授業の目的

IT・デジタル技術が進展する中で、医療の現場においても、DX（デジタルトランスフォーメーション）が求められている。この講義では、データやAIによって、社会や身の回りの生活がどのように変化しているのかを捉え、IT・デジタル技術を学ぶ必要性を理解する。その上で、将来IT・デジタル化が進んだ医療現場においても対応できるよう「データの読み書き能力」であるデータリテラシーの基礎を身につける。一方で、IT・デジタル技術に潜む問題点を、事例などを通して把握し、倫理やモラル、危機管理の重要性を認識する。

教育内容

1.データやAI利活用における実際の事例をもとに、グループディスカッションを行い、社会におけるデータや利活用の現状について理解を深める。
2.表計算ソフトを利用して、オープンデータなど、実際のデータを使ってのデータの読み取り、記述、説明の方法について、コンピュータを使用しての演習を行い、データリテラシーの基礎を身につける。
3.ELSIや個人情報保護ならびにAIにおける法整備などの取り組みを理解した上で、IT・デジタル技術に関連する事件・事故例など、負の事例をもとにグループワークを実施し、負の事例を解決するための方策についてグループごとにまとめる。
4.メールや電子掲示板などのコミュニケーションツールの利活用や情報検索などの適切な方法を身につける。

教育方法

・講義形式の内容では、パワーポイントとワークシートを使い進める。
・グループディスカションにおいては、ディスカッションの内容について、A 4用紙1枚程度でグループ単位にまとめた資料と個人レポートを課す。なお、グループ単位のものについては教員によるコメントを入れたものを全員にフィードバックする。
・データリテラシーでは実際に操作した後の処理結果およびミニッツペーパーの提出を課す。ミニッツペーパーには操作内容や困ったことなどを記述する。「困ったこと」については全員にフィードバックをして共有する。
・グループワークにおいては、最後のプレゼンテーション実施後、グループごとのコメントをフィードバックする。
・演習全体を通してのレポートを個人ごとに課す。

実務経験の授業への活用方法

秋葉　広人：システムエンジニアとしてコンピュータシステムを組んでいた経験を活かし、実際のシステムでの応用例なども含め、演習においてより実践的なコンピュータ活用について教授する。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

◎：DP2
○：DP4、DP5

授業内容(シラバス)

到達目標

1.現代の社会で起きている変化やデータ・AIの利活用の現状を踏まえ、データサイエンスを学ぶ意義を理解する。
2.データを扱い、読み取って説明するということについて基本的な知識や技術を習得する。
3.グループワークを通して、現在起こっているデータ・AIを取り巻く状況を踏まえ、問題点や課題および留意点に向き合い、課題解決のための方策に関する考察を深める。

評価方法

1)グループディスカッションにおけるグループ単位のまとめ資料および個人レポート（10％）
【評価基準】まとめ資料についてはデータサイエンスを学ぶ意義について、具体的な例を挙げて分かりやすくまとめている。個人レポートについては、データサイエンスを学ぶ意義に関する気づきおよびグループディスカッションでの役割、課題について具体的な記述がある。
2)データリテラシー演習における個人レポート3回（30％）
【評価基準】与えられたデータを適切に処理した上で表現し、データから読み取れることについて説明している。
3)グループワークにおけるプレゼン資料および個人レポート（20％）
【評価基準】データ・AI利活用に絡む実際に起こった事件・事故について、関連するIT・デジタル技術、背景などから推測される課題についてまとめられており、その課題を解決するための方策について客観的な資料（文献など）を踏まえた上で自分たちの考えがまとめられている。個人レポートは、データ・AI利活用における留意事項に関する気づきおよびグループワークでの役割、課題について具体的な記述がある。
4)全体を通してのデータサイエンスに関する個人レポート（40％）
【評価基準】データ・AI利活用に関して、現状、データリテラシーおよび課題について演習を通しての気づきをまとめた上で、今後身につけなければならないスキルや知識について、客観的な資料（文献など）を根拠にして自分の考えを記述している。

準備学習(予習・復習等)

【予習・復習に必要な時間数：15時間】
予習：Moocを利用しての事前学習が必須となる（詳細については講義で指示）。また、パソコンの基本操作はできていることを前提にデータリテラシー演習を行う。操作に不安がある学生はこちらで準備した動画を利用して事前の操作確認をしておく。
復習：演習で実践したデータの処理方法などは繰り返し復習しておくこと。またレポートについては講義内の内容だけでなく、独自に調査した内容を加えることは必須である。

備考・その他

時間内の演習では学内のコンピュータを利用して行うが、講義時間外でもコンピュータの利用があるので個人所有のパソコンがあることが望ましい。講義に関する質問はメールや対面で対応するともに、重要な質問の回答については受講者全員で共有する。
【関連科目】データサイエンス概論、医療統計学、精度保証管理学

教材