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高齡者身心教育個別化教學模式之建構與驗證

為了解決睡眠紀錄app ptt的問題，作者林慧敏 這樣論述：

高齡者對健康需求日益增加，使身心教育受到關注與重視，身心教育能提供許多與身心對話和探索方式，以維持身心健康和良好的生活品質，透過建構一套個別化的教學模式，針對高齡學習者個別差異與特徵提供適合的身心教育課程，同時期望能為身心教育教師專業有所貢獻。因此，本研究旨在建構高齡者身心教育個別化教學模式，研究主要分為三個階段，第一階段訪談10位專家學者，擬定初步教學模式內涵，透過第二階段德爾菲問卷調查，重複調查專家小組意見，經四回合問卷建立正式的教學模式之內涵，第三階段研究則以多重個案研究，針對6位高齡者學員進行課程的實施，以驗證本研究教學模式之可行性。研究結果確立教學模式之歷程架構與各步驟之構面要素，

以及14項模式特徵、12實施原則、13項教學策略之敘述；在課程實施後發現，依據教學模式所實施的課程能有效讓學員更重視健康相關知識、使學員的身心狀態感到有所進步、有效建立學員照顧自己的能力，學員對於課程的接受情形為高度滿意，得以驗證高齡者身心教育個別化教學模式之可行性，並依據教學模式建構結果與實施結果，提出具體應用模式之建議與未來研究建議。

以人機互動觀點建置雲端夜間睡眠檢測系統

為了解決睡眠紀錄app ptt的問題，作者阮琮文 這樣論述：

根據台灣衛生福利部公佈數據109年死因統計，慢性疾病位居第一，隨著科技進步及全民健康意識抬高，人們不僅變得越來越注意自身飲食習慣與每週運動次數，也開始懂得運用智慧型穿戴裝置和健康管理App來實施自我健康管理；透過時時掌握自己的身體狀況，發現身體異常時可以儘早就醫，此種健康照護的服務系統平台，相較於傳統醫療被動式的診斷，可以有效控制對疾病的管理並降低重症對於醫療資源的消耗問題。本研究以睡眠呼吸中止症為例，使用python程式語言並以人機互動觀點（Human Computer Interaction, HCI）開發夜間睡眠檢測平台，藉由智慧型穿戴式裝置取得使用者各項生理指標（含心率、血氧量、BM

I），以及透過錄音設錄製睡眠音檔供使用者上傳至雲端夜間睡眠檢測系統，透過類神經網路模型（Artificial Neural Network, ANN）做睡眠時打鼾聲的聲音分析，將結果透過數據可視化的方法呈現於雲端夜間睡眠檢測系統的使用者個人健康儀表板，並給予使用者各項目之參考指標及告知使用者是否為睡眠呼吸中止症的潛在風險群，使用者實測後以使用者互動滿意度問卷（Questionnaire for User Interaction Satisfaction, QUIS）與使用者經驗調查問卷（User Experience Questionnaire, UEQ）分別進行使用者介面（User Inte

rface, UI）與使用者體驗（User Experience, UX）的使用性評估。本研究使用任務分析法配合眼動紀錄得出結果驗證，修改版系統設計能夠有效降低使用者操作不順暢所浪費之時間，有效縮短了20%執行操作任務所需耗費時間，並透過問卷調查法分析得出，經迭代更新之系統介面能提高受測者對系統的互動滿意度，以及使用者經驗之易學性的改善。