2018 Fiscal Year Annual Research Report
The course design and the effect to bring up deep learning in the public health nurse education
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16K15999
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| Research Institution | Juntendo University |
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Principal Investigator |
原田 静香 順天堂大学, 医療看護学部, 准教授 (10320714)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
櫻井 しのぶ 順天堂大学, 医療看護学部, 教授 (60225844)
中山 久子 順天堂大学, 医療看護学部, 准教授 (30531438)
岡本 美代子 順天堂大学, 医療看護学部, 准教授 (30735858)
齋藤 尚子 東京医療保健大学, 看護学部, 講師 (90621730)
南 唯公 (中西唯公) 順天堂大学, スポーツ健康科学部, 講師 (50582110)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 保健師教育 / 地域診断 / ディープラーニング / ICEモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は保健師基礎教育における、学生の学習プロセスをディープラーニングへと導くためのコースデザインを開発し、その効果を測定するものである。ディープラーニングを達成するコースデザインは、保健師養成におけるキャリア形成も兼ね備え、専門職養成を目指す大学教育として、これを開発することは非常に意義があると考える。
平成28年度に地域診断を学ぶ演習科目のコースデザインを開発した。このコースデザインにはアクティブラーニング型の授業や協働学習技法、ポートフォリオ、ICEモデル等を用いて深い学び（ディープラーニング）を重要視するものである。
平成29年度は開発したコースデザインを用いて演習を実施した。コースデザインがディープラーニングを導くものとなっているかを評価するために、終了後に受講生13名を対象に、半構造化面接調査を実施した。学生の学びがどのような認知プロセスであったのかを明らかにし、ディープラーニングへと到達する学習経験を経ているかを確認するものである。インタビュー内容は逐語録とし、質的帰納的に分析を行った。
平成30年度の分析により以下の結果を得た。231のコードが抽出され、4つのコアカテゴリと15のカテゴリが得られた。以下、コアカテゴリは《 》、カテゴリは＜ ＞にて示す。主要な結果としては、《学びが構造化する》では＜地域診断の意義を自分なりに考える＞＜情報収集の手段を得る＞＜気付きをつないでいく＞＜試行錯誤して内容を煮詰める＞＜教室外の状況へ適応して考える＞で構成されていた。《気づきが生じる刺激を受ける》では＜気づきへ導かれる＞＜グループ活動に影響される＞＜疑似経験により気づく＞であった。《学習への取り組みを価値づける》では＜効力感を得て追及する姿勢が生まれる＞＜他者と学ぶことに価値をおく＞＜今までの学習への価値観が影響する＞＜学びが将来の自分への投資と自覚する＞であった。
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Research Products
(1 results)
