D＋PPDACサイクルとPBLを融合した保健医療福祉の問題解決のためのデータサイエンス—看護基礎教育の新たな価値の創造を目指して

はじめに

　文部科学省は、情報技術の進展に伴って社会から得られる膨大なデータの利活用が、今後の情報社会の根幹を成すものとし^1）、文理を問わず、全ての大学・高専生が初級レベルの「数理・データサイエンス・AI」を課程の中で習得する必要があるとしている。

　上記の社会の流れを受けて、A大学において、看護学生1年次の必修科目である「情報演習科目（30時間1単位）（当時）」の第7〜15講を、「看護学生のためのデータサイエンス〜SDGs問題解決編〜」と題し、問題解決のための実践的な授業を行った。

　授業の目的は、「学びを研究、臨地実習等、他の学びにも波及する継続的な学びに繋げ、データサイエンス的思考を習慣化させ、Society 5.0の社会に効果的に適応し、保健医療福祉に係る従事者として、具体的なデータを利活用できる能力を育てること」とし、看護基礎教育の授業改善を目指した。

　問題解決実践の方法は、保健医療福祉に活用できるデータサイエンスの講義、PPDAC（Problem Plan Data Analysis Conclusion）サイクルとProblem-based Learningを融合させたアクティブラーニングの演習形式での実践である。

　本稿では、これらの実践について紹介し、看護基礎教育におけるデータサイエンスの教育内容を編成する際の「最小限不可欠なもの」としてのミニマム・エッセンシャルズ^2）として、体系的に学習させることを提案する。