[논문]코로나19시대 보건운동생체바이오데이터 교육: MZ세대 대면실습 참여 콘텐츠 인식 분석

최경아

doi:10.15207/jkcs.2021.12.8.317

코로나19시대 보건운동생체바이오데이터 교육: MZ세대 대면실습 참여 콘텐츠 인식 분석
Health Exercise Biodata Analysis Education in the Corona 19 Pandemic Era: Cognitive Analysis of MZ Generation Face-to-Face Practice Class Content 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.8, 2021년, pp.317 - 325

최경아 (강남대학교 의료복지연구소)

초록
AI-Helper

본 연구의 목적은 건강 운동 바이오 데이터 분석 대면 실습 교육 콘텐츠의 향후 발전 방향 조사를 위해, 인식결정 인자 분석과 동기 부여 방법을 분석하는 것이다. MZ 세대 대학졸업생 40 명을 선정하고, 건강 운동 바이오 바이오 데이터 및 바이오 디지털 콘텐츠 융합 기술 분야 대면 실습수업 참여 결정과 관련된 인식요인을 측정하기 위한 테스트를 실시했다. 참가자의 67.5%가 격리 규칙을 준수하면서 소그룹 대면 실습수업에 자발적으로 참여하기로 결정한 것으로 나타났다. 본 연구는 생체정보바이도데이터분석 대면실습교육에 참여 유도할 수 있는 가장 효과적인 방법과 학습동기방법을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다. 건강운동바이오데이터 분야는 딥러닝, IT빅데이터 클라우드, 보건정책행정 등 인접 분야와의 융합 교류를 통해 깊이 있고 교육내용개발이 적절하게 탐구되어야한다. 또한 건강운동시스템과 의료보건복지 정책을 개선하고 발전시키기 위해서 건강운동바이오데이터 교육 내용이 여러 분야와 적극적으로 융합시켜야한다.

Abstract ▼ AI-Helper

By analyzing the recognition analysis and motivation method of the determinants, this study investigates the future development direction of health exercise biodata analysis face-to-face practice education content. The participants were 40 millennial and zoomers (MZ) generation college graduates. Factors related to the decision to participate in face-to-face practice classes in the field of health exercise biodata and bio-digital content convergence technology in the era of COVID-19 were measured. Of the participants, 67.5% voluntarily decided to participate in small group classes while observing social distancing rules. This study presented the most effective and learning motive methods to participate in face-to-face training. Health exercise biodata needs improvement in terms of integrating with adjacent disciplines such as big data.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Health Exercise Biometric BioData Face-to-Face Class Participation Decision Cognitive Factor Model
그림 Fig. 2. Health Exercise Biometric Biodata study
표 Table 1. Analysis of Health Exercise Biometric Biodata Education
그림 Fig. 3. Comparison Analysis of Biometric Face-To-Face Practice Education Participants Trend
표 Table 2. Differences in perceptions of those wishing to participate in face-to-face practice
그림 Fig. 4. Comparison analysis of participants wishing to join face-to-face training based on major subjects (1. Chemistry, 2. Bio, 3. Data Science)
표 Table 3. Classification based on Distance from the place of training to the residence of the participants
표 Table 4. Classification of Participant's Major subjects
표 Table 5. Gender and Age Comparative Analysis of Learning Participants

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