| 開講学期／Course Start | 2024年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 9 , 火/Tue 10 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科数理情報システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Mathematical Science and Informatics |
| 対象学年／Year | 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 情報学特別講義Ａ（前半８週）／Special Lecture on Informatics A |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 岡田 吉史 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4151 |
| 連絡先／Contact |
岡田 吉史(教員室：V611 okada＠muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 岡田 吉史(木曜日 16:00－17:00 (V611室)) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2024/02/14 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
情報学は広く他分野と関係する学問分野で、基礎となる領域と発展し拡大していく領域があります。情報システムは、情報を収集・伝達・処理するための技術や手法を組み合わせたシステムであり、業務プロセスを改善し、効率を高める上で極めて重要です。本授業では医療を支える情報システムおよび情報の検索と推薦を行うシステムについて先端研究事例を通じて学びます。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1. 医療分野における情報システムに関する基礎的かつ先端的な研究事例について理解し説明することができる。 2. 情報検索システムおよび情報推薦システムに関する基礎的かつ先端的な研究事例について理解し説明することができる。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）；12 時間 授業計画 第１週 ガイダンス、病院情報システム 第２週 電子カルテシステム、遠隔医療システム 第３週 投影画像検査システム 第４週 断層画像検査システム 第５週．情報検索の要素技術 第６週．情報検索の方式 第７週．情報推薦の要素技術 第８週．情報推薦の方式 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて４時間必要です。 授業時間中に課題を課す場合があるので、予め配布資料を理解して授業に参加すること。 |
| 教科書 ／Required Text |
指導教員より関連する資料が配布される。 |
| 参考書等 ／Required Materials |
必要に応じて資料を配布される。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
各到達度目標に関する評価は次のように行う。 1. 医療情報システムに関するレポートを課し、達成度を評価する。 2. 情報検索システム・情報推薦システムに関するレポートを課し、達成度を評価する。 上記の２つのレポート（各50点）の総合点が60点以上を合格とする。 再試験は行わない。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
テーマに応じて、3年生までの関連する授業科目について、必要に応じて復習を行うこと。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
2年次までの数理情報コースの専門科目全て |
| 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 | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
自身で課題に関わる専門事項を調べ、必要の応じて新しい分野について学ぶ |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
必要に応じて、調査・グループ討論・協調学習を行う。 |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
1年次と2年次に学習したデータサイエンスや情報システム関する知識を複合的に扱う。 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |