様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

医学部においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．情報科学、２．プレチュートリアルⅡ、３．医学統計学③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
授業科目
プレチュートリアルⅡ 情報科学

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

1 ○ 一部開講 ○ ○④「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
授業科目
プレチュートリアルⅡ 情報科学

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

1 ○ 一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
プレチュートリアルⅡ 情報科学

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

1 ○ 一部開講 ○ ○⑥「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
授業科目
プレチュートリアルⅡ 情報科学

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

1 ○ 一部開講 ○ ○⑦「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
授業科目
プレチュートリアルⅡ
情報科学

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

1 ○ 一部開講 ○ ○ ○1 ○ 一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択
医学統計学
4-1統計および数理基礎⑨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

授業科目

選択

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・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 「プレチュートリアルⅡ」（オンデマンド配
信第１回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第1-1 １回）（１）現在進行中の社会変化（第・複数技術を組み合わせたAIサービス 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）
４次産業革命、Society 5.0、
・人間の知的活動とAIの関係性「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）
データ駆動型社会等）に深く寄・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「プレチュートリアルⅡ 情報科
与しているものであり、それが自学」（オンデマンド配信第１回）
らの生活と密接に結びついている・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) 「プレチュー
トリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第２回）
1-6
・AI最新技術の活用例（深層学習、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、計量学習、半教師あり学習など） 「情報科学プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第２回）

・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 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）
1-2 ・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） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）（２）「社会で活用されているデー・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）
タ」や「データの活用領域」は非・データのオープン化（オープンデータ） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第１回）
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

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド
配信第１回）
・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 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オ1-3ンデマンド配信第１回）
・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 「プレチュートリアルⅡ
情報科学」（オンデマンド配信第１回）

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマ
ンド配信第２回）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化など 「プレチュートリアルⅡ 情
報科学」（オンデマンド配信第２回）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・非構造化データ処理：言語処理、画像処理、音声処理など 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマン
におけるデータ利活用事例が示
ド配信第２回）され、様々な適用領域（流通、製・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 「プレチュートリアルⅡ 情報科
造、金融、サービス、インフラ、学」（オンデマンド配信第２回）
公共、ヘルスケア等）の知見と・認識技術、ルールベース、自動化技術 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第２回）
組み合わせることで価値を創出するもの

・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） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配
1-5 信第２回）
・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 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第２回）

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・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 「プレチュートリアルⅡ 情
報科学」（オンデマンド配信第５回）
・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 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第５回）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマ
意事項（ELSI、個人情報、データ
ンド配信第５回）
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第５回）
情報セキュリティや情報漏洩
・AIサービスの責任論 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第５回）
等、データを守る上での留意事
・データ・AI活用における負の事例紹介 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第５回）
項への理解をする
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド
3-2 配信第５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第５回）

・データの種類（量的変数、質的変数） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・観測データに含まれる誤差の扱い 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）
2-1 ・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第３回）（５）実データ・実課題（学術デー
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信
タ等を含む）を用いた演習など、
第３回）
社会での実例を題材として、
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信「データを読む、説明する、扱う」
第３回）
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・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマン
るもの
ド配信第４回）・データの図表表現（チャート化） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・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) 「プレチュートリアルⅡ 情報科
2-2 学」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「プレチュートリアル
Ⅱ 情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・データの集計（和、平均） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・データの並び替え、ランキング 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第４回）
2-3
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・表形式のデータ（csv） 「プレチュートリアルⅡ 情報科学」（オンデマンド配信第４回）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスやAIに関する基礎知識や技術の修得とそれらを運用する能力の育成により、現代社会が必要とするデータサイエンスの知識と問題解決力を身につける。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash/様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

臨床検査技術学科においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー、２．医療情報科学、３．公衆衛生学Ⅰ③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
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー 2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6④「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
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー 2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー 2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5⑥「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
授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー 2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2⑦「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
授業科目

単位数

医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー

2

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
医療情報科学
公衆衛生学Ⅰ⑨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

選択
その他
その他

授業科目

選択

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第１回）
・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 「医療情報処理演習 データサイエンス
リテラシー」（オンデマンド配信第１回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第１回）
1-1
・複数技術を組み合わせたAIサービス 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、
信第１回）
データ駆動型社会等）に深く寄・人間の知的活動とAIの関係性 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第１
与しているものであり、それが自回）
らの生活と密接に結びついてい
・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 「医療情報処理演習 データサる
イエンスリテラシー」（オンデマンド配信第１回）
・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) 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第２回）
1-6
・AI最新技術の活用例（深層学習、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、計量学習、半教師あり学習など） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第２回）

・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 「医療情報処理演習 データ
サイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第１回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド
配信第１回）
・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） 「医療情報処理演習 データサイエン
1-2
スリテラシー」（オンデマンド配信第１回）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマン（２）「社会で活用されているデー
ド配信第１回）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・データのオープン化（オープンデータ） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配や社会の課題を解決する有用
信第１回）
なツールになり得るもの

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラ
シー」（オンデマンド配信第１回）
・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 「医療情報処理演習 データサイエン
1-3
スリテラシー」（オンデマンド配信第１回）
・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 「医療情報処理演習
データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第１回）

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「医療情報処理演習 データサイエンスリテ
ラシー」（オンデマンド配信第２回）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化など 「医療情報処理演習 デー
タサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第２回）
・非構造化データ処理：言語処理、画像処理、音声処理など 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラ（３）様々なデータ利活用の現場 1-4
シー」（オンデマンド配信第２回）
におけるデータ利活用事例が示・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 「医療情報処理演習 データサ
され、様々な適用領域（流通、製イエンスリテラシー」（オンデマンド配信第２回）
造、金融、サービス、インフラ、・認識技術、ルールベース、自動化技術 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド
公共、ヘルスケア等）の知見と
配信第２回）
組み合わせることで価値を創出するもの

・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） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」
1-5 （オンデマンド配信第２回）
・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 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第２回）

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド
配信第５回）
・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 「医療情報処理演習
データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第５回）
・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 「医療情報処理演習 データサイエンスリ
テラシー」（オンデマンド配信第５回）
3-1 ・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラ（４）活用に当たっての様々な留シー」（オンデマンド配信第５回）
意事項（ELSI、個人情報、データ・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、配信第５回）
情報セキュリティや情報漏洩
・AIサービスの責任論 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第５回）
等、データを守る上での留意事
・データ・AI活用における負の事例紹介 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配項への理解をする
信第５回）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマ
ンド配信第５回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラ
3-2
シー」（オンデマンド配信第５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第５回）

・データの種類（量的変数、質的変数） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「医療情報処理演習 データサイエンスリ
テラシー」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「医療情報処理演習 データサイエ
ンスリテラシー」（オンデマンド配信第３回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第３回）
・観測データに含まれる誤差の扱い 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第３回）
2-1
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第３回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマン
ド配信第３回）・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） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第３回）（５）実データ・実課題（学術デー
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」
タ等を含む）を用いた演習など、（オンデマンド配信第３回）
社会での実例を題材として、
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」「データを読む、説明する、扱う」（オンデマンド配信第３回）
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

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラ
シー」（オンデマンド配信第４回）
・データの図表表現（チャート化） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第４回）
・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) 「医療情報処理演習 データサイ
2-2
エンスリテラシー」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテ
ラシー」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「医療情報処理演習
データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第４回）
・データの集計（和、平均） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第４回）
・データの並び替え、ランキング 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第４回）
2-3
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第４回）
・表形式のデータ（csv） 「医療情報処理演習 データサイエンスリテラシー」（オンデマンド配信第４回）

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスやAIに関する基礎知識や技術の修得とそれらを運用する能力の育成により、現代社会が必要とするデータサイエンスの知識と問題解決力を身につける。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash/様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

１）健康福祉学科（井の頭キャンパス）においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．情報処理演習、２．公衆衛生学Ⅰ、３．社会調査概論
２）健康福祉学科（八王子キャンパス）においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．社会福祉調査の基礎、２．情報処理演習、３．公衆衛生学Ⅰ、４．社会調査概論③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
授業科目
情報処理演習（井の頭キャンパス）社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

一部開講 ○ ○2
2 ○ 一部開講 ○ ○④「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
授業科目
情報処理演習（井の頭キャンパス）社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

一部開講 ○ ○2
2 ○ 一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
情報処理演習（井の頭キャンパス）社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

一部開講 ○ ○2
2 ○ 一部開講 ○ ○⑥「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
授業科目
情報処理演習（井の頭キャンパス）社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

一部開講 ○ ○2
2 ○ 一部開講 ○ ○⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
情報処理演習（井の頭キャンパス）一部開講 ○ ○ ○2
社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス） 2 ○ 一部開講 ○ ○ ○情報処理演習（八王子キャンパス）2 ○ 一部開講 ○ ○ ○
単位数

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
公衆衛生学Ⅰ（井の頭キャンパス）社会調査概論（井の頭キャンパス）公衆衛生学Ⅰ（八王子キャンパス）社会調査概論（八王子キャンパス）

選択
その他
その他
その他
その他

授業科目

選択

⑨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

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
・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 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
1-1
・複数技術を組み合わせたAIサービス 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王（１）現在進行中の社会変化（第子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
４次産業革命、Society 5.0、
データ駆動型社会等）に深く寄・人間の知的活動とAIの関係性 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャ与しているものであり、それが自ンパス）」（オンデマンド配信第１回）
らの生活と密接に結びついてい
・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 「情報処理演習（井の頭キャンるパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
・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) 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）
1-6 ・AI最新技術の活用例（深層学習、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、計量学習、半教師あり学習など） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）

・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 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
・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） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」
1-2「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）（２）「社会で活用されているデー・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎
タ」や「データの活用領域」は非（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
常に広範囲であって、日常生活・データのオープン化（オープンデータ） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王や社会の課題を解決する有用子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
なツールになり得るもの

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
・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 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」
1-3「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）
・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 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第１回）

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化など 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）
・非構造化データ処理：言語処理、画像処理、音声処理など 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）
におけるデータ利活用事例が示・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 「情報処理演習（井の頭キャンされ、様々な適用領域（流通、製パス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）
造、金融、サービス、インフラ、・認識技術、ルールベース、自動化技術 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王公共、ヘルスケア等）の知見と子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）
組み合わせることで価値を創出するもの

・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） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調
1-5 査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）
・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 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第２回）

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）
・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 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）
・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 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会3-1
福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）（４）活用に当たっての様々な留・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王意事項（ELSI、個人情報、データ
子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、・AIサービスの責任論 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」
情報セキュリティや情報漏洩（オンデマンド配信第５回）
等、データを守る上での留意事
項への理解をする
・データ・AI活用における負の事例紹介 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉3-2
調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基
礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第５回）

・データの種類（量的変数、質的変数） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
・観測データに含まれる誤差の扱い 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
2-1
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査（５）実データ・実課題（学術デーの基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）
タ等を含む）を用いた演習など、
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査
社会での実例を題材として、の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第３回）「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

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
・データの図表表現（チャート化） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
・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) 「情報処理演習（井の頭キャンパ
2-2ス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
・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（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
・データの集計（和、平均） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
・データの並び替え、ランキング 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
2-3
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）
・表形式のデータ（csv） 「情報処理演習（井の頭キャンパス）」「社会福祉調査の基礎（八王子キャンパス）」（オンデマンド配信第４回）

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスやAIに関する基礎知識や技術の修得とそれらを運用する能力の育成により、現代社会が必要とするデータサイエンスの知識と問題解決力を身につける。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash/様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

看護学科看護養護教育学専攻においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．情報処理論、１２．情報科学処理論、２．保健統計、３．公衆衛生学③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
授業科目
情報科学処理論

開講状況 1-1 1-6
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「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
授業科目
情報科学処理論

開講状況 1-2 1-3
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目

開講状況 1-4 1-5
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数

情報科学処理論

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「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
授業科目

開講状況 3-1 3-2
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数

情報科学処理論

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「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
授業科目
情報処理論
情報科学

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 一部開講 ○ ○ ○2 ○ 一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択
保健統計
4-1統計および数理基礎
公衆衛生学
その他

⑨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

授業科目

選択

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）
・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 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）
1-1
・複数技術を組み合わせたAIサービス「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）（１）現在進行中の社会変化（第処理論」（オンデマンド配信第１回）
・人間の知的活動とAIの関係性「情報科学
４次産業革命、Society 5.0、デー・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「情報科学処理論」（オンデマン
タ駆動型社会等）に深く寄与して
ド配信第１回）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・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) 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）
1-6
・AI最新技術の活用例（深層学習、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、計量学
習、半教師あり学習など） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）
・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 「情報科学処理論」（オンデマン
ド配信第１回）・1次データ、2次データ、データのメタ化 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）
1-2 ・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） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）（２）「社会で活用されているデー・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）
タ」や「データの活用領域」は非・データのオープン化（オープンデータ）「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）
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

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）
・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 「情報科学処理論」（オンデマンド配信
1-3 第１回）
・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 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第１回）

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化など 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4・非構造化データ処理：言語処理、画像処理、音声処理など 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）
におけるデータ利活用事例が示・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「情報科学処理論」（オンデマンド
され、様々な適用領域（流通、製配信第２回）
造、金融、サービス、インフラ、公・認識技術、ルールベース、自動化技術 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）
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・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） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）
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 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第２回）

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）
・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 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）
・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 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５
3-1回）（４）活用に当たっての様々な留・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）
意事項（ELSI、個人情報、データ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）
情報セキュリティや情報漏洩等、・AIサービスの責任論 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）
データを守る上での留意事項へ
・データ・AI活用における負の事例紹介 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）の理解をする・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第５回）

3-2 ・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取

・データの種類（量的変数、質的変数） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
2-1 ・観測データに含まれる誤差の扱い 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）（５）実データ・実課題（学術デー
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「情報科学処理論」（オンデマンド配信第３回）
タ等を含む）を用いた演習など、処理論」（オンデマンド配信第３回）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「情報科学
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・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）
・データの図表表現（チャート化） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）
・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) 「情報科学処理論」（オンデマンド配
信第４回）
2-2
・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） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）
・データの集計（和、平均） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）
・データの並び替え、ランキング「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）
2-3
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）
・表形式のデータ（csv） 「情報科学処理論」（オンデマンド配信第４回）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスやAIに関する基礎知識や技術の修得とそれらを運用する能力の育成により、現代社会が必要とするデータサイエンスの知識と問題解決力を身につける。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash/様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

臨床工学科においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．医療情報科学、２．計算機演習、３．医用情報処理工学、４．数学、５．応用数学③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
授業科目
医用情報処理工学 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

2 ○ 一部開講 ○ ○④「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
授業科目
医用情報処理工学 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
医用情報処理工学 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

2 ○ 一部開講 ○ ○⑥「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
授業科目
医用情報処理工学 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

2 ○ 一部開講 ○ ○⑦「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
授業科目
医用情報処理工学 医療情報科学
計算機演習

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 一部開講 ○ ○ ○2 ○ 一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択
医療情報科学 医用情報処理工学
その他
数学
4-1統計および数理基礎
応用数学
4-1統計および数理基礎⑨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

授業科目

選択

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・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 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信
1-1 第１回）（１）現在進行中の社会変化（第・複数技術を組み合わせたAIサービス 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
４次産業革命、Society 5.0、
・人間の知的活動とAIの関係性「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
データ駆動型社会等）に深く寄・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「医用情報処理工学 医療情与しているものであり、それが自報科学」（オンデマンド配信第１回）
らの生活と密接に結びついている・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) 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）
1-6
・AI最新技術の活用例（深層学習、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、計量学習、半教師あり学習など） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）

・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 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・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） 「医用情報処理工学 医療情報科
1-2学」（オンデマンド配信第１回）（２）「社会で活用されているデー・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１タ」や「データの活用領域」は非回）
常に広範囲であって、日常生活・データのオープン化（オープンデータ） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマ
ンド配信第１回）
・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 「医用情報処理工学 医療情報科学」
1-3（オンデマンド配信第１回）
・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 「医用情報処理工学
医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化など 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・非構造化データ処理：言語処理、画像処理、音声処理など 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）
におけるデータ利活用事例が示・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 「医用情報処理工学 医療情報
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、科学」（オンデマンド配信第２回）
公共、ヘルスケア等）の知見と・認識技術、ルールベース、自動化技術 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）
組み合わせることで価値を創出するもの

・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） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマン
1-5 ド配信第２回）
・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 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・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 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・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 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
3-1
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オン（４）活用に当たっての様々な留
デマンド配信第５回）
意事項（ELSI、個人情報、データ・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、・AIサービスの責任論 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
情報セキュリティや情報漏洩
・データ・AI活用における負の事例紹介 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマ
3-2
ンド配信第５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）

・データの種類（量的変数、質的変数） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・観測データに含まれる誤差の扱い 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
2-1 ・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド
配信第３回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）（５）実データ・実課題（学術デー
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド
タ等を含む）を用いた演習など、
配信第３回）
社会での実例を題材として、
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配「データを読む、説明する、扱う」
信第３回）
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

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマ
ンド配信第４回）
・データの図表表現（チャート化） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・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) 「医用情報処理工学 医療情報科
2-2 学」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「医用情報処理工学
医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・データの集計（和、平均） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・データの並び替え、ランキング 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
2-3
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・表形式のデータ（csv） 「医用情報処理工学 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスやAIに関する基礎知識や技術の修得とそれらを運用する能力の育成により、現代社会が必要とするデータサイエンスの知識と問題解決力を身につける。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash/様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

救急救命学科においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．情報処理演習、２．医療情報科学、３．公衆衛生学Ⅰ③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
授業科目
情報処理演習 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6④「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
授業科目
情報処理演習 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
情報処理演習 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5⑥「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
授業科目
情報処理演習 医療情報科学

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

2

一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2⑦「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
授業科目
情報処理演習医療情報科学単位数

2
2

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
公衆衛生学Ⅰ⑨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

選択
その他

授業科目

選択

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・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 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１1-1 回）（１）現在進行中の社会変化（第・複数技術を組み合わせたAIサービス 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
４次産業革命、Society 5.0、
・人間の知的活動とAIの関係性 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
データ駆動型社会等）に深く寄・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 「情報処理演習 医療情報科
与しているものであり、それが自学」（オンデマンド配信第１回）
らの生活と密接に結びついている・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) 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）
1-6
・AI最新技術の活用例（深層学習、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、計量学習、半教師あり学習など） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）
・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 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
1-2 ・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） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）（２）「社会で活用されているデー・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
タ」や「データの活用領域」は非・データのオープン化（オープンデータ） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）
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や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド
配信第１回）
・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 「情報処理演習 医療情報科学」（オン
1-3
デマンド配信第１回）
・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 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第１回）

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマ
ンド配信第２回）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化など 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・非構造化データ処理：言語処理、画像処理、音声処理など 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド
配信第２回）
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・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 「情報処理演習 医療情報科
造、金融、サービス、インフラ、学」（オンデマンド配信第２回）
公共、ヘルスケア等）の知見と・認識技術、ルールベース、自動化技術 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）
組み合わせることで価値を創出するもの

・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） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配
1-5 信第２回）
・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 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第２回）

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・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 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・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 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマン
意事項（ELSI、個人情報、データ
ド配信第５回）倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
情報セキュリティや情報漏洩
・AIサービスの責任論「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
等、データを守る上での留意事
・データ・AI活用における負の事例紹介 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
項への理解をする
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配
3-2 信第５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第５回）

・データの種類（量的変数、質的変数） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・観測データに含まれる誤差の扱い 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信
2-1第３回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第３回）（５）実データ・実課題（学術デー
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信
タ等を含む）を用いた演習など、
第３回）
社会での実例を題材として、
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第「データを読む、説明する、扱う」
３回）
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

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド
配信第４回）
・データの図表表現（チャート化） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・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) 「情報処理演習 医療情報科学」
2-2 （オンデマンド配信第４回）
・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） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマ
ンド配信第４回）
・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 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・データの集計（和、平均） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・データの並び替え、ランキング 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
2-3
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）
・表形式のデータ（csv） 「情報処理演習 医療情報科学」（オンデマンド配信第４回）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスやAIに関する基礎知識や技術の修得とそれらを運用する能力の育成により、現代社会が必要とするデータサイエンスの知識と問題解決力を身につける。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash/様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

総合政策学部においては、教育プログラムを構成する「認定科目」の全ての科目について単位を取得すること。
認定科目：１．情報リテラシーA処理演習、２．情報リテラシーB ローカルガバメント論、３．情報社会論 計算力演習Ⅰ、４．計算力演習Ⅱ③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
授業科目
ローカルガバメント論
情報リテラシーA

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

一部開講 ○ ○2
1 ○ 一部開講 ○ ○④「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
授業科目
ローカルガバメント論
情報リテラシーA

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

一部開講 ○ ○2
1 ○ 一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
ローカルガバメント論
情報リテラシーA

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

一部開講 ○ ○2
1 ○ 一部開講 ○ ○⑥「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
授業科目
ローカルガバメント論
情報リテラシーA

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

一部開講 ○ ○2
1 ○ 一部開講 ○ ○⑦「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
授業科目
ローカルガバメント論
情報リテラシーA

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○ ○2
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
計算力演習Ⅰ 情報リテラシーB
計算力演習Ⅱ 情報社会論

選択
その他
その他

授業科目

選択

⑨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

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテ
ラシーA」（オンデマンド配信第１回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
1-1（１）現在進行中の社会変化（第・複数技術を組み合わせたAIサービス 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信
４次産業革命、Society 5.0、
第１回）
データ駆動型社会等）に深く寄・人間の知的活動とAIの関係性 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
与しているものであり、それが自・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ
らの生活と密接に結びついてい
情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
る

・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) 「ローカル・
ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第２回）
1-6
・AI最新技術の活用例（深層学習、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、計量学習、半教師あり学習など） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第２回）

・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ
情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
・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） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リ
1-2
テラシーA」（オンデマンド配信第１回）（２）「社会で活用されているデー・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド
タ」や「データの活用領域」は非配信第１回）
常に広範囲であって、日常生活・データのオープン化（オープンデータ） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信や社会の課題を解決する有用
第１回）
なツールになり得るもの

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リ
1-3
テラシーA」（オンデマンド配信第１回）
・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 「ローカル・ガバメント論
Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第１回）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラ
シーA」（オンデマンド配信第２回）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化など 「ローカル・ガバメント論Ａ/
Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第２回）
・非構造化データ処理：言語処理、画像処理、音声処理など 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシー（３）様々なデータ利活用の現場 1-4
A」（オンデマンド配信第２回）
におけるデータ利活用事例が示・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情
され、様々な適用領域（流通、製報リテラシーA」（オンデマンド配信第２回）
造、金融、サービス、インフラ、・認識技術、ルールベース、自動化技術 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信
公共、ヘルスケア等）の知見と
第２回）
組み合わせることで価値を創出するもの

・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） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」
1-5 （オンデマンド配信第２回）
・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第２回）

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第５回）
・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第５回）
・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 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラ
シーA」（オンデマンド配信第５回）
3-1 ・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシー（４）活用に当たっての様々な留A」（オンデマンド配信第５回）
意事項（ELSI、個人情報、データ・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、
第５回）
情報セキュリティや情報漏洩
・AIサービスの責任論 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第５回）
等、データを守る上での留意事
・データ・AI活用における負の事例紹介 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信
項への理解をする第５回）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド
配信第５回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」
3-2（オンデマンド配信第５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマ
ンド配信第５回）

・データの種類（量的変数、質的変数） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラ
シーA」（オンデマンド配信第３回）
・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） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報
リテラシーA」（オンデマンド配信第３回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマン
ド配信第３回）・観測データに含まれる誤差の扱い 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第３回）
2-1
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第３回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配
信第３回）
・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）（５）実データ・実課題（学術デー「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第３回）
タ等を含む）を用いた演習など、・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オ
社会での実例を題材として、
ンデマンド配信第３回）「データを読む、説明する、扱う」
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンといった数理・データサイエン
デマンド配信第３回）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）
・データの図表表現（チャート化） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）
・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) 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情
2-2
報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラ
シーA」（オンデマンド配信第４回）
・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） 「ローカル・ガバメント
論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）
・データの集計（和、平均） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）
・データの並び替え、ランキング 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）
2-3 ・データ解析ツール（スプレッドシート） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）
・表形式のデータ（csv） 「ローカル・ガバメント論Ａ/Ｂ 情報リテラシーA」（オンデマンド配信第４回）

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスやAIに関する基礎知識や技術の修得とそれらを運用する能力の育成により、現代社会が必要とするデータサイエンスの知識と問題解決力を身につける。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash/第 3 類（杏林大学学則）

別表１－７
医学部授業科目及び単位数〈令和４年度入学生から適用〉
分野

分科

授

業

科

単

目

必修

科学と医療
医 療 と

情報科学

１⑤

生命倫理と医療安全

１

人文・生命科学特論

１

行動科学Ⅰ

２

行動科学Ⅱ

１

早期体験学習Ⅰ

２

早期体験学習Ⅱ

２

早期体験学習Ⅲ１

和漢医学概論

１

生物学

４

生体化学

４

医学物理学

４

医学統計学

１⑤

プレチュートリアル

２

位 数
選択
自由
必修
選択

教 養

社会と大学Ⅰ２

社会と大学Ⅱ

２

社会と大学Ⅲ２

英語・医学英語Ⅰ

２

英語・医学英語Ⅱ

２

英語・医学英語Ⅲ

２

英語・医学英語Ⅳ１

外１

英語・医学英語Ⅴ

国

２

実践英語Ⅰ

語

実践英語Ⅱ

２

ドイツ語Ⅰ

２

ドイツ語Ⅱ

２

フランス語Ⅰ２

フランス語Ⅱ

２

中国語Ⅰ

２

中国語Ⅱ

２

3-1-57

備考第 3 類（杏林大学学則）

５

組織解剖学

５

分子生物学

３

細胞生物学

２

代謝生化学

５

統合生理学

４

病態生理学

４

薬理学

４

基

病理学Ａ

２

病理学Ｂ

２

基礎感染症学４

熱帯病・寄生虫学

２

法医学

１

衛生学

２

免疫学

２

遺伝医学

１

公衆衛生学

３

保健・医療の現状と未来Ⅰ

１

保健・医療の現状と未来Ⅱ

１

臨床医学総論１

呼吸器内科学

１

腎臓内科学

１

リウマチ膠原病学

１

神経内科学・脳卒中医学

２

循環器病学

３

血液内科学

１

内分泌・代謝内科学

２

消化器内科学２

高齢医学

１

精神神経科学

１

小児科学

２

消化器外科学１

呼吸器・甲状腺・乳腺外科学

１

小児外科学

１

救急医学

１

学

人体の機能

肉眼解剖学Ⅱ

の

人体の構

造

１

医

肉眼解剖学Ⅰ

異常の発生と制御

礎
臨

臨
床
床

医

医

学
講

学
義

3-1-58

第 3 類（杏林大学学則）

臨
基
床
本
実
実
習
習

脳神経外科学・脳卒中医学

１

整形外科・リハビリテーション医学

１

皮膚科・形成外科学

１

泌尿器科学

１

眼科学

１

耳鼻咽喉科学１

産科婦人科学

２

放射線医学

１

麻酔科学

１

臨床検査医学・輸血学

１

腫瘍学

１

臨床感染症学１

生活習慣病学

１

臨床診断学

４

臨床総合演習１４

呼吸器内科学実習２

腎臓内科・リウマチ膠原病学実習

２

神経内科学実習１

脳卒中医学実習１

循環器病学実習２

血液内科学実習

１

内分泌・代謝内科学実習

２

消化器内科学実習２

腫瘍内科学実習１

高齢医学実習２

精神神経科学実習２

小児科学実習２

消化器外科学実習２

呼吸器・甲状腺外科学実習

１

乳腺外科学実習１

小児外科学実習１

救急医学実習２

救急総合医療学実習

１

脳神経外科学実習１

心臓血管外科学実習

１

整形外科学・リハビリテーション医学実習

２

3-1-59

第 3 類（杏林大学学則）

応用実習

皮膚科学実習１

形成外科学実習１

泌尿器科学実習

１

眼科学実習

１

耳鼻咽喉科学実習

１

産科婦人科学実習２

放射線医学実習１

麻酔科学実習

１

病理学実習

１

チュートリアル１

臨床応用実習Ａ

１２

臨床応用実習Ｂ

１２
計

２１１単位

3-1-60

⑥

学 科 目：情報科学
科目責任者：大谷宗久 准 教授
担 当 教員：教授 慶野博（眼科学教室）
准教授 大谷宗久（物理学教室）、高原哲士（物理学教室）
講師 里見介史（病理学教室）
その他の担当教員は講義予定表に記載
Ａ．教育の基本方針
近年、医学の分野のみならず一般社会にも幅広く情報処理技術が導入されるようになり、これらについて基本的な知識を身に付けることが必要になってきている。また、自然科学の多くの分野では実験データを処理し、グラフを作成することが基本である。情報科学では、表計
算ソフトを活用し、データ処理やグラフ作成のための基本を実習形式
で学び、文献検索やデータベースの活用を習得する。さらに、数理・
データサイエンス・AI に関する基礎的素養および臨床応用の現状
や展望ついての学習を目的とする。
本科目は、「医学物理学実習」や「医学統計学」等で必要となる計算機を用いた数理解析法とその原理の解説を演習内容として含み、「早期体験学習」や「プレチュートリアル」・「チュートリアル」におけるプレゼンテーションや情報検索の基盤を与える講義・演習として位置づけられるものである。

① Ｂ．到達目標
１．適切な情報源にアクセスして必要な情報を収集することができる。
２．診療・研究・教育のために情報・通信技術を利用することができる。
３．明瞭で簡潔なプレゼンテーション資料を作成し、発表できる。
４．データサイエンスの基礎を修得する。
５．省庁等によって公開されている実データを取得して解析を行い、その結果を他者に説明する手法や過程について理解する。
Ｃ．修得すべき能力
１．表計算ソフトを用いてデータ処理とグラフの作成ができる。
２．数式で表された量を表計算で扱うことができる。
３．適切な手法を用いて文献検索や情報検索を実行できる。
４．プレゼンテーション資料の作成と、研究発表にふさわしいプレ
ゼンテーションができる。

－57－

５．データサイエンスや AI の基本的事項について概説することができる。

③

Ｄ．学習内容 １．
基本方針
本科目は、カリキュラムマップにおける「行動科学」と「社会医学」および「医学準備教育」の内容を含み、科学的根拠に基づく医学を実践するために必要な分析的・科学的手法の基盤修得に主眼を置いて実施する。情報収集や文献検索、パソコンの基本操作や必要なソフトの使い方を学び、情報処理の基礎知識を習得する。
２．概要
項目
図書館情報学

