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빅데이터에 기초한 ‘유아 원격수업’ 관련 키워드 네트워크 분석 (A keyword network analysis of early childhood online classes: based on big data)

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최초등록일 2025.05.17 최종저작일 2022.03
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빅데이터에 기초한 ‘유아 원격수업’ 관련 키워드 네트워크 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국유아교육학회
    · 수록지 정보 : 유아교육연구 / 42권 / 2호 / 63 ~ 86페이지
    · 저자명 : 황지원, 성지현

    초록

    본 연구의 목적은 코로나19 팬데믹으로 인해 시작된 유아 대상 원격수업 관련 핵심 키워드를 분석하고 그 관계를 살펴봄으로써 사회적 동향을 파악하고 담론을 이끌어내는 것이었다. 이를 위해 Textom ver.5.0 프로그램을 활용해 ‘유아+원격수업’, ‘유아+원격교육’을 키워드로 하여2020년 1월 1일부터 2021년 7월 15일까지의 자료를 국내외 온라인 플랫폼에서 수집한 후, 상위 200위 키워드를 수집된 자료로부터 산출해 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 및 시각화는Ucinet과 Netdraw프로그램을 이용하였다. 연구결과 ‘유치원’, ‘교육’, ‘놀이’, ‘지원’, ‘운영’ 등의키워드가 높은 출현 빈도를 보였고, 전체 네트워크의 중심성 분석 결과 ‘교육’, ‘유치원’, ‘놀이’, ‘코로나19’ 등이 높은 순위를 보였다. 하위 네트워크 특성을 살펴보기 위한 K-core분석 실시결과 ‘원격수업’, ‘유아’, ‘유치원’, ‘교육’ 등이 가장 높은 연결정도를 지니는 45-core 집단에 속하였고, CONCOR 분석 결과 8개의 군집으로 키워드가 나뉘는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 빅데이터 속에 내재된 유아 원격수업 관련 정보 패턴과 의미를 해석하여 원격수업 운영에대한 시사점과 함께 추후 연구주제와 방향을 발굴하는데 필요한 기초 자료를 제공해 주었다는점에서 의의가 있다

    영어초록

    This study aims to investigate the trends and social discourses of early childhood online classes due to the COVID-19 pandemic based on big data. Data were collected on online platforms from January 1, 2020 to July 15, 2021, by using the keywords 'young children + online class' and 'young children + remote education' with TEXTOM, a big data analysis solution. The data were analyzed using the Ucinet network analysis program and visualized by Netdraw. After the filtering processes, top 200 keywords in frequency were used for network analysis. The results were as follows. First, the frequency analysis results showed that 'kindergarten', 'education', 'play', and 'support' appeared most frequently. Second, centrality analysis results indicated that 'learning', 'offering', and 'COVID-19' showed a rapid increase in their centrality ranks. Third, sub-network analyses based on K-core analysis found 45-core group showed strong cohesive connection and CONCOR analysis found eight keyword clusters. This study provides implications for the operation of online classes for young children based on the information patterns and meanings using big data. The analytical results will contribute to the direction and improvement of online classes.

    참고자료

    · 없음
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