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） 実施計画

聖マリア学院大学

１．プログラムの名称
データヘルスサイエンス入門プログラム

２．プログラムにおいて身に付けることができる能力
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付けることができるように学修します。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付けます。

３．プログラムの開講科目及び修了要件
１）本プログラムの開講科目
科目名称

開講学科・学年

単位数・必修選択の別

情報リテラシー

看護学部看護学科 1 年

1 単位・必修

情報機器の操作

看護学部看護学科 1 年

1 単位・選択医療統計学Ⅰ

看護学部看護学科 2 年

1 単位・必修

疫学Ⅰ

看護学部看護学科 2 年

1 単位・必修

医療統計学Ⅱ

看護学部看護学科 3 年

1 単位・選択

２）修了要件
上記科目のうち、必修科目（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。

４．授業の方法及び内容
１）授業の方法：
AI の医療分野への応用例や情報倫理について調べ、数理・データサイエンス・AI の活用への関心を高め、将来展望を考察します。また、Microsoft Excel や統計ソフトを使ったデータ分析を体験することで、健康に関するデータを取り扱うための基本的なパソコン技術を修得し、データ分析のリテラシー力を高めます。
２）各授業の内容：3 ページ以降のシラバスをご参照ください。
３）本プログラムと数理・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）の対応＜参考＞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（http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf）

1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

基礎心得

選択

データ・AI利活用における留意事項

オプション※＝
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
区分 グラム １－１
1－２
1－3
1－4
1－5
1－6
2－1
2－2
2－3
3－1
3－2
4－5
・
修了
社会で活データ・データ・データ・データを単位数 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 AIを扱う 守る上で テキスト変化

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

上記の本学科目の内容詳細については別紙シラバス参照

※

いるデー
領域タ●
●

●

●
●のためのの現場
技術●●の最新動 読む向●説明する 扱う●

●

●
●

〇

〇

●

●

●
〇

上での留 の留意事 解析意事項
項

●

●

4－6

4－7

4－8

データ活
データハ 用実践（教画像解析
ンドリング 師あり学習）

●

●

〇
●

●

〇

〇

〇

内容
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 ・数理・データサイエン
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 ス・AIは万能ではなあること、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 く、その活用にあたっること（上記1－1、1－6）を読む、説明する、扱う」といった ての様々な留意事項
・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 （ELSI、個人情報、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 データ倫理、AI社会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）原則等）を考慮するこ
3）とが重要であること
・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（上記の3－1、3－2）
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）●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

5．実施体制・プログラムの運営：教育の質向上委員会
・プログラムを改善・進化させるための体制： 教育の質向上委員会
・プログラムの自己点検・評価を行う体制： 教育の質向上委員会

2

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）

3

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） ※遠隔授業の場合は 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、個人情報予習・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

4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） ※遠隔授業の場合は 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。

5疫学Ⅰ

科目コード

BSNFN208

開設期

２年 前期

単位数（履修区分）

開設科目名

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
回

授業内容

方法

担当者

予習・復習(学習課題)

取組時間

1

疫学とは、疫学的指標①（割合、率）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
6 of a monovalent influenza A(H1N1)pdm09 vaccine in patientsthwi
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。

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

井手悠

2 変数の検定講義.個人ワーク

データ分析演習①

堤

データ分析演習②

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。
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。

堤講義.個人ワーク

データ分析演習③

予習：教科書P6～31 を読んでおく。

復習：課題データについて、Excelで計算する。

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)

井手悠
講義.個人ワーク

大規模データの可視化
6

堤
井手悠

相関、回帰、カイ二乗検定
5

堤

講義.個人ワーク

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

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。

7