메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조계중 (순천대학교)
저널정보
순천대학교 남도문화연구소 남도문화연구 남도문화연구 제43호
발행연도
2021.8
수록면
279 - 317 (39page)
DOI
https://doi.org/10.31929/namdo.2021.43.279

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
정부는 2020년 1월 27일 코로나19 ‘경계’ 단계 발표 이후 2월 23일 ‘심각’ 단계로격상하였으며, 누적 확진자가 1만여 명까지 증가하면서 코로나19 사태는 우리사회에전반에 걸쳐 많은 영향을 주고 있다. 특히 산림교육기관이나 산림 현장에서의 산림교육및 숲체험활동은 처음 겪는 코로나 여파로 매우 혼란한 상황에 처해있다. 이 연구는이처럼 코로나19로 인해 새롭게 경험하는 환경에서 숲체험활동에 대한 미래의 방향성을분석하기 위함이다. 이 연구의 목적은 첫째, 코로나19로 인한 숲체험활동 현황과 다양한 문제점들을 분석하고, 둘째, 코로나19 시대와 코로나19 이후 숲체험 활동과 현장체험지도, 산림복지정책 방향을 모색하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 관련 보고서들과 데이터의 세계(Our World in Data) 홈페이지를 활용하여 숲체험 현황과 실태를 분석하였다. 연구의내용은 야외체험학습의 문제들에 대한 분석과 산림교육기관이 처한 어려운 상황에 대한이해 및 대응 방안에 대한 연구와 이러한 문제들을 해결하기 위한 산림복지정책 제언과시사점을 도출하였다. 결론적으로, 비대면 산림교육 및 산림체험활동에서도 신속하게 대응할 수 있었던 것은 디지털 시스템이 체계적으로 구축되어 실시된 정규 교육이 근간이 되어 산림교육 및 숲 체험활동에 대한 이해화 관련 프로그램에 적용되었기 때문이다. 코로나19 이후 숲체험활동은 디지털 활동으로 전환되어야 하며, 이때 디지털 산림 및 숲체험 활동은 디지털 기기를 바탕으로 한 대면활동과 비대면 활동을 모두 포함하는 것이다. 산림 및 숲체험활동과 지도는 산림교육의 중요한 기능으로서의 역할 확장과 재개념화가 있어야 할 것이며, 정부 역시 산림 및 숲체험활동과 산림교육을 통한 산림복지정책 시행을 위한 예산 지원 및 정책적인 지원이 있어야 할 것이다.
#포스트 코로나 #산림교육 및 숲체험 지도 #산림복지정책 #대면 및 비대면숲체험활동 #디지털 산림 및 숲체험활동 #Post-corona #forest education and forest experience guidance #forest welfare policies #face-to-face and non-face-to-face forest experience activities #digital forest and forest experience activities

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0