학문은 과학적인 연구 방법과 절차를 통해 특정한 현상과 영역을 포착해 하나의 개념을 형성하고, 이와 관련된 이론·원리·지식체계 등을 구축해나가면서 고유한 지식구조를 형성한다. 교육공학을 포함한 여러 학문 분야에서는 지식과 복잡성의 급격한 증가로 인해 해당 분야별 지식구조의 분석을 통해 연구동향을 파악하고 발전방향에 대해 의미 있는 제안을 하는 연구를 시도해왔다. 이에 본 연구의 목적은 교육공학의 지식구조 형성을 개념화하고, 관련 연구논문을 수집하여 네트워크 분석을 통해 통합적인 지식구조를 규명하는 것이다. 그리고 그 결과를 통해 향후 교육공학 연구의 발전 방향을 모색하는데 기여하고자 한다. 본 연구를 위해 전통적인 교육공학 학술지인 『교육공학연구』, 『교육정보미디어연구』뿐만 아니라 두 학술지가 가장 많이 인용된 학술지인 『학습자중심교과교육연구』, 『교육방법연구』, 『평생학습사회』 및 ...
학문은 과학적인 연구 방법과 절차를 통해 특정한 현상과 영역을 포착해 하나의 개념을 형성하고, 이와 관련된 이론·원리·지식체계 등을 구축해나가면서 고유한 지식구조를 형성한다. 교육공학을 포함한 여러 학문 분야에서는 지식과 복잡성의 급격한 증가로 인해 해당 분야별 지식구조의 분석을 통해 연구동향을 파악하고 발전방향에 대해 의미 있는 제안을 하는 연구를 시도해왔다. 이에 본 연구의 목적은 교육공학의 지식구조 형성을 개념화하고, 관련 연구논문을 수집하여 네트워크 분석을 통해 통합적인 지식구조를 규명하는 것이다. 그리고 그 결과를 통해 향후 교육공학 연구의 발전 방향을 모색하는데 기여하고자 한다. 본 연구를 위해 전통적인 교육공학 학술지인 『교육공학연구』, 『교육정보미디어연구』뿐만 아니라 두 학술지가 가장 많이 인용된 학술지인 『학습자중심교과교육연구』, 『교육방법연구』, 『평생학습사회』 및 HRD 분야를 핵심적으로 연구하는 『HRD연구』, 『기업교육과 인재연구』 등 총 7개 학술지에 게재된 모든 논문을 분석 대상으로 삼았다. 이를 바탕으로 키워드 네트워크 분석 방법을 통해 지식구조의 모습을 시각화하였으며, 중심성, 클러스터 분석, 에고 네트워크 등을 통해 교육공학의 중점 연구 영역 및 핵심 키워드를 도출하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 교육공학 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 키워드는 ‘자기효능감’, ‘학업성취도’, ‘예비교사’, '대학생', '이러닝', '플립러닝', '상호작용', '자기주도학습', '커뮤니케이션' 순으로 나타났다. 둘째, 지식지도를 시각화 한 결과 중심성이 높았던 상위 3개의 키워드(자기효능감, 학업성취도, 예비교사)를 중심으로 지식구조가 구축되어 있음을 확인할 수 있었다. 셋째, 교육공학 연구의 중점 연구 영역은 총 20개의 그룹으로 분류되었으며, ‘문제 중심 학습 및 커뮤니케이션’, ‘경력개발’, ‘e-포트폴리오’, ‘예비교사 및 대학생’, ‘SNS 및 상호작용’, ‘융복합교육’, ‘전이 및 이러닝’, ‘플립러닝 및 대학교육’, ‘ICT교육’, ‘원격교육 및 평생교육’, ‘초등학교 및 한국어교육’, ‘초등학생 및 학교적응’, ‘직무만족 및 조직몰입’, ‘역량’, ‘자기효능감 및 사회적지지’, ‘유아교육 및 유아’, ‘창의성’, ‘메타인지’, ‘학업성취도’, ‘진로준비행동’으로 나타났다. 넷째, 교육공학의 핵심 키워드와 이를 둘러싼 연결망의 구조 및 특성을 분석하였으며, 교육공학의 지식구조 네트워크에 있어서 응집력이 가장 높은 키워드를 분석한 결과 총 18개의 키워드('대학생', '만족감', '몰입', '문제중심학습', '문제해결력', '사이버교육', '상호작용', '온라인교육', '이러닝', '자기조절학습', '자기주도학습', '자기효능감', '커뮤니케이션', '플립러닝', '학습공동체', '학습동기', '학습만족도', '학업성취도')를 확인할 수 있었다. 