The effects of General Education Content using Documentary Film <Sicko> on Perception and Attitudes towards National Health Insurance System
Notice bibliographique
Résumé
이 연구에서는 기록영화 <식코>를 활용한 교양수업이 수강생의 국민건강보험제도에 대한 인식과 태도에 미치는 영향을 분석하였다. 우리나라는 전 국민을 대상으로 공적 건강보험제도를 운영하고 있으나 선진국보다 상대적으로 낮은 보장성과 의료공급자의 저수가에 대한 불만, 그리고 민간의료보험 가입 확대로 인해 공보험의 역할 강화 노력에 대한 국민의 지지를 당연하게 기대하기 어려워 보인다. 국민건강보험제도는 전 국민의 의료서비스에 대한 접근성 강화 뿐 아니라 보험료에 따른 급여서비스 차별이 없어 민간보험에 비해 저소득층에 대한 의료보장에 있어 중요한 기능을 한다. 노인인구가 급격하게 증가하고 건강에 대한 국민적 관심이 높은 만큼 공적 건강보험제도의 지속과 역할 강화는 중요한 사안이며, 이는 국민적 지지를 바탕으로 이루어져야 할 것이다. 이에 일개 대학의 교양과목 수강생을 대상으로 민간보험의 부정적인 측면을 지적한 <식코>의 내용을 수업 콘텐츠로 학습하고, 학습 전후의 국민건강보험에 대한 태도를 비교하였다. 실증분석 결과를 바탕으로 제도에 대한 이해를 도모하는 데에 활용할 수 있는 교육콘텐츠 개발에 대하여 논하였다. This study attempts to examine the impact of a documentary film, <Sicko> on the perception and satisfaction with the public health insurance system in South Korea. It is needed that public support to expand health insurance coverage and to intensify national health insurance. The documentary film investigates health care in the United States, comparing with the non-profit universal health care systems of Canada, the United Kingdom, France and Cuba. So an online education content for the general education was developed using this film and the surveys were carried out to gather information about perception, satisfaction and opinion on national health insurance system before the lesson and after. And pared t tests were conducted to analyze the effects of this education content using the film on perception and attitudes towards national health insurance system. Based on the empirical results, the way to develop education contents for improving the understanding public health system and to verify the effect of education contents were discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».