規）
第 20 条 ＨＮＮＥＴの利用内規については別に定める。
（事務）第 21 条 情報センターに係る事務は、情報推進課が所管する。
（改廃）
第 22 条 この規程の改廃は、情報センター運営会議及び評議会の議を経て理事会が決定する。
附 則
この規程は、平成 18 年６月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成 19 年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成 22 年４月１日から施行する。

メディア委員会内規
平成 18 年３月 16 日
制定
（趣旨）
第１条 この内規は、情報センター規程第 17 条第２項の規定に基づき、メディア委員会（以下「委員会」という。
）の組織及び運営について定める。
（構成）
第２条 委員会は、次の各号に掲げる委員をもって構成する。
(１) 情報センター規程第７条に規定する技術開発支援担当の運用主任(２) 各学部の教務部長(３) 情報科学系、語学系及び人文科学系の教育職員 各１名(４) その他委員長が必要と認める者（任期）第３条 前条第３号及び第４号の委員の任期は２年とする。ただし、再任を妨げない。
２ 委員に欠員を生じた場合の補欠委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長）
第４条 委員会に委員長を置き、情報センター運用主任（技術開発支援担当）をもって充てる。
２ 委員長は、メディア委員会を招集し、その議長となる。
３ 委員長に事故があるときは、予め委員長が指名する委員がその職務を行う。
（協議事項）
第５条 委員会は、次の各号に掲げる事項について協議する。
(１) メディア教育に関する事項(２) メディア利用支援に関する事項(３) 情報処理システムに関する事項(４) ＨＮＮＥＴの教育上の利用環境に関する事項(５) その他ＨＮＮＥＴの教育上の利用に関する事項（事務の所管）第６条 委員会に関する事務は、情報推進課が所管する。
（改廃）
第７条 この内規の改廃は、情報センター運営会議の議を経て情報センター長が決定する。
附 則
この内規は、平成 18 年６月１日から施行する。

北海道医療大学 取組の概要

https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/

学生どうしの学びあいと内製したAIの活用により、医療系学部学生3,000名に学修者本位の数理・データサイエンス・AI教育を実施

授
業
内
容
・
概
要
特
色
あ
る
取
り
組
み
体
制
・
計
画
点
検
・
評
価

特色ある学修方略

数理・データサイエンス・AIについて、学生が身に付けられる能力

・本学で内製したAIの実体験
・実社会のデータを使った演習
・オンライングループワーク
・セキュリティ事故の実態調査
・学生どうしの同僚間アンケート

データやAIを活用した新しいサービスと自らの生活との結びつきについての知識を修得
日常生活や社会における課題を解決するためのツールとしてのデータ活用力を修得
他者と協力しながらデータやAIを利活用できるコラボレーション力を修得
インターネットを安全に使うことができる能力を修得
現場で役立つデータ分析力（データを読む、説明する、扱う力）を修得

オンラインアプリケーションによるデジタル空間での学びあい
同僚間アンケートオンライングループワーク

他者のアンケートに答えることで授業参加意識と「学修意欲」を向上

他者の意見を手掛かりにすることで「分かりやすさ」を向上内製したAI(機械学習)システムによる学修・教育支援
AI e-ポートフォリオ

AI e-履修管理シート
膨大な数となる質問などをAIで解析して優先度が高いものを抽出

学生が学んだことやグループ討議の結果を可視化してフィードバック

・本学ＤＸ推進計画（「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン」に採択）を「情報センタープロジェクト」として遂行
・数理・データサイエンス・AI教育の全学的な普及を目指して、令和４年よりプログラムを構成する授業科目を全学必須化
・本プログラムを構成する授業のテキストと教材を共通化し、年間700名に上る履者状況をAI e-履修管理シートで一括管理
・全ての授業回で、授業回ごとに設定した到達目標に対する学生による自己評価や質問や感想を専用フォームで受け付け
・受け付けた自己評価や質問・感想を分析・点検して授業内容を点検するなどして学習者本位の教育を実現
・ＤX推進計画専用ページには、コンテンツの１つとして、「数理・データサイエンス・AI リテラシーレベルの授業実践」も紹介

学生どうしの学びあいの教育手法（教材）と内製したAIのプログラムをオープンソース化して、本教育プログラムを全国へ広く普及補足①：教育プログラムでの「特色ある取り組み」● オンラインアプリケーションによるデジタル空間での学びあい
複数の学生が同時に書き込みできるオンラインドキュメントを利用

オ
ン
ラ
イ
ン
グ
ル
ー
プ
ワ
ー
ク

他者の意見を手掛かりにすること
で、分かりやすさが向上

googleフォームを使った同僚間アンケート

他者のアンケートに答えることで授業参加意識と学修意欲を向上

同
僚
間
ア
ン
ケ
ー
ト

• 定められたテーマに沿って学生どうしでアンケート調査を実施する• 学生間の生きたデータであるからこそ生じるデータのばらつきや誤差の扱いを実体験を通して学ぶ• 定められたテーマに沿ってドキュメントファイルに意見を書く• 同時に、他の学生の意見が書き込まれる様子もリアルタイムに見る

西牧, 二瓶, “クラウド活用による同僚間アンケート調査を取り入れた問題発見課題解決型協働学修”, ICT利用による教育改善研究発表会, 私立大学情報教育協会賞, 2019

● 内製したAI(機械学習)システムによる学修・教育支援
協働学修などの学生の学びあいを支援• 協働学修は数週間にわたるため、まとめのプロダクトを作る際に、学びの振り返りを支援する

AI e-

AI eポ
ー
ト
フ
ォ
リ
オ

学生が学んだことやグループ討議の結果を可視化してフィードバック

年間700名に上る履修者状況を一括管理

履
修
管
理
シ
ー
ト

出欠やレポート
提出状況

膨大な数となる
質問などをAIで解析して優先度が高いものを抽出提出されたレポートへのリンク• 授業時間ごとに回収している学生からの自由記載コメントをAIで解析• 次の授業時間に、質問や感想をまとめたものを、質問者個人が特定されない範囲で提示

補足②：ＤＸ推進計画における教育プログラムの位置づけ
本学ＤＸ推進計画のテーマ：医療系大学における学生参加型AI開発による学修者本位の教育の実現と普及
取組概要：

医療系大学において学生参加型でAIを開発し、学修者本位の教育の実現と普及を目指します。かねてより、本学ではLMSを独自に開発（内製）しています。
これにより、LMSには膨大な学習ログが蓄積されることとなりました。そこで、新たに、学習ログのAI解析機能を拡充することで、小・中規模の機動性の高いAIを内製して、学部教育へ柔軟に対応しながら、全学的に学生個人に最適化された教育を実現します。特徴は、医療系大学である本学において、AIを学生参加型で開発し、学生の発想を取り入れながら、学修者本位の学修支援を図ることです。本取組により、学生が参加することで持続可能なAI開発体制を確立し、ポストコロナを見据えた継続的な大学全体の教育の高度化、ひいては、医療のDX推進を目指します。

＜DX推進計画における実施項目＞①．小・中規模の機動性の高いAIを学生参加型で内製して、全学的に学生個人に最適化された教育を実現します。
（例 AI①：AIがノートやレポートの文章チェックをして文章表現力などを醸成、AI②：学修記録から将来像を予測するAI-eポートフォリオが学修計画の作成を支援）②．誰もがいつでもどこでもAIを活用できるように、情報ネットワーク基盤と講義室メディア機器を拡充し、ラーニングコモンズを整備します。
③．医療系大学での学生参加型AI開発を目指して、学生がAI開発に参加する授業科目を開講し、学生の発想を取り入れながら、多種多様なAIを開発します。
④．多種多様なAIがあることからも、AIに振り回されることのないよう、全学的に、初年次にデータサイエンス教育を実施し、AIを活用できるスキルの醸成を図ります。
⑤．内製したAIのなかからオープンソース化が可能なモジュールについては、教育機関で活用できるよう公開し、本学DX推進計画の成果を全国へ普及させる方法の１つとします。

＜DX推進計画における数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）の位置づけ＞
本学DX推進計画の実施項目④となっている「初年次におけるデータサイエンス教育」を実施し、本学DX推進計画で、小・中規模の機動性の高いAIを多種多面的に内製して教育の高度化を図ります。また、小・中規模AIであっても効果を上げる教育モデルを構築し、本学DX推進計画の成果を普及するとともに、医療のDX推進を目指します。

医療系大学である本学においてAIを 学生参加型で開発

LMS

本学が
内製

膨大な
学習ロ グ

学生の発想を 取り入れなら
学修者本位の学修支援を 図る

LMSに蓄積された学習ログのAI解析機能を拡充することで、医療系大学で、小・中規模の機動性の高いAIを内製

ノートに○○を追加してみませんか

AI①
手
段
・
方
法

○○の知識を深めましょうAI②

AIに振り回されることのないように、初年次にデータサイエンス教育を実施し、学生参加型AI開発へとつなげる
講義室メディア機器やラーニングコモンズの整備

データサイエンス教育（リテラシーレベル）の実施

STEAM教育やPBLを導入して学修意欲を向上

学生がAI開発に参加する授業の開講準備

機動性の高い小中規模AIを多面的に内製取組の目標と取組をとおして得られる成果

ポ
ス
ト
コ
ロ
ナ
を
見
据
え
た
継
続
的
な
Ｄ
Ｘ
推
進

小・中規模AIであっても効果を上げる
教育モデルを構築

オープンソース化が可能なモジュールについては教育機関へ公開

本学DX推進計画の成果を全国へ普及

医療分野におけるDX推進を目指す