開講年度 2022 科目名（◆：実務経験のある教員による 　　　　　　授業科目） 情報処理演習 科目ナンバー A212-474-20 開講学科 医療薬学科６年コース 2011-2014年度入学 (全)開講学科 医療薬学科６年コース 2015年度以降入学 医療薬学科６年コース 2011-2014年度入学 2021年度薬学部医療薬学科６年 2020年度薬学部医療薬学科６年 2019年度薬学部医療薬学科６年 部門 専門　　 対象学年 ２年 開講種別 秋学期後半 曜日・時限・教室 秋学期後半 木曜日 ３時限 パソコン室 秋学期後半 木曜日 ４時限 パソコン室 秋学期後半 木曜日 ５時限 パソコン室 秋学期後半 金曜日 ３時限 パソコン室 秋学期後半 金曜日 ４時限 パソコン室 秋学期後半 金曜日 ５時限 パソコン室 単位数 1 必修・選択 必修 授業形態 演習 担当者（所属講座） 村木　克彦.波多野　紀行..鈴木　裕可（薬効解析学） .大井　義明.兒玉　大介（応用薬理学） 使用言語 日本語 最も関連のあるディプロマポリシー 項目 人々の健康維持と医療の発展に携わるものとして求められる教養と倫理観とコミュニケーション能力を身につける。 授業の概要 現代社会では、発展し続ける情報化社会を理解し、人工知能やビッグデータ等の情報・科学技術を活用しながら、医療・薬学を実践することが求められている。そのため情報・科学技術を活かす能力の涵養は、これからの医療薬学専門人に必須である。情報処理演習では、こうした能力を多面的に養う講義や演習を実施する。なお本演習は、データサイエンス科目であり、社会におけるデータ・AI利活用の一部、データリテラシーの一部を担当する授業である。 授業の到達目標 社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。 AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る。どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る。データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る。データを適切に説明する技能を養う。データを扱うための技能を養う。これらの知識・技能を有機的に結びつけ、医療分野において人工知能やビッグデータ等を活用できる力を養う。 準備学習（予習・復習など） 演習前にシラバスに記載されている到達目標について、演習書の関連する該当箇所に目を通して予習すること。演習後は、学んだ内容をよく理解・整理し、今後の学習に活かせるようにする。 各回の実習前後に、およそ90分を目安として予習・復習すること。 授業計画 授業の内容 SBOコード 1 オリエンテーション　発展し続ける情報化社会を理解し、人工知能やビッグデータ等の情報・科学技術を活用しながら、医療・薬学を実践する A-(5)-①-2,3,4,5、DS 2 表計算ソフトの利用方法①　データを扱う力を養う。Excel関数で成績評価表を作成しデータの取り扱い方を学ぶ。 DS2-3：データの集計、データの並び替え・ランキング、データ解析ツール、表形式のデータ A-(5)-①-2,3,4,5、DS2-3 3 表計算ソフトの利用方法②　データを適切に説明する力を養う。実験データからグラフを作成する。 DS2-2：データ表現、データの図表表現 A-(5)-①-2,3,4,5、DS2-2 4 表計算ソフトの利用方法③　データを適切に説明する力を養う。実験データからグラフを作成する。 DS2-2：データ表現、データの図表表現 A-(5)-①-2,3,4,5、DS2-2 5 表計算ソフトの利用方法④　データを適切に説明する力を養う。不適切なグラフ表現を例示する。作成したグラフを比較し適切な表現方法を学ぶ。 DS2-2：データの比較、不適切なグラフ表現 A-(5)-①-2,3,4,5、DS2-2 6 ワープロソフトの利用方法 データを適切に説明する力を養う。グラフを貼り付けグラフ挿入のレポートを作成する。その過程で、適切なグラフ表現法について学ぶ。 DS2-2：データの比較、不適切なグラフ表現 A-(5)-①-2,3,4,5、DS2-2 7 社会の変化を捉え、データサイエンスを学ぶ意義と活用を知る。 DS1-1：ビッグデータ, AI, Society 5.0, データ駆動型社会, データ爆発, AIの非連続進化, 人とAIの関係性 A-(5)-①-2,3,4,5、DS1-1 8 データの収集と活用を知る。人口統計データ等（オープンデータ）を用いて、データの抽出・加工を行う。 DS1-2：・1次データ、2次データ、・データのオープン化（オープンデータ）、構造化データ・非構造化データ A-(5)-①-2,3,4,5、DS1-2 9 多領域でのデータ・AIの活用を知る。コホート研究を例示し、ビッグデータの蓄積が医療における問題解決に有効であることを知る。 DS1-3：・仮説検証、知識発券、原因究明、計画策定、判断支援 A-(5)-①-2,3,4,5、DS1-3 10 データの収集と活用を知る。薬剤性有害事象（JADE study）のデータ抽出とデータのメタ化。 DS1-2：データのメタ化、データ作成（ビッグデータとアノテーション）、データのオープン化 A-(5)-①-2,3,4,5、DS1-2 11 データ・AIの活用で生まれる価値を知る。メタ化データの加工・分類・解析で、データ活用の有用性を理解する。 DS1-5：データサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工） A-(5)-①-2,3,4,5、DS1-5 12 データ・AIの活用で生まれる価値を知る。メタ化データの加工・分類し・解析で、データ活用の有用性を理解する。 DS1-5：データサイクル（探索的データ解析、解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決提案） A-(5)-①-2,3,4,5、DS1-5 授業の方法・方略 講義と演習で授業を実施する。またコンピューターを用いた実技演習も行う。 パソコン室の利用状況と演習時の時間超過を考慮し、演習スケジュールを調整する。 成績評価及び フィードバック方法 個人レポート課題（100％） 個人レポート課題：。PCを用いて、正確でわかりやすいレポートを作成することができる。また、課題について、講義内容を踏まえて適切にまとめ、正しい日本語で記述できる （フィードバック）学期末に、最終評価に関する総評を伝えます。 教科書 プリント資料を配付する。 参考書 オフィスアワー WebCampus を参照して下さい。 参照ホーム ページ 画像 ファイル 更新日付 2022/01/21 16:56:21