본 연구결과의 의의는 교육공학 연구의 지식구조를 정량적뿐만 아니라 정성적으로 규명하였다는 것이다. 기존의 연구 동향 분석은 단순 빈도 분석 결과를 설명하는 기술적(descriptive) 측면의 특성을 제시하는 분석이 주를 이루었다. 하지만 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석을 바탕으로 교육공학의 지식구조를 구성하는 개념의 관계적 특성을 분석했다는 측면에 있어서 의미 있는 시도라고 할 수 있다. 후속연구를 위한 제언으로 첫째, ‘무엇이 교육공학 논문인가?’에 대한 논의가 여전히 이루어지고 있는 상황에서 명확한 기준의 잣대를 통해 연구 대상이 확정되지 못한 점은 한계점으로 존재한다. 따라서, 분석 대상 선정에 있어 교육공학 논문으로서의 명확한 기준을 통해 분석대상을 선정하여 분석을 진행할 필요가 있다. 둘째, 키워드 네트워크 분석의 특성상 데이터 분석과정에 있어서 연구자의 임의성이 일부 개입될 가능성이 있다. 따라서 향후 연구에서는 교육공학 관련 용어의 표준화를 통한 분석이 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다. 셋째, 축적된 시간 동안 다양한 관계 속에서 연구된 키워드들은 네트워크상에서 중요한 위치를 확보한다고 해석되지만, 척도가 없는 키워드의 경우 연구자의 선호적 연결에 따라 양극화가 발생할 수 있다. 다시 말해, 새롭게 등장한 키워드의 경우 그 중요성이 높음에도 불구하고 중심성 분석에 있어서 과소평가될 여지를 갖는다. 따라서 새롭게 등장한 키워드를 바탕으로 한 네트워크 분석을 통해 해당 연구의 중요성을 밝힐 필요가 있다. 넷째, 키워드 네트워크 분석의 가시성을 확보하기 위한 지속적인 연구가 필요하다. 분석 데이터가 일정 수를 초과하면 키워드 네트워크 분석결과를 해석하는데 있어 시각적 제한을 갖게 된다. 이에 이론적으로 유의한 통계적 해석에 따른 최적의 기준을 확보할 필요가 있다.
학문은 과학적인 연구 방법과 절차를 통해 특정한 현상과 영역을 포착해 하나의 개념을 형성하고, 이와 관련된 이론·원리·지식체계 등을 구축해나가면서 고유한 지식구조를 형성한다. 교육공학을 포함한 여러 학문 분야에서는 지식과 복잡성의 급격한 증가로 인해 해당 분야별 지식구조의 분석을 통해 연구동향을 파악하고 발전방향에 대해 의미 있는 제안을 하는 연구를 시도해왔다. 이에 본 연구의 목적은 교육공학의 지식구조 형성을 개념화하고, 관련 연구논문을 수집하여 네트워크 분석을 통해 통합적인 지식구조를 규명하는 것이다. 그리고 그 결과를 통해 향후 교육공학 연구의 발전 방향을 모색하는데 기여하고자 한다. 본 연구를 위해 전통적인 교육공학 학술지인 『교육공학연구』, 『교육정보미디어연구』뿐만 아니라 두 학술지가 가장 많이 인용된 학술지인 『학습자중심교과교육연구』, 『교육방법연구』, 『평생학습사회』 및 HRD 분야를 핵심적으로 연구하는 『HRD연구』, 『기업교육과 인재연구』 등 총 7개 학술지에 게재된 모든 논문을 분석 대상으로 삼았다. 이를 바탕으로 키워드 네트워크 분석 방법을 통해 지식구조의 모습을 시각화하였으며, 중심성, 클러스터 분석, 에고 네트워크 등을 통해 교육공학의 중점 연구 영역 및 핵심 키워드를 도출하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 교육공학 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 키워드는 ‘자기효능감’, ‘학업성취도’, ‘예비교사’, '대학생', '이러닝', '플립러닝', '상호작용', '자기주도학습', '커뮤니케이션' 순으로 나타났다. 