様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
聖マリア学院大学① 学校名

学校法人 聖マリア学院② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態福岡県久留米市津福本町422④ 所在地

データヘルスサイエンス入門プログラム⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和3

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

38

人

（非常勤）

66

人

6

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
110⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

442

総数

１年次

110

人

２年次

114

人

３年次

108

人

４年次

110

人

５年次

0

人

６年次

0

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

井手 悠一郎

（役職名）

学長付改革推進統括監⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教育の質向上委員会（責任者名）

桃井 雅子（役職名） 教育の質向上委員長・教務部長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
教育の質向上委員会（責任者名）

桃井 雅子（役職名） 教育の質向上委員会・教務部長
認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 事務部

E-mailkyoumu@st-mary.ac.jp

1

担当者名

野中 岳史

電話番号

0942-35-7271

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、修了要件は相違しない

データヘルスサイエンス入門プログラムとして、1年次「情報リテラシー（必修：１単位）」、「情報機器の操作（選択：１単位）」、2年次「医療統計学
Ⅰ（必修：１単位）」、「疫学Ⅰ（必修：１単位）」、3年次「医療統計学Ⅱ（選択：１単位）」を配置し、そのうち、「情報リテラシー」、「医療統計学Ⅰ」、「疫学Ⅰ」の単位認定試験に合格し、3科目（3単位）の単位取得を修了要件とする。

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
情報リテラシー
1 ○ 全学開講○
医療統計学Ⅰ
1 ○ 全学開講 ○単位数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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
情報リテラシー
1 ○ 全学開講 ○ ○医療統計学Ⅰ
1 ○ 全学開講 ○ ○医療統計学Ⅱ
全学開講 ○
1
単位数

2

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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
情報リテラシー
1 ○ 全学開講 ○ ○医療統計学Ⅰ
1 ○ 全学開講 ○ ○単位数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
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシー
1 ○ 全学開講 ○ ○情報機器の操作
全学開講
1
○
疫学Ⅰ
1 ○ 全学開講 ○ ○
単位数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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
情報機器の操作全学開講
1○ ○医療統計学Ⅰ
1 ○ 全学開講 ○ ○ ○疫学Ⅰ
1 ○ 全学開講 ○医療統計学Ⅱ
全学開講
1
○
単位数

単位数

3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
情報リテラシー
4‐6画像解析情報リテラシー
4‐5テキスト解析
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
情報リテラシー
医療統計学Ⅱ
4‐7データハンドリング
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
医療統計学Ⅱ⑨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

選択項目

講義内容

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「医療統計学Ⅰ」（1回目）（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 データ量の増加、計算機の処理性能の向上「医療統計学Ⅰ」（1回目）
society5.0、データ駆動社会「医療統計学Ⅰ」（1回目）
４次産業革命、Society 5.0、
人間の知的活動とAIの関係性「医療統計学Ⅰ」（1回目）
データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている
1-6 AI等を活用した新しいビジネスモデル（プレシジョンメディシン）「情報リテラシー」（3回目）

調査データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「医療統計学Ⅰ」（1回目）
1-2 構造化データ「医療統計学Ⅱ」（1回目）（２）「社会で活用されているデー
構造化データ、非構造化データ（文章、画像）「情報リテラシー」（3回目）
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

データ、AI活用領域の広がり（生産、在庫管理、マーケティング、自動運転車両など）「医療統計学Ⅰ」（1回
1-3 目）

仮説検証、知識発見、判断支援「情報リテラシー」（3回目）

4

データ解析：パターン発見、グルーピング）「医療統計学Ⅰ」（1回目）（３）様々なデータ利活用の現場
データ可視化：複合グラフ、関係性の可視化「医療統計学Ⅰ」（3回目）
1-4
におけるデータ利活用事例が示
非構造化データ処理：画像分析「情報リテラシー」（3回目）
され、様々な適用領域（流通、製特化型AIと汎用AI、今のAIでできることとできないこと、AIとビッグデータ「医療統計学Ⅰ」（1回目）
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 1-5 データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「医療統計学Ⅰ」（1回目）
するもの
ヘルスケアにおけるデータ・AI利活用事例「情報リテラシー」（3回目）

ELSI「疫学Ⅰ」（７回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 個人情報保護「疫学Ⅰ」（７回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
データ倫理：データの捏造、改ざん、盗用、プライバシーの保護「情報リテラシー」（２回目）
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
情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報機器の操作」（1回目）
等、データを守る上での留意事
暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報リテラシー」（4回目）
3-2
項への理解をする

情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報リテラシー」（4回目）（7回目）
匿名加工情報「疫学Ⅰ」（7回）

データの種類「医療統計学Ⅰ」（4回目）
分布と代表値、代表値の性質の違い、データのばらつき、誤差の扱い「医療統計学Ⅰ」（5回目）
相関と因果（相関係数）「医療統計学Ⅰ」（6回目）
2-1
相関と因果（交絡）「疫学Ⅰ」（5回目）（５）実データ・実課題（学術デー
母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、多段抽出）「医療統計学Ⅰ」（7回目）
タ等を含む）を用いた演習など、
クロス集計表、分割表「医療統計学Ⅰ」（6回目）
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
データ表現（棒グラフ、折れ線グラフ）「情報機器の操作」（5回目）
といった数理・データサイエン
2-2 データの比較（条件をそろえた比較）「医療統計学Ⅰ」（3回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関すデータの図表表現（チャート化）「医療統計学Ⅱ」（1回目）
るもの

2-3

データの集計(和、平均）、並び替え「医療統計学Ⅰ」（3回目）（4回目）「情報機器の操作」（5回目）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）
全ての学生が、データ駆動社会の動向を知り、保健・医療・福祉の分野における新たな価値の創造に向けて、データ・AIを利活用する思考を身に着けることができる。また、目的に応じてデータを収集し、集計し、グラフ化するパソコン技術を習得し、比較可能なデータから得られる情報によって、健康課題を分析し、その解決に役立てる思考を身につけることができる。
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.st-mary.ac.jp/disclosure/pdf/2022/datascience_keikaku.pdf

