학교 간 공동교육과정에 관한 사회적 인식 연구: 빅데이터 분석을 활용하여
A Study on Social Recognition of the Collaborative Curriculum between Schools Using Big Data Analysis
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본 연구는 온라인상의 빅데이터를 분석하여 학교 간 공동교육과정에 관한 사회적 인식을 확인하고 중요한 이슈를정리해 향후 관련 정책을 추진하는 데 참고할 만한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 빅데이터분석 솔루션 프로그램인 텍스톰(TEXTOM)을 활용해 포털사이트 네이버, 다음 및 구글에서 2018년 1월 1일부터 2020년7월 31일까지의 기간 동안 작성된 텍스트 데이터를 총 3,901건(1,440KB) 수집하고 정제하여 텍스트 마이닝과 의미연결망분석을 실시하였다. 텍스트 마이닝 분석 결과, 공동교육과정과 관련된 상위 60개의 키워드를 도출하였다. ‘운영, 과목, 학교, 학생, 교육과정, 학교간공동, 진로’ 등 빈도수가 높은 연관어를 바탕으로 볼 때 사회적으로 공동교육과정은학생의 진로별 과목 선택권을 확대하기 위해 학교 간 공동으로 과목을 개설해 운영하는 새로운 교육과정 정책으로인식되고 있었다. 또한 이 정책은 고교학점제를 위한 환경 조성 차원으로 이해되고 있었다. UCINET의 NetDraw 기능을활용하여 의미연결망 분석을 시행한 결과, 상위 60개의 키워드는 ‘교육과정 정책 추진’, ‘정보 공유’, ‘대입 준비’, ‘공동교육과정 운영 사례’라는 네 개의 군집을 형성하고 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 볼 때, 학생 맞춤형교육과정을 실현하기 위해서는 궁극적으로 단위 학교의 교육과정이 진로별로 타당하게 운영되어야 하며, 공동교육과정과목의 질 관리가 보다 엄격하게 이루어져야 하고, 운영적인 측면에서 시·도 간의 격차를 줄여야 할 것이다. 또한교육과정 정책은 사회적 여론을 다양하게 수렴하고 충분한 논의를 거친 뒤 추진되어야 할 것이다.
Abstract
The purpose of this study was to identify social awareness of the collaborative curriculum between schools by analyzing the big data online and to derive implications that can be referred to while promoting related policies in the future by organizing important issues. For this purpose, a total of 3,901 cases (1,440 KB) of text data written on portal sites Naver, Daum, and Google from January 1, 2018 to July 31, 2020 were collected and refined using TEXTOM, a big data solution program, and text mining and semantic network analysis were performed. As a result of text mining, the top 60 keywords related to the collaborative curriculum were derived. Based on the associated words with high frequency, such as “operation, subject, school, student, curriculum, collaboration between schools, and career,” the collaborative curriculum, in a social sense, was recognized as a new curriculum policy where schools conjointly established and operated subjects to expand students’ career course options. Moreover, the policy was understood as a means to create an environment for the high school credit system. As a result of conducting semantic network analysis using UCINET’s NetDraw function, the top 60 keywords formed four clusters: “promoting curriculum policy,” “sharing information,” “preparing for university admissions,” and “cases of operating collaborative curriculum.” Considering these findings, in order to realize a customized curriculum for students, proper management of each high school’s career-based curriculum, strict quality control of the collaborative curriculum subjects, and narrowing of the operation gap between cities and provinces would be ultimately imperative. Furthermore, the curriculum policy should be promoted after collecting various social opinions and having sufficient discussions.
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