日本では，入院中心の医療から在宅医療への移行が進められている。そのようななかで，医師の負担として「24時間の往診体制」，「医師自身の体力」，「24時間連絡を受けること」が大変なことであるとわかっている。本研究では，在宅医療を支援するシステムの分析を行い，キーパーソンである医師の負担軽減に関する検討を行った。調査の結果，医師が在宅医療を支援するシステムの事を認知していないことがわかった。つまり，在宅医療を支援するシステムを運営する医師会と実際に在宅医療を行う医師との間に認識のずれが生じていることが明らかになった。この医師会と医師の認識のずれを減らすことが，これからの在宅医療推進につながると考えられる。

　アウトカム基盤型教育が世界的に定着するなかで, 学習者評価に関する新しい知見が数多く得られた. また, COVID-19パンデミックや生成系AIの急速な広がりで, 学習者評価を取り巻く状況は新たなフェーズを迎えている. 今こそ近代の学習者評価の歴史的変遷を俯瞰し, さらには我々に内在する学習者評価に対する価値基準を明確にしたうえで, 今後の展望を議論したい.

テクノロジーや5Gの発展，そしてCOVID-19の影響により，オンライン医療アプリはますます多くの人々に知られ，利用されている。本研究では，中国と日本のユーザー，そして潜在的なユーザーがオンライン医療アプリを使用する際，使用意図に影響を与える要因について探った。本研究は，技術受容性理論におけるUTAUTモデルを基に，成果期待，努力期待，促進条件，社会的影響に信頼性という外部変数を加え，それぞれの要因が中日ユーザーに与える影響を調査した。その結果，中国のユーザーは努力期待，社会的影響，促進条件を重視することが示された。一方，日本のユーザーは成果期待と努力期待を重視することがわかった。この結果は中国企業と日本企業がオンライン医療アプリを普及させる戦略やマーケティングに有用となるだろう。