언어네트워크분석을 활용한 대학부설 과학영재교육원 교육프로그램의 학습목표 특성 분석
An Analysis of Learning Objective Characteristics of Educational Programs of Centers for the University Affiliated Science-Gifted Education Using Semantic Network Analysis
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이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표 분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 ‘기억하다’, ‘이해하다’, ‘창안하다’의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제 실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석 방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the learning objectives characteristics of educational programs of centers for the university affiliated science-gifted education using semantic network analysis, we examined the applicability of semantic network analysis in analyzing learning objectives by comparing the results of analysis with Bloom’s revised taxonomy. For this purpose, 702 learning objectives presented in 169 science subjects were selected as subjects to be analyzed. After classifying and coding the learning objectives according to Bloom’s revised taxonomy, we conducted a semantic network analysis to investigate the relationship between learning objectives. The results of the analysis are as follows. First, we looked at the number of learning objectives used for each subject, and about 3 elementary school levels and about 6 middle school levels were used. Second, the knowledge dimension such as ‘factual and conceptual knowledge’ and cognitive process dimension such as ‘remember’, ‘understand’, and ‘create’ was high regardless of the research method and school level. Third, the results of analysis based on the weighting through the semantic network analysis method, the elementary school level emphasize activities th be applied to the actual experimental process through learning about scientific facts, while the middle school level emphasize the understanding of scientific facts and concepts themselves. As a result, it can be seen that the semantic network analysis can analyze characteristics of various learning objectives rather than the conventional simple statistical analysis.
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