学部・研究科等の特色等
●一般教養科目
近年、ヒト・モノの多様化・国際化が進み、多様な社会的ニーズに対応し、様々な課題を解決する力が必要になってきている。多文化共生・他文化理解に触れ、多面的な視点から社会を捉えることができる授業科目や少人数ゼミ方式による主体的学習を中心とする授業科目を配置し、科学的な見地を広げるために基盤となる教養科目の充実を図っている。なお、一部の授業科目は医学部医学科と合同で実施する。
●外国語科目
英語、ドイツ語、フランス語、中国語の授業科目で構成され、基本的な「読む・書く・話す」能力を習得するだけでなく、言語の背景にある文化を知り、異文化への理解を深めることを目標とする。また、日常や医療の現場で必要となる英語でのコミュニケーション能力を養うことを目的とした「医療英語」を、臨地実習を履修する第３学年学生に対する後期配当授業科目として新設する。なお、講義内では TOEFL-ITP（Level 2）を受験し、さらなる英語力の向上を目指す。
●専門基礎科目
基礎医学に関する知識をふまえて看護学の学修が進むように第１学年前期から基礎医学に関する授業科目を配置する。また、将来的には、少子高齢化により地域における看護師・保健師・助産師の活躍の場が増加することが予想されるため、地域に根ざした医療人を育成する観点から地域ケアシステム論、地域保健看護学等の地域看護学関連の授業科目を重点的に配当する。
●専門看護科目
１．保健師課程
地域や産業保健等における多様なニーズに対応する保健師の役割を学び、実践的な能力を修得できるよう、配当する授業科目やその授業内容を見直した。
実践的な知識と技術の修得を目的に、本学附属病院看護臨床教育センターと連携し、附属病院の専門看護師や認定看護師による講義や実習をカリキュラムに取り入れている。
学生時代から広い視野を養い、チーム医療における多職種との連携を学習するために、医学部医学科との合同授業をおこなっている。
第３学年から選択制による保健師課程・助産師課程・訪問看護コースを設置しており、第３学年へ進級した者のうち希望者について、それぞれ学内選抜により認められた者のみが、第３・４学年においていずれかひとつの課程を履修することができる。学部教育における卒業要件単位数に加えて、保健師課程、助産師課程又は訪問看護コースにおける所定の授業科目の履修及び単位の取得が必要となる。
保健師課程：選択制・定員30名
助産師課程：選択制・定員8名程度
訪問看護コース：選択制・定員10名
近年、ビッグデータの利活用、バイオインフォマティクス、画像診断、病理診断など、最新の医学・医療の分野においても、数学、統計学、データサイエンス、情報科学、AI・機械学習の理論・技術が応用されている。医学部の学生が将来医療現場に出たとき、これらの理論・技術を正しく理解することで、活用の幅が拡がると共に、新しい医療技術を生み出すことが期待されている。
本学では、学部教育の正規課程において、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行っている。
この度、既存の取組みに基づいた本学の「医療人育成を目指した数理・データサイエンス・AI教育プログラム」が、内閣府・文部科学省・経済産業省の３府省が連携した「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定された（令和３年８月４日）。
本教育プログラム（「医療人育成を目指した数理・データサイエンス・AI教育プログラム」）では、数理・データサイエンス・AIの基盤的な内容に加えて、医療現場への応用と限界に関する事例の教育も積極的に取り入れ、医学・医療を学ぶ医学生に特化した教育プログラムを提供し、数理・データサイエンス・AI領域の新しい医療技術の創出に寄与できる人材の育成を目的としている。
今後、プログラミング実習、画像診断、病理診断、医療イノベーション学習などを授業内容に積極的に取り入れながら、数理・データサイエンス・AI教育プログラムをさらに充実させていく。
