薬学部シラバス2024
データサイエンス入門
Introduction of Data Science
| 1年 前期 1年必修科目 1.5単位 | |
|---|---|
| 川口 崇、恩田 健二、倉田 香織、長谷川 要 |
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授業の目的（ねらい）
薬剤師となり医薬品の有効性や安全性を理解するためには、人を対象として行われた研究の結果を解釈できるようになる必要があります。人を対象とした研究は臨床研究と呼ばれています。臨床研究の結果を解釈するためには、疫学や統計学といった知識が必須で、研究をする立場になれば、データを解釈する能力だけでなく、データを扱うこと能力も求められます。さらに近年の技術革新によって、AIや様々なデジタル機器が臨床研究で活用されるようになり、医療者にも一般的な教養としてデータサイエンスの知識が必要な時代になりました。医療の現場で活用される様々なデータ活用を学ぶ第一歩として本科目を履修していただき、統計関連の科目や薬剤疫学、医薬品情報への導入となることを目的としています。
学修到達目標
１）社会、医療、保健、介護、福祉におけるデータ・AIの利活用を説明できる。
２）社会、医療、保健、介護、福祉におけるデジタル技術の利活用を説明できる。
３）データを用いて、基本的なデータ加工と結果の解釈ができる。
４）基本的なデータリテラシーについて説明できる。
授業概要
次の項目について、講義する。
１）社会におけるデータ・AI利活用
２）データの読み方・データの解釈
３）データ・AI利活用における留意事項
４）データサイエンスに関する話題
５）医療におけるデータの利活用
（株）ベネッセコーポレーション作成のデジタル教材等を使用します。
授業計画
| 回数 | 担当 | 内容 | コアカリとの 関連コード |
|---|---|---|---|
| 1 | 川口、恩田、倉田、長谷川 | 受講上の注意点、データサイエンスとは | B-5-2-1 |
| 2 | 〃 | 社会で起きている変化、社会で活用されているデータ | B-5-2-1,4 |
| 3 | 〃 | AIの活用領域、AI利活用のための技術 | B-5-2-1,3 |
| 4 | 〃 | データ活用とは | B-5-2-1,4 |
| 5 | 〃 | AI利活用の現場、AI利活用の最新動向 | B-5-2-1,3 |
| 6 | 〃 | データを読む（１） | B-5-2-1,5 |
| 7 | 〃 | データを読む（２） | B-5-2-1,5 |
| 8 | 〃 | データを説明する | B-5-2-1,5 |
| 9 | 〃 | データを扱う | B-5-2-1,5 |
| 10 | 〃 | データ・AIを扱う上での留意事項（１）・（２） | B-5-2-1～2 |
| 11 | 〃 | データを守る上での留意事項のまとめ、医療におけるデータの利活用事例 | B-5-2-1～4 |
| 12 | 〃 | AI・データサイエンストレンド | B-5-2-3～4 |
授業で行っている工夫（アクティブラーニング、思考力・判断力・表現力の向上に向けた取り組み）
実際に操作しながら学ぶことができる教材を使用している。
成績評価方法
＜レポート・課題により評価する＞
1) 形成的評価
a) 知識:講義に繰り返し可能な確認テストを行う。
b) 技能:実際にエクセルを用いた演習を行う。
2) 総括的評価
a) 知識:講義内に実施する確認テスト、レポートを総合的（100%）に評価する。
教科書
（株）ベネッセコーポレーション作成のデジタル教材を使用（動画・PDF資料あり）
参考書
教養としてのデータサイエンス (データサイエンス入門シリーズ) 北川 源四郎 (編集),竹村 彰通 (編集) 講談社 (2021/6/17) ISBN:978-4065238097
オフィスアワー
長谷川 要：いつでも可。但し、メールによる予約が必要。
恩田 健二：いつでも可。但し、メールによる予約が必要。
倉田 香織：いつでも可。但し、メールによる予約が必要。
川口 崇：いつでも可。但し、メールによる予約が必要。
準備学習（予習・復習等）
必ず資料はダウンロードして、事前にスライドを読んで講義に臨んでください。
講義後の確認テストで間違えたところは、よく復習をしてください。
初回を対面で行う予定です。PCを必ず持参してください。
学生へのフィードバック
学生から寄せられた質問などに対し、必要に応じて全学生に対してその内容を伝え、解説や資料紹介などの対応を行っている。
備考
実務家教員担当科目
ナンバリングコード
RB11101