計算機科学演
習

期/コマ

担当

文献検索

概要

前期/2

医学図書館職員

パソコンの基本操作

前期/2

データ処理と解析

前期/2
後期/5

プレゼンテーション

後期/2

数理・データサ データサイエン
イエンス・AI ス・AI の基礎の基礎と応用 AI による診断，診療

高原、大谷

後期/5

大谷

後期/2

慶野、里見

３．アクティブラーニング
講義内容の理解度をはかるため、コンピュータ上で回答可能なアンケートを実施する。また、小グループでの討論と発表を行う。

②

Ｅ．実習・課外授業
１．実習
パソコンの基本操作やデータ処理、文献検索のテーマで実習を行う。
２．課外授業 なし
Ｆ．準備学習の内容
計算機科学演習に関しては、事前に配布される実習のテキストを読み、内容を理解しておくこと。

－58－

Ｇ．復習学習の内容
情報演習室の解放時間帯などを利用して、必要に応じて前回の内容を復習しておくこと。

⑦ Ｈ．成績評価の方法・基準
１．成績の判定
実習や講義１回ごとに評定し、学年末に総合判定する。欠席者に対する再実習の機会は設けないので注意すること。
２．評価の方法
Excel ファイルやレポートなどの提出物、および小テストにより理解度を判定する。また、これとともに出欠、実習中の態度などを考慮し、総合評価する。
３．判定基準レポート・小テスト◎
学習態度◎
出欠◎
レポート・小テスト（70％）、学習態度（15％）、出欠（15％）
なお、必要な提出物を提出しない者は原則として不合格とする。

Ｉ．学習指導書
１．教科書（学生が所持しなければならないもの）
テキストを配布する。
２．参考書Ａ（学生の所持をすすめるもの）
なし
３．参考書Ｂ（図書館等での利用をすすめるもの）(R) データサイエンス入門第２版 ISBN978-4-7806-0730-7
学術図書出版社※(R)：Remedial … 教科書の理解を助けるような補習的なもの(A)：Advanced … 教科書より進んだ学習のためのもの※『⑤単位数』については別添の学則を参照のこと－59－

2022年度 1年 講義予定表【情報科学】

④

月日

曜

時限

5/9

月

4

5/9

月

5

講義テーマ

講義内容

担当

教科書

図書館の使い方

図書館にある資料の種類と配置場所、探し方を学ぶ。

医学図書館職員

配布資料およびWeb教材

文献検索方法・図書館ポータルサービスMyLibraryとWeb
サービスの利用方法を学ぶ。
・文献データベースの基本と学外からの利用方法（リモートアクセス）を学ぶ。

医学図書館職員

〃

高原哲士、
大谷宗久

配布テキス
トの該当箇
所

5/11

水

3-4 パソコンの基本操作

ウィンドウ操作、ファイル、フォルダの扱
いを概観した後、Excelを使ってグラフの作成を学ぶ。そのために必要な表計算における基本操作、計算の手法についても学
ぶ。

7/13

水

3-4 データ処理(1)Excelにおけるセル間の演算、関数の使い方について学ぶ。片対数、両対数グラフの用途と作り方を学ぶ。また、データの検索やソーティングなどの統計処理も扱う。

高原哲士、
大谷宗久

〃

8/29

月

3-4 データ処理(2)Excelを用いて統計的手法を学ぶ。分析
ツールを援用しながら、基本統計量、ヒス
トグラム、ピボットテーブルを扱う。

高原哲士、
大谷宗久

〃

9/7

水

4-5 データ処理(3)Excelにおける近似曲線の描画、区分求積法による数値積分などについて学ぶ。

高原哲士、
大谷宗久

〃

9/21

水

3

社会におけるデー
タ・AI利活用「社会で起きている変化」「社会で活用されているデータ」「データ・AIの活用領域」について学ぶ。現代社会における情報やデータの利用法とその変化等について概
観する。

大谷宗久

4

データ・AI利活用のための技術

データ・AI利活用のための解析技術について概要を説明し、データサイエンスのサイ
クルについて学ぶ。また、医療や製造・流通、金融等の分野におけるデータ・AI利活
用事例を紹介する。深層学習、転移学習等の概要を解説する。

大谷宗久

9/21

水

－60－

2022年度 1年 講義予定表【情報科学】
月日

④

11/7

11/10

曜

月

木

時限

3

3

講義テーマ

講義内容

担当

データの読解データを適切に読み解く力を身につけるため、基本的なデータの性質やデータどうしの関わりなどを学ぶ。データを正しく読む力を養い、データを正しく読むための要点
を学ぶ。

大谷宗久

データの可視化

数値や文字のデータをグラフや図などを用いて直感的に分かりやすい形で表現し、データの特徴を効果的に説明する手法について学ぶ。また、Excelの操作方法を紹介
し、データ処理の基礎について学ぶ。

大谷宗久

大谷宗久

教科書

11/10

木

4

データ・AI利活用における留意事項

データの捏造や情報の権利の問題、プライ
バシーや個人情報保護の問題、AIが引き起こす倫理問題等、これから整えなくてはな
らない環境やルールなどが存在する。デー
タの利活用における倫理的問題などについ
て学ぶ。

11/14

月

3

データの解析

Excelにおけるセル間の演算を用いた微分方程式の近似解などについて学ぶ。

高原哲士、
大谷宗久

配布テキス
トの該当箇
所

11/14

月

4

プレゼンテーション(1)

研究発表を念頭におき、わかりやすいプレ
ゼンテーションを行うための心得と、パワーポイントを用いたスライド作成の手順
について解説する。

高原哲士、
大谷宗久

〃

11/14

月

5

プレゼンテーション(2)

各自が作成したスライドを用いて模擬発表
高原哲士、を行い、PCのスクリーンを用いたプレゼン大谷宗久
テーションの基本的な手法を学ぶ。

〃

1

病理診断とAI

医療の根幹をなす病理診断は、病理医によって行われる専門性の高い医行為である。近年、バーチャルスライド技術の発展とともに人工知能（AI）が病理診断の一助となっている。AI病理の現状と展望につき
概説する。

里見介史

配布資料

1

眼科診療と人工知能(AI)

近年、人工知能(AI)の飛躍的な発展に伴い、医用画像診断などを中心にAIの臨床への応用が試みkが加速している。本講義では AIに関する基礎知識と眼科領域におけるAIを用いた診療の現状と未来について概
説する。

慶野博

配布資料

12/7

12/14

水

水

－61－

⑥

学 科 目：医学統計学
科目責任者：遠山 満 特 任 教授
担 当 教員：准教授 高原哲士（物理学教室）、大谷宗久（物理学教室）
Ａ．教育の基本方針
統計学は、生活習慣と疾病の罹患率との相関や、臨床試験における新薬の薬効の有無などを定量的に評価するにあたって、医療の現場でも多く用いられている。新しい診断検査方法や治療方法の有効性を判断するために、統計的手法の取得は不可欠なものであり、不必要な検査や投薬を最小限に抑えるためにどのような考え方に基づき判断すべきか、統計学はその指標を与える礎となるものである。本講義は、本学
医学部学生の到達目標のうち「問題解決能力」や「医学・医療と地域・社会との関わり」を勘案して、統計学の基本的知識とデータ解析のための基礎技術の習得を目標とし、疫学や治験などで用いられる統計学的手法の基礎を学習することを主題とする。本科目は、「医学物理学実習」
をはじめ「生体化学実習」・「生物学実習」およびＭ３で履修予定の「薬理学実習」等で必要となる統計的仮説検定や回帰分析といった統計解
析法とその原理の解説を講義内容として含み、Ｍ３やＭ６で学習する「衛生学」や「公衆衛生学」の基盤を与える講義・演習として位置づけられるものである。

① Ｂ．到達目標“医学のための統計学修得”を目標に以下のことを明確に説明でき、かつ対処できる知識や技能を得ることを目標とする。 １．
データの基本統計量とその分布２．相関と回帰分析
３．統計的仮説検定
４．相関分析における相関係数の解釈、検定における有意確率の解釈
５．統計処理から得た結果の解釈
６．臨床医学との係わり合い、一般的に公表されたデータ等についての適切な解釈
Ｃ．修得すべき能力
１．確率変数とその分布について、その意義を説明できる。
２．統計的推測（推定と検定）の原理と方法を修得する。
３．統計ソフトを用いた解析方法を身につける。

－175－

③ Ｄ．学習内容 １．
基本方針
本科目は、カリキュラムマップにおける「行動科学」と「社会医学」および「医学準備教育」の内容を含み、科学的根拠に基づく医学を実践するための分析的・科学的手法の原理修得に主眼を置いて、医学に必要な統計学の基礎理論や基礎知識の解説を行う。コンピューターが算出した数値を鵜呑みにするのではなく、そのブラックボックスの中で何が行われているかの基本的理解とその数値があらわす意味をしっかりと理解することが大切である。
２．概要
期/コ
担当
項目
概要
マ

②

医学統計学講
義

統計学演習

記述統計

前期/3

大谷

母数の推定

前期/2

大谷

統計的仮説検定

前期/4

大谷

回帰分析

前期/1

大谷

生存時間分析、ROC 曲線

前期/2

大谷

エクセルによる統計分析

後期/1

高原、大谷

SPSS を用いた統計分析
後期/1 高原、大谷
３．アクティブラーニング
講義内容の理解度をはかるため、スマートフォン等で回答可能な評
価外の小テストを実施する。
Ｅ．実習・課外授業
１．実習
情報演習室での表計算ソフト（Excel）及び統計ソフト（SPSS）を用いた医学統計学演習を主に行う。
講義で解説した統計学の基礎知識や基礎理論、そして実データの統計処理について、学習・体験する。情報演習室の開放時間を確認して、各自、統計ソフトを自由に操作しデータの統計処理ができるような復習態勢をとることが望まれる。また、統計ソフトに頼らず、電卓を用いた解析や結果解釈を行う。
２．課外授業 なし②

Ｆ．準備学習の内容
事前に履修案内・授業内容（シラバス）の「講義テーマ」や「講義内容」を読み、教科書や参考書から関連事項についての情報を得た－176－

うえで講義に臨むことが望まれる。なお、医学統計学演習では、短時間のうちにコンピューター上でのデータ処理をするため、事前にコンピューターの使用法やエクセルの取り扱いなどに習熟して受講されたい。
Ｇ．復習学習の内容
講義中に出題された演習問題が時間内に解けなかった場合は、次回の講義開始時までに問題を解いてくること。

⑦ Ｈ．成績評価の方法・基準
１．試験の方法：講義内容の理解度と応用力について確認する。
２．試験の期日と実施方法
前期の定期試験期間中に期末試験を行う。試験の際は必ず関数電卓を持参すること。再試験は、後期講義期間中の講義・実習の無い時間帯に実施する。試験においては、総合的な理解力を確認するため記述式問題と電卓で計算できる統計処理の計算問題を出題する。 ３．評
価方法
定期試験の結果および演習時の提出物を評価し、出席、学習態度、
レポートも参考にする。
４．判定基準判定基準は 60 点以上を合格とする。
５．定期試験受験資格に関する出席の取り扱い
講義・実習を別々として通年の出席率で判定する。
Ｉ．学習指導書
１．教科書（学生が必ず所持すべき本）
基礎医学統計学 改訂第７版 加納克己、高橋秀人著 南江堂
２．参考書Ａ（学生の所持をすすめるもの）
なし
３．参考書Ｂ（図書館等での利用をすすめるもの）（R）統計学入門 第７版 杉田暉道、栃久保修著 医 学 書院
（A）バイオサイエンスの統計学 市原清志著 南 江堂※(R)：Remedial … 教科書の理解を助けるような補習的なもの(A)：Advanced … 教科書より進んだ学習のためのもの－177－

2022年度 1年 講義予定表【医学統計学】

④

月日

曜

時限

講義テーマ

講義内容

担当

4/21

木

2

標本抽出とデータ解析

統計学における母集団や標本などの基本的概念について説明し、さまざまな標本抽出法や、得られるデータの種類について解説
する。

大谷宗久

3～10

4/25

月

3

分布の代表値と散布度

母集団から抽出して得られる標本の性質を記述する基本統計量として、平均値や中央値といった代表値、および分布のばらつきを表す標準偏差や範囲などの散布度について解説する。

大谷宗久

11～21

5/11

水

2

誤差伝播と有効数字

データの測定によって得られる値の有効数
字および誤差について説明し、データを用いた科学量の評価にあたって測定値の誤差がどのように伝播するか解説する。

大谷宗久

配布資料

5/12

木

2

確率分布と中心極限定理

確率変数が従うさまざまな分布を紹介し、複数回の測定値の平均がどのような分布に従うかを規定する中心極限定理について説
明を行う。

大谷宗久

29～44

5/19

木

2

母数の推定

有限回の標本抽出によって得られる標本平均と分散のデータから、母平均や母分散が存在しうる区間を推定する方法について解
説を行う。

大谷宗久

83～87

5/25

水

2

母平均の差の検定

統計的仮説検定の概要を説明し、帰無仮説と背理法を用いた検定の方法について解説する。検定の具体例として２群間の平均値の差の検定（t-検定）を取り上げる。

大谷宗久

51～55

6/16

木

2

２群の割合の差の検定

有意確率や片側検定といった検定にかかわる概念を説明する。また、等分散性の検定
や、２群間の割合の差の検定について解説
を行う。

大谷宗久

56～57, 79

6/23

木

2

連続変量の二変数間の関係を検討する際に使用する相関分析、回帰分析について解説
回帰直線と相関係数 する。また、死亡率など値域が有限区間である場合に用いられるロジスティック回帰
分析についても触れる。

大谷宗久

99～114

6/30

木

2

クロス集計表と独立性の検定

正規分布に従わないデータの際に利用される「ノンパラメトリック検定」の概要と、その代表である「クロス表分析（カイ二乗検定）」について、解説する。

大谷宗久

69

－178－

教科書

2022年度 1年 講義予定表【医学統計学】

④

月日

曜

時限

7/5

火

4

7/7

木

7/12

講義テーマ

講義内容

担当

順位和検定

「ノンパラメトリック検定」での２群間の代表値の差の検定に相当する「MannWhitney's U検定」と、分散分析に相当す
る「Kruskal-Wallis検定」について説明す
る。

大谷宗久

58～60

2

一元配置分散分析

３群以上の多群間での平均値の差の検定である「一元配置分散分析」について解説する。また、どの２群の平均値に差が生じているかを明らかにする多重比較の方法についても触れる。

大谷宗久

115～130火3生存時間解析とROC
曲線

生存率の時間変化を記述するKaplan-Meier
推定量について説明し、２群の生存確率の差を検証するログランク検定について解説する。検査値の最適閾値を決めるためのROC曲線についても触れる。

大谷宗久

131～151

8/31

水

3

Excelを用いて2群間の平均値の差の検定（t検定）を学ぶ。関数を使う方法と分析ツールを用いる方法を紹介する。

高原哲士、
6章
大谷宗久

8/31

水

4

SPSSを使った統計分析の方法を学ぶ。デー
タ入力方法から始めて、基本統計量、ヒス
トグラム、平均値の差の検定、順位和検
定、カイ二乗検定などを扱う。

高原哲士、
6,7章
大谷宗久

医学統計学演習１

医学統計学演習２

教科書※『⑤単位数』については別添の学則を参照のこと－179－

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

1MB194A

科⽬名

データサイエンスリテラシー

代表教員⽒名

吉⽥

清隆

吉⽥

清隆、⻄⽥

担当教員

⑥

動画教材担当：⼤森③
授業概要

学位授与⽅針と
の関連

①

到達⽬標

豊、橋本

晃⽣

拓哉，坪下

幸寛、吉⽥

清隆、橋本

晃⽣

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられる。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっている。この授業では、これらの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題
を通して、様々な問題を解決する能⼒やプレゼンテーションの能⼒を養う。また、本学のデータサイエンス教育ワーキングメンバーが作成した教材(以下、認定プログラム)を通して「数理・データサイエンス・AI」の基礎について学ぶ。
(2)問題解決能⼒
⾃ら発⾒した問題や課題について、科学的視点から客観的に考察を加え、論理的に説明ができる。
≪⼀般⽬標(GIO)≫①MS-Oﬃce(Word、Excel、PowerPoint)の基本操作を⾝につけ、情報社会における情報発信と問題解決、さらにネットリテラシーを修得する。
②社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
③外部団体(国⼜は地⽅公共団体や他⼤学等(⾃⼤学等を設置する法⼈が運営する他の⼤学等を除く)、産業界等)における実課題や実データを取得し、加⼯や解析から推論を⽴て、その結果を他者に共有・伝達するプロセスについて理解する。
≪個別⽬標(SBOs)≫①Wordを⽤いて標準的な⽂書の作成ができるようになる。
②Excelを⽤いて簡単な表計算やグラフの作成ができるようになる。
③PowerPointを⽤いて効果的なプレゼンテーション資料を作成できるようになる。
④数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を他者に説明できる。

②
④

授業計画

フィードバック
⽅法
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な時間

1. Windowsの基礎，認定プログラム1「社会におけるデータ・AI利活⽤(1)) [ 講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
オリエンテーション。Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法を学ぶ。また認定プログラムでは、社会で起きている変化を知
り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
2. インターネットの利活⽤，情報モラル，認定プログラム2「社会におけるデータ・AI利活⽤(2)」[講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
インターネットによる情報検索の⽅法を知るとともに、情報モラルについて学ぶ。また認定プログラムでは、データやAIの利活⽤の広がりについて、研究開発や製造、物流、マーケティングでの応⽤例について学ぶ。
3. Wordによる⽂書作成1 [ 講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
⽂字の⼊⼒や修正、⽂書ファイルの保存と読み込み、ページ設定などについて学ぶ。
4. Wordによる⽂書作成2 [ 講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
右寄せ・左寄せ・中央揃え、⽂字の拡⼤と縮⼩、⽂字の修飾などについて学ぶ。
5. Wordによる⽂書作成3 [講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
表を活⽤した⽂書の作成について学ぶ。
6. Wordによる⽂書作成4 [ 講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
画像や図形を活⽤した⽂書の作成について学ぶ。
7. Excelによる表計算1，認定プログラム3「データリテラシー(1)」[講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
データ⼊⼒の⼿順や計算式の⼊⼒について学ぶ。また認定プログラムでは、データリテラシー(データを読む)について学ぶ。
8. Excelによる表計算2，認定プログラム4「データリテラシー(2)」[講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）関数を使った計算式や相対参照・絶対参照について学ぶ。また認定プログラムではデータリテラシー(データの説明の仕⽅、データの扱い⽅)について学ぶ。
9. Excelによる表計算3 [講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
グラフの作成⽅法について学ぶ。
10. Excelによる表計算4 [ 講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
条件判定、順位付け、検索関数などについて学ぶ。
11. Excelによる表計算5 [ 講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
⽂字列の結合、条件付き書式、フィルター、セルの結合などについて学ぶ。
12. PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成1 [講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成⼿順の基本を理解する。
13. PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成2 [講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
発表⽤のスライドを作成する。
14. PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成3 [ 講義・演習]（吉⽥、⻄⽥、橋本）
各⾃で作成したスライドを⽤いて発表会を⾏う。
15. 認定プログラム5「データ・AI利活⽤における留意事項」[講義]（吉⽥、⻄⽥、橋本）データ・AI利活⽤における留意事項について学ぶ。

課題のフィードバックや質問等のサポートは授業内もしくはユニパの「授業Ｑ＆Ａ」で対応する。
予習については、Word、Excel、PowerPointに関しては、授業に関連した教科書の該当箇所を読んでおくこと。
復習については、授業で扱えなかった教科書の「実習」を⾏うこと．

第1回〜第14回の教科書の該当ページは以下の通りである。
1 Windowsの基礎P.4-15
2 インターネットの利活⽤，情報モラル.P.16-31
3 Wordによる⽂書作成1. P.32-49
4 Wordによる⽂書作成2. P.50-62

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
5 Wordによる⽂書作成3. P.6376
6 Wordによる⽂書作成4. P.77-95
7 Excelによる表計算1.P.96-119
8 Excelによる表計算2. P.120-141
9 Excelによる表計算3. P.142-151
10 Excelによる表計算4. P.152-167
11 Excelによる表計算5. P.168-185
12 PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成1. P.194-213
13 PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成2. P.214-247
14 PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成3. P.232-247
また，第15回については過去の確認試験を⾒直すと良い。
※全ての回について、予習は45分、復習は30分必要とする。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇などを利⽤して復習すること。
テキスト

実教出版企画開発部(2019)．「30時間でマスター Oﬃce2019」，実教出版．1,000円＋税．

ISBN : 978-4-407-34835-4

参考書

⽵村彰通他(2021)．「データサイエンス⼊⾨ 第2版」，学術図書．2,000+税．ISBN : 978-4-7806-0730-7

成績評価の⽅
⑦ 定期試験実施:無 再試験実施:無法・基準
成績評価⽅法:課題および認定プログラムの確認試験(100%)URL
備考⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業
科⽬

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

1MB194B

科⽬名

データサイエンスリテラシー

代表教員⽒名

⻄⽥ 豊

担当教員

⑥

⻄⽥

豊、吉⽥

清隆、橋本

動画教材担当：⼤森③
授業概要

学位授与⽅針と
の関連

①

到達⽬標

晃⽣

拓哉，坪下

幸寛、吉⽥

清隆、橋本

晃⽣

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられる。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっている。この授業では、これらの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題
を通して、様々な問題を解決する能⼒やプレゼンテーションの能⼒を養う。また、本学のデータサイエンス教育ワーキングメンバーが作成した教材(以下、認定プログラム)を通して「数理・データサイエンス・AI」の基礎について学ぶ。
(2)問題解決能⼒
⾃ら発⾒した問題や課題について、科学的視点から客観的に考察を加え、論理的に説明ができる。
≪⼀般⽬標(GIO)≫①MS-Oﬃce(Word、Excel、PowerPoint)の基本操作を⾝につけ、情報社会における情報発信と問題解決、さらにネットリテラシーを修得する。
②社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
③外部団体(国⼜は地⽅公共団体や他⼤学等(⾃⼤学等を設置する法⼈が運営する他の⼤学等を除く)、産業界等)における実課題や実データを取得し、加⼯や解析から推論を⽴て、その結果を他者に共有・伝達するプロセスについて理解する。
≪個別⽬標(SBOs)≫①Wordを⽤いて標準的な⽂書の作成ができるようになる。
②Excelを⽤いて簡単な表計算やグラフの作成ができるようになる。
③PowerPointを⽤いて効果的なプレゼンテーション資料を作成できるようになる。
④数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を他者に説明できる。

②
④

授業計画

フィードバック
⽅法
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な時間

1. Windowsの基礎，認定プログラム1「社会におけるデータ・AI利活⽤(1)) [講義・演習] （⻄⽥、吉⽥、橋本）
オリエンテーション。Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法を学ぶ。また認定プログラムでは、社会で起きている変化を知
り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
2. インターネットの利活⽤，情報モラル，認定プログラム2「社会におけるデータ・AI利活⽤(2)」[講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
インターネットによる情報検索の⽅法を知るとともに、情報モラルについて学ぶ。また認定プログラムでは、データやAIの利活⽤の広がりについて、研究開発や製造、物流、マーケティングでの応⽤例について学ぶ。
3. Wordによる⽂書作成1 [ 講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
⽂字の⼊⼒や修正、⽂書ファイルの保存と読み込み、ページ設定などについて学ぶ。
4. Wordによる⽂書作成2 [ 講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
右寄せ・左寄せ・中央揃え、⽂字の拡⼤と縮⼩、⽂字の修飾などについて学ぶ。
5. Wordによる⽂書作成3 [講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
表を活⽤した⽂書の作成について学ぶ。
6. Wordによる⽂書作成4 [ 講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
画像や図形を活⽤した⽂書の作成について学ぶ。
7. Excelによる表計算1，認定プログラム3「データリテラシー(1)」[講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
データ⼊⼒の⼿順や計算式の⼊⼒について学ぶ。また認定プログラムでは、データリテラシー(データを読む)について学ぶ。
8. Excelによる表計算2，認定プログラム4「データリテラシー(2)」[講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）関数を使った計算式や相対参照・絶対参照について学ぶ。また認定プログラムではデータリテラシー(データの説明の仕⽅、データの扱い⽅)について学ぶ。
9. Excelによる表計算3 [講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
グラフの作成⽅法について学ぶ。
10. Excelによる表計算4 [ 講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
条件判定、順位付け、検索関数などについて学ぶ。
11. Excelによる表計算5 [ 講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
⽂字列の結合、条件付き書式、フィルター、セルの結合などについて学ぶ。
12. PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成1 [講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成⼿順の基本を理解する。
13. PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成2 [講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
発表⽤のスライドを作成する。
14. PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成3 [ 講義・演習]（⻄⽥、吉⽥、橋本）
各⾃で作成したスライドを⽤いて発表会を⾏う。
15. 認定プログラム5「データ・AI利活⽤における留意事項」[講義]（⻄⽥、吉⽥、橋本）データ・AI利活⽤における留意事項について学ぶ。

課題のフィードバックや質問等のサポートは授業内もしくはユニパの「授業Ｑ＆Ａ」で対応する。
予習については、Word、Excel、PowerPointに関しては、授業に関連した教科書の該当箇所を読んでおくこと。
復習については、授業で扱えなかった教科書の「実習」を⾏うこと．

第1回〜第14回の教科書の該当ページは以下の通りである。
1 Windowsの基礎P.4-15
2 インターネットの利活⽤，情報モラル.P.16-31
3 Wordによる⽂書作成1. P.32-49
4 Wordによる⽂書作成2. P.50-62

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
5 Wordによる⽂書作成3. P.6376
6 Wordによる⽂書作成4. P.77-95
7 Excelによる表計算1.P.96-119
8 Excelによる表計算2. P.120-141
9 Excelによる表計算3. P.142-151
10 Excelによる表計算4. P.152-167
11 Excelによる表計算5. P.168-185
12 PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成1. P.194-213
13 PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成2. P.214-247
14 PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成3. P.232-247
また，第15回については過去の確認試験を⾒直すと良い。
※全ての回について、予習は45分、復習は30分必要とする。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇などを利⽤して復習すること。
テキスト

実教出版企画開発部(2019)．「30時間でマスター Oﬃce2019」，実教出版．1,000円＋税．

ISBN : 978-4-407-34835-4

参考書

⽵村彰通他(2021)．「データサイエンス⼊⾨ 第2版」，学術図書．2,000+税．ISBN : 978-4-7806-0730-7

成績評価の⽅ ⑦ 定期試験実施:無 再試験実施:無法・基準
成績評価⽅法:課題および認定プログラムの確認試験(100%)URL
備考⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業
科⽬

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コー ド

1MA1340

科目名

医療情報科学代表教員氏名

山田

慎

⑥ 山田

慎

担当教員

③

情報技術(ICT)を効果的・発展的に活用するためには、 これらの原理や仕組みを十分に理解しておく必要がある。 そこで本科目では、 コ
ンピュー タの基本構成から機器の構造、 機能について解説する。 そして、 様々な情報をデジタル化する技術や拡大するネットワ ー ク技

授業概要

術、 コンピュー タウイルスやセキュリティ問題、 さらに、 医療分野におけるICTの現状と今後についても解説する。
学位授与方針との関連(1)臨床検査に求められる基本的かつ実践的能力
臨床検査で求められる基本的知識および技術を修得し、 これを実践の場で活用することができる。

到達目標① « 一 般目標(GIO)»
コンピュー タとインター ネット、 およびこれらを取り巻く諸問題について理解する。

②
1-2．情報科学の基礎［講義・質疑応答］④ 情報の単位やデジタル変換について、 また、 文字のコー ド化や数値の表し方について解説する。
3．論理演算［講義・質疑応答］
ブー ル代数と基本的な論理回路、 論理演算について解説する。
4音声のデジタル変換［講義・質疑応答］
アナログ ー デジタル変換、 サンプリング定理について解説する。
5画像のデー タ化［講義・質疑応答］
画像デー タの記憶容量、 デー タの冗長性と圧縮について解説する。
6-7． ハー ドウエア［講義・質疑応答］
入出力装置、記憶装置、 演算装置、 制御装置、 周辺装置について解説する。
8．ソフトウエア［講義・質疑応答］
授業計画

OSとアプリケ ー ション、 プログラム言語について解説する。
9．システム［講義・質疑応答］
フロー チャ ー トや情報の処理形態について解説する。
10．コンピュー タネットワ ー ク［講義・質疑応答lネットワ ー クの構成やイー サネットについて解説する。
11-12．インター ネット［講義・質疑応答］
TCP/IPプロトコルとデー タの流れについて、 また、 インター ネットで用いられる代表的なサー ビス、 アプリケ ー ションソフトについて解説する。
13．情報セキュリティ［講義・質疑応答］
暗号化や電子署名、 電子認証について解説する。
14．医療情報システム［講義・質疑応答］
医療情報システムと情報ネットワ ー クについて解説する。
15．まとめ［講義・質疑応答l
まとめを行う。

ー

フィ

ドバック

方法
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

課題などに関するフィー ドバックは次回の講義で行う。
1-2予習テキストのP.1-3、 P.11-17を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習45分・復習45分）
3予習テキストのP.23-26を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習20分・復習45分）
4予習テキストのP.18-21を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習20分・復習45分）
5予習テキストのP.21-23を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習20分・復習45分）
6-7予習テキストのP.27-46を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習30分・復習45分）＆予習テキストのP.47-66を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習30分・復習45分）
9予習テキストのP.95-103を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習30分・復習45分）
10予習テキストのP.67-76を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習30分・復習45分）
11-12．予習テキストのP.76-94を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習30分・復習45分）
13予習テキストのP.105-114を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習30分・復習45分）
14予習テキストのP.115-130を読み、 分からない用語などを調べ、 内容をまとめる。
（予習40分・復習45分）
15予習これまでの扱った内容について見直し、 分からない部分を整理する。
（予習60分・復習60分）

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX※1-15．復習予習および授業で扱ったページの内容をノー

トにまとめる。

※授業外学習時間は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇などを利用して復習すること。
テキスト「最新臨床検査学講座

情報科学」

参考書

「最新臨床検査学講座

医用工学概論」ISBN:978-4-263-22374-1

成績評価の方 ⑦

定期試験実施：有（持込

関数電卓のみ可）法・基準ISBN:978-4-263-22357-4

再試験実施：有（持込

医歯薬出版
医歯薬出版

関数電卓のみ可）

成績評価方法：定期試験(100%)URL
備考⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業科目科目代表教員の実務経験有無：無https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

2/2

12022年度

開講開始年度
授業コ ー ドI 1MA1410

代表教員氏名

I照屋浩司

科目名

担当教員

UNIVERSAL PASSPORT RX

I公衆衛生学1⑥ I照屋浩司、片桐朝美、大久朋子、岡本博照、石野晶子、関澤浩一、楠田美奈③

公衆衛生学とは「社会における組織的な働きかけにより、疾病を予防し、寿命を延ばし、身体的 ・ 楕神的機能を増進 させる科学であり技術である」と、定義されている。公衆衛生学の領域は多岐にわたっているが、本講lでは保健学の出発点ともいえる公衆衛生学の基本

授業概要

I 的技術論、方法論を中心として解説し、年齢階層や、社会的機能集団の各次元で、それぞれの特質に合わせた取り組みについて、実践的

学位授与方針と(1)各学科に求められる基本的かつ実践的能力
各学科で求められる基本的知識および技術を修得し、これを実践の場で活用することができる。

な視点からの解説も行う。

なお、この科目は第 一 種衛生管理者免許資格取得のための要件なので、労働衛生の観点からも適宜解説する予定である。

の関連

到達目標

①

I (2)問題解決能力
自ら発見した問題や課題について、科学的かつ客観的に説明を加え、論理的に問題を解決できる。
« 一 般目標(GIO)»

公衆衛生学の基本的技術論、方法論について理解する。

I «個別目標(SBOs)»①公衆衛生学、疫学の基本概念について理解する。
②年齢階層や、社会的機能集団の各次元それぞれの特質に合わせた取り組みについて理解する。

②④

1．公衆衛生の意義［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）

健康の概念、公衆衛生学の概念、予防医学の考え方について、その歴史的背景もふまえて学ぶ。
2．人口統計と健康水準［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）

人口静態統計、人口動態統計の概要、出生、死亡に関する さまざまな指標やデ ー タについて学ぶ。
3疫学と疫学的分析法 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）
疫学の考え方、疫学指標、危険度（相対危険度、寄与危険度、オッズ比）について理解する。
4．環境と健康 ［講義 ・ 質疑応答］（岡本）

公害や地球的規模の環境問題について、基礎的事項を理解する。
5健康の保持増進と予防医学 ［講義 ・ 質疑応答］（照屋）

主な生活習慣病の特徴、統計、その現状や予防について学ぶ。
6．栄養保健 ［講義 ・ 質疑応答］（大久）国民健康栄養調査、食粗需給表などから食習慣、栄養摂取状況などについて学ぶ。
7母子保健［講義 ・ 質疑応答］（石野）授業計画

母子保健の課題、母子保健事業などについて学ぶとともに、国の施策や法案についても理解する。

8．成人保健〔講義 ・ 質疑応答〕（照屋）
がん、循環器疾患に加え、肥満、糖尿病、脂質異常症に代表 される代謝疾患など、生活習慣病の概要と予防について学ぶ。
9精神保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）ストレス、ストレスマネジメント、精神疾患 ・ 自殺の現状や予防対策について理解する。
10産業保健 ［講義 ・ 質疑応答］（楠田）

労働衛生の基礎的事項、労働安全衛生対策、特定健康診査•特定保健指導などについて学ぶ。
11衛生行政〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（岡本）我が国の医療保険制度の概要、医療施設、医療従事者の特徴について学ぶ。
訟地域保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）保健所、地域保健センタ ー など、地域レベルでの保健対策について理解する。
13．社会福祉［講義 ・ 質疑応答］（片桐）
福祉 ・ 介護制度の概要、介護保険、介護保険サ ー ビスの基礎的事項を理解する。

14．国際保健 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）国際機関 ・ 医療協力について学ぶとともに、人口指標、人ロピラミッド、高齢化と少子化について、地域 ・ 世界を比較して学ぶ。
フィ ー ドバック
方法

授業外学習（予習 ・ 復習等）の具体的内容と必

要な 時間

15．関係法規〔講義·質疑応答〕（関澤）
臨床検査技師、医事、保健衛生などに関する法規について理解するとともに、医学研究と倫理について学ぶ。
小テストのフィ ー ドバックは講義時間内に行う。
1予習教科書P.2-6、P.10-15を読み、ノ ー トにまとめる。
2予習教科書P.41-51を読み、ノ ー トにまとめる。

3予習教科書P.68-69、P.73-83を読み、ノ ー トにまとめる。
4予習教科書P.16-23を読み、ノ ー トにまとめる。

5予習教科書P.153-173を読み、ノ ー トにまとめる。
6予習教科書P.62-65、P.111-114、P.149を読み、ノ ー トにまとめる。

7予習教科書P.216-224を読み、ノ ー トにまとめる。

＆予習教科書P.142-173を読み、ノ ー トにまとめる。
9予習教科書P.129-132、P.136-142、P.188-194を読み、ノ ー トにまとめる。

10予習教科書P.229-237を読み、ノ ー トにまとめる。
11予習教科書P.198-206、273を読み、ノ ー トにまとめる。
12予習教科書P.211-216を読み、ノ ー トにまとめる。

13予習教科書P.206-212を読み、ノ ー トにまとめる。
14予習教科書P.35-42を読み、ノ ー トにまとめる。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO
1/PkyOO1O1.xhtml

1/2

15．予習教科書P.254-273、96-97を読み、ノUNIVERSAL PASSPORT RX

トにまとめる。

※1-15．復習配布資料なども参考に、周辺の領域も含め十分に復習すること。
※全ての回、予習は30分、復習は60分必要とする。
ー※公衆衛生学の領域は多岐にわたっており、オムニバス形式の講義でもあることから、断片的な学習となることが懸念 される。当日講義
予定の項目は、以上の記載の参照ペ ー ジについて、事前に教科書で予備的な知識を得るために十分に予習を行うこと。
※授業外学習時間は、60 時間必要であるため、不足分は休暇などを利用して復習すること。

「エッセンシャル

テキスト「国民衛生の動向」
2021年

参考書

⑦
成績評価の方法・基準

厚生統計協会、「最新臨床検査学講座

定期試験実施：有（持込不可）

再試験実施：有（持込

公衆衛生学

第1版

第7刷」

照屋浩司、川村

堅著

医歯薬出版

不可）

成績評価方法：定期試験(90%）、レポ ー ト・小テスト(10%)（新）定期試験実施：無再試験実施：有（持込不可）

成績評価方法：毎回の授業後課題提出状況および内容による評価(100%)2022/05/27修正済み
第1種衛生管理者免許資格科目⑤ 単位数：2単位

実務経験のある

教員による授業科目（旧）第2版第11刷」、ISBN:978-4-263-70497-4、医歯薬出版

↓

URL
備考

社会・環境と健康科目代表教員の実務経験有無：有 実務経験に係る保有資格（勤務年数5年以上）：医師
実務経験をいかした教育内容：医療機関、事業所、役所、学校等で、公衆衛生業務に従事した経験を活かし、実務経験を反映させた公衆衛生学に関する教育を実施している。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

1HA1130

科⽬名

情報処理演習代表教員⽒名関健介

関健介（オンデマンド担当：⼤森

担当教員

⑥
③

授業概要

拓哉、坪下

幸寛、吉⽥

清隆、橋本

晃⽣）

情報処理は「データの収集」、「データの処理・解析」そして「情報の発信」まで⼀連の流れで⾏われ、特にこの科⽬では「データの処理・解析」をメインとする。現在社会ではコンピュータやインターネット環境の利⽤は様々な場⾯で必須となっており、卒業後はもちろんのこと、在学中でも情報の収集、データの処理や解析、プレンゼンテーションなどでPCやIT環境を利⽤する機会が多い。
本科⽬は、実際にPCを使った演習形式が中⼼となり、今後PCを使っていくに当たって必要な知識や技術を⾝につけられるように進めていく予定です。
データサイエンスについて、演習以外の内容は、オンデマンドを併⽤して解説する。オンデマンドでは、1. 社会におけるデータ・AI利活⽤(社会で起きている変化、社会で活⽤されているデータ、データ・AIの活⽤領域、データ・AI利活⽤のための技術、データ・AI利活⽤の現場、データ・AI利活⽤の最新動向)、2．-データリテラシー(データを読む、データを説明する、データを扱う)、3．データ・AI利活⽤における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項)を解説する。

学位授与⽅針と
の関連

①

到達⽬標

(1)確かな知識と技術を研鑽する⽣涯学習⼒
健康と福祉の専⾨家として⽣涯にわたり専⾨的知識と技術を研鑽し、⾃律して学習できる。
≪⼀般⽬標(GIO)≫
情報処理の基本原理を理解した上で実際にPCなどを使い情報の収集から処理、情報の発信ができるようになる。特に⼀般的に多く利⽤されているビジネスソフトについては、⼀通りの基本作業ができるようにする。またPCを使ったデータ処理以前に、データの質を⾒極め、それぞれに応じた処理・解析⽅法を適切に選択する事ができるようになる。
≪個別⽬標(SBOs)≫①コンピュータの基本構造:当科⽬ではハードに関してあまり深くは講義しないが、PCを使うに当たって必要となる各種装置の名称や基本的な役割は⼗分に理解し、適切な操作ができる。
②Windowsの基本的な操作:データファイルの移動や削除、アプリケーションからをファイル開いたり、保存するといった基本操作ができる。
③情報の処理:主にエクセルを使ってデータを処理できるようにする。特にデータの検索や並び替え、および計算(関数の利⽤を含む)など
実際にデータ処理する際に必要な基本操作はできるようにする。また、簡単なデータ解析を実施し解析結果の⾒⽅や捉え⽅を理解する。
④情報の発信:収集、処理したデータを使って、パワーポイントによるプレゼンテーションや、ネット上への情報発信⽅法の基本を理解し、簡単な操作ができる。⽅法の基本を理解し、簡単な操作ができる。
⑤データサイエンスの基礎を修得し、データサイエンスについて概説することが出来る。

授業計画

②
④

1.授業概要・データ収集・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
情報処理の流れや利⽤、その重要性について理解し、基本的なPCの使⽤ができるようになる。
2.PowerPointの基礎・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
パワーポイント上のスライドに⽂字や画像を組み込み、複数のスライドを⽤意しプレゼンを⾏う。
3.EXCEL演習1「グラフの作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
使⽤するデータや伝えたい内容等から最適なグラフを選択し、EXCEL上で作図する。
4.課題の実施1「グループ作業:関連性の検討」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
2種類のデータ間での因果関係を⾒るための⽅法を考え、また、実際に検討し因果を⾒る。
5.課題の実施2「グループ作業:プレゼン資料の作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
前回検討した内容に関して、パワーポイントにまとめて実際にプレゼン資料を作成する。
6.EXCEL演習2「関数・連続コピー、絶対参照」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
簡単な関数(abs,sqrt,sum,average,stdev.s(p)等)、連続コピー、絶対参照等の処理を⾏う。
7.EXCEL演習3「条件関数」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
条件関数(if,countif,sumif,averageif,averageifs等)の関数を使ったデータ処理を⾏う。
8.実技試験、EXCEL演習4「データの並び替え」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
EXCEL操作に関する実技試験を実施。EXECELにてデータ集約・集計等を⾏う場合に必要となるデータの並び替え(ソート)処理を⾏う。
9.EXCEL演習5「ピポットテーブル」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
EXECELにてデータ集約・集計等を効率的に⾏うピポットテーブルの使い⽅を学び、実際に処理する。
10.EXCEL演習6「EXCEL操作総復習」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
これまでの内容を総括し、連続データから度数分布票を作成したり、ヒストグラムを作成したりする。
11.基礎統計1「データのばらつき」・｢講義・質疑応答｣（関）
質的データ・量的データそれぞれでデータ⼊⼿時に⾏う基本処理の⽅法と意味について学ぶ。
12.基礎統計2「尺度および検討⽅法」・｢講義・質疑応答｣（関）
データに応じた処理⽅法と2因⼦間における因果関係検討⽅法についての基礎を理解する。
13.課題の実施3「個⼈作業:基礎解析」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
実際に得られたデータや情報を収容し、因果関係の検討につながるための準備処理を⾏う。
14.課題の実施4「個⼈作業:関連性の検討」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
実際に得られ、準備が整ったデータを使⽤し、作図を含めた因果関係の検討を⾏う。
15.課題の実施5「個⼈作業:プレゼン資料の作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
これまでの検討結果等を使って各⾃でプレゼン⽤に資料をパワーポイントを使って作成・提出する。
＜オンデマンド授業＞
オンデマンド授業の視聴については、授業進⾏との兼ね合を考慮した上で適時指⽰する。
視聴後、オンデマンド授業内容について試験を実施する。
1．社会におけるデータ・AI利活⽤[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX②④

社会で起きている変化と活⽤されているデータ。AIの活⽤事例
2．データ・AI利活⽤のための技術[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）AI利活⽤の現場と最新の動向について
3．データリテラシー・データを読む[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データを読解について
4．データリテラシー・データを扱う[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データの取り扱いと活⽤
5．データ・AI利活⽤における留意事項[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データやAIの利活⽤と留意点について

フィードバック
⽅法

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

授業内に実施した試験に関しては、授業内(出来れば次回)に解説等を実施する。また、提出課題に関しても、出来の良かったものを中⼼に紹介するなど成果の共有を図る予定である。
1.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/products_ex.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
2.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/products_pp.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
3.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips035.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
4.予習:ある事象(結果)に関して、その原因を⾒つけるには、どのようにすれば良いかを考えておく。
5.予習:2つのブループのデータが「明らかに違う」とはどのような場合か考えておく。
6.予習:EXCELの「絶対参照」はどのような時に使⽤すると便利な機能なのかを調べておく。
7.予習:EXCEL関数の「countif」、「averageif」について、事前に調べておく。
8. 予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips006.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
9. 予習:EXCELの「ピポットテーブル」とはどのような機能なのかを事前に調べておく。
10. 予習:EXCEL操作全般で理解出来ていない点を纏め、質問できるように準備しておく。
11.予習:「バラツキ」とはなにか、それを知ることの意味を考えておく。
12. 予習:様々なメディアから幾つかの「データ」をピックアップし、それらを⾃分なりの⽅法で分類してみる。
13. 予習:データの特徴を⽰すには、何を提⽰すればよいか、尺度別に考えておく。
14. 予習:因果関係を検討する⽅法を尺度別で考えておく。
15. 予習:⾒やすい資料を作成する上で注意すべき点を確認しておく。
※1-15.復習:授業内で処理出来なかった事項は次回までに各⾃で⾏う。また、理解出来なかった点を次回の授業で質問するよう準備する。
※全ての回、予習は30分、復習は30分必要とする※全体として・準備学習:PC室で実機を使った演習形式で授業を⾏うので、WindowsPCの基本的な操作⽅法ができるようにはなっておいてください。
Windows・アプリケーションソフトの起動・終了や⽂字⼊⼒などは全員ができるものとして進⾏します。当然ですが、学内のPCにLoginできるようにしておいてください(IDとパスワードの確認)。また、携帯メール以外のメールアドレスも出来れば⽤意しておいてください。また、データ処理の際には統計学的な知識が必要な事も多いです。統計学関連の科⽬を履修した者は、その復習をしておいてください。
・復習:本科⽬のような演習形式の科⽬では実際に⼿を動かし復習する事が重要です。授業中に配布した練習⽤ファイルを使って、処理できるようになるまで、何度も繰り返し復習してください。また、分からないままにしておくと、次回以降ついて来られないので、その⽇の内に解決するよう⼼がけてください。
オンデマンド授業について
下記テキストの各章を予習し、視聴後ノートを完成する。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して復習すること。

テキスト

特になし。データサイエンス⼊⾨第2版

参考書

特になし。

⑦
成績評価の⽅法・基準ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

定期試験実施:無 再試験実施:有(持込 不可)
成績評価⽅法:授業期間内に実施する実技試験及び提出課題の総点で評価する。試験と課題の得点配分は40%:60%程度を考えているが、詳
細は授業時間内に案内する。合格点に満たない場合は、再試験を実施する。実技試験の内容は、EXCEL操作によるデータ処理が中⼼となる。また、学則通り全体の2/3以上の出席は試験を受けるために必須であるが、当科⽬は演習が中⼼となるので、⽋席や遅刻は評価点から減点することもあるので注意する。
オンデマンド授業の試験評価は、授業内試験に含まれる。

URL
備考

⑤

実務経験のある
教員による授業科⽬

単位数：2単位

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

1HB1130

科⽬名

情報処理演習代表教員⽒名関健介

関健介（オンデマンド担当：⼤森

担当教員

⑥
③

授業概要

拓哉、坪下

幸寛、吉⽥

清隆、橋本

晃⽣）

情報処理は「データの収集」、「データの処理・解析」そして「情報の発信」まで⼀連の流れで⾏われ、特にこの科⽬では「データの処理・解析」をメインとする。現在社会ではコンピュータやインターネット環境の利⽤は様々な場⾯で必須となっており、卒業後はもちろんのこと、在学中でも情報の収集、データの処理や解析、プレンゼンテーションなどでPCやIT環境を利⽤する機会が多い。
本科⽬は、実際にPCを使った演習形式が中⼼となり、今後PCを使っていくに当たって必要な知識や技術を⾝につけられるように進めていく予定です。
データサイエンスについて、演習以外の内容は、オンデマンドを併⽤して解説する。オンデマンドでは、1. 社会におけるデータ・AI利活⽤(社会で起きている変化、社会で活⽤されているデータ、データ・AIの活⽤領域、データ・AI利活⽤のための技術、データ・AI利活⽤の現場、データ・AI利活⽤の最新動向)、2．-データリテラシー(データを読む、データを説明する、データを扱う)、3．データ・AI利活⽤における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項)を解説する。

学位授与⽅針との関連(1)確かな知識と技術を研鑽する⽣涯学習⼒
健康と福祉の専⾨家として⽣涯にわたり専⾨的知識と技術を研鑽し、⾃律して学習できる。

① ≪⼀般⽬標(GIO)≫

到達⽬標

情報処理の基本原理を理解した上で実際にPCなどを使い情報の収集から処理、情報の発信ができるようになる。特に⼀般的に多く利⽤されているビジネスソフトについては、⼀通りの基本作業ができるようにする。またPCを使ったデータ処理以前に、データの質を⾒極め、それぞれに応じた処理・解析⽅法を適切に選択する事ができるようになる。
≪個別⽬標(SBOs)≫①コンピュータの基本構造:当科⽬ではハードに関してあまり深くは講義しないが、PCを使うに当たって必要となる各種装置の名称や基本的な役割は⼗分に理解し、適切な操作ができる。
②Windowsの基本的な操作:データファイルの移動や削除、アプリケーションからをファイル開いたり、保存するといった基本操作ができる。
③情報の処理:主にエクセルを使ってデータを処理できるようにする。特にデータの検索や並び替え、および計算(関数の利⽤を含む)など
実際にデータ処理する際に必要な基本操作はできるようにする。また、簡単なデータ解析を実施し解析結果の⾒⽅や捉え⽅を理解する。
④情報の発信:収集、処理したデータを使って、パワーポイントによるプレゼンテーションや、ネット上への情報発信⽅法の基本を理解し、簡単な操作ができる。⽅法の基本を理解し、簡単な操作ができる。
⑤データサイエンスの基礎を修得し、データサイエンスについて概説することが出来る。

授業計画② 1.授業概要・データ収集・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
情報処理の流れや利⽤、その重要性について理解し、基本的なPCの使⽤ができるようになる。
④ 2.PowerPointの基礎・｢講義・演習・質疑応答｣（関）

パワーポイント上のスライドに⽂字や画像を組み込み、複数のスライドを⽤意しプレゼンを⾏う。
3.EXCEL演習1「グラフの作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
使⽤するデータや伝えたい内容等から最適なグラフを選択し、EXCEL上で作図する。
4.課題の実施1「グループ作業:関連性の検討」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
2種類のデータ間での因果関係を⾒るための⽅法を考え、また、実際に検討し因果を⾒る。
5.課題の実施2「グループ作業:プレゼン資料の作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
前回検討した内容に関して、パワーポイントにまとめて実際にプレゼン資料を作成する。
6.EXCEL演習2「関数・連続コピー、絶対参照」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
簡単な関数(abs,sqrt,sum,average,stdev.s(p)等)、連続コピー、絶対参照等の処理を⾏う。
7.EXCEL演習3「条件関数」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
条件関数(if,countif,sumif,averageif,averageifs等)の関数を使ったデータ処理を⾏う。
8.実技試験、EXCEL演習4「データの並び替え」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
EXCEL操作に関する実技試験を実施。EXECELにてデータ集約・集計等を⾏う場合に必要となるデータの並び替え(ソート)処理を⾏う。
9.EXCEL演習5「ピポットテーブル」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
EXECELにてデータ集約・集計等を効率的に⾏うピポットテーブルの使い⽅を学び、実際に処理する。
10.EXCEL演習6「EXCEL操作総復習」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
これまでの内容を総括し、連続データから度数分布票を作成したり、ヒストグラムを作成したりする。
11.基礎統計1「データのばらつき」・｢講義・質疑応答｣（関）
質的データ・量的データそれぞれでデータ⼊⼿時に⾏う基本処理の⽅法と意味について学ぶ。
12.基礎統計2「尺度および検討⽅法」・｢講義・質疑応答｣（関）
データに応じた処理⽅法と2因⼦間における因果関係検討⽅法についての基礎を理解する。
13.課題の実施3「個⼈作業:基礎解析」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
実際に得られたデータや情報を収容し、因果関係の検討につながるための準備処理を⾏う。
14.課題の実施4「個⼈作業:関連性の検討」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
実際に得られ、準備が整ったデータを使⽤し、作図を含めた因果関係の検討を⾏う。
15.課題の実施5「個⼈作業:プレゼン資料の作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
これまでの検討結果等を使って各⾃でプレゼン⽤に資料をパワーポイントを使って作成・提出する。
＜オンデマンド授業＞
オンデマンド授業の視聴については、授業進⾏との兼ね合を考慮した上で適時指⽰する。
視聴後、オンデマンド授業内容について試験を実施する。
1．社会におけるデータ・AI利活⽤[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

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社会で起きている変化と活⽤されているデータ。AIの活⽤事例
2．データ・AI利活⽤のための技術[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）AI利活⽤の現場と最新の動向について
3．データリテラシー・データを読む[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データを読解について
4．データリテラシー・データを扱う[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データの取り扱いと活⽤
5．データ・AI利活⽤における留意事項[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データやAIの利活⽤と留意点について

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⽅法

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

授業内に実施した試験に関しては、授業内(出来れば次回)に解説等を実施する。また、提出課題に関しても、出来の良かったものを中⼼に紹介するなど成果の共有を図る予定である。
1.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/products_ex.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
2.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/products_pp.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
3.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips035.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
4.予習:ある事象(結果)に関して、その原因を⾒つけるには、どのようにすれば良いかを考えておく。
5.予習:2つのブループのデータが「明らかに違う」とはどのような場合か考えておく。
6.予習:EXCELの「絶対参照」はどのような時に使⽤すると便利な機能なのかを調べておく。
7.予習:EXCEL関数の「countif」、「averageif」について、事前に調べておく。
8. 予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips006.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
9. 予習:EXCELの「ピポットテーブル」とはどのような機能なのかを事前に調べておく。
10. 予習:EXCEL操作全般で理解出来ていない点を纏め、質問できるように準備しておく。
11.予習:「バラツキ」とはなにか、それを知ることの意味を考えておく。
12. 予習:様々なメディアから幾つかの「データ」をピックアップし、それらを⾃分なりの⽅法で分類してみる。
13. 予習:データの特徴を⽰すには、何を提⽰すればよいか、尺度別に考えておく。
14. 予習:因果関係を検討する⽅法を尺度別で考えておく。
15. 予習:⾒やすい資料を作成する上で注意すべき点を確認しておく。
※1-15.復習:授業内で処理出来なかった事項は次回までに各⾃で⾏う。また、理解出来なかった点を次回の授業で質問するよう準備する。
※全ての回、予習は30分、復習は30分必要とする※全体として・準備学習:PC室で実機を使った演習形式で授業を⾏うので、WindowsPCの基本的な操作⽅法ができるようにはなっておいてください。
Windows・アプリケーションソフトの起動・終了や⽂字⼊⼒などは全員ができるものとして進⾏します。当然ですが、学内のPCにLoginできるようにしておいてください(IDとパスワードの確認)。また、携帯メール以外のメールアドレスも出来れば⽤意しておいてください。また、データ処理の際には統計学的な知識が必要な事も多いです。統計学関連の科⽬を履修した者は、その復習をしておいてください。
・復習:本科⽬のような演習形式の科⽬では実際に⼿を動かし復習する事が重要です。授業中に配布した練習⽤ファイルを使って、処理できるようになるまで、何度も繰り返し復習してください。また、分からないままにしておくと、次回以降ついて来られないので、その⽇の内に解決するよう⼼がけてください。
オンデマンド授業について
下記テキストの各章を予習し、視聴後ノートを完成する。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して復習すること。

テキスト

特になし。データサイエンス⼊⾨第2版

参考書

特になし。

⑦
成績評価の⽅法・基準ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

定期試験実施:無 再試験実施:有(持込 不可)
成績評価⽅法:授業期間内に実施する実技試験及び提出課題の総点で評価する。試験と課題の得点配分は40%:60%程度を考えているが、詳
細は授業時間内に案内する。合格点に満たない場合は、再試験を実施する。実技試験の内容は、EXCEL操作によるデータ処理が中⼼となる。また、学則通り全体の2/3以上の出席は試験を受けるために必須であるが、当科⽬は演習が中⼼となるので、⽋席や遅刻は評価点から減点することもあるので注意する。
オンデマンド授業の試験評価は、授業内試験に含まれる。

URL
備考

⑤

実務経験のある
教員による授業科⽬

単位数：2単位

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

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開講開始年度

2022年度

授業コード

1HC1110

科⽬名

情報処理演習代表教員⽒名

関

担当教員

⑥ 関
③

授業概要

健介
健介（オンデマンド担当：⼤森

拓哉、坪下

幸寛、吉⽥

清隆、橋本

晃⽣）

情報処理は「データの収集」、「データの処理・解析」そして「情報の発信」まで⼀連の流れで⾏われ、特にこの科⽬では「データの処理・解析」をメインとする。現在社会ではコンピュータやインターネット環境の利⽤は様々な場⾯で必須となっており、卒業後はもちろんのこと、在学中でも情報の収集、データの処理や解析、プレンゼンテーションなどでPCやIT環境を利⽤する機会が多い。
本科⽬は、実際にPCを使った演習形式が中⼼となり、今後PCを使っていくに当たって必要な知識や技術を⾝につけられるように進めていく予定です。
データサイエンスについて、演習以外の内容は、オンデマンドを併⽤して解説する。オンデマンドでは、1. 社会におけるデータ・AI利活⽤(社会で起きている変化、社会で活⽤されているデータ、データ・AIの活⽤領域、データ・AI利活⽤のための技術、データ・AI利活⽤の現場、データ・AI利活⽤の最新動向)、2．-データリテラシー(データを読む、データを説明する、データを扱う)、3．データ・AI利活⽤における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項)を解説する。

学位授与⽅針との関連(1)確かな知識と技術を研鑽する⽣涯学習⼒
健康と福祉の専⾨家として⽣涯にわたり専⾨的知識と技術を研鑽し、⾃律して学習できる。

① ≪⼀般⽬標(GIO)≫

到達⽬標

情報処理の基本原理を理解した上で実際にPCなどを使い情報の収集から処理、情報の発信ができるようになる。特に⼀般的に多く利⽤されているビジネスソフトについては、⼀通りの基本作業ができるようにする。またPCを使ったデータ処理以前に、データの質を⾒極め、それぞれに応じた処理・解析⽅法を適切に選択する事ができるようになる。
≪個別⽬標(SBOs)≫①コンピュータの基本構造:当科⽬ではハードに関してあまり深くは講義しないが、PCを使うに当たって必要となる各種装置の名称や基本的な役割は⼗分に理解し、適切な操作ができる。
②Windowsの基本的な操作:データファイルの移動や削除、アプリケーションからをファイル開いたり、保存するといった基本操作ができる。
③情報の処理:主にエクセルを使ってデータを処理できるようにする。特にデータの検索や並び替え、および計算(関数の利⽤を含む)など
実際にデータ処理する際に必要な基本操作はできるようにする。また、簡単なデータ解析を実施し解析結果の⾒⽅や捉え⽅を理解する。
④情報の発信:収集、処理したデータを使って、パワーポイントによるプレゼンテーションや、ネット上への情報発信⽅法の基本を理解し、簡単な操作ができる。⽅法の基本を理解し、簡単な操作ができる。
⑤データサイエンスの基礎を修得し、データサイエンスについて概説することが出来る。

授業計画② 1.授業概要・データ収集・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
情報処理の流れや利⽤、その重要性について理解し、基本的なPCの使⽤ができるようになる。
④ 2.PowerPointの基礎・｢講義・演習・質疑応答｣（関）

パワーポイント上のスライドに⽂字や画像を組み込み、複数のスライドを⽤意しプレゼンを⾏う。
3.EXCEL演習1「グラフの作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
使⽤するデータや伝えたい内容等から最適なグラフを選択し、EXCEL上で作図する。
4.課題の実施1「グループ作業:関連性の検討」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
2種類のデータ間での因果関係を⾒るための⽅法を考え、また、実際に検討し因果を⾒る。
5.課題の実施2「グループ作業:プレゼン資料の作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
前回検討した内容に関して、パワーポイントにまとめて実際にプレゼン資料を作成する。
6.EXCEL演習2「関数・連続コピー、絶対参照」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
簡単な関数(abs,sqrt,sum,average,stdev.s(p)等)、連続コピー、絶対参照等の処理を⾏う。
7.EXCEL演習3「条件関数」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
条件関数(if,countif,sumif,averageif,averageifs等)の関数を使ったデータ処理を⾏う。
8.実技試験、EXCEL演習4「データの並び替え」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
EXCEL操作に関する実技試験を実施。EXECELにてデータ集約・集計等を⾏う場合に必要となるデータの並び替え(ソート)処理を⾏う。
9.EXCEL演習5「ピポットテーブル」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
EXECELにてデータ集約・集計等を効率的に⾏うピポットテーブルの使い⽅を学び、実際に処理する。
10.EXCEL演習6「EXCEL操作総復習」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
これまでの内容を総括し、連続データから度数分布票を作成したり、ヒストグラムを作成したりする。
11.基礎統計1「データのばらつき」・｢講義・質疑応答｣（関）
質的データ・量的データそれぞれでデータ⼊⼿時に⾏う基本処理の⽅法と意味について学ぶ。
12.基礎統計2「尺度および検討⽅法」・｢講義・質疑応答｣（関）
データに応じた処理⽅法と2因⼦間における因果関係検討⽅法についての基礎を理解する。
13.課題の実施3「個⼈作業:基礎解析」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
実際に得られたデータや情報を収容し、因果関係の検討につながるための準備処理を⾏う。
14.課題の実施4「個⼈作業:関連性の検討」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
実際に得られ、準備が整ったデータを使⽤し、作図を含めた因果関係の検討を⾏う。
15.課題の実施5「個⼈作業:プレゼン資料の作成」・｢講義・演習・質疑応答｣（関）
これまでの検討結果等を使って各⾃でプレゼン⽤に資料をパワーポイントを使って作成・提出する。
＜オンデマンド授業＞
オンデマンド授業の視聴については、授業進⾏との兼ね合を考慮した上で適時指⽰する。
視聴後、オンデマンド授業内容について試験を実施する。
1．社会におけるデータ・AI利活⽤[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
社会で起きている変化と活⽤されているデータ。AIの活⽤事例
2．データ・AI利活⽤のための技術[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX②④

