学修サポート

対象科目のMicrosoft Teamsのチーム上に、「質疑応答コーナー」や「【データサイエンス教育プログラム対象科目】質問入力フォーム」を設置しております。そこで各担当教員より質問や疑問に関する回答が得られます。

【質疑応答コーナー】

※赤枠部分

【データサイエンス教育プログラム対象科目】アンケートフォーム

学内外の資源利用、ICT環境の活用等で自らの特徴を踏まえた独自の取組み

【情報処理技法Ⅰ】ビックデータを利用した総合演習

総合演習は情報処理技法Ⅰのまとめとなる授業で、この科目の後半に全8コマ（1コマ45分）を配置しています。授業内容は少人数のグループに分かれ「地域の課題」・「医療における問題」をテーマにWEB掲載されたビッグデータをExcel、Power BIを用い分析しPowerPointにより発表します。

今年度の授業では、以下のタイトルで発表されました。

• コロナウイルス感染症状況の比較
• 新潟県と全国の少子高齢化の比較
• PT国家試験の合格率推移
• 日本と各国の病院の数と医療の質の関係
• 新潟県の人口に対する病床数の全国比較
• 独り暮らしの高齢者の割合
• 僻地の医療の現状
• 新潟市の人口とワクチン接種者の割合と比較
• 政令指定都市の病院数と人口の関係
• 作業療法士の国家試験の合格率と就職者数
• 作業療法士の県内人数と全国比較
• 中学生のいじめについて

情報処理技法Ⅰ担当教員：浅海岩生

 

【基礎ゼミⅢ】研究 リハビリテーション×数理・データサイエンス

基礎ゼミⅢでは、初めにMicrosoft社のPower BIを用いて、ビッグデータについての理解、データの取り扱い、データのビジュアル化についての学修を行った。その後、少人数グループに分かれ、グループ毎に学生自らが地域に係るテーマ、医療・科学に係るテーマを設定し、調査・データ収集、データ整理を行った。データの解析を通して仮説の検証を体験した。ここに紹介した研究は、歩行時における大腿四頭筋の筋活動の分析、朝食の摂取の有無と集中力との関係について実験・考察を行ったものである。後者では２つの被験者の群についての比較検討を行った。テーマの内容は、身体活動に関わるものから生活に関わるテーマまで多岐にわたったが、身近な興味、疑問をテーマに結びつけることができていた。接続科目である、基礎ゼミⅣで研究の成果を発表し、全体で共有を行った。非常に有意義な活動であった。

基礎ゼミⅢ担当教員：長谷川裕