5

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和3

年度

②履修者・修了者の実績
令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

入学
定員

収容
定員

看護学部看護学科

110

440

110

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

合 計

110

440

110

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

学部・学科名称

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

6

合計

履修率

110
25%
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110
25%

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
教育の質向上委員会規程② 体制の目的
教育の質向上委員会は、本学の教育理念に基づいた教育の質保証・向上に資することを設置目的としている（規程第1条）。
主な所轄事項は、（1）教育課程に関すること、（2）単位認定に関すること、（3）教育環境に関すること、（4）教育・研究活動の支援に関すること、（5）教育の質保証・向上に資するFDに関すること、（6）特別の課程に関すること、（7）その他、教育の質保証・向上に関すること、である（規程第2条）
上記のとおり、本委員会は教育課程及びその運用等の質保証・向上に資することを目的としており、正課の課程において編成する本プログラムの質保証・向上に関しても所轄・目的としている。なお、教育課程に関しては、実際の運用方針の決定、評価指標等に基づく改善方策、科目担当者の検討、シラバス内容確認等、教育課程運営全般に渡っている。
③ 具体的な構成員
看護学部看護学科教授／教育の質向上委員長・教務部長
看護学部看護学科教授／学部長 日高艶子
看護学部看護学科教授／研究科長 眞﨑直子
看護学部看護学科教授 Eric.Fortin
看護学部看護学科准教授 近末清美看護学部看護学科准教授 井手悠一郎
看護学部看護学科准教授 小浜さつき
事務部次長 野中岳史
事務部教務課長 池田展子
事務部教育研究支援主査 江﨑裕紀
事務部教務課主任 加藤直子

桃井雅子

④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績25%
令和４年度予定50%
令和５年度予定
75%
令和６年度予定
100%
令和７年度予定
100%
収容定員（名）440
具体的な計画
毎年度共通
本プログラムは根幹（修了要件）となる3科目全て必修科目であるため、数理・データサ
イエンス・AI教育（データヘルスサイエンス入門プログラム）の履修率は100％となる。（令和3年度から本プログラムを開始するため、上記の収容定員に対する履修率は、令和3年度は1年生のみ、令和4年度は1・2年生、令和5年度は1・2・3年生、令和6年度以降は全学年が履修し100％となる。また、令和4年度入学生からはカリキュラム改正を行い、再申請を予定しているが、同様に必修科目で修了要件を満たす設定としている）
なお、令和5年度は選択科目「医療統計学Ⅱ」を開講し、より深く学びたい学生のニーズに対応する計画としている。その履修率向上に向け、本年度「医療統計学Ⅰ」の科目内で学生に呼びかけ、動機づけを行う。

7

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
前述のとおり、本学は看護学部看護学科の単科大学であり、更に看護学科の必修科目である「情報リテラシー」「疫学Ⅰ」「医療統計学Ⅰ」を本プログラムの根幹（修了要件）とし、その中でモデルカリキュラム項目を網羅した内容として授業内容を整理することで、全学生が数理・データサイエンス・AI教育を受けられる体制としている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
前述のとおり、本学は看護学部看護学科の単科大学であり、また、本プログラムの修了要件となる科目は全て必修科目である。このため全学生が数理・データサイエンス・AI教育（データヘルスサイエンス入門プログラム）を受けることになる。なお、本プログラムの修了要件とはしていないが、プログラム内に選択科目として「情報機器の操作」と「医療統計学
Ⅱ」を設定している。新入生や在校生に対する新年度ガイダンス（教務課ガイダンス）や学生向けメールにおいて、今後のデジタル社会において必要となる内容を教授する教育プロ
グラムとして「データヘルスサイエンス入門プログラム」を設定していること、また本プログラ
ムの構成科目に選択科目を含んでおり、当該選択科目を積極的に履修することを推奨している。

8⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
授業で学んだ知識の確認が行える自習コンテンツを作成し、学内外からアクセスできる
LMSによって復習が行える環境としている。なお、学内からアクセスする場合、本学は全館においてWi-Fiの利用が可能であり、場所を限定することなくLMSへのアクセスが可能な環
境を整えている。
パソコン演習の復習には、学内のパソコン室を開放している。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業内容に関する質問は、授業中にも受け付けているが、授業時間以外においては、各科目のシラバスにオフィスアワーを明記し質問を受け付けるとともに、学内メールを使用して担当教員を窓口として質問を受け付けている。また、コンピュータ操作に不慣れな学生に配慮し、授業と並行してパソコンサポートクラスを正課外に開講する予定である。

9

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
学内からの視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

本学は看護の単科大学であり、また本プログラムの修了要件は全て必修科目としていることから、原則として修了要件としている科目の履修率は100％となる。本プログラムは令和3年度開始であり、令和3年度開講科目
は1年次開講必修科目の「情報リテラシー（プログラム修了要件）」及び選択科目「情報機器の操作（プログラム
修了要件外）」の2科目である。情報リテラシーに関しては、1年次在学生110名全員が履修・修得した。選択科目である「情報機器の操作」に関しても約95％が履修し高い履修率となった。引き続き、新年度ガイダンスや関プログラムの履修・修得状 連授業科目内での履修推奨を行うことで、高い水準での選択履修を目指す。
況

学修成果

各科目の単位認定試験において、学修目標が到達できたかを評価するとともに、プログラム全体における評価として、全プログラム修了後に「データ・AIの利活用と看護師の役割」について考察させたレポートを提出させることによって、数理・データサイエンス・AIに対する思考に関する学修成果を測っている。また、「プログラムに対する評価」を実施し、科目履修前および、履修期間終了直後に、知識、スキル、態度の視点から理解度や到達度の質問に回答してもらい、集計、分析を行っている。分析の結果、プログラム実施後にはいずれの項目も統計学的に有意に上昇し（p＜.001）、プログラムの成果はあったと判断できた。

10

各科目において授業終了後に学生による「授業評価」を行っており、プログラムを構成する科目を科目ごとに経年比較することで、プログラム全体の内容改善に向けて検討を行うものとする。本プログラム初年次に実施
した2科目「情報機器の操作」「情報リテラシー」について、プログラム構成前の令和2年度との授業評価を比較すると、理解度に関する評価項目である「講義はわかるように構成されていたか」、「今回の講義であなたの知学生アンケート等を通じた 識が増えたか」、「本講義に対する総合評価はどうでしたか」を合算した平均値は、令和2年度が4.13であったの学生の内容の理解度に対して、令和3年度は4.44となっており、理解度が高まっていることが分かる。

プログラムが進行中のため現時点では行えていないが、令和4年には、プログラム修了後のアンケートに後輩学生に向けた推奨度を確認する欄を設け、その内容を次年度に学内で周知することで、選択科目の履修を促すものとする。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

本学は看護学部看護学科の単科大学であり、更にプログラム構成科目5 科目中、3科目が必修科目であることから、全学的な履修を可能としている。プログラム内には、さらに学修を深めたい学生のニーズに対応するため修了要件外の選択科目も設定しており、その履修率を高めるため教務課からのガイダンス等で推奨を行っ
全学的な履修者数、履修 ている。更に、学部における入門プログラムで興味関心をもった学生が本学大学院へ進学し、データヘルスサ率向上に向けた計画の達 イエンス領域で実践力を高める学びを目指せるよう、段階的な教育展開を計画している。
成・進捗状況

11

学外からの視点
プログラム進行中のため、現時点では修了者の評価は行えていないが、プログラム修了者の卒業後の調査を実施し、その活躍状況を評価するものとする。その際、卒業生の就職先である医療機関へヒアリングを行い、教授内容についての検討を行う予定である。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

医療機関から数理・データサイエンス・AI教育プログラムの必要性と期待する内容についてヒアリングを行い、得られた内容を授業内容に反映させることとしている。令和3年に受けた外部評価では、医療機関に蓄積されているデータの2次利用として、学生がそれを分析し、臨床現場にフィードバックできるようなシステムを将来的に構築できることが望ましいという意見があった。個人情報保護の観点から、実データの利用にはハードルもあるが、グループ医療機関と連携してシステム構築を検討したい。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見12

社会でデータやAIが活用されている事例を多く示し、特に医療現場という身近な場で実装されている様々な例を概観することで、これからの価値の創造に関わるための素地を養うことに意欲が持てる内容としている。また、実データを扱い、探索的に課題を見つけたり、仮説を立て、検証のための分析を行ったりするデータ分析
演習を取り入れている。それによって、データの扱いに慣れ、リテラシーを高め、学ぶ楽しさが感じられるようにしている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

AIの利活用など、専門的に馴染みのない用語については、身近な事例を多く取り入れ、社会の中で既に多くの恩恵を受けていることを実感させることで分かりやすさにつなげている。単に知識を広げるだけでなく、パソコ
ン演習を通して実際にデータを分析させ、その中で統計学の知識の意味が理解できる授業構成としている。

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.st-mary.ac.jp/disclosure/pdf/2022/datascience_hyouka.pdf

13

開設科目名情報リテラシー

科目コード

BSNBG111

開設期

１年前期

単位数（履修区分）

1 単位（必修）

時間数

15 時間

授業区分

講義・演習

井手悠一郎

担当者

井手悠一郎、橋口ちどり、石本祥子、川口淳

責任者
授業の概要（授業の目的）

情報化社会の現代において、世の中には数えきれないほどの情報が渦巻くようになり、日常生活や業務を行う上で情報収集が欠かせないものとなっている。しかし、SNS の普及などにより、誤った情報を用いたり不適切な取扱いを行ったりすることで、取り返しのつかない事態になることも懸念されている。
本講義では、パソコンの基本操作を通じて情報収集の方法について学修するとともに、情報の適切な取り扱い方（SNS の適切な使用方法、学外や病院外における患者情報の管理方法など）について学び、医療職者として生きていく上で必要な知識･技術・正しい倫理観を身につけることを目的とする。
学修の到達目標

ディプロマポリシー(学位授与の方針)との関連

1）情報機器の基本的な操作ができる。

7 情報リテラシー2）必要な文献・図書の情報を収集することができる。

7 情報リテラシー

3）情報を運用する上での正しい倫理観を身につける。

7 情報リテラシー、5 問題解決判断力

授業計画（授業内容・方法・予習復習内容とその取り組み時間等） ※遠隔授業の場合は Zoom および Teams による同時双方向型で実施
回

授業内容

方法

担当者

予習・復習(学習課題)

取組時間

1

Office365、Office Lens の使用方法

実技

井手

M pass を読んでおく、配布資料の復習

4 時間

2

WebClass の使用方法、守秘義務

実技

井手M pass を読んでおく、配布資料の復習

2 時間

3

医療 AI

講義

川口

配布資料の復習

2 時間

4

情報倫理①（SNS のモラル、時事問題等）

講義

七條

配布資料の復習

2 時間

5

情報倫理②（実習に行く前の基礎知識）講義

石本

配布資料の復習

2 時間

6

医療現場での情報の取扱い

講義

橋口

配布資料の復習

2 時間

7

ELSI、演習GW

井手

配布資料の復習、新聞やネットで関連情報を収集

8 時間

8

発表

発表

井手

深く考え、建設的かつ分かりやすく発表できるようにする

8 時間

成績評価方法・基準

課題に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ

教科書

参考書・参考文献①発表資料 40％（提出は WebClass で行ってください。）（井手）②レポート 60％（提出は WebClass で行ってください。）（井手）発表資料およびレポートは配布する評価基準により評価を行います。
評価結果については WebClass で確認できるようにします。
指定なし
M pass（聖マリア学院大学）
文献検索ガイド（聖マリア学院大学図書館）※情報倫理教育の強化及び継続の参考資料とするため、講義中にアンケートを実施することがあります。
講義内で実施するアンケートは、成績評価には一切関係しません。
連絡先
ｵﾌｨｽｱﾜｰ
学習相談
メッセージ
その他

井手悠一郎 （6 号館 2 階 井手悠一郎研究室）／オフィスアワー：火曜 16：00～17：00※上記時間帯以外に訪問したい場合は事前予約をしてください。
メール等での質問も可です。（アドレスについては Office 365 を参照してください）清水康彦（2 号館 2 階 事務室）／オフィスアワー：月曜 15：00～17：00※オフィスアワーでも不在にする場合がありますので、訪問の際は事前にご連絡ください。
メールでの質問も受け付けます。（アドレスについては Office 365 を参照してください）
また、外部講師への質問の取り次や Office365 や WebClass への質問はこちらにお願いします。

