培養全民運動風氣!鄭麗君喊從教育扎根做起 曝3大「戰略目標」
三立新聞網 setn.com.2024年9月19日 22:30

記者詹宜庭/台北報導

鄭麗君主持體育暨運動發展部諮詢小組第2次會議。(圖/行政院提供)

行政院副院長鄭麗君今(19日)主持行政院「體育暨運動發展部」諮詢小組第2次會議,會中諮詢委員們針對「強化選手培訓,保障選手權益」及「推動運動產業,促進幸福經濟」兩項推動規劃案提出寶貴建言。鄭麗君表示,全民運動風氣的養成,應從運動教育扎根做起,透過推動「社區運動產業化」、「賽事產業化」及「運動場館普及化」3大戰略目標,扶植我國運動賽事及其周邊產業的發展。

首先由教育部體育署鄭世忠署長針對「強化選手培訓,保障選手權益」及「推動運動產業,促進幸福經濟」兩項推動規劃案提出報告。接續與會諮詢委員分別針對運動教育推廣、選手培訓與輔導、選手生涯發展、運動平權、教練人才培育、單項協會角色功能,以及運動產業化推動方式等議題進行廣泛交流討論,並提出寶貴建言。

鄭麗君在聽取各委員發言後,於結論時表示,為培養全民運動的社會風氣,應從最基礎的保障運動人權、建立完整的運動教育,以及全民運動出發。因此,在學校的體育教育,除了體育班的培訓之外,亦應重視所有學生的運動教育,透過運動社團及多元賽事,促進學生有多元的運動及競技體驗。同時也要促進運動全齡化、社區化、競技運動全民化的目標,讓運動成為一種社會文化,臺灣整體運動發展才能向上提升。

在強化選手培訓方面,鄭麗君表示,應提供選手以人為本、完整的全人教育,讓選手在專業運動技能養成及訓練之外,也培養能夠追求更多元職能發展的可能性,使選手未來有更寬廣的職涯道路可以選擇;同時透過學習諮詢輔導小組,提供生涯及心理諮詢輔導,讓選手有更健全的身心發展。鄭副院長強調,政府必須打造保障選手成為專業運動員的支持體系,包括建立性別平權與維護選手勞動權益環境,使其獲得最基本的權益保障,同時在選手退役後,亦能協助其順利轉職或銜接進入教育體系或業界發展。

鄭麗君提到,在討論選手權益與選手發展時,諮詢委員們一致認同教練扮演關鍵角色,且選手退役後轉職成為教練的比率也不低。因此,未來體育暨運動發展部成立後,必須健全教練聘任制度、致力協助教練提升專業知能及運動科學專業,以及建構從選手到教練的認證及增能系統。

在促進運動協會發展與良善治理方面,鄭麗君指出,政府將輔導相關協會建立專業公正的遴選機制、建構以運動員為核心的決策思維、建立教練分工專業化、協會財務透明化,以及單項協會、職業聯盟與社區俱樂部聯合組織的溝通平臺,協助多元培育競技人才。

針對「推動運動產業,促進幸福經濟」推動規劃案,鄭麗君表示,應積極推動「社區運動產業化」、「賽事產業化」及「運動場館普及化」3大目標。在「社區運動產業化」方面,藉由競技運動全民化及社區型運動俱樂部等方式,積極提升社區運動風氣,擴增運動消費人口;在「賽事產業化」方面,將運動賽事擴大結合週邊服務產業,提升整合性附加價值,扶植運動產業發展;在「運動場館普及化」方面,持續盤點全國各級場館及校園空間,規劃場地分級管理、優化運動環境,以及提升運動場館的近用性,達到多元平權目標。

鄭麗君強調,期盼透過成立國家運動產業發展中心之行政法人,作為推動運動產業發展之中介組織,完善基礎設施、協助培養多元專業人才、打造產業生態系、促進投融資,提振運動市場發展,帶動運動產業整體發展。

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【死刑存廢】37死囚聯手挑戰釋憲! 憲法法庭今天下午3點宣判
以「最老死囚」王信福為首的37名死囚,認為「死刑」違反《憲法》生存權、平等權及比例原則,聲請釋憲,試圖為不見天日的未來找出一線生機。憲法法庭在4/23舉行言詞辯論後,大法官在表定的3個月內未能做出決定,因此延長2個月宣判,憲法法庭預定今天下午3點宣示判決。判決結果將直接左右死囚的命運。
  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司