科目一覧へ戻る | 2024/03/29 現在 |
開講科目名 /Course |
情報と健康・医学-保健・医療とデータ解析-/Information and Health/Medical Science-Basic statistics for Health Science and Medicine- |
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時間割コード /Course Code |
1241100135 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
|
開講所属 /Course Offered by |
教養教育科目/ |
曜日コマ /Day, Period |
火/Tue 4 |
開講区分 /Semester offered |
前期/first semester |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
1,2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
野坂 大喜/NOZAKA HIROYUKI |
科目区分 /Course Group |
教養教育科目 人間・生命 |
教室 /Classroom |
|
必修・選択 /Required/Elective |
選択必修 |
授業形式 /Class Format |
講義科目 |
メディア授業 /Media lecture |
- |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Faculty/Department |
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野坂 大喜/NOZAKA HIROYUKI | 保健学研究科/ |
難易度(レベル) /Level |
レベル1 |
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対応するCP/DP /CP/DP |
CP・DP 1 見通す力 |
授業としての具体的到達目標 /Concrete arrival target as the class |
○基礎的なデータ整理の仕方やデータ可視化の仕方に関するスキルを修得すること ○医療データの特性として違いの有無だけにとらわれず、有効か否かを踏まえた解析スキルを修得すること ○上記学問の知識や技能に基づいて,医学・保健データの解釈ができるようになること |
授業の概要 /Summary of the class |
○数理データサイエンス基礎の受講前の情報スキルに不安がある方のための授業内容・開講レベルとしています。 ○この授業ではエクセルを使用して実習や実験で得たデータをとりまとめて整理し、整理したデータを基にレポートとしてまとめるために不可欠な知識(特に医療系・保健系学生に必須となる関数や集計データの比較方法について)を演習形式で学習します。 ○データの整理方法として生成AIを活用したデータ整理や解析にかかるスキルを修得します。 [実務教員としての説明] ・医療機関において医療情報システムの開発・運用に関わった経験があり医療情報技師と第2種情報処理技術者資格を有している。 ・医療機関での臨床検査データの運用経験を元に保健・医療分野におけるエクセルを用いたデータ整理やレポート作成について講義します。 |
授業の内容予定 /Contents plan of the class |
第1回(4/16) オリエンテーション ~現代社会・保健分野における情報リテラシーとAIリテラシー~ 第2回(4/23) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~数式の使い方と相対参照・絶対参照の理解~ 第3回(4/30) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~数式の使い方と相対参照・絶対参照の理解~ 第4回(5/7) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~関数の使い方:数学関数~ 第5回(5/14) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~関数の使い方:数学関数~ 第6回(5/21) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~関数の使い方:論理関数~ 第7回(5/28) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~関数の使い方:論理関数~ 第8回(6/4) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~関数の使い方:複数関数を組み合わせたデータ整理~ 第9回(6/11) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~関数の使い方:複数関数を組み合わせたデータ整理~ 第10回(6/18) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~データ解析手法:グラフによるデータの可視化~ 第11回(6/25) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~データ解析手法:ピポットテーブルとピポットグラフ~ 第12回(7/2) 表計算ソフトウェアによるデータ処理 ~データ解析手法:アドインを使った簡単な保健データ統計解析~ 第13回(7/9) 生成AIを活用したデータ処理と解析 ~AIを用いたエクセル操作とレポート作成・問題点~ 第14回(7/23) 保健医療データの事例解析① ~どうやって病気の特性を見つけ出すのか?~ 第15回(7/30) 保健医療データの事例解析② ~薬に効果はあるの?~ 第16回(8/6) 保健医療データの事例解析のまとめ(最終レポート課題の提出) |
成績評価方法及び採点基準 /A scholastic evaluation method and marking standard |
○演習課題とレポート提出課題について100点満点で評価します。60点以上を合格とします。 ○2単位の取得には学則に基づき30時間の講義に対して60時間の自学・自習時間が必要です。 |
予習及び復習等の内容 /Contents such as preparations for lessons and the review |
授業はスライドを中心に進めますので、教科書の該当部分を予習してください。 各回の授業終了時に復習課題を配布するので、翌週の授業までに提出してください。 |
教材・教科書 /The teaching materials, textbook |
図解でわかる 最新エクセルのデータ分析がみるみるわかる本[Excel2021/2019/2016対応版] 秀和システム |
参考文献 /bibliography |
特になし |
留意点・予備知識 /Point to keep in mind, back ground |
表計算ソフトを使用しますので、ExcelをインストールしたPCが必要です。 |
授業内容に関する質問・疑義等 /Question, doubt about class contents |
オフィスアワー 木曜日 15:00~17:00 Teamsにて事前連絡してください |
Eメールアドレス・HPアドレス /E-mail address, HP address |
hnozaka「A」hirosaki-u.ac.jp ※「A」は@に置き換えてください |
学問分野1(主学問分野) /Discipline 1 |
J60:情報科学、情報工学およびその関連分野 |
学問分野2(副学問分野) /Discipline 2 |
I58:社会医学、看護学およびその関連分野 |
学問分野3(副学問分野) /Discipline 3 |
B12:解析学,応用数学およびその関連分野 |
実務経験のある教員による授業科目について /About the class subject by the teacher with the work experience |
実務経験 |
地域志向科目 /Local intention subject |
なし |
授業形態・授業方法 /Class form, class method |
講義と演習により進めます。 |
科目ナンバー /The subject number |
LA-2-1646-I59 |
メディア授業による著作物利用の有無について /Whether or not copyrighted works are used in media classes |
無/Nothing |
その他 /Others |
Teamsを用いて授業を行うので,アプリをインストールしておいてください。 履修登録の情報をもとに,Teams上に履修者として登録するので,Teamsにログインし,本科目が登録されているか確認してください。 なお,登録されていない場合は,学務部教務課(Email : h-gakumu@hirosaki-u.ac.jp )へ問い合わせてください。 メディア授業に切り替えとなった場合、必要となるソフトウェアは 1)Microsoft Excel、2)Microsoft Powerpointを予定しています ○医療情報技師/民間企業システム開発担当としての実務経験を踏まえた講義(演習、実習)の内容としています |
No. | 回(日時) /Time (date and time) |
主題と位置付け(担当) /Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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該当するデータはありません |