その他：この科目においては看護職として実務経験を有する教員も授業を担当する科目です。
ICT の活用：発表資料およびレポートの提出は、WebClass へ提出してください（提出可能形式：.doc のみ）

14

開設科目名医療統計学Ⅰ

科目コード

BSNFN207

開設期

単位数（履修区分）

１単位（必修）

時間数

15 時間

授業区分

堤 千代

担当者

堤 千代

責任者

２年前期
講義・演習

授業の概要（授業の目的）
保健医療分野とくに看護における統計学の意義と基礎的概念や考え方を理解し、 Evidence Based Medicine (EBM)実践に向けた論理的・科学的問題
発見と問題解決判断力を養う。政府統計やオープンデータにアクセスし、情報を読み取る力を身につけ、代表値、散布度、正規分布等の確率分布、検定、推定、相関等の基本的事項について学ぶ。また、AI やデータの利活用に関心を持ち、健康の維持増進のために看護職が担うべき役割について考える機会とする。
学修の到達目標

ディプロマポリシー(学位授与の方針)との関連

１）社会におけるデータの利活用について説明できる。
２）政府統計やオープンデータにアクセスし、統計から得られる情報を論理的に説明できる。

４論理的・科学的問題発見力◎９科学的根拠に基づく看護３）データの分布形状と代表値、散布度などの要約統計量の特性を説明できる。
４）推測統計の考え方を理解し、説明できる。

授業計画（授業内容・方法・予習復習内容とその取り組み時間等） ※遠隔授業の方法：Teams によるリアルタイムオンライン授業
回

授業内容

方法

担当者

予習・復習(学習課題)

取組時
間

1

データの利活用講義

堤

復習：社会におけるデータ活用事例について調べる

４時間

講義

堤

復習：授業で提示したレポート課題について調べる

4 時間

講義・個人ワーク

堤

予習：Excel で演算子による計算方法を確認しておく

4 時間―society5.0 に向けたデータのとらえかた
2

社会と AI―AI の発展と人間との共存

3

看護と統計
―ナイチンゲールが行ったデータの可視化と要約

4

人口統計と保健統計調査

復習：授業で行った Excel 計算ができるようになる
講義・個人ワーク堤―看護に活かす既存統計の読み方
5

尺度の理解とデータの分布

連続データの要約統計量

講義・個人ワーク

堤

連関と相関

講義・個人ワーク

堤

講義・個人ワーク

標本調査と区間推定

堤

課題に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ
教科書
参考書・参考文献

予習：テキスト P14～23 を読んでおく

4 時間

予習：テキスト P106～113 を読んでおく

4 時間

復習： webclass 小テスト、課題のデータ分析
講義・個人ワーク

堤―推測統計の考え方
成績評価方法・基準

4 時間

復習： webclass 小テスト、要約統計量の計算―2 変量の関係による分析方法
8

予習：テキスト P６～13 を読んでおく
復習：webclass 小テスト、ヒストグラムの作成―集団特性の記述と留意点
7

4 時間

復習：webclass 小テスト、オープンデータの集計―データを用いた度数分布表とヒストグラムの作成
6

予習：インターネットで e-stat にアクセスしてみる

予習：テキスト P76～83 を読んでおく

4 時間

復習： webclass 小テスト
Webclass 上での筆記試験 70％ 、 レポート課題 30% （いずれも評価者：堤）筆記試験については、再・追試験終了後に解説を webclass にて掲示します。小テストは実施終了後に解説が表示されます。
演習課題は、次回講義内で解説します。
豊田修一他著 『やさしい統計処理』 実教出版
柳川堯他著 『新 看護・リハビリ・福祉のための統計学』
三津村直貴著 『60 分でわかるＡＩ医療＆ヘルスケア最前線』
本科目は、society5.0 に向けた『データヘルスサイエンス入門プログラム』の一部です。society5.0 に向け、全ての大学生が身に着けるべきデータ活用のための知識と技術を中心に展開します。本科目を基礎として、医療統計学Ⅱ（2 年次選択）で実際のデータ分析演習を展開しますので、次年度は当該科目の選択履修をお勧めします。

ｵﾌｨｽｱﾜｰ

遠隔で Microsoft Excel を使った演習を行いますので、アプリをインストールした PC 環境を整えてください。もし、PC 通信が準備でき

学習相談

ない方はご相談ください。パソコンスキルに自信がない方は、課外で開催する【パソコンサポートクラス】にご参加ください！

メッセージ

堤 千代（2 号館 1F 220 研究室）オフィスアワー：火曜 12:10～13:10 tsutsumi@stmaryacjp.onmicrosoft.com

その他

私の研究分野は、看護におけるバイオ統計学の応用です。これまで研究で用いた方法の基礎的内容について、授業全般を通して教
授します。

15

開設科目名
単位数（履修区分）
責任者

医療統計学Ⅱ

科目コード

BSNFN301

開設期

３年前期

1 単位（ 選択 ）

時間数

15 時間

授業区分

講義・演習

堤 千代

担当者

堤 千代

井手悠一郎

授業の概要（授業の目的）

本科目では医療統計学Ⅰを発展させ、疫学調査と保健活動につなげるデータ思考を身に着ける。国が提供する一大規模データの可視化や要約のパソコン演習を通し、地域の課題抽出と意思決定に向けたデータ活用を考察する。また、推測統計の思考と、その背景にある統計学の基礎知識を学ぶ。