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⽅法

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

AI利活⽤の現場と最新の動向について
3．データリテラシー・データを読む[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データを読解について
4．データリテラシー・データを扱う[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データの取り扱いと活⽤
5．データ・AI利活⽤における留意事項[講義]（⼤森、坪下、吉⽥、橋本）
データやAIの利活⽤と留意点について
授業内に実施した試験に関しては、授業内(出来れば次回)に解説等を実施する。また、提出課題に関しても、出来の良かったものを中⼼に紹介するなど成果の共有を図る予定である。
1.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/products_ex.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
2.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/products_pp.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
3.予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips035.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
4.予習:ある事象(結果)に関して、その原因を⾒つけるには、どのようにすれば良いかを考えておく。
5.予習:2つのブループのデータが「明らかに違う」とはどのような場合か考えておく。
6.予習:EXCELの「絶対参照」はどのような時に使⽤すると便利な機能なのかを調べておく。
7.予習:EXCEL関数の「countif」、「averageif」について、事前に調べておく。
8. 予習:学内のeラーニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips006.htm」にアクセスし、⼀通り⽬を通す。
9. 予習:EXCELの「ピポットテーブル」とはどのような機能なのかを事前に調べておく。
10. 予習:EXCEL操作全般で理解出来ていない点を纏め、質問できるように準備しておく。
11.予習:「バラツキ」とはなにか、それを知ることの意味を考えておく。
12. 予習:様々なメディアから幾つかの「データ」をピックアップし、それらを⾃分なりの⽅法で分類してみる。
13. 予習:データの特徴を⽰すには、何を提⽰すればよいか、尺度別に考えておく。
14. 予習:因果関係を検討する⽅法を尺度別で考えておく。
15. 予習:⾒やすい資料を作成する上で注意すべき点を確認しておく。
※1-15.復習:授業内で処理出来なかった事項は次回までに各⾃で⾏う。また、理解出来なかった点を次回の授業で質問するよう準備する。
※全ての回、予習は30分、復習は30分必要とする※全体として・準備学習:PC室で実機を使った演習形式で授業を⾏うので、WindowsPCの基本的な操作⽅法ができるようにはなっておいてください。
Windows・アプリケーションソフトの起動・終了や⽂字⼊⼒などは全員ができるものとして進⾏します。当然ですが、学内のPCにLoginできるようにしておいてください(IDとパスワードの確認)。また、携帯メール以外のメールアドレスも出来れば⽤意しておいてください。また、データ処理の際には統計学的な知識が必要な事も多いです。統計学関連の科⽬を履修した者は、その復習をしておいてください。
・復習:本科⽬のような演習形式の科⽬では実際に⼿を動かし復習する事が重要です。授業中に配布した練習⽤ファイルを使って、処理できるようになるまで、何度も繰り返し復習してください。また、分からないままにしておくと、次回以降ついて来られないので、その⽇の内に解決するよう⼼がけてください。
※オンデマンド授業について
下記テキストの各章を予習し、視聴後ノートを完成する。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して復習すること。

テキスト

特になし。データサイエンス⼊⾨第2版

参考書

特になし。

⑦
成績評価の⽅法・基準ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

定期試験実施:無 再試験実施:有(持込 不可)
成績評価⽅法:授業期間内に実施する実技試験及び提出課題の総点で評価する。試験と課題の得点配分は40%:60%程度を考えているが、詳
細は授業時間内に案内する。合格点に満たない場合は、再試験を実施する。実技試験の内容は、EXCEL操作によるデータ処理が中⼼となる。また、学則通り全体の2/3以上の出席は試験を受けるために必須であるが、当科⽬は演習が中⼼となるので、⽋席や遅刻は評価点から減点することもあるので注意する。
オンデマンド授業の試験評価は、授業内試験に含まれる。

URL
備考

⑤

実務経験のある
教員による授業科⽬

単位数：2単位

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

12022年度

開講開始年度I 1HD1260

授業コ ー ド

科目名

代表教員氏名担当教員

UNIVERSAL PASSPORT RX

1

公衆衛生学1岡本博照⑥ I 岡本博照、照屋浩司、大久朋子、片桐朝美、石野晶子、関澤浩一、楠田美奈③

公衆衛生学とは「社会における組織的な働きかけにより、疾病を予防し、寿命を延ばし、身体的 ・ 楕神的機能を増進 させる科学であり技術である」と、定義されている。公衆衛生学の領域は多岐にわたっているが、本講lでは保健学の出発点ともいえる公衆衛生学の基本

授業概要

I 的技術論、方法論を中心として解説し、年齢階層や、社会的機能集団の各次元で、それぞれの特質に合わせた取り組みについて、実践的

学位授与方針と(1)各学科に求められる基本的かつ実践的能力
各学科で求められる基本的知識および技術を修得し、これを実践の場で活用することができる。

な視点からの解説も行う。

の関連

到達目標

①

なお、この科目は第 一 種衛生管理者免許資格取得のための要件なので、労働衛生の観点からも適宜解説する予定である。

I (2)問題解決能力
自ら発見した問題や課題について、科学的かつ客観的に説明を加え、論理的に問題を解決できる。
« 一 般目標(GIO)»

公衆衛生学の基本的技術論、方法論について理解する。

I «個別目標(SBOs)»①公衆衛生学、疫学の基本概念について理解する。
②年齢階層や、社会的機能集団の各次元それぞれの特質に合わせた取り組みについて理解する。

② 1．公衆衛生の意義［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）④ 健康の概念、公衆衛生学の概念、予防医学の考え方について、その歴史的背景もふまえて学ぶ。
・・
2．人口統計と健康水準［講義 小テスト

質疑応答］（照屋）

人口静態統計、人口動態統計の概要、出生、死亡に関する さまざまな指標やデ ー タについて学ぶ。
3疫学と疫学的分析法 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）
疫学の考え方、疫学指標、危険度（相対危険度、寄与危険度、オッズ比）について理解する。
4．環境と健康 ［講義 ・ 質疑応答］（岡本）
公害や地球的規模の環境問題について、基礎的事項を理解する。
5健康の保持増進と予防医学 ［講義 ・ 質疑応答］（照屋）

主な生活習慣病の特徴、統計、その現状や予防について学ぶ。
6．栄養保健 ［講義 ・ 質疑応答］（大久）授業計画

国民健康栄養調査、食粗需給表などから食習慣、栄養摂取状況などについて学ぶ。
7母子保健［講義 ・ 質疑応答］（石野）

母子保健の課題、母子保健事業などについて学ぶとともに、国の施策や法案についても理解する。

8．成人保健〔講義 ・ 質疑応答〕（照屋）
がん、循環器疾患に加え、肥満、糖尿病、脂質異常症に代表 される代謝疾患など、生活習慣病の概要と予防について学ぶ。
9精神保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）ストレス、ストレスマネジメント、精神疾患 ・ 自殺の現状や予防対策について理解する。
10産業保健 ［講義 ・ 質疑応答］（楠田）

労働衛生の基礎的事項、労働安全衛生対策、特定健康診査•特定保健指導などについて学ぶ。
11衛生行政〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（岡本）我が国の医療保険制度の概要、医療施設、医療従事者の特徴について学ぶ。
訟地域保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）保健所、地域保健センタ ー など、地域レベルでの保健対策について理解する。
13．社会福祉［講義 ・ 質疑応答］（片桐）
福祉 ・ 介護制度の概要、介護保険、介護保険サ ー ビスの基礎的事項を理解する。

14．国際保健 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）国際機関 ・ 医療協力について学ぶとともに、人口指標、人ロピラミッド、高齢化と少子化について、地域 ・ 世界を比較して学ぶ。

フィ ー ドバック
方法

授業外学習（予習 ・ 復習等）の具体的内容と必

要な 時間

15．関係法規〔講義·質疑応答〕（関澤）
臨床検査技師、医事、保健衛生などに関する法規について理解するとともに、医学研究と倫理について学ぶ。
小テストのフィ ー ドバックは講義時間内に行う。

1予習教科書P.2-6、P.10-15を読み、ノ ー トにまとめる。

2予習教科書P.41-51を読み、ノ ー トにまとめる。

3予習教科書P.68-69、P.73-83を読み、ノ ー トにまとめる。
4予習教科書P.16-23を読み、ノ ー トにまとめる。

5予習教科書P.153-173を読み、ノ ー トにまとめる。
6予習教科書P.62-65、P.111-114、P.149を読み、ノ ー トにまとめる。
7予習教科書P.216-224を読み、ノ ー トにまとめる。

＆予習教科書P. 142-173を読み、ノ ー トにまとめる。
9予習教科書P.129-132、P.136-142、P.188-194を読み、ノ ー トにまとめる。

10予習教科書P.229-237を読み、ノ ー トにまとめる。
11予習教科書P. 198-206、273を読み、ノ ー トにまとめる。

12予習教科書P. 211-216を読み、ノ ー トにまとめる。
13予習教科書P. 206-212を読み、ノ ー トにまとめる。
14予習教科書P.35-42を読み、ノ ー トにまとめる。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO
1/PkyOO1O1.xhtml

1/2

15．予習教科書P. 254-273、96-97を読み、ノUNIVERSAL PASSPORT RX

トにまとめる。

※1-15．復習配布資料なども参考に、周辺の領域も含め十分に復習すること。
※全ての回、予習は30分、復習は60分必要とする。

※公衆衛生学の領域は多岐にわたっており、オムニバス形式の講義でもあることから、断片的な学習となることが懸念 される。当日講義
予定の項目は、以下に記載の参照ペ ー ジについて、事前に教科書で予備的な知識を得るために十分に予習を行うこと。
※授業外学習時間は、60 時間必要であるため、不足分は休暇などを利用して復習すること。

テキスト

参考書

「エッセンシャル「国民衛生の動向」

社会・環境と健康「最新臨床検査学講座⑦ （旧）

定期試験実施：有（持込

法・基準

備考

公衆衛生学

不可）

第1版

第7刷」

再試験実施：有（持込ISBN:978-4-263-70497-4

照屋浩司、川村

不可）

堅著

医歯薬出版

医歯薬出版

2021年

↓

（新）
定期試験実施：無再試験実施：有（持込不可）

成績評価方法：毎回の授業後課題提出状況および内容による評価(100%)2022/05/27修正済み

第1種衛生管理者免許資格科目⑤ 単位数：2単位

実務経験のある

教員による授業科目

厚生統計協会第2版第11刷」

成績評価方法：定期試験(90%）、レポ ー ト・小テスト(10%)

成績評価の方

URLー

科目代表教員の実務経験有無：有 実務経験に係る保有資格（勤務年数5年以上）：医師
実務経験をいかした教育内容：医療機関、事業所、役所、学校等で、公衆衛生業務に従事した経験を活かし、実務経験を反映させた公衆衛生学に関する教育を実施している。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド

1HC1580

科目名

社会調査概論代表教員氏名

照屋

担当教員

⑥ 照屋
③

浩司
浩司、 片桐朝美、 井上敦、 東宮

繁人

いわゆるアンケ ー ト調査やインタ ー ネット調査など、 今日さまざまな場面で社会調査が行われている。 しかし、 それらの中には調査目
的が不明であったり、 デザインが不的確なものも少なくない。 社会の実態を把握するための調査には、 いくつかの方法があり、 多くのバ

授業概要

リエ ー ションがある。 本講では、 その意義をふまえた上で、 実際の調査法を大別して、 各々の原理 ・ 原則、 実行上の要点を解説し、 試行
する。

(1)確かな知識と技術を研鑽する生涯学習力
健康と福祉の専門家として生涯にわたり専門的知識と技術を研鑽し、 自律して学習できる。
学位授与方針との関連(2)コミュニケ ー ション能力
発育発達やライフステ ー ジに対応した適切な人間理解とコミュニケ ー ションスキルを身につけ、 健康と福祉の専門職として良好な対人関係を築くことができる。
(3)問題解決能力
地域社会や学校における健康と福祉の課題について関心を持ち問題を発見し、 解決に必要な情報を統合し、 問題解決できる。

① « 一 般目標(GIO)»①学校で、 地域で、 職場で、 実際に社会調査を行うに当たって、 計画 ・ 実行 ・ 評価をするための基礎を固める。

I ②社会調査の基本原則、 禁忌事項などを理解し、 実際に各自が調査をデザインし、 実行するための基礎的知識、 技能を身につける。

到達目標«個別目標(SBOs)»
各種調査の長所 ・ 短所を説明でき、 具体的要例に対して計画 ・ 実行 ・ 評価の適切なデザインができる。

② 1．社会調査の意義と目的〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（照屋）④ 社会調査の意義と目的の概要について理解する。

2．社会調査における倫理、 個人情報保護〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（片桐）社会調査における倫理、 個人情報の保護について理解する。
3統計法〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（片桐）
統計法、 統計法施行令など社会調査の背景となる法令について学ぶ。
4．調査技法 標本抽出と調査方法〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（照屋）

授業計画

標本調査についての基礎的な理解と、 質問紙調査の概要について学ぶ。
5-6統計学的解析の基礎1~2〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（照屋）
変数の尺度、 質的 ・ 量的デ ー タの要約方法、 二変数間の関連について検討するための統計解析手法について理解する。
7-12量的調査の方法と実際1~6〔演習 ・ 課題提出 ・ 質疑応答〕（照屋、 片桐、 井上、 東宮）‘
模擬デ ー タを用い、 EZRを中心とした統計解析 ノフトを用いた量的デ ー タの解析を行う。
13-14質的調査の方法と実際1~2〔演習 ・ 課題提出 ・ 質疑応答〕（照屋、 片桐、 井上、 東宮）
質的調査の概要について理解したうえで、 質的デ ー タの収集方法、 解析手法を学ぶ。
15．社会調査の実施に当たってのITの活用方法〔演習 ・ 課題提出 ・ 質疑応答〕（照屋、 片桐、 井上、 東宮）
社会調査に利用する、 e-stat、 CiNii、 NDL-OPACなど公的機関のHPの活用方法や、 CATIやCASIなどインタ ー ネット調査法について学ぶ。

フィ ー ドバック
方法

小テスト、 提出課題のフィ ー ドバックは講義時間内に行うとともに、 添削後返却する。

授業外学習（予1予習教科書2-6、 参考書4-5を読み、 ノ ー トにまとめる。

習（予習20分 ・ 復習40分）
2予習教科書22-26、 参考書10-14を読み、 ノ ー トにまとめる。

・

復習等）の

具体的内容と必
要な時間（予習20分 ・ 復習40分）
3予習教科書15-21、 参考書6-9を読み、 ノ ー トにまとめる。
（予習20分 ・ 復習40分）
4予習教科書56-93を読み、 ノ ー トにまとめる。
（予習20分 ・ 復習40分）
5-6予習教科書74-128、 参考書14-27を読み、 ノ ー トにまとめる。
（各回予習30分 ・ 復習60分）
7-12予習資料配布、 教科書74-128、 参考書14-27を読み、 ノ ー トにまとめる。
（各回予習20分 ・ 復習40分）
13-14予習教科書129-153、 参考書28-36を読み、 ノ ー トにまとめる。
（各回予習20分 ・ 復習40分）
15予習教科書162-165、 参考書37-39を読み、 ノ ー トにまとめる。
（予習20分 ・ 復習40分）※1-15．復習配布資料なども参考に、 周辺の領域も含め十分に復習する。
※社会調査理論の学習は難解であり、 親しみにくい領域であると思われる。
わかりやすい解説とするので、 当日講義予定の項目は、 上記の参照ペ ー ジについて、 事前に教科書等で予備的な知識を得るために十分に予習を行うこと。
また、 配布資料なども参考に、 周辺の領域も含め十分に復習すること。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORT RX
パソコンおよび主要なアプ リケ

ーションの基本的な操作が可能であることが望ましい。

※授業外学習時間は、 30時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して復習すること。
最新社会福祉士養成講座精神保健福祉士養成講座「5 社会福祉調査の基礎」ISBN:978-4-8508-8235-1

テキスト

中央法規南山堂2021※演習に際しては、 資料を配付する。
「福祉教科書 社会福祉士 完全合格テキスト 専門科目」 社会福祉士試験対策研究会「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 ～」神田善伸著中外医学社、 「SPSSによる統計処理の手順

参考書

第9

版」石村光資郎、 石村貞夫著 東京図書
成績評価の方 ⑦ 定期試験実施：有（持込不可）

再試験実施：無成績評価方法：提出課題(50%） 、 定期試験(50%)

法・基準
URL

集中形式で開講する場合があります。 統計解析演習では、 各自USBメモ リを持参すること。
備考⑤＊この授業は1回45分で、 15回実施します。
単位数： 1単位

実務経験のある
教員による授業科目代表教員の実務経験有無：有科目

実務経験をいかした教育内容：社会調査に医師として携わった実践的な内容を盛り込んだ講義を行う。

実務経験に係る保有資格（勤務年数5年以上）：医師

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

1HD1778

科⽬名

社会福祉調査の基礎 〔 健康スポーツプログラム〕

代表教員⽒名

橋本

晃⽣

⽥中

薫、橋本

担当教員

⑥
③

授業概要

学位授与⽅針との関連

晃⽣

健康福祉分野においてもコンピュータによる資料整理やインターネットによる情報収集が⽋かせない。社会に出てからはもちろん、在学中もこれらの知識は実習や卒業研究などで必須である。この授業は、実際にコンピュータを使⽤しながら情報の整理や加⼯ならびに伝達するために必要な基本的技術を修得することを⽬指す。さらに、プログラミングの基礎を学び、ソフトウエアについて理解を深める。
データサイエンスについて、演習とビデオを併⽤して解説する。ビデオでは、1. 社会におけるデータ・AI利活⽤(社会で起きている変化、社会で活⽤されているデータ、データ・AIの活⽤領域、データ・AI利活⽤のための技術、データ・AI利活⽤の現場、データ・AI利活⽤の最新動向)、2．-データリテラシー(データを読む、データを説明する、データを扱う)、3．データ・AI利活⽤における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項)を解説する。
(1)確かな知識 と技術を研鑽する⽣涯学習⼒
健康と福祉の専⾨家 として⽣涯にわたり専⾨的知識 と 技術を研鑽し、⾃律して学習できる。

① ≪⼀般⽬標(GIO)≫

必要な情報を的確に収集し、それを整理できるようになる。また整理された情報を必要とする⼈に伝達する⼿段を学ぶ。ここでは⾼度な技術を学ぶことが⽬的ではなく、最低限必要な技術を確実に修得することを⽬指す。
①社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
②外部団体(国⼜は地⽅公共団体や他⼤学等、産業界等)における実課題や実データを取得し、加⼯や解析から推論を⽴て、その結果を他者に共有・伝達するプロセスについて理解する。
≪個別⽬標(SBOs)≫①メールやSNSのマナーやルールについて、根拠を⽰しながら説明することができる。
②表計算ソフト(エクセル)を使って基本的演算、グラフ作成ができ、与えられたデータの処理ができる。
③⽂書表現やビジュアル表現について、適切で効果的に利⽤することができる。
④プレゼンテーションソフト(パワーポイント)を使ってスライドを作成し、プレゼンテーションができる。
⑤プログラミングの基礎を修得し、ソフトウエアによる情報処理のしくみを説明することができる。

到達⽬標⑥データサイエンスの基礎を修得し、データサイエンスについて概説することができる。

② 1.情報の運⽤とセキュリティ［講義・演習］
情報の運⽤とセキュリティについて解説する。
④ 2.数値分析［講義・演習］

授業計画

エクセルを⽤いて数値分析の基礎を解説する。
3.インターネットコミュニケーション［講義・演習］
SNSやWeb上のマナーやルールについて解説する。
4.⽂書表現［講義・演習］
ビジネス⽂書ついて解説する。
5.プレゼンテーションとビジュアル表現［講義・演習］
プレゼンテーションの意義から⼿法までを解説する。
6-7.プレゼンテーション・スライド作成［講義・演習］
パワーポイントを⽤いてプレゼンの資料を作成する。
8-9.プレゼンテーション・プレゼン［講義・演習］
作成した資料を使いプレゼンテーションを⾏う。
10-11.プログラミング・基礎解説［講義・演習］
プログラミングの基礎的な命令や関数について解説する。
12-13.プログラミング・プログラム作成［講義・演習］
各⾃、プログラムを作成する。
14-15.プログラミング・プレゼン［講義・演習］
作成したプログラムをプレゼンする。
※すべての回、全教員で⾏う。

＜ビデオ内容＞
ビデオ視聴については、授業進⾏との兼ね合を考慮した上で適時指⽰する。
視聴後、ビデオ内容について試験を実施する。
1.社会におけるデータ・AI利活⽤［講義］
社会で起きている変化と活⽤されているデータ。AIの活⽤事例
2.データ・AI利活⽤のための技術［講義］AI利活⽤の現場と最新の動向について
3.データリテラシー・データを読む［講義］
データを読解について
4.データリテラシー・データを扱う［講義］
データの取り扱いと活⽤
5.データ・AI利活⽤における留意事項［講義］データやAIの利活⽤と留意点について

フィードバック
⽅法

演習のフィードバックは、講義内で⾏う。

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORT RX
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

1-15.予習:授業に関連した教科書の各章を読んでおくこと。
復習:予習および授業で扱った教科書の内容をノートにまとめておくこと。
※各章は下記の通り
1.情報運⽤の章、2.数値分析の章、3.インターネットコミュニケーションの章、4.⽂書表現の章、5-9.プレゼンテーションおよびビジュア
ル表現の章、10-15.ビジュアル表現の章※全ての回、予習は45分、復習は30分必要とする。
ビデオについて
下記テキストや参考書の各章を予習し、視聴後ノートを完成する。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇などを利⽤して復習すること。

考える

テキスト

伝える

分かちあう

情報活⽤⼒

noa出版

データサイエンス⼊⾨第2版 学 術図書出版社

参考書

ISBN:978-4-908434-25-9

ISBN978-4-7806-0730-7

成績評価の⽅定期試験実施:無 再試験実施:無⑦ 成績評価⽅法:課題および授業内での確認試験(50%)、プレゼンテーション(50%)
法・基準
URL
備考

第2回演習より、USBフラッシュメモリを持参してください。

⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業
科⽬

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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科目名
授業コー ド代表教員氏名担 ‘9,1教旦⑥③

枯報処理泊曹 〔健康スポ ー ツプログラム〕
IHD1148
橋木 晃牛
栢本 児生、 [I]中 盃

授業概要

近年、 デ ー タサイエンスや人工知能などの技術を利用した様々な取り組みがれ会全休に）ムがっていますし その文えとなっているのはデ ー タを迎切に読み、 扱い、 仏えるという、 私たわが枯報を処押するスキルですし それゆえ、 現代れ会では忙報を氾切に扱う力が強く求められていますu
本訊義では、 これまで学んできた＼｛1crosoft Officeの知識を凡礎に、 パ ソコンを用いたテ ー タの取り扱いの凡礎を演習を通して字びまナ。 より実践的なデ ー タil活用のプロせスを休険するため、 実存するデ ー タやそれに近い模擬デ ー タを、 衣計符ソフトExce]を用いて処即しまナ。 テ ー タの人
カ ・ 集計 ・ 分析とその結果の解釈を通して、 デ ー タの性質やデ ー タがホすことのご、吐を列解しますい さらにデ ー タに凡づいて他人に物事をふ明する
力をつけるために、 デ ー タの「見せ方」についてもプレセンテ ー ションを通して学びますu
以Iにより、 これからの時代に必要な、 デ ー タを迎切に利活用するための知識と抜術を投いますい
なお、 本科日は文部科学省認定「杏林大学デ ー タサイエンス椋準教育プログラム」に含まれていますし 本プログラムの要「I科日をすべて修［すると、 数列 ・ デ ー タサイエンス ・ A]に閃する学習成果を証明する修旦正が発行されますu字位授与方針との閃速(1)確かな知識と技術を研鎖する生註学習力
健康と紐祉の屯門家として生註にわたり屯門的知識と技術を研鑽し、 日沖して学習できな① « 一 般H檬(GI 0) »到逹H標

枯報処理の基木的な流れを埋／附（し、 ハ ソコンを利J|」したデ ー タの収集 ・ 処理 ・ 茫伯かできるようになる- そのために、 デ ー タ分析に必安な表汁匂ソ
フトの品木操作を修得する«個別H檬(SKOs)①|l\l数笞を利J|」し、 デ ー タの複雑な泊勾かできり、 デ ー タどうしを鈷合したりして、 まとめることかできる②人きなデ ー タの中から必安なデ ー タを取り！1'，③公的なデ ー タを取得 ・ 分析する力法について例を挙げて他者に説明できる④見やすい表やグラフを作成し、 そのデ ー タについて他者に説明できる-»② l枯報処理の流れ［溝義 ・ 泊腎］
桔報処理の流れについて解説する④ 2表の作成［溝義・泊曹］

悦表、 分割表の作成）Jf去について学ぶ3セルの汁鉢［溝義. r,記剛
箇半な叫lli心の力法やセル参照の考え力を1附（説する,1|葵l数の品礎［溝義 ・ 泊？'/]閲数を使って複雑な汁勾に取り組む5条件の'I'll定［溝義 ・ 泊？'/]閲数を利J|」し、 牡定の条件に応して界なる値を入力する）j法を1附（説する6デ ー タの抽川［溝義 ・ 泊曹］
デ ー タのhを井べ怜えたり、 4守定のデ ー タのみを抽由したりする）j法を学ぶ7デ ー タの集；；t［溝義 ・ 泊曹］
多数のデ ー タを辺やかに数え、 集汁する力法を説明する8表の鈷合［溝義 ・ 泊曹］
複数の表のデ ー タをまとめる）j法を学ぶり文字列の処理［溝義 ・ 泊曹］
閲数による文字デ ー タの処理）j法を学ぶ10色々な1共1数［溝義 ・ 徊曹］
いcc Iがもつ多様な1共1数の機能について説明する11基木的なグラフ［溝義 ・ 泊曹］
枠グラフ、 門グラフ、 折れ線グラフを作凶する12)心：JIJ的なグラフ［溝義 ・ 泊曹］
散布凶と箱ひげ図を作凶する1:i公的デ ー タの利JIJとプレゼンテ ー ション［溝義. r,記剛
11cb上から禾ljJIJ可能なデ ー タとその利J|」力法について説明するデ ー タをもとにプレゼンテ ー ションする）」法を学ふ
11デ ー タ表現とプレゼンテ ー ション作成
デ ー タ表祝を伴うプレゼンテ ー ションを作成する15デ ー タ ・ プレゼン［溝義 ・ プレゼン］
作成したプレゼンテ ー ションを使って発表するい※すべての回、 全教はで行う
一

授菓；；十血フィ ー ドバック方仏課腔 ・ 演習0)フィ ー ドハソクや質間笠0)サポ ー トは授文内もしくはユニ ハ 0)「授文Q&A」で対応するU

授業外字習 （予皆 ・ 復習等） 0）
具休釣内容と必要な時間

予習謂義内容に閃速ナる教科口の該 ’iペ ー
り組む e
復習謂義で扱わなかった教科己「練習」
ド1記は 4,ir uお)因 芦‘
各回の内容について、 教科口の該 ’iペ ーのと り
教科口に記栽のない内容は、 学習内容をホしていますい
I ExceW)凡礎知識 r 100-106
2 表の編集 r 107-129
3 四則演茄／絶対参！附 ・ 中廿対参限 P l30-l4l
4 忙単な閃数／端放処�11 P 141-P 148
5 条件の判定 P l49-152i
6 テ ー タ0)並へ秤え／検索 ・ 問換！ /71|出7 デ ー タのカウント／デ ー タの集引
8 万ljO)検索行の検索／行 ・ 列の検索／テ ー タヘ ー ス閃数の利用
J
9 様々な閃数(1)1岨位付け／文 i'列の操作
10 様々な閃放(2)条iり付き集計／その他の閃数
11 グラフ(1)枠グラフ什月グラフ／折れ森グラフ r 153-l76
12 グラフ(2)散布図／箱ひげ図
13 公的デ ー タの提供サイト（例e-Stat等）で必要に応してテ ー タをダウンロ ー トできるように練習ナるU
14-15 教科因の過太の内容を復習する。 教科口のプレセンテ ー ションに閃ナる蝕所(Section4)を読み、 日身のプレセンテ ー ションに備える。
※各回、 予習 ・ 復習を合わせて4時間必要でナ（合計60時間）。 ↑足分は休暇等を利用して字皆してください。

テキスト
参号害

「イチからしっかり学ぶ！ 0fflce凡礎と情報モラルI (ISBN 978-4-908434-3.S-8)「教蓑としてのデ ー タサイエンス」(ISK\ 978-01-06-52:1809-7)‘

成績計価の方仏 ・ 凡準

⑦ 定期試険実施佃�

内試験実施佃
成禎計＇価の方/1;平常点（？テストの成績60%）と課的（またはプレセンテ ー ション）の成績(40%）によるU

Ll<I
備考
実務経験のある教員による授菓科H⑤ 半位放2半位

12022年度

開講開始年度I 1HD1268

授業コ ー ド

科目名

代表教員氏名担当教員

UNIVERSAL PASSPORT RX

1

公衆衛生学1岡本博照〔健康スポ ー ツプログラム〕⑥ I 岡本博照、照屋浩司、大久朋子、片桐朝美、石野晶子、関澤浩一、楠田美奈③

公衆衛生学とは「社会における組織的な働きかけにより、疾病を予防し、寿命を延ばし、身体的 ・ 楕神的機能を増進させる科学であり技術である」と、定義されている。公衆衛生学の領域は多岐にわたっているが、本講lでは保健学の出発点ともいえる公衆衛生学の基本

授業概要

I 的技術論、方法論を中心として解説し、年齢階層や、社会的機能集団の各次元で、それぞれの特質に合わせた取り組みについて、実践的

学位授与方針と(1)各学科に求められる基本的かつ実践的能力
各学科で求められる基本的知識および技術を修得し、これを実践の場で活用することができる。

の関連

到達目標

な視点からの解説も行う。

なお、この科目は第 一 種衛生管理者免許資格取得のための要件なので、労働衛生の観点からも適宜解説する予定である。

I (2)問題解決能力
自ら発見した問題や課題について、科学的かつ客観的に説明を加え、論理的に問題を解決できる。

① « 一 般目標(GIO)»

