텍스트 마이닝을 활용한 제7차~2022 개정 과학과 교육과정의 특징 비교
Comparison of characteristics of the 7th~2022 revised science curriculum using text mining
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초록
이 논문은 7차부터 2022 개정 시기까지 우리나라 과학과 교육과정별 특징을 파악하고자 하였다. 이를 위해 교육과정 문서의 ‘성격 및 목표’, ‘내용 체계 및 성취기준’, ‘교수·학습 방법 및 평가’ 텍스트를 대상으로 R 프로그램과 KoNLP 라이브러리를 활용하여 TF-IDF 분석을 실시하고, 주요 단어를 추출하였다. 연구 결과, 7차 교육과정은 ‘보충’, ‘심화’ 등 수준별 교육이, 2007 개정은 ‘자유탐구’가, 2009 개정은 ‘학년군’ 및 ‘공학’, ‘수학’, ‘예술’ 등 융합교육이 강조됐다. 2015 개정은 ‘핵심역량’, ‘평생학습’, ‘논증’ 등이 부각 되었으며, 2022 개정은 ‘디지털’, ‘지속가능’, ‘진로’, ‘특수’ 등 미래 사회에 대한 대응과 포용성 강화가 특징으로 나타났다. 연구는 시기별 과학과 교육과정이 사회 변화와 교육 패러다임을 반영해 진화했음을 보여주며, 개발된 과학과 교육과정이 의도한 대로 현장에 적용되고 있는지에 대한 조사 및 데이터 기반 과학 교육과정 분석의 필요성 등을 제언하였다.
Abstract
This study examines the characteristics of Korea’s science curriculum from the 7th national curriculum through the 2022 revision. A TF-IDF analysis was conducted using the R programming language and the KoNLP library on the curriculum documents, specifically the sections titled “characteristics and objectives”, “content structure and achievement standards”, and “teaching, learning methods, and assessment”. Key terms were then identified and interpreted. The findings show that the 7th curriculum emphasized differentiated instruction through categories such as “supplementary” and “advanced” learning, while the 2007 revision highlighted “independent inquiry.” The 2009 revision underscored “grade clusters” as well as integrated education across disciplines including “engineering,” “mathematics,” and “the arts.” The 2015 revision placed greater focus on “core competencies,” “lifelong learning,” and “argumentation,” whereas the 2022 revision emphasized on “digital literacy,” “sustainability,” “career education,” and “special education,” reflecting an increased focus on responsiveness to future societal demands and the strengthening of inclusivity. Overall, the study demonstrates that successive revisions of the science curriculum have evolved in alignment with broader social transformations and shifts in educational paradigms. The findings suggest the necessity of further investigation into whether the intended purposes of the developed science curricula are being realized in classroom practice, and highlight the importance of data-driven approaches to curriculum analysis in science education.