学修の到達目標

ディプロマポリシー(学位授与の方針)との関連

１） パソコンを用いてデータを可視化し、要約する方法を習得できる。
２）地域のデータを用いて、情報を集約し、課題を抽出できる。

４論理的・科学的問題発見力◎９科学的根拠に基づく看護

２）推測統計の意味を理解し、計算結果の意味を説明できる。
３）Microsoft Excel と JMP の操作を習得する。

授業計画（授業内容・方法・予習復習内容とその取り組み時間等）※遠隔授業の場合の方法：Teams によるリアルタイムオンライン授業
回

授業内容

1

連続データの要約統計量

方法
講義.個人ワーク―Excel と JMP を用いた分析
2

推測統計の考え方

講義.個人ワーク

仮説検定

講義.個人ワーク

2 変数の検定講義.個人ワーク

データ分析演習①

講義.個人ワーク

大規模データの可視化
6

データ分析演習②

堤
井手悠

相関、回帰、カイ二乗検定
5

堤
井手悠

二標本の母平均の区間推定と検定
4

堤
井手悠

―母平均の区間推定
3

担当者

講義.個人ワーク

堤

データ分析演習③

予習：教科書 P6～31 を読んでおく。
予習：教科書 P70～85 を読んでおく。

4 時間
4 時間

復習：課題データについて、Excel で計算する。
予習：教科書 P86～97 を読んでおく。

4 時間

復習：課題データについて、Excel で計算する。
予習：教科書 P106～125 を読んでおく。
復習：課題データについて、Excel で計算する。

堤

予習：総務省統計局のサイトにアクセスしておく。

井手悠

復習：対応表をみながら、データ構造を理解する。

堤

取組時間

復習：課題データについて、Excel で計算する。

井手悠

データクレンジングとハンドリング
7

予習・復習(学習課題)

予習：分析課題のテーマを考えておく。

4 時間
4 時間
4 時間

復習：自身の課題についてデータ分析を行う。
個人ワーク

堤

復習：自身の課題についてデータ分析を行う。

4 時間

発表

堤

データ分析レポートの作成。

4 時間

分析結果の表現8

データ分析演習④
結果の発表

成績評価方法・基準

課題に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ

教科書

参考書・参考文献

データ分析レポート 100％（評価者：堤）
授業内の演習課題については、その都度フィードバックします。
演習課題は、次回講義内で解説します。Webclass でレポートに対するコメントをお返しします。
豊田修一他著 『やさしい統計処理』 実教出版
柳川堯他著 『新 看護・リハビリ・福祉のための統計学』
三井正著 『JMP ではじめるデータサイエンス』
本科目は、society5.0 に向けた『データヘルスサイエンス入門プログラム』の一部です。society5.0 に向け、全ての大学生が身に着けるべきデータ活用のための知識と技術を中心に展開します。医療統計学Ⅰで学んだ基礎に積み上げ、Microsoft Excel や統計

ｵﾌｨｽｱﾜｰ
学習相談
メッセージ
その他

ソフト JMP を操作し、将来の看護師や保健師業務に活かせる実務的内容として指導しますので、積極的に選択履修してください。
特に保健師コースには重要な内容です。
対面授業は、パソコン室（242 教室）で行います。各自で USB メモリーを持参してください。
堤 千代（2 号館 1F 220 研究室）オフィスアワー：火曜 12:10～13:10 tsutsumi@stmaryacjp.onmicrosoft.com
私の研究分野は、看護におけるバイオ統計学の応用です。これまで研究で用いた方法の基礎的内容について、授業全般を通して教
授します。

16

開設科目名情報機器の操作

科目コード

BSNBG112

開設期

１年前期

単位数（履修区分）

１単位（選択）

時間数

１５時間

授業区分

講義

赤須大典

担当者

赤須大典

責任者
授業の概要（授業の目的）

情報社会の進展に伴い、多くの分野で情報機器を使うことが一般化しており、基礎的な情報活用の能力を身につけることが不可欠である。情報機器を使う基本的な能力、情報を有効に活用する知識と倫理観、情報活用能力を習得して、これらを医療の分野へ応用するための素養を身に付ける。
学修の到達目標

ディプロマポリシー(学位授与の方針)との関連

１）情報機器を使う基本的な操作ができる。

4 論理的・科学的問題発見力

２）情報を有効に活用する知識や考え方、心構え、態度などの倫理観を理解することができる。

5 問題解決判断力

３）情報機器を使い「情報の表現、加工、交換する情報活用能力」を活用できる。

7 情報リテラシー

授業計画（授業内容・方法・予習復習内容とその取り組み時間等） ※遠隔授業の方法：zoom による収録配信
回

授業内容

方法

担当者

1

情報化社会に必要な知識と倫理観講義

赤須（情報化社会の現状、脅威、セキュリティー、著作権、個人情

予習・復習(学習課題)
事前に教科書を読んでおくこと

取組時間
4 時間

講義内容の復習

報保護法など）2

情報機器全般に関しての基本的事項

講義

赤須

講義内容を復習し、実際に操作する

4 時間

講義

赤須

講義内容の復習

4 時間（情報機器の基礎知識、ファイルの保存など）
3

Wordを使用してレポートの作成（レポート作成の基本機能、図の挿入編集、表記など）

4

実際の業務を想定したレポートを作成

講義

赤須

講義内容の復習

4 時間

5

Excel を使用して表計算やデータ集計資料作成

講義

赤須

講義内容の復習及び実際に操作してみる

4 時間（関数、ワークシート、書式、グラフ、データベースなど）
6

実際の業務を想定した表計算やデータ集計資料を作成

講義

赤須

講義内容の復習及び実際に操作してみる

4 時間

7

PowerPointを使用してプレゼンテーション資料作成

講義

赤須

講義内容の復習

4 時間

講義

赤須

講義内容の復習

4 時間（内容作成・編集、構成、デザインなど）
8

実際の業務を想定したプレゼンテーション資料を作成

成績評価方法・基準①課題８０％（赤須）

課題に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ

上記課題については、講義中、または後日返却します。

教科書

参考書・参考文献②態度２０％（赤須）『情報リテラシー アプリ編』 ＦＯＭ出版

特になし

ｵﾌｨｽｱﾜｰ

赤須 大典（非常勤）

学習相談教務課メールアドレスへ連絡、直接メールで受付。 t209akasud@std.mii.kurume-u.ac.jp

メッセージ

欠席すると授業についていけなくなる可能性があるので注意すること

その他

17

開設科目名

疫学Ⅰ

科目コード

BSNFN208

開設期

２年 前期

単位数（履修区分）

１単位（必修）

時間数

１５時間

授業区分

講義

責任者

井手 悠一郎

担当者

井手 悠一郎授業の概要（授業の目的）
疫学は伝染病対策のために利用されてきたが、第二次世界大戦後は生活習慣病の発生要因の解明とその予防のために利用されている。公衆衛生活動の基
礎的方法論でもある疫学とはどのような学問であり、疫学的な因果推論とはどのような概念であるかを理解する。研究デザインや健康指標を理解するだけではな
く、将来専門職として活動する際のデータの収集のための調査方法や調査の際のインフォームド・コンセント、個人情報保護などの倫理的配慮も理解する。
学修の到達目標

