講習の概要

主な受講対象

• 介護福祉分野への就職・復職を目指すリカレント教育
• 介護福祉関係者のキャリアアップ教育
• 介護の知識を増やしたいご家庭内での勉強
• 「なるほどDXシリーズ」を並行して受講されることをお勧めします。

各回のタイトルと学習目標

第1回 根拠に基づく介護福祉実践のためにはデータサイエンスが必要

• なぜ根拠に基づく介護福祉実践のために、データサイエンスが必要なのかを理解する。
• ポピュレーションアプローチとハイリスクアプローチの特徴と、その使い分けを理解する。

第2回 認知症ケアの可視化に役立つ認知症ケアマッピング

• 認知症ケアの可視化、そのデータ（根拠）に基づく介護福祉実践について学びを深める。
• 認知症ケアマッピングを一例とし、介護福祉分野におけるデータサイエンスを考え、根拠に基づくケアプランと介護計画の連動について学ぶ。
• 認知症ケアマッピングといった第三者による観察式評価に加えて、介護ロボットを使用する必要性を学ぶ。
• 食事、排泄、活動、清潔、睡眠・休養の情報をICT、IOTの活用からアセスメントし、根拠に基づく介護福祉実践を考える機会とする。

第3回 生活の質は睡眠の質に現れる

• データサイエンスに基づく介護福祉実践の具体例として、非装着型アクチグラフの活用例を理解する。
• 生活を構成する要素が、相互にどのように関連しているのかを理解する。
• 非装着型アクチグラフが作成する睡眠日誌を、介護過程の展開に活用する視点について理解する。

第4回 生活支援におけるリスクの可視化

• 介護福祉現場におけるリスクマネジメントの考え方（QI）を理解できる
• 介護福祉現場におけるリスクの一例：転倒　から、データサイエンスを用いた転倒予防のためのアセスメントについて理解できる
• 特定疾病とそこから生じ得る生活上のリスクとそれに基づいた支援についてイメージができる

標準学習時間

約3時間（全4回）

AIによる講習要約