公衆衛生学の基本的技術論、方法論について理解する。

I «個別目標(SBOs)»①公衆衛生学、疫学の基本概念について理解する。
②年齢階層や、社会的機能集団の各次元それぞれの特質に合わせた取り組みについて理解する。

② 1．公衆衛生の意義［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］ （照屋）
④ 健康の概念、公衆衛生学の概念、予防医学の考え方について、その歴史的背景もふまえて学ぶ。
・・
2．人口統計と健康水準［講義

小テスト

質疑応答］ （照屋）

人口静態統計、人口動態統計の概要、出生、死亡に関するさまざまな指標やデ ー タについて学ぶ。
3疫学と疫学的分析法［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］ （照屋）
疫学の考え方、疫学指標、危険度（相対危険度、寄与危険度、オッズ比）について理解する。
4．環境と健康［講義 ・ 質疑応答］ （岡本）公害や地球的規模の環境問題について、基礎的事項を理解する。
5健康の保持増進と予防医学［講義 ・ 質疑応答］ （照屋）

主な生活習慣病の特徴、統計、その現状や予防について学ぶ。
6．栄養保健［講義 ・ 質疑応答］ （大久）授業計画

国民健康栄養調査、食粗需給表などから食習慣、栄養摂取状況などについて学ぶ。
7母子保健［講義 ・ 質疑応答］ （石野）

母子保健の課題、母子保健事業などについて学ぶとともに、国の施策や法案についても理解する。

8．成人保健［講義 ・ 質疑応答］ （照屋）がん、循環器疾患に加え、肥満、糖尿病、脂質異常症に代表される代謝疾患など、生活習慣病の概要と予防について学ぶ。
9精神保健［講義 ・ 質疑応答］ （岡本）ストレス、ストレスマネジメント、精神疾患 ・ 自殺の現状や予防対策について理解する。
10産業保健［講義 ・ 質疑応答］ （楠田）

労働衛生の基礎的事項、労働安全衛生対策、特定健康診査•特定保健指導などについて学ぶ。
11衛生行政［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］ （岡本）我が国の医療保険制度の概要、医療施設、医療従事者の特徴について学ぶ。
訟地域保健［講義 ・ 質疑応答］ （岡本）保健所、地域保健センタ ー など、地域レベルでの保健対策について理解する。
13．社会福祉［講義 ・ 質疑応答］ （片桐）
福祉 ・ 介護制度の概要、介護保険、介護保険サ ー ビスの基礎的事項を理解する。

14．国際保健［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］ （照屋）国際機関 ・ 医療協力について学ぶとともに、人口指標、人ロピラミッド、高齢化と少子化について、地域 ・ 世界を比較して学ぶ。
フィ ー ドバック

方法

授業外学習（予習 ・ 復習等）の具体的内容と必要な時間

15．関係法規［講義·質疑応答］ （関澤）
臨床検査技師、医事、保健衛生などに関する法規について理解するとともに、医学研究と倫理について学ぶ。
小テストのフィ ー ドバックは講義時間内に行う。

1予習教科書P.2-6、P.10-15を読み、ノ ー トにまとめる。
2予習教科書P.41-51を読み、ノ ー トにまとめる。

3予習教科書P.68-69、P.73-83を読み、ノ ー トにまとめる。
4予習教科書P.16-23を読み、ノ ー トにまとめる。

5予習教科書P.153-173を読み、ノ ー トにまとめる。
6予習教科書P.62-65、P.111-114、P.149を読み、ノ ー トにまとめる。

7予習教科書P.216-224を読み、ノ ー トにまとめる。

＆予習教科書P.142-173を読み、ノ ー トにまとめる。
9予習教科書P.129-132、P.136-142、P.188-194を読み、ノ ー トにまとめる。

10予習教科書P.229-237を読み、ノ ー トにまとめる。
11予習教科書P.198-206、P.273を読み、ノ ー トにまとめる。
12予習教科書P.211-216を読み、ノ ー トにまとめる。

13予習教科書P 206-212を読み、ノ ー トにまとめる。
14予習教科書P.35-42を読み、ノ ー トにまとめる。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

1/2

15．予習教科書P.254-273、P.96-97を読み、ノーUNIVERSAL PASSPORT RX

トにまとめる。

※1-15．復習配布資料なども参考に、周辺の領域も含め十分に復習すること。

※全ての回、予習は30分、復習は60分必要とする。
※公衆衛生学の領域は多岐にわたっており、オムニバス形式の講義でもあることから、断片的な学習となることが懸念される。当日講義

予定の項目は、以下に記載の参照ペ ー ジについて、事前に教科書で予備的な知識を得るために十分に予習を行うこと。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不足分は休暇などを利用して復習すること。
エッセンシャル

テキスト

参考書

⑦

成績評価の方
法・基準

URL

備考

第2版第11刷

医歯薬出版ISBN :978-4-263-70497-4

厚生統計協会、最新臨床検査学講座（旧）
定期試験実施：有（持込不可）

再試験実施：有（持込

公衆衛生学

不可）

第1版

第7刷

照屋浩司、川村

堅著

医歯薬出版

2021年

成績評価方法：定期試験(90%）、レポ ー ト・小テスト(10%)↓（新）定期試験実施：無 再試験実施：有（持込 不可）
成績評価方法：毎回の授業後課題提出状況および内容による評価(100%)2022/07/11修正済み
第1種衛生管理者免許資格科目⑤ 単位数：2単位

実務経験のある

教員による授業科目

国民衛生の動向

社会・環境と健康科目代表教員の実務経験有無：有

実務経験に係る保有資格（勤務年数5年以上）：医師

実務経験をいかした教育内容：医療機関、事業所、役所、学校等で、公衆衛生業務に従事した経験を活かし、実務経験を反映させた公衆衛生学に関する教育を実施している。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

2/2

科目名
授業コ ー ド代表教員氏名担 ‘9,1教旦

社会聞査概諭 〔健康スポ ー ツプログラム〕
IHD1618人森 托哉⑥ 大森 柘哉

③ 滉在のぽ療分野においてはもおろん紐祉の分野においてもデ ー タに凡づくHi論 ・ 判断 ・ ご、思決定を行うことは菫要なことであなデ ー タの取り扱
授柴慨安

学位 授与）」虚1との1共1辿

い ・ 分析等については、ti会に出てからはもおろん、 存学中もこれらの知識は実習や卒文研究などで必須であるUー
ここでは、
コンヒュ ー タを使用しながらデ ー タの杯列や加工ならびに分析を行い、 デ ー タから得られる新たな知見を、 デ タ分析の枝術により見出すことを日的とするッ(1)確かな知識と技術を研泊する牛汗学曹）J
健康と福祉の専門家として牛汗にわたり専門的知議と技術を研滋し、 自律して学？1できる(2)コミュニケ ー ション能）J茫台茫達やライフステ ー シに対応した適切な人側理／附（とコミュニケ ー ションスキルを身につけ、 健康と福祉の専門肱として艮女［な対人1仕l係を凝<ことができる(3)間運fり『決能力地域社公や学枚における健康と福祉の課題についてほl心を持ち問題を茫見し、1形（決に必安な枯報を統合し、 問題／附（決できる-① « 一 般H檬(G|（））〉
到逹H標社公闊査の品礎とデ ー タ分析の品礎を坊に/)ける«個別H檬(SKOs)'»デ ー タの適切な利J|」と取得の力法、 加1．の力法、 分析の力法を理／附（し、 実hする）Jを蓑い、 デ ー タに品づく意忍決定 ・‘|'lj断 ・ 桔報茫伯かできるようにする-② 1社公調査の意義とH的、 P（拇‘採作の基礎〔溝義 ・ 小テスト ・ 質疑）心谷〕④ 社会闊査の意義とH的の概安について理／附（およひPC操作の品礎の確認をする2外晶デ ー タの利）1」、 デ ー タの力U I 〔溝義 ・ 小テスト ・ 質疑I心：谷〕

授柴計血曰勢闊査やスポ ー ツデ ー タなどの外晶リソ ー スの李I』Ig)j法と加1.)j法を学ぶ．
3記迅統計［溝義 ・ 小テスト ・ 質疑）心笞〕
記遮統汁の品礎を統汁ソフトを！1」いて学ぶ4統汁的仮説検定の玉礎［溝義 ・ 小テスト ・ 質疑）心答〕
カイニ乗検定、 t検定、 分散分析笞統；；十的仮説検定の基礎と証腎を1」う
5相俣1と1可柚分析〔溝義 ・ 小テスト ・ 質疑I心：谷〕
相I共II共I係と囚集ll,J係およひlnlJ弔分析の理諭を学ひ、 泊門をhぅ
6デ ー タの分類［溝義 ・ 小テスト ・ 質疑）心答〕
クラスタ ー 分析、‘|'lj別分析の理諭を学ひ、 泊門をhぅ
7安囚の分析［溝義 ・ 小テスト ・ 質疑）心谷〕
囚十分析の理諭を学ひ、 泊門をhぅ
8 [f,貞？？ ・ 課運捉！1,1．賃疑｝心笞〕
これまで学んだ千法を！1」い、 各自デ ー タの分析をhった鈷集を報告する-

フィ ー ドバックカ法

句.|nlコメントシ ー トを捉出、 次1可校業的にコメントを辿却する.

授楽外学曹(r,腎 ・ 役？平令）の貝体的1付容と必娑な叶惜l

1 f'曹教科害l~6を読み、 ノ ー トにまとめる(H月2(）分 ・ 役腎10分）
2 ['曹教科害7-18を油み、 ノ ー トにまとめる(H月2(）分 ・ 役腎10分）:i f'曹教科害19-:l8を読み、 ノ ー トにまとめる(f腎Z(）分 ・ 役腎10分）,t H'/教科害：l9~108を油；；ナ、 ノ ー トにまとめる(f,曹20分 ・ 役翌10分）
5 [9?1教科害l(）9~153を諒み、 ノ ー トにまとめる(f,曹20分 ・ 役翌10分）
6 [9?1配布音料を油み、 ノ ー トにまとめる（予習20分 ・ 復習40分）
7予習教科囚l6l~180を読み、 ノ ー トにまとめるU（予習20分 ・ 復習40分）
8既仔の公衆デ ー タを取得し、 分析を行い、 発表形」�しにまとめる。
（予習60分 ・ 復習40分）
I記の参即ペ ー ジについて、 事印に教科口等で予備的な知識を得るために十分に予習を行うこと
配布資叶なども参考に、 刀辺の領域 も含め十分に復習することしハソコンおよび土要なアプリケ ー ションの凡本的な操作がl'［能であることが竿ま※授文外学習時間は、 30時間必要であるため、 1ヽ足分は休暇等を利用して復習するこ

テキスト
参号害
成績訂価の方仏 ・ 凡準
Ll<I
備考
実務経験のある教員による授染科H

EXCELで今ナぐはしめる心列統計 ISBN 978-4-06-154812-1謂淡ネI 2019最新社会福祉士差成溝I半枯神保健福祉士簑成溝）半「5社会福祉調査の基礎」I SKN 978-1-8508-82:l5-1⑦ 定期試映実施佃
成禎許価方払授業肉課�(100%)hしlps //norimunc ncし／1lad
各日＼＼lndowsノ ー 1、REを用ごすること⑤ 単位放j単位(90分授文X8回）

中央法規南l日堂2021

2022年度

開講開始年度

授業コ ー ドlYBllOO

代表教員氏名

関

情報処理論

科目名

担当教員

授業概要

UNIVERSAL PASSPORT RX健介⑥ 関 健介③

情報処理は「デ ー タの収集」、 「デ ー タの処理 ・ 解析」そして「情報の発信」まで 一 連の流れで行われ、 特にこの科目では「デ ー タの処理 ・ 解析」をメインとする。 現在社会ではコンピュ ー タやインタ ー ネット環境の利用は様々な場面で必須となっており、 卒業後はもちろんのこと、 在学中でも情報の収集、 デ ー タの処理や解析、 プレンゼンテ ー ションなどでPCやIT環境を利用する機会が多い。

本科目は、 実際にPCを使った演習形式が中心となり、 今後PCを使っていくに当たって必要な知識や技術を身につけられるように進めていく予

学位授与方針と
の関連

①

定です。

(5)自ら学び続けるカ
看護 ・ 養護職の専門性を継続して発展させるために必要な批判的 ・ 論理的思考を身につけるとともに、 キャリアデザインを描くことができる。

« 一 般目標(GIO)»

情報処理の基本原理を理解した上で実際にPCなどを使い情報の収集から処理、 情報の発信ができるようになる。 特に 一 般的に多く利用されているビジネスソフトについては、 一 通りの基本作業ができるようにする。 またPCを使ったデ ー タ処理以前に、 デ ー タの質を見極め、それぞれに応じた処理 ・ 解析方法を適切に選択する事ができるようになる。
«個別目標(SBOs)»①コンピュ ー タの基本構造：当科目ではハ ー ドに関してあまり深くは講義しないが、 PCを使うに当たって必要となる各種装置の名称や基本的な役割は十分に理解し、 適切な操作ができる。

到達目標②Windowsの基本的な操作：デ ー タファイルの移動や削除、 アプリケ ー ションからをファイル開いたり、 保存するといった基本操作ができる。
③情報の処理：主にエクセルを使ってデ ー タを処理できるようにする。 特にデ ー タの検索や並び替え、 および計算（関数の利用を含む）など
実際にデ ー タ処理する際に必要な基本操作はできるようにする。 また、 簡単なデ ー タ解析を実施し解析結果の見方や捉え方を理解する。

④情報の発信：収集、 処理したデ ー タを使って、し、 簡単な操作ができる。

パ ワ ー ポイントによるプレゼンテ ー ションや、

ネット上への情報発信方法の基本を理解② 1授業概要 ・ デ ー タ収集 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」
その重要性について理解し、 基本的なPCの使用ができるようになる。
④ 情報処理の流れや利用、・・・
2.PowerPointの基礎

「講義

演習

質疑応答」

パ ワ ー ポイント上のスライドに文字や画像を組み込み、複数のスライドを用意しプレゼンを行う。

3.EXCEL演習1「グラフの作成」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」

使用するデ ー タや伝えたい内容等から最適なグラフを選択し、 EXCEL上で作図する。

4課題の実施1「グル ー プ作業関連性の検討」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」
2種類のデ ー タ間での因果関係を見るための方法を考え、 また、 実際に検討し因果を見る。
5課題の実施2「グル ー プ作業プレゼン資料の作成」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」
前回検討した内容に関して、 パ ワ ー ポイントにまとめて実際にプレゼン資料を作成する。
6.EXCEL演習2「関数 ・ 連続コピ ー 、 絶対参照」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」

簡単な関数(abs,sqrt,sum,average,stdev.s(p)等）、 連続コピ ー 、 絶対参照等の処理を行う。

授業計画

7.EXCEL演習3「条件関数」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」

条件関数(if,countif,sumif,averageif,averageifs等）の関数を使ったデ ー タ処理を行う。
8．実技試験、 EXCEL演習4「デ ー タの並び替え」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」

EXCEL操作に関する実技試験を実施。 EXECELにてデ ー タ集約 ・ 集計等を行う場合に必要となるデ ー タの並び替え（ソ ー ト）処理を行う。
9.EXCEL演習5「ピポットテ ー ブル」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」
EXECELにてデ ー タ集約 ・ 集計等を効率的に行うピポットテ ー ブルの使い方を学び、 実際に処理する。

10.EXCEL演習6「EXCEL操作総復習」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」
これまでの内容を総括し、 連続デ ー タから度数分布票を作成したり、 ヒストグラムを作成したりする。

11基礎統計1「デ ー タのばらつき」 ・「講義·質疑応答」
質的デ ー タ ・ 量的デ ー タそれぞれでデ ー タ入手時に行う基本処理の方法と意味について学ぶ。

12基礎統計2「尺度および検討方法」 ・ 「講義 ・ 質疑応答」

デ ー タに応じた処理方法と2因子間における因果関係検討方法についての基礎を理解する。
認課題の実施3「個人作業基礎解析」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」

実際に得られたデ ー タや情報を収容し、 因果関係の検討につながるための準備処理を行う。
14.課題の実施4「個人作業関連性の検討」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」

実際に得られ、 準備が整ったデ ー タを使用し、 作図を含めた因果関係の検討を行う。

15．課題の実施5「個人作業：プレゼン資料の作成」 ・ 「講義 ・ 演習 ・ 質疑応答」
これまでの検討結果等を使って各自でプレゼン用に資料を パ ワ ー ポイントを使って作成 ・ 提出する。

フィ ー ドバック

授業内に実施した試験に関しては、 授業内（出来れば次回）に解説等を実施する。 また、 提出課題に関しても、 出来の良かったものを中心

授業外学習（予1予習学内のeラ ー ニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/produ cts_ex.htm」にアクセスし、 ー通り目を通す。

方法

習 ・ 復習等）の具体的内容と必要な時間に紹介するなど成果の共有を図る予定である。

2予習学内のeラ ー ニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/nav/produ cts_pp.htm」にアクセスし、 ー通り目を通す。
3予習学内のeラ ー ニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips035.htm」にアクセスし、 ー通り目を通す。

4予習ある事象（結果）に関して、 その原因を見つけるには、 どのようにすれば良いかを考えておく。
5予習2つのブル ー プのデ ー タが「明らかに違う」とはどのような場合か考えておく。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX

6．予習EXCELの「絶対参照」はどのような時に使用すると便利な機能なのかを調べておく。

7．予習EXCEL関数の「countif」、 「averageif」について、 事前に調べておく。
8．予習学内のeラ ー ニングサイト「http://ito1.kyorin-u.ac.jp/2007oftk/tips/ex_tips/07ex_tips006.htm」にアクセスし、 一通り目を通す。
9．予習EXCELの「ピポットテ ー ブル」とはどのような機能なのかを事前に調べておく。

10．予習EXCEL操作全般で理解出来ていない点を纏め、 質問できるように準備しておく。

11．予習「バラッ キ」とはなにか、 それを知ることの意味を考えておく。
12．予習様々なメディ アから幾つかの「デ ー タ」をピックアップし、 それらを自分なりの方法で分類して みる。
13．予習デ ー タの特徴を示すには、 何を提示すればよいか、 尺度別に考えておく。

14．予習因果関係を検討する方法を尺度別で考えておく。

15．予習見やすい資料を作成する上で注意すべき点を確認しておく。

※1-15復習授業内で処理出来なかった事項は次回までに各自で行う。 また、 理解出来なかった点を次回の授業で質問するよう準備する。
※全ての回、 予習は30分、 復習は30分必要とする※全体として・準備学習PC室で実機を使った演習形式で授業を行うので、 WindowsPCの基本的な操作方法ができるようにはなっておいてください。

Windows·アプリケ ー ションソフトの起動・終了や文字入力などは全員ができるものとして進行します。 当然ですが、 学内のPCにLoginできるようにしておいてください(IDとパス ワ ー ドの確認）。 また、 携帯メ ー ル以外のメ ー ルアドレスも出来れば用意しておいてください。 また、 デ ー タ処理の際には統計学的な知識が必要な事も多いです。 統計学関連の科目を履修した者は、 その復習をしておいてください。

・復習本科目のような演習形式の科目では実際に手を動かし復習する事が重要です。 授業中に配布した練習用ファイルを使って、 処理できるようになるまで、 何度も繰り返し復習してください。 また、 分からないままにしておくと、 次回以降ついて来られないので、 その日の内に解決するよう心がけてください。
オンデマンド授業について

下記テ キストの各章を予習し、 視聴後ノ ー トを完成する。
※授業外学習時間は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して復習すること。

I特になし。

テ キスト

参考書

⑦
成績評価の方1

特になし。

定期試験実施：無再試験実施：有（持込 不可）

成績評価方法：授業期間内に実施する実技試験及び提出課題の総点で評価する。 試験と課題の得点配分は40:60程度を考えているが、 詳細
は授業時間内に案内する。 合格点に満たない場合は、 再試験を実施する。 実技試験の内容は、 EXCEL操作によるデ ー タ処理が中心となIる。
また、 学則通り全体の2/3以上の出席は試験を受けるために必須であるが、 当科目は演習が中心となるので、 欠席や遅刻は評価点から減法・基準点することもあるので注意する。

URL
備考⑤ 単位数：2単位

実務経験のある

教員による授業科目科目代表教員の実務経験有無：無https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

1YB1110

科⽬名

情報科学

代表教員⽒名

⻄⽥ 豊

担当教員

⑥ ⽥中
③

授業概要

学位授与⽅針との関連

薫、⻄⽥ 豊看護や養護の分野においてもコンピュータによる資料整理やインターネットによる情報収集が⽋かせない。社会に出てからはもちろん、在学中もこれらの知識は実習や卒業研究などで必須である。この授業は、座学に加え実際にコンピュータを使⽤しながら、情報の整理や加⼯ならびに伝達するために必要な基本的な知識や技術を修得する。さらに、プログラミングの基礎を学び、ソフトウエアについて理解を深める。
データサイエンスについて、演習やビデオも併⽤して解説する。ビデオでは、1. 社会におけるデータ・AI利活⽤(社会で起きている変化、社会で活⽤されているデータ、データ・AIの活⽤領域、データ・AI利活⽤のための技術、データ・AI利活⽤の現場、データ・AI利活⽤の最新動向)、2．-データリテラシー(データを読む、データを説明する、データを扱う)、3．データ・AI利活⽤における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項)を解説する。
(1)共感的態度 とコミュニケーション能⼒
・豊かな⼈間性を養い、多⾓的な視野 と 幅広い教養を⾝につけ、社会で活躍することができる。
・⼈々の尊厳 と権利 を擁護 し、看護及び養護における援助的 な関係形成の重要性を理解し、良好なコミュニケーションをとることができる。

① ≪⼀般⽬標(GIO)≫

到達⽬標

必要な情報を的確に収集し、それを整理できるようになる。また整理された情報を必要とする⼈に伝達する⼿段を学ぶ。ここでは⾼度な技術を学ぶことが⽬的ではなく、最低限必要な技術を確実に修得することを⽬指す。
①社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
②外部団体(国⼜は地⽅公共団体や他⼤学等、産業界等)における実課題や実データを取得し、加⼯や解析から推論を⽴て、その結果を他者に共有・伝達するプロセスについて理解する。
≪個別⽬標(SBOs)≫①メールやSNSのマナーやルールについて、根拠を⽰しながら説明することができる。
②表計算ソフト(エクセル)を使って基本的演算、グラフ作成ができ、与えられたデータの処理ができる。
③プログラミングの基礎を修得し、ソフトウエアによる情報処理のしくみを説明することができる。
④データサイエンスの基礎を修得し、データサイエンスについて概説することが出来る。

授業計画② 1.情報の運⽤とセキュリティ[講義・演習]
情報の運⽤とセキュリティ、法令順守について解説する。
④ 2.インターネットコミュニケーション[講義・演習]
SNSやWeb上のマナーやルールについて解説する。
3.コンピュータとネットワーク[講義・演習]
コンピュータの仕組みを概説する。
4.コンピュータとネットワーク[講義・演習]
ネットワークの仕組みを概説する。
5.データ分析[講義・演習]
エクセルを⽤いてデータ分析の基礎を解説する。
6.データ分析とマイニング[講義・演習]
エクセルを⽤いてデータ分析の基礎を解説する。
7.プレゼンテーション＜スライド作成＞[講義・演習]
プレゼンに必要なデータ分析を⾏う。
8.プレゼンテーション＜スライド作成＞[講義・演習]
データ分析の結果を⽤いて、プレゼンの資料を作成する。
9.プレゼンテーション＜プレゼン＞[講義・演習]
プレゼンテーションを⾏う。
10-11.プログラミング・基礎解説[講義・演習]
プログラミングの基礎的な命令や関数について解説する。
12-13.プログラミング・プログラム作成[講義・演習]
各⾃、プログラムを作成する。
14-15.プログラミング・プレゼン[講義・演習]
作成したプログラムをプレゼンする。
※すべての回、全教員で⾏う。

＜ビデオ内容＞
ビデオ視聴については、授業進⾏との兼ね合を考慮した上で適時指⽰する。
視聴後、ビデオ内容について試験を実施する。
1．社会におけるデータ・AI利活⽤[講義]
社会で起きている変化と活⽤されているデータ。AIの活⽤事例
2．データ・AI利活⽤のための技術[講義]AI利活⽤の現場と最新の動向について
3．データリテラシー・データを読む[講義]
データを読解について
4．データリテラシー・データを扱う[講義]
データの取り扱いと活⽤
5．データ・AI利活⽤における留意事項[講義]データやAIの利活⽤と留意点について

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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フィードバック
⽅法

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

授業内試験のフィードバックは講義内で⾏う。
1-15.予習:授業に関連した教科書の各章を読んでおくこと。
復習:予習および授業で扱った教科書の内容をノートにまとめておくこと。
※各章は下記の通り
1. 第9章 セキュリティと法令順守
2. 第10章 ICT活⽤の問題解決
3. 第1章 コンピュータの基礎
4. 第2章 情 報の形態と収集の⽅法、第3章インターネットの仕組みとWebシステム
5. 第6章 情 報のデータ化と分析・マイニング
6. 第7章 モ デリングとシミュレーション
7. 第8章 プレゼンテーションの⽅法
8. 第9章 レポートの作成と編集
9. 第9章 レポートの作成と編集
10-15.プログラミングに関する資料を別途指⽰する。
※全ての回、予習は45分、復習は30分必要とする。
ビデオについて
下記テキストや参考書の各章を予習し、視聴後ノートを完成する。

※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇などを利⽤して復習すること。

テキスト

改訂新版よくわかる情報リテラシー

参考書

データサイエンス⼊⾨第2版

ISBN978-4-7741-9142-3 技 術評論社

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

成績評価の⽅ ⑦ 定期試験実施:無 再試験実施:無法・基準
成績評価⽅法:課題および授業内の確認試験(50%)、プレゼンテーション(50%)。
URL
備考

第2回演習より、USBフラッシュメモリを持参してください。

⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業
科⽬

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

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開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド

1YB1300

科目名

公衆衛生学

代表教員氏名

照屋

担当教員

⑥ 照屋
③

浩司
浩司、 片桐朝美、 大久朋子、 岡本博照、 石野晶子、 関澤浩 一 、 楠田美奈

公衆衛生学とは「社会における組織的な働きかけにより、 疾病を予防し、 寿命を延ばし、 身体的 ・ 楕神的機能を増進させる科学であり技術である」と、 定義されている。 公衆衛生学の領域は多岐にわたっているが、 本講lでは保健学の出発点ともいえる公衆衛生学の基本

授業概要

的技術論、 方法論を中心として解説し、 年齢階層や、 社会的機能集団の各次元で、 それぞれの特質に合わせた取り組みについて、 実践的な視点からの解説も行う。
(1)各学科に求められる基本的かつ実践的能力

学位授与方針との関連各学科で求められる基本的知識および技術を修得し、 これを実践の場で活用することができる。
(2)問題解決能力
自ら発見した問題や課題について、 科学的かつ客観的に説明を加え、 論理的に問題を解決できる。

① « 一 般目標(GIO)»
公衆衛生学の基本的技術論、 方法論について理解する。
«個別目標(SBOs)»①公衆衛生学、 疫学の基本概念について理解する。

到達目標②年齢階層や、 社会的機能集団の各次元それぞれの特質に合わせた取り組みについて理解する。

② 1．公衆衛生の意義 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）④ 健康の概念、 公衆衛生学の概念、 予防医学の考え方について、 その歴史的背景もふまえて学ぶ。

2．人口統計と健康水準［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）
人口静態統計、 人口動態統計の概要、 出生、 死亡に関するさまざまな指標やデ ー タについて学ぶ。
3疫学と疫学的分析法 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）
疫学の考え方、 疫学指標、 危険度（相対危険度、 寄与危険度、 オッズ比）について理解する。
4．環境と健康 ［講義 ・ 質疑応答］（岡本）
公害や地球的規模の環境問題について、 基礎的事項を理解する。
5健康の保持増進と予防医学 ［講義 ・ 質疑応答］（照屋）
主な生活習慣病の特徴、 統計、 その現状や予防について学ぶ。
6．栄養保健 ［講義 ・ 質疑応答］（大久）国民健康栄養調査、 食糧需給表などから食習慣、 栄養摂取状況などについて学ぶ。

7母子保健［講義 ・ 質疑応答］（石野）
母子保健の課題、 母子保健事業などについて学ぶとともに、 国の施策や法案についても理解する。
授業計画

8．成人保健〔講義 ・ 質疑応答〕（照屋）がん、 循環器疾患に加え、 肥満、 糖尿病、 脂質異常症に代表される代謝疾患など、 生活習慣病の概要と予防について学ぶ。
9精神保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）ストレス、 ストレスマネジメント、 精神疾患 ・ 自殺の現状や予防対策について理解する。
10産業保健 ［講義 ・ 質疑応答］（楠田）
労働衛生の基礎的事項、 労働安全衛生対策、 特定健康診査•特定保健指導などについて学ぶ。
11衛生行政〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（岡本）我が国の医療保険制度の概要、 医療施設、 医療従事者の特徴について学ぶ。
訟地域保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）保健所、 地域保健センタ ー など、 地域レベルでの保健対策について理解する。
13．社会福祉［講義 ・ 質疑応答］（片桐）
福祉 ・ 介護制度の概要、 介護保険、 介護保険サ ー ビスの基礎的事項を理解する。
14．国際保健 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）国際機関 ・ 医療協力について学ぶとともに、 人口指標、 人ロピラミッド、 高齢化と少子化について、 地域 ・ 世界を比較して学ぶ。
15．関係法規〔講義 ・ 質疑応答〕（関澤）
臨床検査技師、 医事、 保健衛生などに関する法規について理解するとともに、 医学研究と倫理について学ぶ。

