빅데이터를 활용한 학습민첩성에 대한 연구
A Study on Learning Agility Using Big Data
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초록
이 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 학습민첩성 관련 주요 단어 간 의미연결을 분석하여 새로운 의미를 도출하고 코로나 19라는 특수한 상황에서 학습민첩성 연구가 지향해야 할 방향을 제시하는 데 있다. 이를 위해 학습민첩성과 관련한 빅데이터 분석 및 국내 학술지에 주제어를 분석해 향후 연구방향을 제시하였다. 구체적으로 이 연구에서는 첫째, 급변한 사회 환경 변화 즉 코로나19등 미래의 불확실성에 대한 기민한 대응과 미래인재의 핵심역량 강화를 위한 대안으로 학습민첩성이 대두되고 있음을 알 수 있다. 둘째, 빅데이터 분석결과와 비교하면 학술연구의 연구자들은 학습민첩성에 대한 연구가 특정 조직과 대상에 편중되어 있음을 알 수 있다. 셋째, 향후 학습민첩성 연구에서 대상, 주제, 철학 등 사회적 인식과 방향을 같이 하는 연구로 확장성이 필요함을 알 수 있다. 연구결과를 통한 시사점으로는 빅데이터 분석에서 2020년 학습민첩성 연관키워드로 ‘코로나’가 제시되었다. 후속연구에서는 2020년 특정연구의 증가와 코로나19의 연관성을 학문적으로 규명할 필요가 있다. 더불어 사회적 인식과 방향을 같이 하는 질적 연구의 확대, 연관된 단어를 활용한 다양한 연구 설계, 빅데이터 분석 기간 확대 및 수집매체 확장, 해외 연구동향을 분석 등 학습민첩성에 대한 연구를 종합하고 비교분석 연구의 필요성이 제시 되었다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze semantic connections between key words related to learning agility through big data analysis to derive new meanings, suggesting the direction future learning agility research should pursue in a special situation called Corona 19. To this end, the Big Data analysis related to learning agility and the subject language were analyzed in domestic journals to present future research directions. Specifically, the study shows that learning agility is emerging as an alternative to rapidly changing social environment changes, such as COVID-19, and to strengthen the core capabilities of future talent. Second, compared to big data analysis results, researchers in academic research can see that research on learning agility is biased toward specific organizations and targets. Third, studies consistent with social perceptions such as targets, issues, and philosophy show that scalability is needed in future studies of learning agility. As the implications of the research results, "COVID-19" was presented as a keyword related to learning agility in 2020 in Big Data analysis. In subsequent studies, it is necessary to establish academically the link between the increase in specific studies and the COVID-19 in 2020. In addition, research on learning agility such as expanding qualitative research that shares social awareness, designing various related words, expanding big data analysis period, expanding collection media, and analyzing overseas research trends was presented.
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