본 연구는 2001년부터 2018년 6월까지 영재상담과 관련된 국내학술지에 게재된 연구논문의 키워드를 추출한 후 언어네트워크분석 방법을 활용하여 연구동향을 분석하였다. 이를 위해 연구대상으로 국내 KCI등재지에 게재된 83편의 논문을 선정하였으며, 이들 논문들을 대상으로 키워드 빈도 및 키워드 네트워크, 연결 중심성을 분석하였다. 연구 결과 첫째, 네트워크 분석결과 영재상담과 관련된 연구는 완벽주의, 진로, 상담, 과학영재의 4가지 키워드가 연구 주제로 주요하게 다루어졌음을 알 수 있다. 둘째, 2001년부터 2018년 6월까지 연도별 추이를 분석한 결과 전체적으로 상위 키워드는 미성취영재, 완벽주의, 과학영재, 영재부모 등으로 나타났다. 상승 키워드는 완벽주의, 이중특수아, 영재부모 등으로 나타났고, 영재학생과 일반학생의 키워드는 하락하는 경향을 보였다. 영재상담 연구가 보다 다양한 관점에서 연구가 이루어져야 할 것으로 해석된다.
본 연구는 내용분석 방법을 활용하여 대통령 연설기록에 나타난 역대 대통령의 중심가치를 파악하고 각 정부의 정책 방향성을 거시적인 측면에서 살펴보고자 한다. 이를 위해 대통령기록관에서 제공하는 연설기록들을 수집하고, 중심 단어를 비교 분석하였다. 대통령 연설문은 대통령의 문제해결능력과 의식지향을 파악하는데 적합한 기록이다. 특히 본 연구에서의 주요 연구대상으로는 대통령의 생각을 잘 반영하는 기록인 '성명/담화문'을 선정, 역대 대통령들 간의 비교를 위해 수집 건수가 많은 '외교/통상' 분야를 중심으로 단어 빈도분석 및 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과로 역대 대통령들은 외교적으로 발생한 문제에 대하여 평화적 해결과 협력을 기본적으로 추구하며, 더불어 외교/통상 분야에서는 경제정책을 중점적으로 추진하였음을 확인할 수 있었다.
정책결정자는 인지시스템을 통해 환경을 이해하고, 사건들에 대한 정보를 해석하고, 행동을 결정한다는 인지심리학 이론을 바탕으로 한국의 국정최고의사결정자인 제 16대 노무현대통령의 부동산정책에 관한 정책신념을 이해하고자 노무현대통령의 발언어록을 수집하고, 부동산정책과 관련된 관련변수들을 추출하였다. 이를 바탕으로 언어네트워크분석을 실시하였다. 연구결과를 요약해보면 다음과 같다. 첫째, 노무현대통령이 인지한 부동산정책의 주요변수는 서민경제, 부동산투기 등으로 나타났다. 둘째, 노무현 대통령이 인지하는 부동산정책의 주요 변수들은 다양한 경제변수들과는 밀접한 상호연관성이 약한 것으로 나타났다. 셋째, 부동산정책과 관련하여 지나친 서민경제와 서민생활변수에 대한 집착이 부동산정책을 실천함에 있어 사회적 합의보다는 사회적 대결을 지향하는 원인으로 작용하게 되었던 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 정책결정과정을 인지심리학의 관점에서 설명함으로써 정책이론에 기여할 것으로 판단된다.
누리과정 개정으로 인해 유아놀이에 대한 관심이 높아지면서 관련 연구의 양적 증대와 더불어 다각적인 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 10년간 교육학 및 유아교육학을 포함한 사회과학, 생활과학 등 다양한 연구분야에서 발행된 등재후보지 이상의 학술지를 대상으로 언어네트워크분석을 적용하여 시기별 유아놀이 관련 연구의 핵심단어를 도출하고 핵심단어의 중심성 분석을 하고자 하였다. 분석결과로 나타난 주요특성은 다음과 같다. 첫째, 유아놀이관련 연구는 1기(2009~2013년)에 비해 최근 5년 간 큰 폭의 키워드 증가를 나타내었고 주제 분야별 학술지 게재현황을 살펴본 결과 교육학, 유아교육, 생활과학, 아동보육, 사회과학 분야의 순으로 나타났다. 둘째, 키워드 네트워크를 분석한 결과 1기(2009~2013년)에는 놀이성, 역할놀이, 유아, 창의성, 놀이, 또래놀이상호작용 등이 중점 키워드로 나타났으며 2기(2014~2018년)에는 놀이성, 유아, 놀이, 또래놀이행동, 또래놀이상호작용 순으로 높은 빈도를 나타냈다. 또한 1기와는 다르게 2기에는 교사·유아 상호작용, 언어능력, 행복감, 인지능력, 유아교육 등의 키워드가 새로이 등장하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 관련 연구의 발전 방향을 모색하였다.