フィ ー ドバック
方法
授業外学習（予
習

・

復習等）の

具体的内容と必
要な時間

小テストのフィ ー ドバックは講義時間内に行う。
1予習教科書P.2-6、 P.10-15を読み、 ノ ー トにまとめる。
2予習教科書P.41-51を読み、 ノ ー トにまとめる。
3予習教科書P.68-69、 P.73-83を読み、 ノ ー トにまとめる。
4予習教科書P.16-23を読み、 ノ ー トにまとめる。
5予習教科書P.153-173を読み、 ノ ー トにまとめる。
6予習教科書P.62-65、 P.111-114、 P.149を読み、 ノ ー トにまとめる。
7予習教科書P.216-224を読み、 ノ ー トにまとめる。
＆予習教科書P.142-173を読み、 ノ ー トにまとめる。
9予習教科書P.129-132、 P.136-142、 P.188-194を読み、 ノ ー トにまとめる。
10予習教科書P.229-237を読み、 ノ ー トにまとめる。
11予習教科書P.198-206、 273を読み、 ノ ー トにまとめる。
12予習教科書P.211-216を読み、 ノ ー トにまとめる。
13予習教科書P.206-212を読み、 ノ ー トにまとめる。
14予習教科書P.35-42を読み、 ノ ー トにまとめる。
15予習教科書P.254-273、 96-97を読み、 ノ ー トにまとめる。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO
1/PkyOO1O1.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORTRX※1-15．復習配布資料なども参考に、 周辺の領域も含め十分に復習すること。
※全ての回、 予習は30分、 復習は60分必要とする。
※公衆衛生学の領域は多岐にわたっており、 オムニバス形式の講義でもあることから、 断片的な学習となることが懸念される。 当日講義
予定の項目は、 以上の記載の参照ペ ー ジについて、 事前に教科書で予備的な知識を得るために十分に予習を行うこと。
※授業外学習時間は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇などを利用して復習すること。
「エッセンシャル

テキスト

社会・環境と健康「国民衛生の動向」

参考書

第2版第11刷」、 ISBN:978-4-263-70497-4、 医歯薬出版

厚生統計協会、 「最新臨床検査学講座

公衆衛生学

第1版

第7刷」

照屋

浩司、 川村

堅著

医歯薬出版

2021年

⑦ （旧）

定期試験実施：有（持込不可）

再試験実施：有（持込不可）

成績評価方法：定期試験(90%）、 レポ ー ト・小テスト(10%)
成績評価の方

↓

法・基準

（新）
定期試験実施：無 再試験実施：有（持込 不可）
成績評価方法：毎回の授業後課題提出状況および内容による評価(100%)2022/05/27修正済み

URL
備考⑤ 単位数：2単位

実務経験のある科目代表教員の実務経験有無：有

教員による授業

実務経験をいかした教育内容：医療機関、 事業所、 役所、 学校等で、 公衆衛生業務に従事した経験を活かし、 実務経験を反映させた公衆衛生学に関する教育を実施している。

科目

実務経験に係る保有資格（勤務年数5年以上）：医師

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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開講開始年度

2022年度

授業コード

1CA1140

科⽬名

医療情報科学代表教員⽒名

⽥中 薫

担当教員

⑥

⽥中 薫

授業概要

情報技術(ICT)の基礎から応⽤までを解説する。情報技術を発展的に活⽤するためには、これらの原理や仕組みを⼗分に理解しておく必要がある。本科⽬では、コンピュータの基本構成から機器の構造、機能について解説するとともに、様々な情報をデジタル化する技術
や、拡⼤するネットワーク技術、コンピュータウイルスやセキュリティ問題について検討する。さらに医療分野におけるICTの現状と今後について解説する。また、データサイエンス、AIについて、基礎と現状、将来について概説する。
データサイエンスは、ビデオを併⽤して解説する。ビデオでは、1. 社会におけるデータ・AI利活⽤(社会で起きている変化、社会で活⽤されているデータ、データ・AIの活⽤領域、データ・AI利活⽤のための技術、データ・AI利活⽤の現場、データ・AI利活⽤の最新動向)、
2．-データリテラシー(データを読む、データを説明する、データを扱う)、3．データ・AI利活⽤における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項)を解説する。

学位授与⽅針との関連(1)各学科に求められる基本的かつ実践的能⼒

③

①

到達⽬標

各学科で求められる基本的知識および技術を修得し、これを実践の場で活⽤することができる。
≪⼀般⽬標(GIO)≫
コンピュータとインターネット、およびこれらを取り巻く諸問題について理解する。
①社会で起きている変化を知り、ICTや数理、データサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
②外部団体(国⼜は地⽅公共団体や他⼤学等、産業界等)における実課題や実データを取得し、加⼯や解析から推論を⽴て、その結果を他者に共有・伝達するプロセスについて理解する。
≪個別⽬標(SBOs)≫①論理回路からコンピュータの基本構成を概説できる。
②ノイマン型コンピュータの動作について、概説できる。
③インターネットのプロトコルについて概説できる。
④コンピュータおよびネットワークセキュリティの基礎を理解している。
⑤電⼦カルテを含めた病院情報システムについて理解している。

授業計画

②
④

1.｢情報技術(ICT)とその進歩｣・｢講義・質疑応答｣｢情報技術(ICT)とその進歩について解説する｣
2.｢コンピュータの構成と働き｣・｢講義・質疑応答｣｢コンピュータの構成と働きについて解説する｣
3.｢ハードウエアの構造と機能｣・｢講義・質疑応答｣｢コンピュータのハードウエアの構造と機能について解説する｣ 4.
｢デジタル信号とコード化｣・｢講義・質疑応答｣｢デジタル信号とコード化について解説する｣
5.｢プログラムとプログラミング⾔語｣・｢講義・質疑応答｣｢プログラムとプログラミング⾔語について解説する｣
6.
｢オペレーティングシステムとソフトウエア開発の流れ｣・｢講義・質疑応答｣｢オペレーティングシステムとソフトウエア開発の流れについて解説する｣
7.｢情報のデジタル変換｣・｢講義・質疑応答｣｢情報のデジタル変換について解説する｣
8.｢⾳声、画像のデータ化｣・｢講義・質疑応答｣｢⾳声、画像のデータ化について解説する｣
9.
｢ネットワークとその進歩｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークとその進歩について解説する｣
10.
｢ネットワークプロトコル(1)｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークプロトコル(IP)について解説する｣ 11.
｢ネットワークプロトコル(2)｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークプロトコル(TCP/IP)について解説する｣ 12.
｢ネットワークセキュリティ｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークセキュリティについて解説する｣
13.｢医療情報システム(1)｣・｢講義・質疑応答｣｢医療情報システム(電⼦カルテ)について解説する｣
14.｢医療情報システム(2)｣・｢講義・質疑応答｣｢医療情報システム(遠隔医療)について解説する｣ 15.
｢まとめ｣・｢講義・質疑応答｣｢本講義のまとめ｣＜ビデオ内容＞
ビデオ視聴については、授業進⾏との兼ね合を考慮した上で適時指⽰する。
1．社会におけるデータ・AI利活⽤[講義]
社会で起きている変化と活⽤されているデータ。AIの活⽤事例
2．データ・AI利活⽤のための技術[講義]AI利活⽤の現場と最新の動向について
3．データリテラシー・データを読む[講義]
データを読解について

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX②④
フィードバック
⽅法

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

4．データリテラシー・データを扱う[講義]
データの取り扱いと活⽤
5．データ・AI利活⽤における留意事項[講義]データやAIの利活⽤と留意点について

授業内試験のフィードバックは講義内で⾏う。
1.予習:テキストのP8〜P29
復習:テキストのP8〜P29
2.予習:テキストのP30〜P34
復習:テキストのP30〜P34
3.予習:テキストのP35〜P47
復習:テキストのP35〜P47
4.予習:テキストのP52〜P56
復習:テキストのP52〜P56
5.予習:テキストのP57〜P60
復習:テキストのP57〜P60
6.予習テキストのP61〜P69
復習:テキストのP61〜P69
7.予習:テキストのP70〜P74
復習:テキストのP70〜P74
8.予習:テキストのP75〜P85
復習:テキストのP75〜P85
9.予習:テキストのP86〜P108
復習:テキストのP86〜P108
10.予習:テキストのP109〜P115
復習:テキストのP109〜P115
11.予習:テキストのP115〜P121
復習:テキストのP115〜P121
12.予習:テキストのP122〜P139
復習:テキストのP122〜P139
13.予習:テキストのP140〜P153
復習:テキストのP140〜P153
14.予習:テキストのP154〜P157
復習:テキストのP154〜P157
15.予習:テキストのP8〜P157(まとめ)
復習:テキストのP8〜P157(まとめ)※予習:授業に関連したページを読んでおくこと。復習:予習および授業で扱ったページの内容をノートにまとめておくこと。
＜ビデオについて＞
下記テキストや参考書の各章を予習し、視聴後ノートを完成する。
※全ての回、予習は30分、復習は30分必要とする。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して復習すること。

テキスト

医療系スタッフのための情報システム⼊⾨ 改 訂第2版 ISBN_10:4-7809-0413-7 ISBN_13:978-4-7809-0413-0 学 研メディカル秀潤社

参考書

データサイエンス⼊⾨第2版

成績評価の⽅法・基準⑦

定期試験実施:有(持込 不 可) 再 試験実施:有(持込 不 可)
成績評価⽅法:定期試験(筆記試験100%)

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

URL
備考

⑤

実務経験のある
教員による授業科⽬

単位数：2単位

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド

1CA1150

科目名

計算機演習

代表教員氏名

渡辺

篤志

渡辺

篤志

担当教員

授業概要

⑥
③

初学者を対象とした情報科学系の演習。 グラフィックや動画、 音声などを挿入できる多機能なワ ー プロソフト(Word)と、 表作成に加えグラフ作成やデ ー タ処理を行う表計算ソフト(Exce|）の活用方法を修得するとともに、 情報リテラシ ー の基礎を学ぶ。 これらは在学時のレポ ー トや卒業研究に必須なだけでなく、 卒業後も実社会でそのスキルを要求される。 課題の提出を指示する。

学位授与方針との関連(3)確かな専門知識と実務能力
確かな専門知識と技術を統合し、 実践的な実務能力を持って問題を解決することができる。

①« 一 般目標(GIO)»
情報リテラシ ー を通しで情報処理技術を理解し、 活用できる能力を修得する。
«個別目標(SBOs)»①コンピュ ー タの操作を習熟し、 ファイル操作や種々の設定などができる。

到達目標②Wordの基本的な使用方法を理解し、 一 般的な文書作成ができる。
③Excelの基本的な使用方法を理解し、 計算・統計手法、 グラフの作成などができる。
④Excelにおける関数の使い方を理解し、 正しい結果を導くことができる。
⑤インタ ー ネットを利用して必要な情報を収集することができる。

② 1．ガイダンス［講義・質疑応答］
ー④ 授業の進め方や学内コンピュ タの使用方法などについて説明する。
2.windowsの基礎、 ファイル操作［講義・演習］

ディレクトリ構造を理解するとともにファイル操作法について説明する。
3画面構成、 文字の入力、 文字列の操作［講義・演習］
WordおよびExcelの画面構成やIMEの使い方について説明する。
4．書式設定、 フォント、 修飾設定、 日付設定［講義・演習］
Wordを利用した文書の書式設定等について説明する。
5．文字スタイル、 段落書式、 タブ設定［講義・演習］
Wordにおける段落設定について説明する。
授業計画

6． ヘ ッダ ー 、 フッタ ー 、 段組とレイアウト［講義・演習］
Wordのレイアウト構成について説明する。
7．セルの書式設定、 演算方法［講義・演習］
Excelへのデ ー タ入力方法および演算方法について説明する。
8-9関数の利用方法［講義・演習］
Excelにおける関数の使い方について説明する。
10グラフの作成［講義・演習］
Excelでのグラフの作成方法について説明する。
11-14．演習［演習］学習した内容について演習問題を行う。
15総合演習［演習］これまでに学習した内容について総合演習を行う。

フィ ー ドバック
方法
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

質疑については、 授業にて説明をする。
1予習教科書P4~P6に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
2予習教科書P7に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
3予習教科書P8~P12に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
4予習教科書P13~P22に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
5予習教科書P23~P27に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
6予習教科書P28~P34に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
7予習教科書P73~P84に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
8．予習教科書P85~P88に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
9．予習教科書P89-P92に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
10．予習教科書P93-P109に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
11-14．予習今までに学習した内容について確認をしておく。
復習演習問題をもう 一 度見直し、 出来なかった部分をできるようになること。
（予習45分・復習30分）
15．予習今までの内容について総合的に確認しておくこと。
復習演習問題をもう 一 度見直し、 出来なかった部分をできるようになること。
（予習60分・復習30分）※授業外学習時間は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して復習すること。
テキスト「30時間アカデミック

参考書

書店にて、 自分に合う参考書を入手することを薦める。

成績評価の方 ⑦ 定期試験実施：無情報基礎

Word&Excel

2019」

ISBN:978-4407348347

杉本くみ子、 大澤栄子著

実教出版

再試験実施：無成績評価方法：授業中に行う演習(50%)と総合演習(50%）の総合評価で判断する。

法・基準
URL

欠席すると次回の授業が理解できないことがあるので、 欠席するときには必ず自主学習で欠席分を補うこと。
備考

作成したデ ー タを保存するためのUSBメモリを用意すること。

⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業科目科目代表教員の実務経験有無：無https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド

1CA1580

科目名

医用情報処理工学

代表教員氏名

渡辺

篤志

渡辺

篤志

担当教員

⑥

授業概要

③

学位授与方針との関連与えられた問題を整理して、 それを解くための手順を考察し、 プログラミング言語で表現する方法について学習する。 本講義ではJAVA
言語をベ ー スにしたProcessingを通じて基本的な要素を学びながら論理的な思考能力やプログラミング能力を身につける。

(3)確かな専門知識と実務能力
確かな専門知識と技術を統合し、 実践的な実務能力を持って問題を解決することができる。
(5)創造性と学習意欲を涵養する能力
医学・医療の急速な進歩に追従し、 豊かな創造性と学習意欲を持って、 将来の臨床工学領域の創造に寄与することができる。

①« 一 般目標(GIO)»
ソフトウェアにおけるデ ー タの処理手法やアルゴリズムをプログラム言語を通じて学び、 コンピュ ー タの基礎的な知識を深める。
«個別目標(SBOs)»①コンピュ ー タの動作原理を理解できる。
②プログラミングの基本的概念を理解できる。

到達目標③繰り返しや条件分岐などを利用したアルゴリズムを考察し、 表現できる。
④問題を解決するための手順を順序立てて明確に定義できる。

②④

1．ガイダンス［講義・質疑応答］
学内コンピュ ー タの使用方法およびProcessingの基本的な使用方法を説明する。
2．図形の描画［講義・演習］
画面上の座標、 種々の図形の描画方法について説明する。
3変数と演算［講義・演習］
変数の種類・宣言・使用方法と演算手法について理解できるよう説明する。
4．条件分岐［講義・演習］
if文、 switch文の使用方法について理解できるよう説明する。

授業計画

5-6．繰り返し処理［講義・演習］
for文、 while文、 do while文の処理方法について説明する。
7．キ ー ボ ー ド・マウス処理［講義・演習］
キ ー ボ ー ドやマウスを動作させたときの処理を説明する。
8．関数［講義・質疑応答］
void関数や関数の作成について説明する。
9．フロ ー チャ ー ト［講義・演習］
フロ ー チャ ー トの意義について説明し、 その実用性について理解できるよう説明する。
10-14．プログラミング［講義・演習］
講義の中で学習した処理方法を活用してプログラミングを行う。
15．まとめ［講義・質疑応答］
プログラミングについて全体的な展望を総括的にまとめ、 この科目の要点を再度整理して解説する。

フィ ー ドバック

授業内に実施した試験に関しては、 授業内（出来れば次回）に解説等を実施する。 また、 提出課題に関しても、 出来の良かったものを中心

方法に紹介するなど成果の共有を図る予定である。
1予習プリントPl~P2に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
2予習プリントP3~P8に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
3予習プリントP9~P12に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
4予習プリントP13~Pl5に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な時間

5-6予習プリントP16~P21に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
7予習プリントP22~P25に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
＆予習プリントP26~P28に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
9予習プリントP29~P30に目を通し、 講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
10-14予習今までの講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
15予習今までの講義の内容についてあらかじめ把握しておく。
1-15． 復習講義が終わり次第その日のうちにノ ー トを整理し、 講義内容が理解できていることを確認する。
※全ての回、 予習は30分、 復習は40分必要とする。
※授業外学習時間は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して復習すること。

テキスト

プリントを配布する。

参考書

Processingをはじめよう

Casey

Reas,

Ben

Fry

オライリ ー ・ジャパン

成績評価の方 ⑦ 定期試験実施：有（持込 不可） 再試験実施：有（持込 不可）
成績評価方法：課題(30%）、 試験(70%）による総合評価。
法・基準
URL

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX

備考

プログラミングは知識の積み孟ねなので、 欠席した場合は必ず自主学習に励むこと。 作成したデ ー タを保存するためのUSBメモリを用意すること。

⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業科目科目代表教員の実務経験有無：無https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド

1CA1120

科目名

数学

代表教員氏名

池田

一

磨

⑥

池田

一

磨

③

数学の知識と考え方は現代の科学を学ぶ上で必要不可欠である。 本講義では、 1変数関数の微分法と積分法を学ぶ。 微分法については、関数の極限、 微分係数および導関数の概念を理解した後、 基礎的な微分法を学ぶ。 次に、 高階導関数やテイラ ー の定理を修得する。 微分法の応用として、 関数の増減や曲線の凹凸を扱う。 積分法については、 微分法の逆操作としての不定積分を学び、 その後定積分および広義積分を理解する。 積分法の応用として、 図形の面積と回転体の体積を扱う。

担当教員

授業概要

学位授与方針との関連(4)問題解決能力
自ら問題に気付き、 客観的な分析と高い意欲を持って問題を解決することができる。

①« 一 般目標(GIO)»
微分積分学をとおして数学の知識を広げ、 数学的考え方を身につけることを目標とする。
«個別目標(SBOs)»①微分法の概念を理解すること。
②微分公式を理解し、 計算できること。
③積分法の概念を理解すること。
④積分公式を理解し、 計算できること。

②④

1．関数の極限と微分法［講義・演習］
関数の極限、 微分係数、 導関数および微分法の基本公式について学ぶ。
2多項式の微分法［講義・演習］
多項式で表される関数の微分法について学ぶ。
3．三角関数の微分法［講義・演習］
三角関数とその微分法について学ぶ。
4逆三角関数の微分法［講義・演習］
逆三角関数とその微分法について学ぶ。
5指数関数の微分法［講義・演習］
指数関数とその微分法について学ぶ。
6．対数関数の微分法［講義・演習］
対数関数とその微分法について学ぶ。
7高階導関数と不定形の極限値［講義・演習］
高階導関数、 平均値の定理およびロピタルの定理について学ぶ。
8．テイラ ー の定理［講義・演習］
テイラ ー の定理とマクロ ー リン展開について学ぶ。
9微分法の応用［講義・演習］
関数の増減や曲線の凹凸について学ぶ。
10．不定積分［講義・演習］
不定積分について学ぶ。 また、 不定積分の基本的な公式について学ぶ。
11．置換積分法［講義・演習］
代表的な積分法の 一 つである置換積分法について学ぶ。
12．部分積分法［講義・演習］
代表的な積分法の 一 つである部分積分法について学ぶ。
13．定積分［講義・演習］
定積分の定義、 微分積分学の基本定理および定積分の計算法について学ぶ。
14．広義積分・無限積分［講義・演習］
有界ではない関数の積分法と無限区間の積分法について学ぶ。
15．面積と回転体の体積［講義・演習］
面積と回転体の体積の求め方について学ぶ。

到達目標

授業計画

フィ ー ドバック
方法
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

課題の解答を配布する。
1．予習教科書P.2~11を読み、 各自で考えてみること。
2予習教科書P.12~15を読み、 各自で考えてみること。
3予習教科書P.16~27を読み、 各自で考えてみること。
4予習教科書P.28~39を読み、 各自で考えてみること。
5予習教科書P.40~43を読み、 各自で考えてみること。
6．予習教科書P.44~53を読み、 各自で考えてみること。
7予習教科書P.54~67を読み、 各自で考えてみること。
8．予習教科書P.68~81を読み、 各自で考えてみること。
9予習教科書P.82~95を読み、 各自で考えてみること。
10予習教科書P.100~107を読み、 各自で考えてみること。
11．予習教科書P.108~119を読み、 各自で考えてみること。
12予習教科書P.120~127を読み、 各自で考えてみること。
13．予習教科書P.138~153を読み、 各自で考えてみること。
14予習教科書P.154~161を読み、 各自で考えてみること。
15予習教科書P.162~167を読み、 各自で考えてみること。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORT RX
1-15．復習教科書の演習問題を解くこと。
※全ての回、 予習は20分、 復習は40分必要とする。
※授業外学習時間は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇などを利用して復習すること。
テキスト「改訂版すぐわかる微分積分」

参考書

授業の中で示す。

東京図書

ISBN:978-4489021374

成績評価の方 ⑦ 定期試験実施：有（持込不可） 再試験実施：有（持込不可）
成績評価方法：定期試験(70%）、 レポ ー ト(30%)

法・基準
URL
備考

⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業科目科目代表教員の実務経験有無：無https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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開講開始年度

12022年度

I 1CA1160

授業コ ー ド応用数学
I
池田 一 磨

科目名

代表教員氏名
担当教員

⑥ I池田
③

授業概要
:：：

UNIVERSAL PASSPORT RX

与方針と

①

I
1

一

磨

数学の知識 と 考え方 は現代の科学を学ぶ上で必要不可欠である。本講義では、2変数関数の微分法 と 積分法について学ぶ。微分法については、2変数関数の関数の極限 と 偏導関数の概念を理解した後、2変数関数の合成関数の微分法（連鎖律）などの基礎的な偏微分法を学ぶ。
さらに、2変数関数の極値を求める方 法を修得する。積分法については、重積分の定義について学んだ後、累次積分による重積分の求め方 を修得する。さらに極座標への変数変換による孟積分の求め方 を理解する。その後，簡単な微分方 程式の解き方 およびラプラス変換 と

フ ー リエ級数に関する基本事項を学ぶ。
(4)：匹ご□寸き、客観的な分析 と 高い意欲を持って問題を解決するこ と ができる。

« 一 般目標(GIO)»
微分積分学を と おして数学の知識を広げ、数学的考え方 を身につけるこ と を目標 と する。
«個別目標(SBOs)»

I ①偏微分について理解できるこ 。

到達目標②重積分について理解できるこ と 。
と②④③微分方 程式について理解できるこ と 。
④ラプラス変換およびフ ー リエ救数について理解できるこ と 。
1.2変数関数［講義・演習］

2変数関数 と そのグラフについて学ぶ。
2偏微分［講義・演習］

2変数関数の極限および偏導関数の基本について学ぶ。
3偏導関数 と 高階偏導関数［講義・演習］

やや複雑な関数の偏導関数について学ぶ。また、高階偏導関数についても学ぶ。

4合成関数の偏微分公式［講義・演習］
合成関数に対する偏微分公式（連鎖律）について学ぶ。
5.2変数関数の極値［講義・演習］
2変数関数の極値を求める方 法について学ぶ。

6重積分［講義・演習］

授業計画

重積分の定義について学ぶ。
7累次積分［講義・演習］

重積分の求め方 の 一 つである累次積分について学ぶ。
8重積分の極座標への変数変換［講義・演習］

応用上重要な極座標への変数変換による重積分の求め方 を学ぶ。

9．体積［講義・演習］
重積分の応用 と して、体積の求め方 について学ぶ。

10簡単な微分方 程式［講義・演習］
変数分離形や同次形の基本的な解法について学ぶ。
11.1階線形微分方 程式［講義・演習］
1階線形微分方 程式の基本的な解法について学ぶ。

12.2階線形微分方 程式［講義・演習］
2階線形微分方 程式の基本的な解法について学ぶ。
13．ラプラス変換［講義・演習］

ラプラス変換 と ラプラス逆変換の基本事項を学ぶ。
14．ラプラス変換の応用［講義・演習］
ラプラス変換の微分方 程式への応用について学ぶ。
フィ ー ドバック
方法

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容 と 必

要な時間

15．フ ー リエ級数［講義・演習］
フ ー リエ級数の基本事項を学ぶ。
課題の解答を配布する。

1予習教科書P.172~177を読み、各自で考えてみるこ と 。
復習教科書の演習問題を解くこ と 。

（予習20分・復習40分）

2予習教科書P.178~185を読み、各自で考えてみるこ と 。

復習教科書の演習問題を解くこ と 。
（予習20分・復習40分）

3．予習教科書P.186~193を読み、各自で考えてみるこ と 。
復習教科書の演習問題を解くこ と 。

（予習20分・復習40分）

4．予習教科書P.202~207を読み、各自で考えてみるこ と 。
復習教科書の演習問題を解くこ と 。

（予習20分・復習40分）
5予習教科書P.208~217を読み、各自で考えてみるこ と 。
復習教科書の演習問題を解くこ と 。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX（予習20分・復習40分）

6．予習教科書P.218-225を読み、各自で考えてみるこ と。
復習教科書の演習問題を解くこ と。

（予習20分・復習40分）
7．予習教科書P.226-235を読み、各自で考えてみるこ と。
復習教科書の演習問題を解くこ と。

（予習20分・復習40分）
8．予習教科書P.236-241を読み、各自で考えてみるこ と。

復習教科書の演習問題を解くこ と。
（予習20分・復習40分）

9．予習教科書P.242-247を読み、各自で考えてみるこ と。

復習教科書の演習問題を解くこ と。
（予習20分・復習40分）

10．予習1変数関数の微分法および積分法を復習しておくこ と。
復習プ リントの問題を解くこ と。

（予習60分・復習40分）

11．予習前回のプ リントを見直しておくこ と。
復習プ リントの問題を解くこ と。

（予習20分・復習40分）
12．予習前回のプ リントを見直しておくこ と。

復習プ リントの問題を解くこ と。
（予習20分・復習40分）

13．予習広義積分について復習しておくこ と。

復習プ リントの問題を解くこ と。
（予習60分・復習40分）

14．予習前回のプ リントを見直しておくこ と。
復習プ リントの問題を解くこ と。

（予習20分・復習40分）

15．予習三角関数の微分積分について復習しておくこ と。
復習プ リントの問題を解くこ と。

（予習20分・復習40分）※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不足分は休暇等を利用して復習するこ と。

テキスト

参考書

「改訂版すぐわかる微分積分」

I 授業時に示す。

1

成績評価の方 ⑦ 定期試験実施：有（持込不可）

法・基準

URL

備考

ISBN:978-4489021374

再試験実施：有（持込不可）

成績評価方法：定期試験(70%）、課題(30%)⑤ 単位数：2単位

実務経験のある

教員による授業科目

東京図書

I 科目代表教員の実務経験有無：無https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド

1PA1150

科目名

情報処理演習代表教員氏名

渡辺

篤志

渡辺

篤志

担当教員

⑥
③

初学者を対象とした情報科学系の演習。 グラフィックや動画、 音声などを挿入できる多機能なワ ー プロソフト(Word)と、 表作成に加えグラフ作成やデ ー タ処理を行う表計算ソフト(Exce|）の活用方法を修得するとともに、 情報リテラシ ー の基礎を学ぶ。 これらは在学時のレ

授業概要

ポ ー トや卒業研究に必須なだけでなく、 卒業後も実社会でそのスキルを要求される。 課題の提出を指示する。
学位授与方針との関連(2)救急救命士に必要な医学的知識
医学に関する基礎知識、 救急医療に関する基礎知識、 災害・防災の基礎知識を持ち、 それを対象者に活用することができる。

①« 一 般目標(GIO)»
情報リテラシ ー を通しで情報処理技術を理解し、 活用できる能力を修得する。
«個別目標(SBOs)»①コンピュ ー タの操作を習熟し、 ファイル操作や種々の設定などができる。

到達目標②Wordの基本的な使用方法を理解し、 一 般的な文書作成ができる。
③Excelの基本的な使用方法を理解し、 計算・統計手法、 グラフの作成などができる。
④Excelにおける関数の使い方を理解し、 正しい結果を導くことができる。
⑤インタ ー ネットを利用して必要な情報を収集することができる。

②④

1．ガイダンス［講義・質疑応答］
授業の進め方や学内コンピュ ー タの使用方法などについて説明する。
2.windowsの基礎、 ファイル操作［講義・演習］
ディレクトリ構造を理解するとともにファイル操作法について説明する。
3画面構成、 文字の入力、 文字列の操作［講義・演習］
WordおよびExcelの画面構成やIMEの使い方について説明する。
4．書式設定、 フォント、 修飾設定、 日付設定［講義・演習］
Wordを利用した文書の書式設定等について説明する。
5．文字スタイル、 段落書式、 タブ設定［講義・演習］
Wordにおける段落設定について説明する。

授業計画

6． ヘ ッダ ー 、 フッタ ー 、 段組とレイアウト［講義・演習］
Wordのレイアウト構成について説明する。
7．セルの書式設定、 演算方法［講義・演習］
Excelへのデ ー タ入力方法および演算方法について説明する。
8-9関数の利用方法［講義・演習］
Excelにおける関数の使い方について説明する。
10グラフの作成［講義・演習］
Excelでのグラフの作成方法について説明する。
11-14．演習［演習］学習した内容について演習問題を行う。
15総合演習［演習］これまでに学習した内容について総合演習を行う。

フィ ー ドバック
方法
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

質疑については、 次回授業にて説明をする。
1予習教科書の該当ペ ー ジ(P4~P6)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
2予習教科書の該当ペ ー ジ(P7)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
3予習教科書の該当ペ ー ジ(P8~P12)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
4予習教科書の該当ペ ー ジ(13~P22)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
5予習教科書の該当ペ ー ジ(P23~P27)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
6予習教科書の該当ペ ー ジ(P28~P34)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
7予習教科書の該当ペ ー ジ(P73~P84)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
8．予習教科書の該当ページ(P85-P88)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。

復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
9．予習教科書の該当ペ ー ジ(P89-P92)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
10．予習教科書の該当ペ ー ジ(P93-P109)に目を通し、 可能であれば操作を行うこと。
復習その日のうちに学習したことをもう 一 度確認して操作ができるようになること。
（予習30分・復習30分）
11-14．予習今までに学習した内容について確認をしておく。
復習演習問題をもう 一 度見直し、 出来なかった部分をできるようになること。
（予習45分・復習30分）
15．予習今までの内容について総合的に確認しておくこと。
復習演習問題をもう 一 度見直し、 出来なかった部分をできるようになること。
（予習60分・復習30分）

テキスト「30時間アカデミック

参考書

書店にて、 自分に合う参考書を入手することを薦める。

成績評価の方 ⑦ 定期試験実施：無情報基礎

Word&Excel

2019」

ISBN:978-4407348347

杉本くみ子、 大澤栄子著

実教出版

再試験実施：無成績評価方法：授業中に行う演習(50%)と総合演習(50%）の総合評価で判断する。

法・基準
URL

履修・受講に対する注意：欠席すると次回の授業が理解できないことがあるので、 欠席するときには必ず自主学習で欠席分を補うこと。
備考

作成したデ ー タを保存するためのUSBメモリを用意すること。

⑤ 単位数：2単位

実務経験のある
教員による授業科目科目代表教員の実務経験有無：無https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

