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초등 진로교육 연구동향: 언어 네트워크 분석을 활용하여

Research Trends of the Career Education in Elementary School : Using Semantic Network Analysis

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주제분류교육학

초록

이 연구는 본 연구는 언어 네트워크 분석을 활용하여 초등 진로에 대한 연구동향을 분석한 것으로 2017년까지 발표된 학위논문과 학술지 논문을 포함한 1,095편을 분석하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 진로교육과 관련된 연구가 지속적으로 증가하는 추세에 있으며. 2000년대에 들어서면서 더욱 증가한 것으로 나타났다. 둘째, 주제어의 출현빈도를 분석한 결과, 출현 빈도가 가장 높은 주제어는 초등학생이었으며, 진로성숙도, 진로인식, 초등학교, 진로교육, 진로교육프로그램 등의 순으로 나타났다. 셋째, 중심성이 높을수록 네트워크의 중심에 위치하게 되며, 한 점이 얼마나 많은 다른 점들과 연결되었는가를 나타내는 개념인 중앙성을 분석한 결과는 주제어의 출현빈도에서 나타난 높은 순위를 보인 주제어가 대체적으로 높게 나타났다. 넷째, 초등 진로교육과 관련된 주제어를 바탕으로 주제어간의 네트워크를 시각화한 결과를 보면, 출연한 주제어는 서로 높은 연계성을 가지며, 앞서, 출연빈도, 중앙성 분석에 나타난 결과와 같이 빈도값이 높거나 혹은 중앙성값이 높은 주제어가 중앙이 위치하고 많은 연결정도를 보이고 있는 것을 알 수 있다. 다섯째, 네트워크의 지위와 역할을 분석하기 위해 구조적 등위성 분석을 한 결과, 주제어 간 클러스터가 선명하게 구분되고 균등하지 않게 분포하지 않았다. 이상의 연구결과를 통해서 볼 때, 향후, 논문의 발행 시기별 및 학위논문, 학술지 논문을 구분하여 분석할 필요가 있을 것으로 판단이 된다. 둘째, 특정 주제별로 언어 네트워크 분석을 실시하여 세부적으로 접근한 연구가 시도될 필요가 있다. 셋째, 논문의 초록, 저자 등을 포함한 다양한 관점에서 언어 네트워크 분석을 통한 연구가 요구된다.

Abstract

The purpose of this study was to research trends of the career education in elementary School. To accomplish the purpose of this study, we analyzed articles, dissertations by 2017, extracted key words, and analyzed frequency and semantic network analysis. The following conclusion was derived according to the major outcomes of the study. First, the number of research has been increasing steadily. Second, elementary school students showed the highest frequency as a result of analyzing the keywords presented in the abstract of the paper, followed by career maturity, career recognition, elementary school, career education, career education program. Third, result of the analysis of connection centrality, highest frequency as a result of analyzing the keywords are the highest concatenated centralism. Fourth, 94 keywords with high connection centric among the research keywords, keywords of high frequency values, or central values were centrally located, keywords has high degree of connectivity and a large number of connections. Fifth, as a result of analyzing structural equivalence, cluster between keywords was clearly divided and uneven.

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