텍스트 네트워크 분석법을 활용한 독일어 교육과정 <목표>진술 분석 - 독일어 1을 중심으로
Analysis of the learning objectives in the school curricula for the subject 'German' using the 'Text Network Analysis' method
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초록
교육과정의 <목표> 진술은 교육과정 구성항목 중 가장 중요한 항목으로 간주되며, 교육적 과정을 통하여 학습자가 성숙 및 변화하기를 바라는 바를 문서화 한 것으로, 교육과정의 <목표>의 진술은 그 진술 내용의 실현성과 명확성을 전제로 한다. 따라서 교육과정의 <목표> 진술은 그 교육과정이 추구한 바를 명시적으로 나타낸다. 본 연구에서는 텍스트 네트워크 분석법을 활용하여, 먼저 <목표> 진술에 나타난 핵심어의 특징, 핵심어들 사이의 의미연결망, 핵심어들의 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 등을 바탕으로각 개정시기별 독일어 교육과정 <목표> 진술을 분석하고, 이후 종합적으로 독일어 교육과정 전체의 <목표> 진술을 같은 분석법으로 수치화 및 시각화를 통해 분석하였다.
Abstract
Diese Areit beschäftigt sich mit der Analyse der Lernziele in den Schulcurrcula für das Fach Deutsch. Dafür wird die empirisch-statistische Methode‚ Text-Netzwerkanalyse‘ eingeführt. Die Text-Netzwerkanalyse ist eine Methode zur Erfassung und Analyse der Beziehungen und Netzwerke von Texten. Die Text-Netzwerkanalyse propagiert eine bestimmte Sichtweise auf Texte, die deren relationalen Charakter betont. Diese Text-Netzwerkanalyse nutzt mehrere Verfahren, mit denen sich die Netzwerke von Texten analysieren und systematisch und quantifizierend beschreiben lassen. Dabei werden sogenannte Maßzahlen eingesetzt, um komplexe Netzwerke zu verstehen. Zu den Maßzahlen gehören zunächst die drei Zentralitäten, Gradzentralität, Zwischenzentralität und Eigenvektorzentralität. Die Gradzentralität drückt aus, wie viele Verbindungen ein Merkmal zu anderen Merkmalen des Netzwerkes hat. Zwischenzentralität berücksichtigt nicht nur die direkten, sondern auch die indirekten Beziehungen in einem Netzwerk. Mit der Zwischenzentralität wird ausgedrückt, über welches Merkmal beispielsweise die meisten Informationen in einem Netzwerk vermittelt werden. Nach der Eigenvektorzentralität ist ein Knoten umso wichtiger, je wichtiger seine Nachbarknoten sind. Nach der Text-Netzwerkanalyse wurde das Wort “Deutsch” in den Lernzielen der gesamten Schulcurricula am häufigsten angezeigt. Bei der Gradzentralität ist es ebenfalls “Deutsch” mit der Zahl 145,000. Im Bereich der Zwischenzentralität kommt “gesprochene Sprache” auf den ersten Platz mit der Zahl 95,255. Das Wort “Kultur” wird als höchstes mit 0,536 in der Eigenvektorzentralität gerechnet.
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