1PA1140

科⽬名

医療情報科学代表教員⽒名

⽥中 薫

担当教員

⑥

⽥中 薫

授業概要

情報技術(ICT)の基礎から応⽤までを解説する。情報技術を発展的に活⽤するためには、これらの原理や仕組みを⼗分に理解しておく必要がある。本科⽬では、コンピュータの基本構成から機器の構造、機能について解説するとともに、様々な情報をデジタル化する技術
や、拡⼤するネットワーク技術、コンピュータウイルスやセキュリティ問題について検討する。さらに医療分野におけるICTの現状と今後について解説する。また、データサイエンス、AIについて、基礎と現状、将来について概説する。
データサイエンスは、ビデオを併⽤して解説する。ビデオでは、1. 社会におけるデータ・AI利活⽤(社会で起きている変化、社会で活⽤されているデータ、データ・AIの活⽤領域、データ・AI利活⽤のための技術、データ・AI利活⽤の現場、データ・AI利活⽤の最新動向)、
2．-データリテラシー(データを読む、データを説明する、データを扱う)、3．データ・AI利活⽤における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項)を解説する。

学位授与⽅針との関連(1)各学科に求められる基本的かつ実践的能⼒

③

①

到達⽬標

各学科で求められる基本的知識および技術を修得し、これを実践の場で活⽤することができる。
≪⼀般⽬標(GIO)≫
コンピュータとインターネット、およびこれらを取り巻く諸問題について理解する。
①社会で起きている変化を知り、ICTや数理、データサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。
②外部団体(国⼜は地⽅公共団体や他⼤学等、産業界等)における実課題や実データを取得し、加⼯や解析から推論を⽴て、その結果を他者に共有・伝達するプロセスについて理解する。
≪個別⽬標(SBOs)≫①論理回路からコンピュータの基本構成を概説できる。
②ノイマン型コンピュータの動作について、概説できる。
③インターネットのプロトコルについて概説できる。
④コンピュータおよびネットワークセキュリティの基礎を理解している。
⑤電⼦カルテを含めた病院情報システムについて理解している。

授業計画

②
④

1.｢情報技術(ICT)とその進歩｣・｢講義・質疑応答｣｢情報技術(ICT)とその進歩について解説する｣
2.｢コンピュータの構成と働き｣・｢講義・質疑応答｣｢コンピュータの構成と働きについて解説する｣
3.｢ハードウエアの構造と機能｣・｢講義・質疑応答｣｢コンピュータのハードウエアの構造と機能について解説する｣ 4.
｢デジタル信号とコード化｣・｢講義・質疑応答｣｢デジタル信号とコード化について解説する｣
5.｢プログラムとプログラミング⾔語｣・｢講義・質疑応答｣｢プログラムとプログラミング⾔語について解説する｣
6.
｢オペレーティングシステムとソフトウエア開発の流れ｣・｢講義・質疑応答｣｢オペレーティングシステムとソフトウエア開発の流れについて解説する｣
7.｢情報のデジタル変換｣・｢講義・質疑応答｣｢情報のデジタル変換について解説する｣
8.｢⾳声、画像のデータ化｣・｢講義・質疑応答｣｢⾳声、画像のデータ化について解説する｣
9.
｢ネットワークとその進歩｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークとその進歩について解説する｣
10.
｢ネットワークプロトコル(1)｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークプロトコル(IP)について解説する｣ 11.
｢ネットワークプロトコル(2)｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークプロトコル(TCP/IP)について解説する｣ 12.
｢ネットワークセキュリティ｣・｢講義・質疑応答｣｢ネットワークセキュリティについて解説する｣
13.｢医療情報システム(1)｣・｢講義・質疑応答｣｢医療情報システム(電⼦カルテ)について解説する｣
14.｢医療情報システム(2)｣・｢講義・質疑応答｣｢医療情報システム(遠隔医療)について解説する｣ 15.
｢まとめ｣・｢講義・質疑応答｣｢本講義のまとめ｣＜ビデオ内容＞
ビデオ視聴については、授業進⾏との兼ね合を考慮した上で適時指⽰する。
1．社会におけるデータ・AI利活⽤[講義]
社会で起きている変化と活⽤されているデータ。AIの活⽤事例
2．データ・AI利活⽤のための技術[講義]AI利活⽤の現場と最新の動向について
3．データリテラシー・データを読む[講義]
データを読解について

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX②④
フィードバック
⽅法

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必
要な時間

4．データリテラシー・データを扱う[講義]
データの取り扱いと活⽤
5．データ・AI利活⽤における留意事項[講義]データやAIの利活⽤と留意点について

授業内試験のフィードバックは講義内で⾏う。
1.予習:テキストのP8〜P29
復習:テキストのP8〜P29
2.予習:テキストのP30〜P34
復習:テキストのP30〜P34
3.予習:テキストのP35〜P47
復習:テキストのP35〜P47
4.予習:テキストのP52〜P56
復習:テキストのP52〜P56
5.予習:テキストのP57〜P60
復習:テキストのP57〜P60
6.予習テキストのP61〜P69
復習:テキストのP61〜P69
7.予習:テキストのP70〜P74
復習:テキストのP70〜P74
8.予習:テキストのP75〜P85
復習:テキストのP75〜P85
9.予習:テキストのP86〜P108
復習:テキストのP86〜P108
10.予習:テキストのP109〜P115
復習:テキストのP109〜P115
11.予習:テキストのP115〜P121
復習:テキストのP115〜P121
12.予習:テキストのP122〜P139
復習:テキストのP122〜P139
13.予習:テキストのP140〜P153
復習:テキストのP140〜P153
14.予習:テキストのP154〜P157
復習:テキストのP154〜P157
15.予習:テキストのP8〜P157(まとめ)
復習:テキストのP8〜P157(まとめ)※予習:授業に関連したページを読んでおくこと。復習:予習および授業で扱ったページの内容をノートにまとめておくこと。
＜ビデオについて＞
下記テキストや参考書の各章を予習し、視聴後ノートを完成する。
※全ての回、予習は30分、復習は30分必要とする。
※授業外学習時間は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して復習すること。

テキスト

医療系スタッフのための情報システム⼊⾨ 改 訂第2版

ISBN_13:978-4-7809-0413-0 学 研メディカル秀潤社

参考書

データサイエンス⼊⾨第2版

成績評価の⽅⑦
法・基準

定期試験実施:有(持込 不 可) 再 試験実施:有(持込 不 可)
成績評価⽅法:定期試験(筆記試験100%)

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

URL
備考

⑤

実務経験のある
教員による授業科⽬

単位数：2単位

科⽬代表教員の実務経験有無:無https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

開講開始年度
授業コ ー ド
科目名

授業概要

I 1PA1360

1

代表教員氏名
担当教員

12022年度

UNIVERSAL PASSPORT RX

公衆衛生学1岡本博照⑥ I 岡本博照、照屋浩司、大久朋子、片桐朝美、石野晶子、関澤浩一、楠田美奈③

公衆衛生学とは「社会における組織的な働きかけにより、疾病を予防し、寿命を延ばし、身体的 ・ 楕神的機能を増進 させる科学であり技術である」と、定義されている。公衆衛生学の領域は多岐にわたっているが、本講lでは保健学の出発点ともいえる公衆衛生学の基本

I 的技術論、方法論を中心として解説し、年齢階層や、社会的機能集団の各次元で、それぞれの特質に合わせた取り組みについて、実践的な視点からの解説も行う。

学位授与方針と

の関連

①
到達目標

なお、この科目は第 一 種衛生管理者免許資格取得のための要件なので、労働衛生の観点からも適宜解説する予定である。

(1)各学科に求められる基本的かつ実践的能力
各学科で求められる基本的知識および技術を修得し、これを実践の場で活用することができる。

I (2)問題解決能力
自ら発見した問題や課題について、科学的かつ客観的に説明を加え、論理的に問題を解決できる。
« 一 般目標(GIO)»

公衆衛生学の基本的技術論、方法論について理解する。

I «個別目標(SBOs)»①公衆衛生学、疫学の基本概念について理解する。
②年齢階層や、社会的機能集団の各次元それぞれの特質に合わせた取り組みについて理解する。

②④

1．公衆衛生の意義［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）

健康の概念、公衆衛生学の概念、予防医学の考え方について、その歴史的背景もふまえて学ぶ。
2．人口統計と健康水準［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）

人口静態統計、人口動態統計の概要、出生、死亡に関する さまざまな指標やデ ー タについて学ぶ。
3疫学と疫学的分析法 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）
疫学の考え方、疫学指標、危険度（相対危険度、寄与危険度、オッズ比）について理解する。
4．環境と健康 ［講義 ・ 質疑応答］（岡本）

公害や地球的規模の環境問題について、基礎的事項を理解する。
5健康の保持増進と予防医学 ［講義 ・ 質疑応答］（照屋）

主な生活習慣病の特徴、統計、その現状や予防について学ぶ。
6．栄養保健 ［講義 ・ 質疑応答］（大久）授業計画

国民健康栄養調査、食粗需給表などから食習慣、栄養摂取状況などについて学ぶ。
7母子保健［講義 ・ 質疑応答］（石野）

母子保健の課題、母子保健事業などについて学ぶとともに、国の施策や法案についても理解する。

8．成人保健〔講義 ・ 質疑応答〕（照屋）
がん、循環器疾患に加え、肥満、糖尿病、脂質異常症に代表 される代謝疾患など、生活習慣病の概要と予防について学ぶ。
9精神保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）ストレス、ストレスマネジメント、精神疾患 ・ 自殺の現状や予防対策について理解する。
10産業保健 ［講義 ・ 質疑応答］（楠田）

労働衛生の基礎的事項、労働安全衛生対策、特定健康診査•特定保健指導などについて学ぶ。
11衛生行政〔講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答〕（岡本）我が国の医療保険制度の概要、医療施設、医療従事者の特徴について学ぶ。
訟地域保健［講義 ・ 質疑応答］（岡本）保健所、地域保健センタ ー など、地域レベルでの保健対策について理解する。
13．社会福祉［講義 ・ 質疑応答］（片桐）
福祉 ・ 介護制度の概要、介護保険、介護保険サ ー ビスの基礎的事項を理解する。

14．国際保健 ［講義 ・ 小テスト ・ 質疑応答］（照屋）国際機関 ・ 医療協力について学ぶとともに、人口指標、人ロピラミッド、高齢化と少子化について、地域 ・ 世界を比較して学ぶ。

フィ ー ドバック
方法

授業外学習（予習 ・ 復習等）の具体的内容と必

要な 時間

15．関係法規〔講義·質疑応答〕（関澤）
臨床検査技師、医事、保健衛生などに関する法規について理解するとともに、医学研究と倫理について学ぶ。
小テストのフィ ー ドバックは講義時間内に行う。

1予習教科書P.2-6、P.10-15を読み、ノ ー トにまとめる。
2予習教科書P.41-51を読み、ノ ー トにまとめる。

3予習教科書P.68-69、P.73-83を読み、ノ ー トにまとめる。
4予習教科書P.16-23を読み、ノ ー トにまとめる。

5予習教科書P.153-173を読み、ノ ー トにまとめる。
6予習教科書P.62-65、P.111-114、P.149を読み、ノ ー トにまとめる。
7予習教科書P.216-224を読み、ノ ー トにまとめる。

＆予習教科書P. 142-173を読み、ノ ー トにまとめる。
9予習教科書P.129-132、P.136-142、P.188-194を読み、ノ ー トにまとめる。

10予習教科書P.229-237を読み、ノ ー トにまとめる。
11予習教科書P. 198-206、273を読み、ノ ー トにまとめる。
12予習教科書P. 211-216を読み、ノ ー トにまとめる。

13予習教科書P. 206-212を読み、ノ ー トにまとめる。
14予習教科書P.35-42を読み、ノ ー トにまとめる。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO
1/PkyOO1O1.xhtml

1/2

15．予習教科書P. 254-273、96-97を読み、ノーUNIVERSAL PASSPORT RX

トにまとめる。

※1-15．復習配布資料なども参考に、周辺の領域も含め十分に復習すること。

※全ての回、予習は30分、復習は60分必要とする。
※公衆衛生学の領域は多岐にわたっており、オムニバス形式の講義でもあることから、断片的な学習となることが懸念 される。当日講義

予定の項目は、以下に記載の参照ペ ー ジについて、事前に教科書で予備的な知識を得るために十分に予習を行うこと。
※授業外学習時間は、60 時間必要であるため、不足分は休暇などを利用して復習すること。

テキスト「エッセンシャル参考書⑦
成績評価の方
法・基準

URL

備考

「国民衛生の動向」 厚生統計協会「最新臨床検査学講座 公衆衛生学（旧）第2版第11刷」、ISBN:978-4-263-70497-4、医歯薬出版

第1版

第7刷」

照屋浩司、川村定期試験実施：有（持込 不可） 再試験実施：有（持込 不可）
成績評価方法：定期試験(90%）、レポ ー ト・小テスト(10%)

堅著

医歯薬出版

2021年

↓

（新）

定期試験実施：無再試験実施：有（持込不可）

成績評価方法：毎回の授業後課題提出状況および内容による評価(100%)2022/05/27修正済み

第1種衛生管理者免許資格科目⑤ 単位数：2単位

実務経験のある

教員による授業科目

社会・環境と健康科目代表教員の実務経験有無：有

実務経験に係る保有資格（勤務年数5年以上）：医師

実務経験をいかした教育内容：医療機関、事業所、役所、学校等で、公衆衛生業務に従事した経験を活かし、実務経験を反映させた公衆衛生学に関する教育を実施している。

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

2/2

履修案内２０２２〈2022年度以降カリキュラム用〉※このカリキュラムは以下の者に適用されます。
2022年 4 月以降に 1 年次から入学した者

杏林大学

総合政策学部1データ・デザイン・プログラム（DDP）

データ・デザイン・プログラム

յ
յ
յ

単位数

配当
セメ

必修

情報社会論

1

2

情報リテラシーＡ

1

1

情報リテラシーＢ

2

1

ICTビジネス論

2 〜

科 目 名

称

選択

自由

備
考
（卒業要件）
4 単位

2

データデザイナー概論

2

プログラミング基礎

2

プログラミング応用

2

データサイエンス基礎

2

データサイエンス応用

2

4 単位

4 単位以上

上記他、ビジネスナレッジ科目（イントロダクション）14
単位以上、ビジネスナレッジ科目（アドバンスド） 8 単位
以上、専門演習科目 4 単位以上

合計38単位以上

教職課程科目科 目 名

教職課程科目
体育

称

単位数

配当
セメ

必修

選択

自由

日本国憲法

1 〜

2

日本史

1 〜

2

外国史

1 〜

2

地理学

1 〜

2

地誌学

1 〜

2

哲学

1 〜

2

倫理学

1 〜

2

健康と体育

1 〜

2

34

備
考
（卒業要件）（原則として教職課程登録者のみが履修でき、卒業要件には算入しない）

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0003

担当教員

⑥

⼤森

拓哉

情報リテラシーA [1]

科⽬

③
授業概要

①
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。
この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養うことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

授業形態 〔 講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）

②
④

授業計画

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビ ジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
内容: [2]データの解析や可視化技術。⾔語や画像、⾳声などの⾮構造化データの処理技術。AIの適応について解説する。[3]データの読解について解説する。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：[4]データの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。 [5]新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版

成績評価の⽅法・基準⑦

平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/12/01 1:05

UNIVERSAL PASSPORT RX

ＵＲＬ
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0004

担当教員

⑥

幸寛

情報リテラシーA [2]

科⽬

授業概要

坪下

③

①
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。
この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養うことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

授業形態 〔 講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）

②
④

授業計画

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビ ジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
内容: [2]データの解析や可視化技術。⾔語や画像、⾳声などの⾮構造化データの処理技術。AIの適応について解説する。[3]データの読解について解説する。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：[4]データの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。 [5]新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版

成績評価の⽅法・基準⑦

平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/12/01 1:06

UNIVERSAL PASSPORT RX

ＵＲＬ
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0005

担当教員⑥

情報リテラシーA [3]

科⽬

授業概要

⻄⽥ 豊

③

①
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。
この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養うことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

授業形態 〔 講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）

②
④

授業計画

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビ ジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
内容: [2]データの解析や可視化技術。⾔語や画像、⾳声などの⾮構造化データの処理技術。AIの適応について解説する。[3]データの読解について解説する。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：[4]データの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。 [5]新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版

成績評価の⽅法・基準⑦

平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/12/01 1:06

UNIVERSAL PASSPORT RX

ＵＲＬ
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0006

担当教員

⑥

拓哉

情報リテラシーA [4]

科⽬

授業概要

⼤森

③

①
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。
この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養うことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

授業形態 〔 講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）

②
④

授業計画

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビ ジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
内容: [2]データの解析や可視化技術。⾔語や画像、⾳声などの⾮構造化データの処理技術。AIの適応について解説する。[3]データの読解について解説する。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：[4]データの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。 [5]新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版

成績評価の⽅法・基準⑦

平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/12/01 1:06

UNIVERSAL PASSPORT RX

ＵＲＬ
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

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開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0007

担当教員

⑥

坪下

幸寛

科⽬

情報リテラシーA [5]授業概要

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。

①
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養うことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

授業形態 〔 講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）

②
④

授業計画

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビ ジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
内容: [2]データの解析や可視化技術。⾔語や画像、⾳声などの⾮構造化データの処理技術。AIの適応について解説する。[3]データの読解について解説する。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：[4]データの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。 [5]新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版

成績評価の⽅法・基準⑦

平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

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ＵＲＬ
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

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開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0008

担当教員⑥

情報リテラシーA [6]

科⽬

授業概要

⻄⽥ 豊

③

①
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。
この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養うことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

授業形態 〔 講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）

②
④

授業計画

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビ ジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
内容: [2]データの解析や可視化技術。⾔語や画像、⾳声などの⾮構造化データの処理技術。AIの適応について解説する。[3]データの読解について解説する。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：[4]データの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。 [5]新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版

成績評価の⽅法・基準⑦

平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ISBN978-4-7806-0730-7 学 術図書出版社

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

UNIVERSAL PASSPORT RX
ＵＲＬ
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと

https://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

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開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド

3H0009

担当教員

⑥ 大森

拓哉

情報リテラシ ー B [1]科目③ 社会人に求められる能力の一 つに、「Office の操作と活用する能力」が挙げられます。 現在は、 WordやPowerPointによる情報の発信、

Excelを用いたデ ー タの分析が、 国際的な常識となっています。 この授業では、 Word、 PowerPointの基礎的な操作を身につけるととも

授業概要に、 実践的な課題を通して、 様々な問題を解決する能力やプレゼンテ ー ションの能力を養います。

① この科目は総合政策学部が卒業認定・学位授与の方針に定めている卒業時点までに獲得すべき能力のうち、 問題解決能力を重点的に養うことを目的としています。
学位授与方針の＜到達目標＞

関連

Word、 PowerPointの基本操作を身につけ、 情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
く推奨到達目標＞
一
般的なWord PowerPointの操作を、 マニュアルを参照することなく行える。

到達目標② 0授業形式：対面講義
授業形態〔講義・演習・質疑応答〕 （第1回～第8回）④ 第1回：Wordく入力と修正＞
内容：文字の入力や修正、 キ ー ボ ー ドの配列、 文書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
内容：書式（フォントの設定、 中央揃え、 均等割り付けなど）、 作表を学ぶ。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
内容：図の取り扱い（画像の挿入、 図形の利用）を学ぶ。
授業計画

第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
内容： レポ ー トの意義やル ー ル、 引用や脚注文書校正の機能について学ぶ。
第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
内容： プレゼンテ ー ションの目的と意義。 スライド作成の手順について学ぶ。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を行う。
第7回：PowerPointく発表会1>
内容： 各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第8回：PowerPointく発表会2>
内容：各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第1回：Wordく入力と修正＞
予習：テキスト(p29~）を読み、 キ ー ボ ー ドについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
予習：テキスト(p52~）を読み、 書式について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
予習：テキスト(p60~)を読み、 図の取り扱いについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

予習：テキスト(p81~)を読み、 レポ ー トについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
予習：テキスト(p178~）を読み、 プレゼンの概要について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
予習：発表するテ ー マを決定し、 その内容について調べておくこと（予習45分）
復習：講義内容について、 他者に概説できるよう理解すること（復習45分）。
第7回：PowerPointく発表会1>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる（復習45分）。
第8回：PowerPointく発表会2>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる （復習45分）。
※授業外学習時間（予習・復習）は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して、 予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」(ISBN : 978-4-908434-35-8)

参考書
成績評価の方 ⑦
法・基準

平常点（小テストの成績60%)と課題の成績(40%)による。

URL
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと
https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

1/1

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開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド3H0010

担当教員

⑥ 坪下

幸寛

情報リテラシ ー B [2]科目③ 社会人に求められる能力の一 つに、「Office の操作と活用する能力」が挙げられます。 現在は、 WordやPowerPointによる情報の発信、

Excelを用いたデ ー タの分析が、 国際的な常識となっています。 この授業では、 Word、 PowerPointの基礎的な操作を身につけるととも

授業概要に、 実践的な課題を通して、 様々な問題を解決する能力やプレゼンテ ー ションの能力を養います。

① この科目は総合政策学部が卒業認定・学位授与の方針に定めている卒業時点までに獲得すべき能力のうち、 問題解決能力を重点的に養うことを目的としています。
学位授与方針の＜到達目標＞

関連

Word、 PowerPointの基本操作を身につけ、 情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
く推奨到達目標＞
一
般的なWord PowerPointの操作を、 マニュアルを参照することなく行える。

到達目標② 0授業形式：対面講義
授業形態〔講義・演習・質疑応答〕 （第1回～第8回）④ 第1回：Wordく入力と修正＞
内容：文字の入力や修正、 キ ー ボ ー ドの配列、 文書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
内容：書式（フォントの設定、 中央揃え、 均等割り付けなど）、 作表を学ぶ。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
内容：図の取り扱い（画像の挿入、 図形の利用）を学ぶ。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
内容： レポ ー トの意義やル ー ル、 引用や脚注文書校正の機能について学ぶ。

授業計画

第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
内容： プレゼンテ ー ションの目的と意義。 スライド作成の手順について学ぶ。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を行う。
第7回：PowerPointく発表会1>
内容： 各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第8回：PowerPointく発表会2>
内容：各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第1回：Wordく入力と修正＞
予習：テキスト(p29~）を読み、 キ ー ボ ー ドについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
予習：テキスト(p52~）を読み、 書式について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
予習：テキスト(p60~)を読み、 図の取り扱いについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

予習：テキスト(p81~)を読み、 レポ ー トについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
予習：テキスト(p178~）を読み、 プレゼンの概要について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
予習：発表するテ ー マを決定し、 その内容について調べておくこと（予習45分）
復習：講義内容について、 他者に概説できるよう理解すること（復習45分）。
第7回：PowerPointく発表会1>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる（復習45分）。
第8回：PowerPointく発表会2>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる （復習45分）。
※授業外学習時間（予習・復習）は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して、 予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」(ISBN : 978-4-908434-35-8)

参考書
成績評価の方法・基準⑦ 平常点（小テストの成績60%)と課題の成績(40%)による。

URL
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと
https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

1/1

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド3H0011

担当教員

⑥ 西田

豊

情報リテラシ ー B [3]科目③ 社会人に求められる能力の一 つに、「Office の操作と活用する能力」が挙げられます。 現在は、 WordやPowerPointによる情報の発信、

Excelを用いたデ ー タの分析が、 国際的な常識となっています。 この授業では、 Word、 PowerPointの基礎的な操作を身につけるととも

授業概要に、 実践的な課題を通して、 様々な問題を解決する能力やプレゼンテ ー ションの能力を養います。

① この科目は総合政策学部が卒業認定・学位授与の方針に定めている卒業時点までに獲得すべき能力のうち、 問題解決能力を重点的に養うことを目的としています。
学位授与方針の＜到達目標＞

関連

Word、 PowerPointの基本操作を身につけ、 情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
く推奨到達目標＞
一
般的なWord PowerPointの操作を、 マニュアルを参照することなく行える。

到達目標② 0授業形式：対面講義④ 授業形態 〔講義・演習・質疑応答〕 （第1回～第8回）
第1回：Wordく入力と修正＞

内容：文字の入力や修正、 キ ー ボ ー ドの配列、 文書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
内容：書式（フォントの設定、 中央揃え、 均等割り付けなど）、 作表を学ぶ。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
内容：図の取り扱い（画像の挿入、 図形の利用）を学ぶ。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
内容： レポ ー トの意義やル ー ル、 引用や脚注文書校正の機能について学ぶ。

授業計画

第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
内容： プレゼンテ ー ションの目的と意義。 スライド作成の手順について学ぶ。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を行う。
第7回：PowerPointく発表会1>
内容： 各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第8回：PowerPointく発表会2>
内容：各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第1回：Wordく入力と修正＞
予習：テキスト(p29~）を読み、 キ ー ボ ー ドについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
予習：テキスト(p52~）を読み、 書式について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
予習：テキスト(p60~)を読み、 図の取り扱いについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

予習：テキスト(p81~)を読み、 レポ ー トについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
予習：テキスト(p178~）を読み、 プレゼンの概要について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
予習：発表するテ ー マを決定し、 その内容について調べておくこと（予習45分）
復習：講義内容について、 他者に概説できるよう理解すること（復習45分）。
第7回：PowerPointく発表会1>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる（復習45分）。
第8回：PowerPointく発表会2>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる （復習45分）。
※授業外学習時間（予習・復習）は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して、 予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」(ISBN : 978-4-908434-35-8)

参考書
成績評価の方法・基準⑦ 平常点（小テストの成績60%)と課題の成績(40%)による。

URL
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと
https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

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UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド3H0012

担当教員

⑥ 大森

拓哉

情報リテラシ ー B [4]

科目

一

授業概要

つに、
③ 社会人に求められる能力のー
Excelを用いたデ「Office の操作と活用する能力」が挙げられます。 現在は、 WordやPowerPointによる情報の発信、タの分析が、 国際的な常識となっています。 この授業では、 Word、 PowerPointの基礎的な操作を身につけるとともに、 実践的な課題を通して、 様々な問題を解決する能力やプレゼンテ ー ションの能力を養います。

① この科目は総合政策学部が卒業認定・学位授与の方針に定めている卒業時点までに獲得すべき能力のうち、 問題解決能力を重点的に養うことを目的としています。

学位授与方針の＜到達目標＞

関連

Word、 PowerPointの基本操作を身につけ、 情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
く推奨到達目標＞
一
般的なWord PowerPointの操作を、 マニュアルを参照することなく行える。

到達目標

0授業形式：対面講義② 授業形態 〔講義・演習・質疑応答〕 （第1回～第8回）④ 第1回：Wordく入力と修正＞
内容：文字の入力や修正、 キ ー ボ ー ドの配列、 文書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
内容：書式（フォントの設定、 中央揃え、 均等割り付けなど）、 作表を学ぶ。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
内容：図の取り扱い（画像の挿入、 図形の利用）を学ぶ。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
内容： レポ ー トの意義やル ー ル、 引用や脚注文書校正の機能について学ぶ。

授業計画

第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
内容： プレゼンテ ー ションの目的と意義。 スライド作成の手順について学ぶ。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を行う。
第7回：PowerPointく発表会1>
内容： 各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第8回：PowerPointく発表会2>
内容：各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第1回：Wordく入力と修正＞
予習：テキスト(p29~）を読み、 キ ー ボ ー ドについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
予習：テキスト(p52~）を読み、 書式について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
予習：テキスト(p60~)を読み、 図の取り扱いについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

予習：テキスト(p81~)を読み、 レポ ー トについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
予習：テキスト(p178~）を読み、 プレゼンの概要について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
予習：発表するテ ー マを決定し、 その内容について調べておくこと（予習45分）
復習：講義内容について、 他者に概説できるよう理解すること（復習45分）。
第7回：PowerPointく発表会1>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる（復習45分）。
第8回：PowerPointく発表会2>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる （復習45分）。
※授業外学習時間（予習・復習）は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して、 予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」(ISBN : 978-4-908434-35-8)

参考書
成績評価の方法・基準⑦ 平常点（小テストの成績60%)と課題の成績(40%)による。

URL
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと
https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

1/1

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開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド3H0013

担当教員

⑥ 坪下

幸寛

情報リテラシ ー B [5]科目③ 社会人に求められる能力の一 つに、「Office の操作と活用する能力」が挙げられます。 現在は、 WordやPowerPointによる情報の発信、

Excelを用いたデ ー タの分析が、 国際的な常識となっています。 この授業では、 Word、 PowerPointの基礎的な操作を身につけるととも

授業概要に、 実践的な課題を通して、 様々な問題を解決する能力やプレゼンテ ー ションの能力を養います。

① この科目は総合政策学部が卒業認定・学位授与の方針に定めている卒業時点までに獲得すべき能力のうち、 問題解決能力を重点的に養うことを目的としています。

学位授与方針の＜到達目標＞

関連

Word、 PowerPointの基本操作を身につけ、 情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
く推奨到達目標＞
一
般的なWord PowerPointの操作を、 マニュアルを参照することなく行える。

到達目標

②
④

0授業形式：対面講義
授業形態〔講義・演習・質疑応答〕 （第1回～第8回）
第1回：Wordく入力と修正＞
内容：文字の入力や修正、 キ ー ボ ー ドの配列、 文書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
内容：書式（フォントの設定、 中央揃え、 均等割り付けなど）、 作表を学ぶ。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
内容：図の取り扱い（画像の挿入、 図形の利用）を学ぶ。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
内容： レポ ー トの意義やル ー ル、 引用や脚注文書校正の機能について学ぶ。

授業計画

第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
内容： プレゼンテ ー ションの目的と意義。 スライド作成の手順について学ぶ。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を行う。
第7回：PowerPointく発表会1>
内容： 各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第8回：PowerPointく発表会2>
内容：各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第1回：Wordく入力と修正＞
予習：テキスト(p29~）を読み、 キ ー ボ ー ドについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
予習：テキスト(p52~）を読み、 書式について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
予習：テキスト(p60~)を読み、 図の取り扱いについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

予習：テキスト(p81~)を読み、 レポ ー トについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
予習：テキスト(p178~）を読み、 プレゼンの概要について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
予習：発表するテ ー マを決定し、 その内容について調べておくこと（予習45分）
復習：講義内容について、 他者に概説できるよう理解すること（復習45分）。
第7回：PowerPointく発表会1>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる（復習45分）。
第8回：PowerPointく発表会2>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる （復習45分）。
※授業外学習時間（予習・復習）は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して、 予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」(ISBN : 978-4-908434-35-8)

参考書
成績評価の方法・基準⑦ 平常点（小テストの成績60%)と課題の成績(40%)による。

URL
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと
https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