ディプロマポリシー(学位授与の方針)との関連

疫学的思考について理解する。

３ 看護実践知識◎自ら学習する態度を身につける。

１４ 看護学発展への主体的探求姿勢

授業計画（授業内容・方法・予習復習内容とその取り組み時間等）※遠隔授業は Microsoft Teamsによる同時双方向型で実施
方法

担当者

予習・復習(学習課題)

取組時間

1

回

疫学とは、疫学的指標①（割合、率）

授業内容

講義

井手

授業内容の復習、次回講義資料の予習

４時間

2

疫学的指標②（比）

講義

井手

授業内容の復習、次回講義資料の予習

４時間

3

研究デザイン①（観察研究）

講義

井手

授業内容の復習、次回講義資料の予習

４時間

4

研究デザイン②（介入研究）講義

井手

授業内容の復習、次回講義資料の予習

４時間

5

偏りと交絡

講義

井手

授業内容の復習、次回講義資料の予習

４時間

6

因果関係、スクリーニング

講義

井手

授業内容の復習、次回講義資料の予習

４時間

7

疫学と倫理

講義

井手

授業内容の復習、次回講義資料の予習

４時間

8

疫学研究の実際、まとめ講義

井手

授業内容の復習

２時間①各回の復習レポート 50％（提出は WebClass（専門基礎分野（全学年））に行ってください。）
成績評価方法・基準②定期試験 50％（筆記試験または WebClass上で実施します）
科目責任者が評価を行います。
試験後、定期験の試験問題は WebClassに掲載します。

課題に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ

なお昨年度の試験問題の模範解答についても併せて WebClassに掲載しますので、併せて参照してください。
（同じ問題は出題しませんので、問われたポイントの確認という視点で確認してください。）

教科書
参考書・参考文献

医学書院『基礎から学ぶ 楽しい疫学』（第４版）
参考文献（ Immunogenicity of a monovalent influenza A(H1N1)pdm09 vaccine in patients withhematological malignancies）
この科目は保健師コース選抜の際に成績が参照される科目の１つです。
連絡先 井手悠一郎（6 号館 2 階 井手悠一郎研究室）、オフィスアワー：火曜 16：00～17：00※上記時間帯以外に訪問したい場合は事前予約をしてください。
メール等での質問も可です。（アドレスについてはOffice 365を参照してください）

ｵﾌｨｽｱﾜｰ
学習相談

ICT の活用：復習レポートにおいては、１～８回の授業内容についての復習ノート（手書きまたは Word）を作成し、手書きの場

メッセージ

合は Office Lens等で撮影を行った上で（PDF 形式）、WebClassに提出してください（提出可能形式：.doc、.pdfのみ）

その他

また提出してもらった小レポートは、今年度以降もコースに残す予定です。授業終了後も必要に応じ、提出物の参照等をおこなってください。また WebClassに昨年度の単位認定試験の模範解答を掲載します。学習の際に参照し、授業内容理解に役立ててください。
その他：第５回については「Immunogenicity of a monovalent influenza A(H1N1)pdm09 vaccine in patients
thwi
hematological malignancies」に関する研究成果を一部参照して、講義を展開します。

18

認定教育プログラムが全学部等に開講されていることがわかる資料

１．本学の学部・学科組織について
以下の学則に規定のとおり、本学は看護学部看護学科の単科大学。
（学部、学科及び収容定員）
第 3 条 本学の設置する学部・学科及び収容定員は次のとおりとする。
学

部

学

看護学部

科

入学定員

収容定員

看護学科

110 人

440 人

２．本学科目とモデルカリキュラム（リテラシーレベル）の対比表
数理・データサイエンス・AI教育プログラム（データヘルスサイエンス入門プログラム）とモデルカリキュラム対応表
本学科目

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム・モデルカリキュラム（リテラシーレベル）

導入

基礎

※＝
社会におけるデータ・AI利活用
データリテラシー
履修 プロ
対象学科
区分 グラム １－１
1－２
1－3
1－4
1－5
1－6
2－1
2－2
2－3
・
・
修了
開講学年
社会で活
データ・
データ・
単位数 要件 社会で起
データ・
データ・
科目 きている 用されて AIの活用 AI利活用 AI利活用 AI利活用 データを データを データを
いるデー
のための
の最新動 読む説明する 扱う
変化
領域
の現場
タ
技術
向

科目名

情報リテラシー

看護・1 必修・1※

情報機器の操作

看護・1 選択・１

医療統計学Ⅰ

看護・2 必修・１※

疫学Ⅰ

看護・2 必修・１※

医療統計学Ⅱ

看護・3 選択・１

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

選択

データ・AI利活用
における留意事項

オプション

3－1

●

〇

〇

●

●

3－2

4－5

4－6

4－7

4－8

データ・ データをデータハ
AIを扱う 守る上で テキスト
画像解析 ンドリン
上での留 の留意事 解析
グ
意事項 項

データ活
用実践
（教師あ
り学習）

●

●
〇

心得

●

●

●

●

〇
●

●

〇

〇

〇

●はプログラム修了要件科目でモデルカリキュラムと対応する科目、〇はプログラム修了要件外でモデルカリキュラムと対応する科目※プログラム修了要件：
情報リテラシー＜１単位＞、医療統計学Ⅰ＜１単位＞、疫学Ⅰ＜１単位＞、合計３単位を修得すること。

３．看護学部看護学科 授業科目開設表
次ページの看護学部看護学科の授業科目開設表のは、認定教育プログラムの該当科目を示し、全て看護学部看護学科の科目として開講している。
（上記 1 で記載のとおり、本学は看護学部看護学科の単科大学であるため、学部の全学生に開講している）

