토픽모델링과 언어네트워크 분석을 통한 학습장애 연구동향 분석
Research Trends on Learning Disability Using Topic Modeling and Semantic Network Analysis
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학습장애는 최근 교육 현장에서 학습부진, 난독증 등의 용어와 함께 많이 등장하는 키워드이다. 시·도 교육청과단위학교별로 학습부진을 줄이기 위한 다양한 노력을 하고 있지만 학습장애에 대한 증거기반의 체계적인 연구가부족하여, 교사와 치료사는 체계적인 지도를 하는데 어려움이 있고, 학생과 학부모들이 실감하는 교육효과는 크지않은 실정이다. 이에 본 연구는 토픽모델링과 언어네트워크 분석을 통한 학습장애에 연구동향을 분석하여 향후 연구방향을 모색하고자 하였다. 본 연구결과, 첫째, 2000~2019년 동안 나타난 주요 키워드는 ‘아동’, ‘학습’, ‘학생’, ‘능력’, ‘전략’ 등 이었다. 중심성 분석 결과 연결중심성은 ‘학습’, ‘교육’, ‘검사’, ‘학년’ 등의 순서로 높았으며, 매개중심성은‘향상’, ‘학습’, ‘학년’, ‘검사’의 순서로 나타났다. 근접중심성은 ‘향상’, ‘학년’, ‘학습’, ‘검사’ 등의 순서로 높은 중심성을보였다. 둘째, 시기별 중심성 분석 결과, 주요 키워드가 ‘아동’에서 ‘학생’으로 변화하였으며, 시기별로 높은 중심성을보인 키워드는 ‘학습’, ‘초등학교’, ‘능력’이었다. 2015년 이후에 ‘중재’가 상위 키워드로 등장하여 최근 학습장애 ‘중재’에대한 키워드 중심성이 높아진 것을 확인할 수 있었다. 셋째, LDA를 활용하여 토픽모델링 분석 결과 총 21개의 토픽을추출하였고, 7개의 대주제와 하위 소주제로 분류하여 분석하였다. 넷째, 각 시기별 토픽의 변화 추이를 분석한 결과, 모든 시기에서 ‘중재전략’이 가장 높은 비중을 차지했으며, ‘조기선별 및 판별’, ‘학습장애 정의’에 대한 토픽의 비중이시기에 따라 점차 늘어나고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽모델링과 언어네트워크 분석을 통하여 학습장애연구동향을 살펴보았으며 시기별 토픽 추이에 따라 향후 학습장애의 조기 선별 및 판별과 중재 연구의 방향성을찾아볼 수 있었다.
Abstract
Learning disability is a keyword that appears a lot in the recent education field along with terms such as poor learning and dyslexia. Although various efforts are being made to reduce poor learning by city and provincial offices of education and school units, there is a lack of evidence-based research for learning disabilities, so teachers and therapists have difficulty in systematic guidance, and educational effects that students and parents realize. Therefore, this study attempted to explore future research directions by analyzing research trends on learning disabilities through topic modeling and semantic network analysis. As a result of this study, first, the main keywords that appeared during 2000~2019 were 'children' , 'learning' , 'students', 'capabilities', and 'strategy'. As a result of the centrality analysis, the degree centrality was high in the order of 'learning' , 'education ' , 'test' , ' grade' , and the betweenness centrality was shown in the order of 'improvement' , 'learning' , ' grade' , and 'test'. The closeness centrality showed high centrality in the order of 'improvement' , ' grade' , 'learning' , and 'test' . Second, as a result of the analysis of centrality by period, the main keywords changed from 'children' to 'students', and the keywords showing high centrality by period were 'learning' , ' elementary school', and 'capability'. Since 2015, ‘intervention’ appeared as the top keyword, and it was confirmed that the keyword focus on ‘intervention’ with learning disabilities has recently increased. Third, as a result of topic modeling analysis using LDA, a total of 21 topics were extracted, and analyzed by classifying into 7 major topics and sub-themes. Fourth, as a result of analyzing the trend of changes in topics for each period, the 'intervention strategy' occupied the highest proportion in all periods. It was confirmed that it was gradually increasing. This study exlpored the research trends of learning disabilities through topic modeling and semantic network analysis, and found the direction of early screening and discrimination of learning disabilities and intervention studies in the future according to topic trends by period.
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