科目名[英文名]
イノベーション・エッセンス1[Innovation Essence Ⅰ]
担当教員[ローマ字表記]
西山 宣昭
[
NISHIYAMA, Nobuaki
]
科目ナンバー
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科目ナンバリングとは
時間割番号
73633
科目区分
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講義形態
ゼミナール
開講学域等
共通教育
適正人数
20人
開講学期
Q1
曜日・時限
月3
単位数
1単位
授業形態
60単位上限
対象学生
全学生
キーワード
臨床データ、Rプログラミング、データハンドリング、統計解析
講義室情報
総合教育講義棟 B5講義室（対面のみ）
開放科目
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備考
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授業の主題
本授業では、複雑化・高度化した現代社会を生きる上で必要な能力をイノベーション・エッセンスとし、その一つである問題を発見することの重要性を体感することを目的とする。近年ビックデータの時代と言われており、膨大なデータから問題や課題の所在を発見するスキルが求められている。本授業では、大量に蓄積されつつある医療データを題材として、データ解析を通して問題や課題を発見する演習を行う。
授業の目標
本授業では、以下の学修成果を得ることを目標とする。
・データの傾向や背後にあるメカニズムに対する仮説を立てることができる。
・仮説を検証するために、必要なデータの抽出、整理、解析法の適用ができる。
授業概要
公開されている臨床データを用いて、データの選別、整理、解析を演習する。その過程で必要となる最低限のRによるプログラミング、検定などの統計解析の手法を学ぶ。さらに、公開されている匿名化処理された大規模ながんについての臨床データベースからデータを取得し、問題を設定し、仮説を立て、仮説を検証するためのデータ解析をプロジェクト形式でグループで行う。各自での演習、グループ活動は、クラス全体で作業の方針を議論しながら進める。
評価方法と割合
評価方法
成績評価は、データ解析の成果の口頭発表の評価による。
評価の割合
プレゼンテーション100%
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
予習に関する教材
復習に関する指示
授業時間外において1回の授業につき約2時間の自己演習が求められる。
復習に関する教材
教科書・参考書
教科書・参考書補足
教科書は使用しない。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
第1回の授業において説明する。
履修条件
特になし
特記事項
カリキュラムの中の位置づけ
本授業は、第2クオーター以降に開講されるイノベーション・エッセンス2・3・4とともに、科目群を構成しており、これらの科目の受講が望ましい。
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