19

【基礎分野】

単位数
区分

単位数

授業科目

区分

授業科目

必修 選択 自由

人
間
の
尊
厳
と
そ
の
理
解

カトリックの愛の精神Ⅰ

1

人体の構造と機能Ⅰ

2

カトリックの愛の精神Ⅱ

1

人体の構造と機能Ⅱ

2

キリスト教概論Ⅰ

1

人体の構造と機能演習

1

キリスト教概論Ⅱ

1

病理学

1

臨床病態学Ⅰ1

臨床病態学Ⅱ1

臨床病態学Ⅲ1

臨床病態学Ⅳ

1

生化学

1

栄養学

1

薬理学

2

感染・生体防御論Ⅰ

1

感染・生体防御論Ⅱ

1

哲学
1

生命倫理Ⅱ

1

サービスラーニング

1

芸術

1
1

初年次ゼミナールⅡ
心理学

基
共

礎

分

1
1
基

1

情報機器の操作

1

生物学

1

通

化学

1

基

体育理論

1

体育実技

1

人間と法（日本国憲法）

2

人間関係論

1

礎

野

1

教育原論
情報リテラシー

人
間
と
社
会

社会学

英語Ⅰ

2

英語Ⅱ

2

の

分

野

基
礎

Practical English skills

1

学

1

公衆衛生学

1

医療統計学Ⅰ

1

疫学Ⅰ

1
1
1

疫学Ⅱ

看精
護神

看
母
護
子
学

1
1

看護学総論

2

臨床看護学概論

1

臨床看護理論学

1

精神看護学概論

1

看
母
護
性
学

ウイメンズヘルス概論

1

看
小
護
児
学

小児看護学概論

1

1

看老
学
護年

老年看護学概論

1

1

統共
合通

コミュニケーション演習

1

1

中国語

保健医療福祉行政論

医療統計学Ⅲ

基
看
盤
護
臨
学
床

1

韓国語

2

疫学Ⅲ

1

フランス語

保健医療福祉と看護

1

医療統計学Ⅱ

健
康
現
象
の
疫
学

English Communication

多文化の尊重

護

祉保
と健
生 ・
康活医
者療
の ・
健福

1

スペイン語

世
関
界
わ
と
り
の

礎

人間工学

看

1

日本語表現論

人
間
と
言
語

疾
病
の人
成体
りの
立構
ち造
と と
回機
復能
促
進

1

生命倫理Ⅰ

初年次ゼミナールⅠ

科
学
的
思
考
の
基
礎

必修 選択 自由

1

Intercultural Awareness1

English Practice Abroad

320

【実践分野】【発展分野】
単位数

区分

単位数

授業科目

区分

授業科目

必修 選択 自由実

在 在宅看護学概論
宅
看 在宅看護学方法論
護学 在宅看護学実習

臨床基礎技術論Ⅰ

1

ｽｷﾙﾗﾎﾞ基礎 ﾚﾍﾞﾙ１

1

臨床基礎技術論Ⅱ

1

ｽｷﾙﾗﾎﾞ基礎 ﾚﾍﾞﾙ２

1

公衆衛生看護学概論

2

臨床看護診断学2

健康危機管理論1

ｽｷﾙﾗﾎﾞ臨床 ﾚﾍﾞﾙ１

1

公衆衛生看護管理論Ⅰ

1

臨床看護学方法論Ⅰ

基
盤
臨
床
看
護
学

必修 選択 自由

地
域
看
護
学

1

1
1
2

公衆衛生看護管理論Ⅱ
公衆 集団・組織援助論Ⅰ
衛
生 集団・組織援助論Ⅱ
看
護 個人・家族援助論Ⅰ学

2

臨床看護学方法論Ⅱ1

ｽｷﾙﾗﾎﾞ臨床 ﾚﾍﾞﾙ２

1

臨床看護学方法論演習

2

臨床看護実践学

1

個人・家族援助論Ⅱ

2

ｽｷﾙﾗﾎﾞ臨床 ﾚﾍﾞﾙ３

1

産業保健

1

臨床基礎看護学実習Ⅰ

1

学校保健

1

臨床基礎看護学実習Ⅱ

2

公衆衛生看護学実習

5

発

1
2
1

展
践

臨床看護学実習Ⅰ

3

国際保健論

1

国際看護論Ⅰ1分分

臨床看護学実習Ⅱ

3
野

精
神
看
護
学

野

母
子
看
護
学

国際看護論Ⅱ

1

フィールドスタディⅠ

2

2

フィールドスタディⅡ2

母 母性看護学方法論Ⅰ性
看 母性看護学方法論Ⅱ護
学 母性看護学実習

1

看護管理学

1

2

看護研究Ⅰ

1

2

看護研究Ⅱ

2

小 小児看護学方法論Ⅰ児
看 小児看護学方法論Ⅱ護
学 小児看護学実習1

老年看護学方法論Ⅰ

老
年
看
護
学
共通
統合

精神看護学方法論Ⅰ

1

精神看護学方法論Ⅱ

2

精神看護学実習

国
際
看
護
学

看護教育論
共
通
・
統
合

2

1

看護安全管理論1

コミュニティ演習

1

1

ﾁｰﾑｹｱとﾅｰｼﾝｸﾞﾘｰﾀﾞｰｼｯﾌﾟ

1

老年看護学方法論Ⅱ

2

ケアリングサイエンス

1

老年看護学実習

4

災害看護論

1

リハビリテーション看護学

1

総合看護学実習2

エンドオブライフケア

1

2

21

＜プログラム改善体制規則＞
教育の質向上委員会規程（設置）

第 1 条 聖マリア学院大学に、本学の教育理念に基づいた教育の質保証・向上に資するため教育の質向上委員会（以下、委員会）を置く。
（所轄事項）
第 2 条 委員会は、次の各号に掲げる事項を所轄する。
（１）教育課程に関すること（２）単位認定に関すること（３）教育環境に関すること（４）教育・研究活動の支援に関すること（５）教育の質保証・向上に資するＦＤに関すること（６）特別の課程に関すること（７）その他、教育の質保証・向上に関すること（組

織）第 3 条 委員会は、学長が指名する委員および教務部長をもって構成する。
（任期）

第 4 条 委員の任期は原則として 2 年とし、再任を妨げない。
２ 委員に欠員が生じた場合の補欠委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委 員 長）第 5 条 委員長は教務部長とする。
２ 委員長は、委員会を招集しその議長となる。
３ 委員会には、学長が指名した副委員長を置くことができる。
４ 委員長に事故があるときは、副委員長がその職務を代行する。但し、副委員長を置かない場合は、事前に委員長が指名した委員がその職務を代行する。
（会

議）

第 6 条 委員会は、委員の３分の２以上の出席により成立し、出席者の過半数をもって議事を決し、可否同数のときは議長の決するところによる。
２ 委員長が必要と認めるときは、委員以外の者を出席させることができる。
（委員会の事務）第 7 条 委員会の事務は、学長が指名した職員が行う。
（規程の改廃）第 8 条 この規程の改廃は、教授会の意見を徴して学長がこれを行う。
附 則
この規程は、令和 2 年 4 月 1 日から施行する。

22

＜自己点検・評価体制規則＞
教育の質向上委員会規程（設置）

第 1 条 聖マリア学院大学に、本学の教育理念に基づいた教育の質保証・向上に資するため教育の質向上委員会（以下、委員会）を置く。
（所轄事項）
第 2 条 委員会は、次の各号に掲げる事項を所轄する。
（１）教育課程に関すること（２）単位認定に関すること（３）教育環境に関すること（４）教育・研究活動の支援に関すること（５）教育の質保証・向上に資するＦＤに関すること（６）特別の課程に関すること（７）その他、教育の質保証・向上に関すること（組

織）第 3 条 委員会は、学長が指名する委員および教務部長をもって構成する。
（任期）

第 4 条 委員の任期は原則として 2 年とし、再任を妨げない。
２ 委員に欠員が生じた場合の補欠委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委 員 長）第 5 条 委員長は教務部長とする。
２ 委員長は、委員会を招集しその議長となる。
３ 委員会には、学長が指名した副委員長を置くことができる。
４ 委員長に事故があるときは、副委員長がその職務を代行する。但し、副委員長を置かない場合は、事前に委員長が指名した委員がその職務を代行する。
（会

議）

第 6 条 委員会は、委員の３分の２以上の出席により成立し、出席者の過半数をもって議事を決し、可否同数のときは議長の決するところによる。
２ 委員長が必要と認めるときは、委員以外の者を出席させることができる。
（委員会の事務）第 7 条 委員会の事務は、学長が指名した職員が行う。
（規程の改廃）第 8 条 この規程の改廃は、教授会の意見を徴して学長がこれを行う。
附 則
この規程は、令和 2 年 4 月 1 日から施行する。

23

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（データヘルスサイエンス入門プログラム） 取組概要
プログラム名称

データヘルスサイエンス入門プログラム

プログラムの目標

１．人々の健康課題の解決に、データ・AIを利活用する思考を身につけ、関心をもつ。
２．健康に関するデータの特徴を読み解き、分析し、他者に説明できるスキルを身に付ける。
３．データ・AIを利活用する際に求められる倫理やセキュリティについて理解する。
プログラムの運営
プログラムを改善・進化させるための体制
プログラムの自己点検・評価を行う体制

組織体制

聖マリア学院大学

教育の質向上委員会

運 営

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（データヘルスサイエンス入門プログラム）とモデルカリキュラム対応表
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム・モデルカリキュラム（リテラシーレベル）

本学科目

導入

科目名

対象学科
・
開講学年

履修
区分
・
単位数

※＝
プロ
グラム
１－１
修了
要件 社会で起科目 きている変化

情報リテラシー

看護・1

必修・１

情報機器の操作

看護・1

選択・１

※

医療統計学Ⅰ

看護・2

必修・１

※

疫学Ⅰ

看護・2

必修・１

※

医療統計学Ⅱ

看護・3

選択・１

社会におけるデータ・AI利活用
1－２

社会で活
用されて
いるデー
タ

1－4

1－5

データ・
データ・
データ・
AI利活用
AIの活用
AI利活用
のための
領域
の現場
技術

1－6

心得

選択

データリテラシー

データ・AI利活用における留意事項

オプション

2－1

データ・
AI利活用 データをの最新動 読む
向

2－2

2－3

3－1

3－2

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

テキスト
解析

画像解析

●

●

●

●

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（データヘルスサイ
数理・データサイエンス・AI教育プログラム
エンス入門プログラム）（データヘルスサイエンス入門プログラム）
●

●

1－3

基礎

●

●
●

●
●

●

データを
説明する

データを
扱う

〇

〇

●

●

●

●

●
●

〇

4－5

4－6

4－7

●

〇
●

●

〇

内容
内容
・数理・データサイエンス・ＡＩは、現在進行中の社会変化（第4次産業革 ・実データ・実課題（学術データ等
命、Society5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているもので を含む）を用いた演習など、社会あること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものであ での実例を題材として、「データること（上記1－1、1－6）を読む、説明する、扱う」といった
・数理・データサイエンス・AIが対象とする「社会で活用されている
数理・データサイエンス・AIの基本
データ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常社会や 的な活用法に関すること（上記の社会の課題を解決する有用なツールになり得ること（上記1－2、1－ 2－1、2－2、2－3）3）・様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域（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であること（上記1－4、1－5）

4－8

データ活
データハ 用実践（教ンドリング 師あり学
習）

〇

〇

内容
・数理・データサイエン
ス・AIは万能ではな
く、その活用にあ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）を考慮することが重要であること（上記の3－1、3－2）●はプログラム修了要件科目でモデルカリキュラムと対応する科目、〇はプログラム修了要件外でモデルカリキュラムと対応する科目

24

St.Mary’s College

聖マリア学院大学
数理・データサイエンス・AI教育

ヘルス分野におけるデータサイエンス教育を強化し看護のエビデンスを探求できる
人材を育成

公表

プログラムの改善・進化

データヘルスサイエンス
入門プログラム

教育の質
向上委員会

選択

学生アンケート
外部評価

1年次必修

自己点検・評価
習熟度補完
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