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키워드 네트워크 분석을 활용한 어휘 중재 연구 동향 분석

Review of Research Trends regarding Vocabulary Intervention Using Keyword Network Analysis

홍성욱|이미경|홍정숙|문동오
한국특수교육문제연구소 (Research Institute of the Korea Special Education)|2021.09|특수교육저널:이론과 실천 (Journal of Special Education: Theory and Practice)|제22권 제3호|pp. 199-234|DOI 10.19049/JSPED.2021.22.3.09

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키워드

연구 동향키워드 네트워크 분석Research trendsKeyword network analysis어휘 중재Vocabulary intervention
주제분류교육학

초록

[목적] 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 시행하여 어휘 중재 연구의 동향을 살펴보는 데 목적을 두었다. [방법] 어휘 중재 연구 동향을 알아보기 위해 학술연구정보서비스(RISS)와 한국학술지 인용색인(KCI)의 데이터베이스를 활용하여 어휘 중재 관련 문헌 78편을 최종적으로 수집하였다. 이후 텍스톰을 활용하여 키워드 정제를 시행한 후 키워드 빈도, 가중치(TF-IDF), 키워드의 공출현 빈도(N-gram)를 분석하였다. 1-mood 네트워크를 구축한 후 Ucinet의 Netdraw를 사용하여 핵심어 간의 중심성을 분석하고, 핵심어 연결 구조를 시각화하여 의미를 도출하였다. [결과] 첫째, 어휘 중재 관련 연구가 가장 활발히 이루어진 연도는 2011년과 2016년으로 밝혀졌다. 어휘 중재 관련 논문이 가장 많이 게재된 학술지는 언어치료연구로 나타났다. 어휘 중재가 실시된 연령은 유아와 초등학교 저학년이 많은 것으로 나타났다. 둘째, 어휘 중재와 관련된 키워드 주요 172개 중 가장 높은 빈도를 나타낸 것은 어휘력 향상과 아동이었다. 어휘 중재 키워드의 가충치 (TF-IDF) 분석 결과 아동이 제일 높았으며, 다음으로 유아의 순으로 나타났다. N-gram(공출현)의 빈도는 어휘력 향상과 아동, 언어발달지체아동과 어휘력 향상이 동시에 높은 순으로 출현하는 것으로 분석되었다. 셋째, 네트워크 중심성을 분석한 결과 총 8개의 그룹군이 도출되었다. 각 그룹은 대상별로 관련 주제가 응집되어 나타났다. [결론] 어휘 중재 관련 연구의 동향을 객관적으로 분석한 본 연구는 향후 어휘 중재 관련 연구의 방향성을 모색하는데 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

[Purpose] This study was to examine the trends of vocabulary intervention research by conducting keyword network analysis. [Method] To investigate the research trends of vocabulary intervention, 78 articles related to vocabulary intervention were collected from the databases of the Academic Research Information Service and the Korean Journal of Citation Index. After keyword refinement was perfomrmed using textome, the keyword frequency, weight, term frequency-inverse document frequency, and keyword co-occurrence frequency (N-gram) were analyzed. [Results] First, 2011 and 2016 were identified to be years in which vocabulary intervention was most active. The journal with the most articles related to vocabulary intervention was Journal of speech & hearing disorders. Moreover, vocabulary intervention was found to be performed was found mostly with infants and lower elementary school students. Second, the keywords “vocabulary improvement” and “children” showed the highest frequency among 172 major keywords related to vocabulary intervention. As a result of the TF-IDF analysis of lexical intervention keywords, “children” was found to have the highest number, followed by infants. As for the frequency of N-gram (co-appearance), the analysis indicated that “vocabulary improvement and children”, “children with language development delay and vocabulary improvement”, and “vocabulary improvement” appeared simultaneously in the highest order. Third, as a result of the network centrality analysis, a total of eight groups were derived. In each group, related keywords were aggregated by subject. [Conclusion] This study, which objectively analyzed the trends of vocabulary intervention-related research, can be used as basic data to explore the direction of vocabulary intervention-related research in the future.

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