이 연구는 고등학교 교사와 학생들의 과학학습의 목적에 대한 일반화가 가능한 결과를 얻고자 하였다. 이를 위하여 비례층화표집 방식을 통해 전국의 160개 고등학교를 선정하여 교사와 학생에게 과학학습의 목적에 대한 개방형 설문 결과를 수집하였으며, 수집된 자료는 언어네트워크분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 교사들은 과학학습의 목적으로 인지적 영역과 관련된 내재적 가치를 더 중요하게 인식하고 있지만 학생들은 개인적 유용성 영역과 관련된 외재적 가치를 보다 중요하게 인식하고 있었다. 또한 교사들의 교직경력에 따라 다른 인식을 가지고 있었다. 초임교사들은 내재적 가치와 외재적 가치를 함께 중요하게 인식하고 있었지만 경력교사들은 과학지식 이해의 인지적 영역을 주로 강조하고 있었다. 또한 학생들은 선택계열에 따라서도 과학학습의 목적에 대한 인식 차이가 있었다. 즉, 인문계열 학생들은 과학을 배운다면 일상생활의 편리성을 높일 수 있다는 것을 중요하게 인식하고 있었지만 자연계열 학생들은 과학학습의 목적이 무엇보다도 진로선택과 관련되어 있는 것으로 인식하고 있었다.
본 연구의 목적은 '대학 핵심역량'과 관련된 주제를 다룬 최근 10년간(2011~2020년) 언론사 보도기사의 추이와 학술지 논문들의 연구동향을 빅데이터 분석방법으로 확인해 보고자 한다. 본 연구의 주요 연구방법론은 빅카인즈 분석 시스템과 언어네트워크 분석 방법론을 적용하였다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 첫째, 대학 핵심역량 관련 언론사 기사수는 2014년 12월, 2020년 후반기에 급증하는 키워드 트렌드를 보였다. 관련 연관어는 교육과정, 특성화, 사업단, 교육부, ACE, 경쟁력 등으로 나타났다. 둘째, 관련 연구논문 키워드 간의 언어네트워크 값은 연결정도 554개, 평균연결 18,467개, 밀도 0.637을 보였다. 연결정도 중심성은 대학(1606), 역량(1481), 핵심(1349), 핵심역량(1301) 등의 순으로 분석되었다. 매개 중심성 높은 키워드는 핵심역량(13.101), 대학생(13.101), 대학(13.101), 역량(13.101)으로 분석되었다. 본 연구결과는 고등교육기관 구성원, 교육정책 관련 전문가, 교육학자 등에게 향후 연구 및 정책 입안, 교육 프로그램 기획 및 운영 등에 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.
학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 피심사자와 심사자의 관계, 평가자의 전문도 및 전문 분야가 사용되며, 연구성과 분석 서비스에서는 분야별/기관별 연구성과물 현황, 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등이 사용된다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하였고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장 및 확장한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 이 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.
실험에 대한 메타적 인식은 학생들의 과학적 탐구와 과학의 본성에 대한 이해의 중요한 요소 중 하나이다. 이 연구에서는 중학생과 고등학생의 과학과 생물에서의 '실험'의 의미에 대한 인식을 알아보았다. 특히 이 연구에서는 언어 네트워크 분석방법을 사용하여 학생들의 인식을 구조적으로 확인하였다. 이 연구를 위해 190명의 중학생과 200명의 고등학생 이 연구에 참여하였다. 학생들은 과학에서의 '실험'과 생물에서의 '실험'의 의미에 대한 두 문항에 서술형으로 응답하였다. 수집된 응답을 바탕으로 총 4개의 언어 네트워크가 구성되었다. 연구 결과, 과학에서의 '실험'에 대하여 중학생들은 '우리', '직접', '원리' 등의 단어를 중심으로 활동적 측면에서의 실험을 인식하였다. 반면 고등학생은 '이론', '사실', '내용' 등의 단어를 중심으로 지식을 생성하는 탐구과정으로서의 실험으로 인식하였다. 또한 생물에서의 '실험'에 대하여 중학생은 '해부', '몸'을 중심으로, 고등학생은 '생명', '관찰'이 중심으로 인식하여 생명체를 다루는 관찰활동으로 인식하였다. 이러한 연구결과는 앞으로 과학 교과 및 생물 교과에서 실험을 지도하는데 있어서 중요한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 3월호 논문 21편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 305회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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