텍스트 마이닝을 활용한 2022 개정 초등 과학과 교육과정 분석
Analysis of the 2022 Revised Elementary Science Curriculum Using Text Mining
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이 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 2022 개정 초등 과학과 교육과정의 텍스트를 분석하였다. 텍스트 분석을 위해 R 프로그램과 R Studio 프로그램을 사용하여 형태소 분석을 하였다. 텍스트의 내용 파악을 위해 단어의 빈도와 워드 클라우드 분석을 실시하였고, 텍스트의 맥락을 이해하기 위해 단어의 의미망을 만들어 동시 출현 단어 빈도와 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 2022 개정 초등 과학과 교육과정 텍스트 분석에서 지식·이해, 탐구·기능, 과학과 우리 생활과의 관련, 교수·학습 관련 단어들의 빈도가 높았으나 가치·태도 관련 단어의 빈도는 높게 나타나지 않았다. 또한 2022 개정 과학과 교육과정에서 추가한 ‘과학과 사회’ 영역에 해당하는 단어들의 빈도도 높게 나타나지 않았다. 둘째, 2022 개정 초등 과학과 교육과정 텍스트 의미망 분석에서 디지털 소양 교육, 과학과 우리 생활과의 관련성 및 문제 해결과 관련된 커뮤니티가 만들어져 총론의 개정중점 내용을 반영하고 있었다. 셋째, 2022 개정 초등 과학과 교육과정 소제목별 텍스트 분석 결과 소제목별로 단어의 빈도 분석과 의미망 분석의 결과가 다르게 나타났고 소제목 성격에 알맞는 단어들이 많이 사용되었다.
Abstract
This study analyzed the text of the 2022 revised elementary science curriculum using text mining. Morphological analysis was conducted using the R program and R Studio program for text analysis. To better understand the content of the text, word frequency and word cloud analyses were performed, and to grasp the context of the text, a semantic network was constructed for co-occurrence analysis and co-occurrence network analysis. The results of this study are as follows. First, the text analysis of the 2022 revised elementary science curriculum revealed that words related to knowledge and understanding, inquiry and skill, the relation of science to daily life, and teaching and learning appeared with high frequency, while words related to value and attitude were comparatively infrequent. Furthermore, the frequency of words corresponding to the 'Science and Society' domain added in the 2022 revised science curriculum did not appear to be high. Second, semantic network analysis of the 2022 revised elementary science curriculum identified communities related to digital literacy education, the relation of science to daily life, and problem-solving, reflecting the key focuses of the 2022 revised curriculum. Third, the text analysis of the 2022 revised elementary science curriculum by subheadings revealed differences in the results of word frequency analysis and semantic network analysis for each subheading, with many words appropriately used to reflect the characteristics of each subheading.
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