1/1

UNIVERSAL PASSPORT RX
開講開始年度

2022年度

授業コ ー ド3H0014

担当教員

⑥ 西田

豊

情報リテラシ ー B [6]

科目

一

授業概要

つに、
③ 社会人に求められる能力のー
Excelを用いたデ「Office の操作と活用する能力」が挙げられます。 現在は、 WordやPowerPointによる情報の発信、タの分析が、 国際的な常識となっています。 この授業では、 Word、 PowerPointの基礎的な操作を身につけるとともに、 実践的な課題を通して、 様々な問題を解決する能力やプレゼンテ ー ションの能力を養います。

① この科目は総合政策学部が卒業認定・学位授与の方針に定めている卒業時点までに獲得すべき能力のうち、 問題解決能力を重点的に養うことを目的としています。

学位授与方針の＜到達目標＞

関連

Word、 PowerPointの基本操作を身につけ、 情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
く推奨到達目標＞
一
般的なWord PowerPointの操作を、 マニュアルを参照することなく行える。

到達目標

②
④

0授業形式：対面講義
授業形態〔講義・演習・質疑応答〕 （第1回～第8回）
第1回：Wordく入力と修正＞
内容：文字の入力や修正、 キ ー ボ ー ドの配列、 文書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
内容：書式（フォントの設定、 中央揃え、 均等割り付けなど）、 作表を学ぶ。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
内容：図の取り扱い（画像の挿入、 図形の利用）を学ぶ。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
内容： レポ ー トの意義やル ー ル、 引用や脚注文書校正の機能について学ぶ。

授業計画

第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
内容： プレゼンテ ー ションの目的と意義。 スライド作成の手順について学ぶ。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を行う。
第7回：PowerPointく発表会1>
内容： 各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第8回：PowerPointく発表会2>
内容：各自で作成したスライドを用いて、 プレゼンを行う。
第1回：Wordく入力と修正＞
予習：テキスト(p29~）を読み、 キ ー ボ ー ドについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第2回：Wordくリ ー フレットの作成 1>
予習：テキスト(p52~）を読み、 書式について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第3回：Wordくリ ー フレットの作成 2>
予習：テキスト(p60~)を読み、 図の取り扱いについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第4回：Wordくレポ ー トの作成＞
授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

予習：テキスト(p81~)を読み、 レポ ー トについて調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第5回：PowerPointくプレゼンについて＞
予習：テキスト(p178~）を読み、 プレゼンの概要について調べておくこと（予習45分）。
復習：講義内容についてまとめ、 所有のコンピュ ー タで操作法を確認すること（復習45分）。
第6回：PowerPointくスライドの作成＞
予習：発表するテ ー マを決定し、 その内容について調べておくこと（予習45分）
復習：講義内容について、 他者に概説できるよう理解すること（復習45分）。
第7回：PowerPointく発表会1>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる（復習45分）。
第8回：PowerPointく発表会2>
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと（予習45分）。
復習：自分や他者のプレゼンについて、 良かった点と今後の課題についてまとめる （復習45分）。
※授業外学習時間（予習・復習）は、 60時間必要であるため、 不足分は休暇等を利用して、 予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」(ISBN : 978-4-908434-35-8)

参考書
成績評価の方法・基準⑦ 平常点（小テストの成績60%)と課題の成績(40%)による。

URL
備考※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと
https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO1/PkyOO1O1.xhtml

1/1

開講開始年度

2022年度担当教員

尾崎愛美

3H0001

授業コ ー ド科目

UNIVERSAL PASSPORT RX

⑥

情報社会論

③ これまで、人類は、新聞・

電話 ・ ラジオ ・ テレビジョンといった様々な方法で情報を発信してきました。情報技術の発展は、そのままメディアの発展の歴史と孟なります。しかし、このような発展に伴い、様々な法的課題もまた、生み出されることとなりました。この授業

では、メディアの発展の歴史を追いつつ、社会がこれらの課題に対してどのように対処してきたかを学びます。そして、現代では、インタ ー ネットとloT(Internet of Things :モノのインタ ー ネット）の普及により、大量のデジタルデ ー タ(Big Data :ビッグデ ー タ）を生

授業概要

成 ・ 収集 ・ 蓄積できるようになり、これらのデ ー タをAl(Artificial Intelligence :人工知能）を用いて分析することが容易となりました。
このような変化は革命的なものであり、現代は「第4次産業革命」の時代とも言われています。そこで、この授業では、第4次産業革命を迎えて新たに浮かび上がった法的 ・ 社会的課題について検討します。さらに、新たな情報技術やイノベ ー ション、そして、それらに関わる様々な企業の動向を探ることにより、学生の皆さんが高度情報化社会にどのように参画していくべきかを学んでいきます。

①

学位授与方針の関連

到達目標

授業の到達目標：

高度情報化社会における法的 ・ 社会的問題を理解し、このような問題を解決するためにどのような法的知識が要求されるかを把握できるようにする。情報法に関する基本的な知識を理解した上で、現在の法制度によっては解決が困難となるような問題にも焦点を当て、将来、社会で直面し得る問題を解決するための能力を身に付ける。

1

学位授与方針の関連：（1)多角的な視野
社会が内包する諸問題を、多角的視点から発見 ・ 理解 ・ 分析 ・ 考察できる。

(2) 地域 ・ 国際社会に通じる実践力

地域 ・ 国際社会の 一 員として自己の役割を、実践的な学びを通して、理解できる。
(3) 幅広い教養

高い倫理観を持ち、ある特定の分野のみに限定されない、偏りのない、幅広い教養と知的好奇心とを身につけ、社会で活躍できる。

〔講義 ・ 質疑応答〕② 第1回： イントロダクション：冒頭において、授業の進め方、テキストの紹介、成績評価の方法を説明する。
第2回： Alと法をめぐる動き①：A|と法をめぐる動きについて学ぶ。 〔講義 ・ 質疑応答〕
④
・
第3回：
第 4回：
第5回：
授業計画

第6回：
第7回：

第8回：
第9回：

Alと法をめぐる動き②：A|と法をめぐる動きについて学ぶ。 〔講義 質疑応答〕
Alと法をめぐる動き③：A|と法をめぐる動きについて学ぶ。 〔講義 ・ 質疑応答〕
Alと法をめぐる動き④：A|と法をめぐる動きについて学ぶ。 〔講義 ・ 質疑応答〕

Alと法をめぐる動き⑤：A|と法をめぐる動きについて学ぶ。 〔講義 ・ 質疑応答〕
Alと法政策の国際的動向①：A|と法政策の国際的動向を学ぶ。 〔講義 ・ 質疑応答〕

Alと法政策の国際的動向②：A|と法政策の国際的動向を学ぶ。 〔講義 ・ 質疑応答〕
Alと刑事責任①：A|の刑事責任のあり方について把握する。 〔講義 ・ 質疑応答〕

第1 0回：

A|と刑事責任②：Alの刑事責任のあり方について把握する。 〔講義 ・ 質疑応答〕

第1 3回：
第1 4回：

A|と知的財産権①：判例の検討を中心に知的財産法全体の理解を行う。 〔講義 ・ 質疑応答〕
A|と知的財産権②：Alの知財 問題について学ぶ。 ［講義 ・ 質疑応答］

第1 1回：
第1 2回：

A|と刑事司法①：刑事司法におけるAlの可能性について検討する。 〔講義 ・ 質疑応答〕
A|と刑事司法②：刑事司法におけるAlの可能性について検討する。 〔講義 ・ 質疑応答〕

第1 5回：全体のまとめ：高度情報化社会における法的 ・ 社会的問題を理解する。 ［アクティブラ ー ニング］
授業外学習（予

習

・

復習等）の

具体的内容と必要な標準的な時
間※時事的な問題を取り上げるため、授業内容を変更することがあります。

1．予習新聞等を利用し、現代社会の諸問題を把握しておくこと。

復習社会問題の背景にどのような法律が存在するかを考察すること。
2．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
3．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
4．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
5．予習次回配布資料を読んでおくこと。

復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
6．予習次回配布資料を読んでおくこと。

復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
7．予習次回配布資料を読んでおくこと。

復習小テストを見直し、疑問点があれば整理しておくこと。
8．予習次回配布資料を読んでおくこと。

復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
9．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。

10．予習次回配布資料を読んでおくこと。

復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
11．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
12．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。

13．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習小テストを見直し、疑問点があれば整理しておくこと。
1 4．予習次回配布資料を読んでおくこと。
復習配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

1/2

15．予習次回配布資料を読んでおくこと。

UNIVERSAL PASSPORT RX

復習これまでの配布資料を読み返し、法の必要性を理解しておくこと※全ての回、予習は 45分、復習は45分必要とする。

テキスト
参考書
成績評価の方法・基準※授業外学習時間は60時 間必要であるため、不足分は休暇等を利用して復習すること。

小向太郎著『情報法入門 〔第4版〕 』 （エヌティティ出版、2018年）

宍戸常寿編著『新・判例ハン ドブック情報法』 （日本評論社、2018年）
弥永真生 ・宍戸常寿編著『ロボット．A|と法』 （有斐閣、2018年）⑦ 確認テスト40%、平常点（小レポ

ト、授業参加の姿勢等）60％により総合的に評価する。
詳細については、第1回目の授業時に説明する。
ー

URL
備考

※『⑤単位数』については別添の履修案内を参照のこと

https ://portal2.kyorin-u.ac.jp/uprx/up/pk/pkyOO 1/PkyOO 1O 1.xhtml

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令和4年度（2022年度）

杏林⼤学データサイエンス標準教育プログラム

学部

学科

医学部

医学科

学部

学科

保健学部

臨床検査技術学科

カリキュラムマップ

科⽬名

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

情報科学

1

通年

●

◎

医学統計学

1

通年

●

◎

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

科⽬名

保健学部

1

前期

○

◎

医療情報科学

2

前期

●

◎

数学

1

前期

○

△

統計学

1

前期

○

△

精度管理学

3

後期

●

検査管理学

3

前期

●

公衆衛⽣学Ⅰ2

前期●

公衆衛⽣学Ⅱ

1

後期

〇

学部

保健学部

健康福祉学科

健康福祉学科

保健学部

後期

○

△

前期

○

△

１から３

前期/後期

○

△

医療統計学

3

後期

●

△

卒業研究（データサイエンス分野）

4

前期

○

△

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

情報処理演習

2

前期

○

◎

基礎数学

科⽬名

1

後期

○

疫学

3

後期

○

公衆衛⽣学Ⅰ

1

前期●

公衆衛⽣学Ⅱ

1

後期〇

社会調査概論

2

前期

●

◎
認定科⽬

科⽬名

学部

学科

保健学部

看護学科看護養護教育学専攻

学部

学部

学科

保健学部

救急救命学科

学部

学科

保健学部

理学療法学科

学部

学科

保健学部

作業療法学科学部

保健学部

前期後期セメスター

必修・選択

前期

○

1

後期

●

◎

公衆衛⽣学Ⅰ

1

前期

●

◎

2

学部

学科

保健学部

臨床⼼理学科

学部

総合政策学部

学部

総合政策学部

学部

学科

外国語学部

英語学科

●

◎

必修・選択

認定科⽬

情報処理論

1

後期

●

◎

統計学

1

後期

○

疫学

2

後期

●

保健統計

3

前期

●

公衆衛⽣学

1

後期

●

◎

科⽬名

学科

外国語学部

中国語学科

学科

外国語学部

観光交流⽂化学科△

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

1

前期

●

◎

1

後期

●

◎

疫学・保健統計

3

後期

●

公衆衛⽣学

1

前期

●

◎

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

1

前期

●

◎

計算機演習

2

前期

●

◎

●

◎

2

後期

医⽤情報処理⼯学実習

2

後期

○

基礎数学

1

前期

○

数学

1

前期

●

◎

応⽤数学

1

後期

●

◎

統計学演習

1

後期

○

医⽤計測⼯学3

前期●

医⽤計測⼯学実習

3

前期

〇

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

情報処理演習

2

後期

○

◎

医療情報科学

2

前期

○

◎

数学

1

前期

○

統計学

1

後期

○

公衆衛⽣学Ⅰ

1

前期●

公衆衛⽣学Ⅱ

1

後期

〇

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

情報処理論

1

前期

●

◎

数学

1

前期

○

統計学

1

後期

○

公衆衛⽣学Ⅰ2

前期●

公衆衛⽣学Ⅱ

2

後期

〇

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

情報処理論

1

前期

●

◎

数学

1

前期

○

統計学

1

後期

○

公衆衛⽣学Ⅰ2

前期●

公衆衛⽣学Ⅱ

2

後期

〇

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

基礎画像⼯学

1

後期

●

◎

基礎数学

1

前期

○

微分積分学

1

前期

●

◎

応⽤数学

1

後期

●

◎

計算機演習

1

前期

●

◎

統計学演習

1

後期

●

◎

医⽤統計学演習

3

前期

○

公衆衛⽣学

1

前期

●

◎

科⽬名

科⽬名

科⽬名

科⽬名

科⽬名

推奨科⽬

△
△

△
△
△
推奨科⽬

△
△
◎
△
推奨科⽬

△
△
◎
△
推奨科⽬

△
△
◎
△
推奨科⽬

△

△

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

情報処理論

1

前期

●

◎

基礎数学

1

前期

○

⼼理学統計法

1

後期

●

◎

公衆衛⽣学

1

前期

●

◎

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

科⽬名

推奨科⽬

△

医療情報科学

推奨科⽬

△

推奨科⽬

情報リテラシーA

1

1

●

◎

情報リテラシーB

1

2

●

◎

情報社会論

1

1

●

◎

経済統計

2

3セメ以降

○

マーケティング総論

2

3セメ以降

○

△

プログラミング基礎

2+

3セメ+

○

△

プログラミング応⽤

2+

４セメ+

○

△

データサイエンス基礎

2+

3セメ+

○

△

データサイエンス応⽤

2+

４セメ+

○

科⽬名

△

△

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

情報リテラシーA

1

1

●

◎

情報リテラシーB

1

2

●

◎

情報社会論

1

1

●

◎

経済統計

2

3セメ以降

○

マーケティング総論

2

3セメ以降

○

△

プログラミング基礎

2+

3セメ+

○

△

プログラミング応⽤

2+

４セメ+

○

△

データサイエンス基礎

2+

3セメ+

○

△

データサイエンス応⽤

2+

４セメ+

○

科⽬名

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

●

◎

1

後期

●

◎

2

前期・後期

○

情報処理

1

前期

○

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

△

●

◎

1

後期

●

◎

統計学

2

前期・後期

○

情報処理

1

前期

○

学年

前期後期セメスター

必修・選択

認定科⽬

データリテラシー

1

前期

前期

推奨科⽬

△

データサイエンス

科⽬名

1

前期

△

統計学

科⽬名

1

推奨科⽬

△

データサイエンス

データリテラシー

学部

△

情報科学

科⽬名

推奨科⽬

◎

情報処理論

データリテラシー

学部◎

前期
前期後期セメスター学科

企業経営学科●

2学科

総合政策学科

後期

推奨科⽬

△

学年

科⽬名

学科

診療放射線技術学科

△

1

学科

臨床⼯学科

△

学年

医⽤情報処理⼯学

保健学部△

社会福祉調査の基礎
社会調査概論

推奨科⽬

◎

基礎数学

学科

看護学科看護学専攻△

2
3

情報処理演習学部△

医⽤画像AI解析学科（⼋王⼦キャンパス）△◎医療データマイニング学科（井の頭キャンパス）推奨科⽬

データサイエンスリテラシー

特別演習（データサイエンス）

学部

推奨科⽬

推奨科⽬

△
△
推奨科⽬

●

◎

データサイエンス

1

後期

●

◎

統計学

2

前期・後期

○

△

情報処理

1

前期

○

△

杏林大学データサイエンス標準教育プログラム 令和４年度カリキュラム対照表
令和４年度
学部

学科

科目名

令和４年度
新設※

学年

令和３年度

前期後期
認定要件を
必修・選択 認定科目
推奨科目
セメスター
含む科目

医学部
医学科
情報科学
1
通年
医学部
医学科
医学統計学
1
通年
医学部
医学科
プレチュートリアルⅡ
保健学部
臨床検査技術学科
データサイエンスリテラシー
○
1
前期
保健学部
臨床検査技術学科
医療情報科学○
2前期
保健学部
臨床検査技術学科
医療情報処理演習
保健学部
臨床検査技術学科
数学
○
1
前期
保健学部
臨床検査技術学科
統計学
○
1
前期
保健学部
臨床検査技術学科
精度管理学
○
3
後期
保健学部
臨床検査技術学科
検査管理学
○
3
前期
保健学部
臨床検査技術学科
公衆衛生学Ⅰ○
2
前期
保健学部
臨床検査技術学科
公衆衛生学Ⅱ○
1
後期
保健学部
臨床検査技術学科
医療データマイニング
○
2
後期
保健学部
臨床検査技術学科
医用画像AI解析
○
3
前期
保健学部
臨床検査技術学科
特別演習（データサイエンス）○
１から３ 前期/後期
保健学部
臨床検査技術学科
医療統計学
○
3
後期
保健学部
臨床検査技術学科卒業研究（データサイエンス分野）
○
4
前期
保健学部
健康福祉学科・井の頭
情報処理演習○
2前期
保健学部
健康福祉学科・井の頭
基礎数学
○
1
後期
保健学部
健康福祉学科・井の頭
疫学
○
3
後期
保健学部
健康福祉学科・井の頭
公衆衛生学Ⅰ○
1
前期
保健学部
健康福祉学科・井の頭
公衆衛生学Ⅱ○
1
後期
保健学部
健康福祉学科・井の頭
社会調査概論○2
前期
保健学部
健康福祉学科・八王子
基礎数学
○
1
前期
保健学部
健康福祉学科・八王子
社会福祉調査の基礎
○
1
後期
保健学部
健康福祉学科・八王子
公衆衛生学Ⅰ○
1
前期
保健学部
健康福祉学科・八王子
社会調査概論○2
後期
保健学部
健康福祉学科・八王子
情報処理演習○
2
前期
保健学部
看護学科看護学専攻
情報処理論
○
1
後期
保健学部
看護学科看護学専攻
統計学
○
1
後期
保健学部
看護学科看護学専攻
疫学
○
2
後期
保健学部
看護学科看護学専攻
保健統計
○
3
前期
保健学部
看護学科看護学専攻
公衆衛生学
○
1
後期
保健学部
看護学科看護養護専攻
情報処理論
○
1
前期
保健学部
看護学科看護養護専攻
情報科学
○
1
後期
保健学部
看護学科看護養護専攻
疫学・保健統計○
3後期
保健学部
看護学科看護養護専攻
公衆衛生学
○
1
前期
保健学部
看護学科看護養護専攻
保健統計
保健学部
看護学科看護養護専攻
基礎数学
保健学部
看護学科看護養護専攻
疫学
保健学部
臨床工学科
医療情報科学
1
前期
保健学部
臨床工学科
計算機演習
2
前期
保健学部
臨床工学科
医用情報処理工学
2
後期
保健学部
臨床工学科
医用情報処理工学実習
2
後期
保健学部
臨床工学科
基礎数学
1
前期
保健学部
臨床工学科
数学
1
前期
保健学部
臨床工学科
応用数学
1
後期
保健学部
臨床工学科
統計学演習
1
後期
保健学部
臨床工学科
医用計測工学
3
前期
保健学部
臨床工学科
医用計測工学実習
3
前期
保健学部
救急救命学科
情報処理演習
2
後期
保健学部
救急救命学科
医療情報科学
2
前期
保健学部
救急救命学科数学
1
前期
保健学部
救急救命学科
統計学
1
後期
保健学部
救急救命学科
公衆衛生学Ⅰ
1
前期
保健学部
救急救命学科
公衆衛生学Ⅱ
1
後期
保健学部
理学療法学科
情報処理論
1
前期
保健学部
理学療法学科
数学
1
前期
保健学部
理学療法学科
統計学
1
後期
保健学部
理学療法学科
公衆衛生学Ⅰ
2
前期
保健学部
理学療法学科
公衆衛生学Ⅱ
2
後期
保健学部
作業療法学科
情報処理論
1
前期
保健学部
作業療法学科数学
1
前期
保健学部
作業療法学科
統計学
1
後期
保健学部
作業療法学科
公衆衛生学Ⅰ
2
前期
保健学部
作業療法学科
公衆衛生学Ⅱ
2
後期
保健学部
診療放射線技術学科
基礎画像工学○
1
後期
保健学部
診療放射線技術学科
基礎数学
○
1
前期
保健学部
診療放射線技術学科
微分積分学
○
1
前期
保健学部
診療放射線技術学科
応用数学
○
1
後期
保健学部
診療放射線技術学科
計算機演習
○
1
前期
保健学部
診療放射線技術学科
統計学演習
○
1
後期
保健学部
診療放射線技術学科
医用統計学演習○3
前期
保健学部
診療放射線技術学科
公衆衛生学
○
1
前期
保健学部
臨床心理学科
情報処理論
1
前期
保健学部
臨床心理学科
基礎数学
1
前期
保健学部
臨床心理学科
心理学統計法1
後期
保健学部
臨床心理学科
公衆衛生学
1
前期
総合政策学部 総合政策学科
情報リテラシーA○
1
1
総合政策学部 総合政策学科
情報リテラシーB○
1
2
総合政策学部 総合政策学科
情報社会論
○
1
1
総合政策学部 総合政策学科
経済統計
○
2
3セメ以降
総合政策学部 総合政策学科
マーケティング総論○
2
3セメ以降
総合政策学部 総合政策学科
プログラミング基礎○
2+3セメ+
総合政策学部 総合政策学科
プログラミング応用○
2+４セメ+
総合政策学部 総合政策学科
データサイエンス基礎
○
2+
3セメ+
総合政策学部 総合政策学科
データサイエンス応用
○
2+
４セメ+
総合政策学部 総合政策学科
情報処理演習総合政策学部 総合政策学科
ローカル・ガバメント論
総合政策学部 総合政策学科
計算力演習Ⅰ
総合政策学部 総合政策学科
計算力演習Ⅱ
総合政策学部 総合政策学科
統計学
総合政策学部 企業経営学科
情報リテラシーA○
1
1
総合政策学部 企業経営学科
情報リテラシーB○
1
2
総合政策学部 企業経営学科
情報社会論
○
1
1
総合政策学部 企業経営学科
経済統計
○
2
3セメ以降
総合政策学部 企業経営学科
マーケティング総論○
2
3セメ以降
総合政策学部 企業経営学科
プログラミング基礎○
2+3セメ+
総合政策学部 企業経営学科
プログラミング応用○
2+４セメ+
総合政策学部 企業経営学科
データサイエンス基礎
○
2+
3セメ+
2+
４セメ+
総合政策学部 企業経営学科
データサイエンス応用○
総合政策学部 企業経営学科
情報処理演習総合政策学部 企業経営学科
ローカル・ガバメント論
総合政策学部 企業経営学科
計算力演習Ⅰ
総合政策学部 企業経営学科
計算力演習Ⅱ
総合政策学部 企業経営学科
統計学
外国語学部
英語学科
データリテラシー
1
前期
外国語学部
英語学科
データサイエンス
1
後期
外国語学部
英語学科
統計学
2
前期・後期
外国語学部
英語学科
情報処理
1
前期
外国語学部
中国語学科
データリテラシー
1
前期
外国語学部
中国語学科
データサイエンス
1
後期
外国語学部
中国語学科
統計学
2
前期・後期
外国語学部
中国語学科
情報処理
1
前期
外国語学部
観光交流文化学科
データリテラシー
1
前期
外国語学部
観光交流文化学科
データサイエンス
1
後期
外国語学部
観光交流文化学科
統計学
2
前期・後期
外国語学部
観光交流文化学科
情報処理
1
前期※令和４年度よりカリキュラム改正や増設学科・コース等により開設された関係科目（既存科目を含む）

●
●

◎
◎

○

○
●

◎
◎

○

○
○
●
●
●
○
○
○
○
●
○
○
○
○
●
○
●
○
●
●
●
●
●
○
●
●
●
●
●
●
●

●
●
●
○
○
●
●
○
●
○
○
○
○
○
●
○
●
○
○
●
○
●
○
○
●
○
●
○
●
●
●
●
○
●
●
○
●
●
●
●
●
○
○
○
○
○
○

●
●
●
○
○
○
○
○
○

●
●
○
○
●
●
○
○
●
●
○
○

△
△
△
△

学年

前期後期
認定要件を
必修・選択 認定科目
セメスター
含む科目

1
1
1

通年
通年
通年

●
●
●

◎
◎
◎

○

2
2
1
1
4
3

前期
前期
前期
後期
前期
前期

●
○
○
○
●
●

◎
◎

○

4
2
1
3
1
1
2

通年
前期
前期
後期
前期
後期
前期

○
○
○
○
●
○
●

1
1
2
3
1
1

後期
後期
後期
前期
後期
前期

●
○
●
●
●
●

◎

1
2
1
3
1
2
2
2
1
1
1
1
3
3
2
2
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
4
1
2（１）
1
1
1

前期
後期
前期
前期
前期
前期
後期
後期
前期
前期
後期
後期
前期
前期
後期
前期
前期
後期
前期
後期
前期
前期
後期
前期
後期
前期
前期
後期
前期
後期
後期
前期
前期
後期
前期
後期
前期
前期
前期
前期
後期
前期

●
●
○
●
●
●
●
○
○
●
●
○
●
○
○
○
○
○
●
○
●
○
○
●
○
●
○
○
●
○
●
○
●
●
●
●
○
●
●
○
●
●

◎
◎

2
2
2
2
1

3セメ以降
3セメ以降
3セメ
４セメ
１セメ以降

○
○
●
●
○

◎
◎
◎
◎

2
2
2
2
1
1
1
3
1
1
1
3
1
1
1
3
1

3セメ以降
3セメ以降
3セメ
４セメ
１セメ以降
前期
後期
前期
前期
前期
後期
前期
前期
前期
後期
前期
前期

○
○
●
●
○
●
●
○
○
●
●
○
○
●
●
○
○

◎
◎
◎
◎

○
○

◎
◎

○
○

◎
◎

○
○

◎
◎

○
○

推奨科目

△
△
△
△

◎
△
△
△
△
△
△
◎

○
△
△

◎
△
◎

△
◎

○
△
△

◎
△
◎

△
◎
◎
◎
◎
◎

○

○
△

◎
△
◎
◎
◎

○
○

○
△

◎
△
◎
◎

○

△
◎

◎
◎
◎

○
○
○
△
△

◎
◎
△
△
△
◎
◎

○
○
△
△

◎
△
◎

○
△
△

◎
△
◎

○
△
△

◎
△
◎

○
△

◎
◎
◎
◎

○
△

◎
◎

○
△

◎
◎
◎
◎
◎

△
△
◎
◎
◎

○
○
△
△

◎
◎
△
△
△
◎

○
△
△
△

◎
△
◎

○
△
△

◎
△
◎

○
△
△

◎
△
◎

○
△

◎
◎
◎
◎

○
△

◎
◎

○
△

◎
◎

○

△
△
△
△
△
△

◎
◎
◎

○
○

△

○

△
△
△
△
△
△

◎
◎

○
○

◎
◎

○
○

◎
◎

○
○

△
△

△
△

△
△

△

△
△

△
△

△
△

杏林大学データサイエンス標準教育プログラム

実施体制｜杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程

数理・データサイエンス・AIは、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」とも呼ばれ、その基礎的素養を備えた人材の育成は大学教育における急務である。これまで本学は附属病院を有する総合大学として、医療系をはじめ、文系理系問わず情報系関連科目を充実させてきた。
エンスの基礎を学修可能なプログラムを新たに開始した（詳しくは、https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/ ）。これにより、学生が一般的なデータサイエンスの知識を体系的に修得し、データの利活用法を身に付けることで、将来の社会課題解決へ向けた基礎能力の形成を促す。

修了要件

所属する学科の認定科目を全て修得すること。

学部・学科・専攻

看護学科・看護養護教育学専攻

情報科学

看護学科・看護学専攻
臨床工学科

救急救命学科
理学療法学科
作業療法学科

診療放射線技術学科
臨床心理学科

総合政策学部

総合政策学科
企業経営学科

外国語学部

AI

情報処理論

医療情報科学
医療情報科学
情報処理論
情報処理論

基礎画像工学

4

5

AI

学修目標

本プログラムにより、数理、データサイエンス、およびAIを社会の中で活かすための基礎を涵養し、他者にその有用性を説明したり、各分野において実社会でデータを適切に扱えるようになることを目標とする。

データサイエンス教育委員会

データサイエンス教育研究センター長（委員長）
総合情報センター長
IR推進室長

医学部教務部長

保健学部教務部長

総合政策学部教務部長
外国語学部教務部長
医学部事務部課長

井の頭事務部教務課長

データサイエンス教育ワーキングメンバー
教員間の連携と講義内容へのフィードバック 動画の視聴状況および授業後の学生向
けの授業アンケートを分析し、より学習効果の高いコンテンツに改善する。

 教員向けアンケートを実施し、各科目の専門性に応じた適応的カリキュラム
編成を目指す。

 教員間における指導方法の共有と蓄積
 学内におけるデータサイエンス関連の研究成果を話題として授業を通じて学生に還元する。

大学HP『CLOSE UP KYORIN』より

自己点検・評価の実施と学内外への公開／教員支援

 自己点検結果の大学HPへの公開。外部評価の実施。

情報処理論

 広報室と連携。データサイエンス教育に関する取り組みを学内外に周知。

 各学部FD委員会と連携。データサイエンス教育に関するFD研修会を開催。

情報リテラシー
情報リテラシー

英語学科

データサイエンス

観光交流文化学科

データサイエンス

中国語学科

心得

AI

3

授業評価アンケート・受講状況の分析等

社会福祉調査の基礎

基礎

2

データ・ 利活用における留意事項

健康福祉学科（健康スポーツ型）

情報処理演習

全5回

利活用

データサイエンスリテラシー

導入

1

データを説明する・扱う

情報科学

臨床検査技術学科
健康福祉学科

数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム（リテラシーレベル）に準拠した授業動画ライブラリー

データを読む

●動画教材導入科目

動画教材
導入科目名

利活用のための技術

保健学部

選択科目

データ・

医学科学部

必修科目

社会におけるデータ・

医学部

認定科目数

各学科の情報系科目にデータサイエンスを学べる
基礎動画コンテンツを整備プログラムの企画・統括・実施

令和３年度より、数理・データサイエンス・AIの基礎知識や技術に関する授業動画を各学部・学科の情報系科目に融合し、全学でデータサイ

データサイエンス⇧プログラムへの参加を促すリーフレット⇧ 受講の手引き☞ 学生のプログラムへのアクセスを支援する資料をガイダンス等で配布

広報誌あんず 2021年秋号より

令和3年度FD・SDポスター