2019年12月8日
最終更新: 2021年8月12日
みなさん、こんにちは。食品生命科学科、特任助教の小手森です。
食品生命科学科では、2019年度から「食の情報」分野を学科の3本柱の一つとして、食のデータサイエンス教育を強化しています。
食の情報分野では、主に人の集団を対象に、データサイエンス（統計学やパソコン技術）を活用して、食と健康のかかわりを地域・社会的背景を踏まえたマクロな視点から捉えます。そして、子どもから高齢者まで、様々なライフステージの人々が抱える健康課題の解決策を立案し、社会へ実装するプロセスを学びます。
↓↓↓ 本学の「食のデータサイエンティスト育成」についての取り組みが、新聞やネットニュースで取り上げられています。 ↓↓↓
食品生命科学科の新たな取り組み
「食の情報」分野科目の一つとして、3年生の後期では「公衆栄養学実習」を開講しています。
公衆栄養学実習では、食事アセスメント方法や食事のデータ解析方法を学ぶとともに、得られたデータをどのように社会へ還元するかまでを学びます。
今日は、データから見えてきた健康課題について、それらを引き起こす要因をプリシード・プロシードモデルを用いて各班でまとめました。
例えば、「肥満」が起きる要因の一つに、「食べ過ぎてしまう」ことがあった場合を考えてみましょう。
この場合、「食べ過ぎてしまう」背景には、どのような状況が考えられるでしょうか？
・食べ物のエネルギー量を知らずに、おなかがいっぱいになるまで食べている
・家族団らん時に、つられてお菓子を食べてしまう
・安く手軽に買えるので、ランチにはいつもお弁当（大盛り！）を買っている
・・・などなど、具体的な出来事を考えると、たくさんの「食べ過ぎてしまう」きっかけが挙げられると思います。
プリシード・プロシードモデルでは、これら「肥満になる」背景にある数多くの状況を、要因別にグルーピングして整理することができるため、解決すべき課題の優先順位が見えてきます。
上記の例では、
・食品のエネルギーに関する知識の提供（準備要因）
・団らん時には決まった量のお菓子を用意し、家族にも協力してもらう（強化要因）
・お弁当屋さんにはたらきかけ、お弁当のサイズを選べるようにする（環境要因）
このような解決策が一つの案として考えられるのではないでしょうか。
次回の授業では、健康課題を解決するために、各班で効果的な栄養教育案を作成する予定です。