둘째, 지식지도를 시각화 한 결과 중심성이 높았던 상위 3개의 키워드(자기효능감, 학업성취도, 예비교사)를 중심으로 지식구조가 구축되어 있음을 확인할 수 있었다. 셋째, 교육공학 연구의 중점 연구 영역은 총 20개의 그룹으로 분류되었으며, ‘문제 중심 학습 및 커뮤니케이션’, ‘경력개발’, ‘e-포트폴리오’, ‘예비교사 및 대학생’, ‘SNS 및 상호작용’, ‘융복합교육’, ‘전이 및 이러닝’, ‘플립러닝 및 대학교육’, ‘ICT교육’, ‘원격교육 및 평생교육’, ‘초등학교 및 한국어교육’, ‘초등학생 및 학교적응’, ‘직무만족 및 조직몰입’, ‘역량’, ‘자기효능감 및 사회적지지’, ‘유아교육 및 유아’, ‘창의성’, ‘메타인지’, ‘학업성취도’, ‘진로준비행동’으로 나타났다. 넷째, 교육공학의 핵심 키워드와 이를 둘러싼 연결망의 구조 및 특성을 분석하였으며, 교육공학의 지식구조 네트워크에 있어서 응집력이 가장 높은 키워드를 분석한 결과 총 18개의 키워드('대학생', '만족감', '몰입', '문제중심학습', '문제해결력', '사이버교육', '상호작용', '온라인교육', '이러닝', '자기조절학습', '자기주도학습', '자기효능감', '커뮤니케이션', '플립러닝', '학습공동체', '학습동기', '학습만족도', '학업성취도')를 확인할 수 있었다. 본 연구결과의 의의는 교육공학 연구의 지식구조를 정량적뿐만 아니라 정성적으로 규명하였다는 것이다. 기존의 연구 동향 분석은 단순 빈도 분석 결과를 설명하는 기술적(descriptive) 측면의 특성을 제시하는 분석이 주를 이루었다. 하지만 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석을 바탕으로 교육공학의 지식구조를 구성하는 개념의 관계적 특성을 분석했다는 측면에 있어서 의미 있는 시도라고 할 수 있다. 후속연구를 위한 제언으로 첫째, ‘무엇이 교육공학 논문인가?’에 대한 논의가 여전히 이루어지고 있는 상황에서 명확한 기준의 잣대를 통해 연구 대상이 확정되지 못한 점은 한계점으로 존재한다. 따라서, 분석 대상 선정에 있어 교육공학 논문으로서의 명확한 기준을 통해 분석대상을 선정하여 분석을 진행할 필요가 있다. 둘째, 키워드 네트워크 분석의 특성상 데이터 분석과정에 있어서 연구자의 임의성이 일부 개입될 가능성이 있다. 따라서 향후 연구에서는 교육공학 관련 용어의 표준화를 통한 분석이 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다. 셋째, 축적된 시간 동안 다양한 관계 속에서 연구된 키워드들은 네트워크상에서 중요한 위치를 확보한다고 해석되지만, 척도가 없는 키워드의 경우 연구자의 선호적 연결에 따라 양극화가 발생할 수 있다. 다시 말해, 새롭게 등장한 키워드의 경우 그 중요성이 높음에도 불구하고 중심성 분석에 있어서 과소평가될 여지를 갖는다. 따라서 새롭게 등장한 키워드를 바탕으로 한 네트워크 분석을 통해 해당 연구의 중요성을 밝힐 필요가 있다. 넷째, 키워드 네트워크 분석의 가시성을 확보하기 위한 지속적인 연구가 필요하다. 분석 데이터가 일정 수를 초과하면 키워드 네트워크 분석결과를 해석하는데 있어 시각적 제한을 갖게 된다. 이에 이론적으로 유의한 통계적 해석에 따른 최적의 기준을 확보할 필요가 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.