[논문]의미네트워크를 활용한 초등학교 예비교사들의 물질 개념체계 분석

김도욱

doi:10.15267/keses.2018.37.1.039

문제 정의

예를 들어 핵심개념 ‘분자’의 경우 ‘돌턴’, ‘공유결합’ 등은 과학적 맥락의 단어로 분류하였고, 핵심개념 ‘원자’의 경우 ‘원자폭탄’, ‘방사능’, ‘플루토늄’, ‘히로시마’, ‘북한’ 등 단어는 일상생활적 맥락으로 분류하였다. 대표 단어 치환 작업과 맥락 분류 작업은 객관성을 확보하기 위하여 화학 분야 박사학위 소지자 2인의 의견을 바탕으로 진행하였다.
의미네트워크 분석을 학생들의 화학개념, 특히 물질개념 체계의 분석에 적용함으로써 네트워크 분석방법론의 적용 가능성을 파악하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 또한 학생들이 물질과 관련된 개념들인 원자, 분자, 이온, 전자, 물질, 입자와 관련 개념들을 어떤 체계로 보유하고 있는지를 파악하고 분석하는 것이 본 연구의 또 다른 목적이다.
본 연구에서는 초등학교 예비교사들의 과학 개념 체계의 분석에 의미네트워크 분석을 적용함으로써 네트워크 분석방법론의 적용 가능성을 파악 하고자 하였다. 특히 초등학교 예비교사들이 물질과 관련된 핵심 단어로서 ‘원자’, ‘분자’, ‘이온’, ‘전자’, ‘물질’, ‘입자’가 어떤 개념 체계로 형성되어 있는지를 파악하고자 하였다.
본 연구를 통하여 학습자들이 보유하고 있는 물질 관련 개념들에 대하여 의미네트워크 분석방법을 이용하여 어떤 개념체계를 갖고 있는지를 확인할 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 물질 관련 개념을 잘 가르치기 위한 교수 학습 전략을 제안하고자 하였다.
그런데 지금까지는 의미네트워크 분석방법을 이용한 화학분야 개념체계의 분석은 소수의 선행 연구만 진행되었을 뿐이다. 의미네트워크 분석을 학생들의 화학개념, 특히 물질개념 체계의 분석에 적용함으로써 네트워크 분석방법론의 적용 가능성을 파악하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 또한 학생들이 물질과 관련된 개념들인 원자, 분자, 이온, 전자, 물질, 입자와 관련 개념들을 어떤 체계로 보유하고 있는지를 파악하고 분석하는 것이 본 연구의 또 다른 목적이다.
(2013)은 생물학적 개념인 ‘decomposition’을 자극 단어(stimulus word)로 사용하여 학생들의 개념체계를 분석함으로써 과학 교육 분야에서 네트워크 분석을 도입하고, 학생들의 지식 구조 평가에서의 유용성을 평가하였다. 이 연구에서 네트워크 분석이 단어 연결 테스트의 데이터를 처리하는 데 매우 효율적이라는 보고를 하였다.
(2010)은 교과서에 쓰인 과학 용어 네트워크를 구축하여, k-core 알고리즘을 바탕으로 만든 파이엑(Pajek) 프로그램을 사용하여 복잡한 네트워크를 분석네트워크의 구조, 관련 정보 및 연관 관계를 분석을 통하여 핵심용어의 도출을 시도한 바 있다. 이 연구에서 복잡한 네트워크에서핵심 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
특히 초등학교 예비교사들이 물질과 관련된 핵심 단어로서 ‘원자’, ‘분자’, ‘이온’, ‘전자’, ‘물질’, ‘입자’가 어떤 개념 체계로 형성되어 있는지를 파악하고자 하였다.

제안 방법

데이터 전처리 작업으로써 대표단어 치환작업 후에 의미네트워크 분석에 적합하도록 빈도수 단어 매트릭스를 R 프로그램과 Netminer 4를 이용하여 생성하였으며, 이때 각 개념별 매트릭스에는 해당 핵심 개념에 해당하는 단어는 제외하였다. 네트워크 시각화는 Netminer 4와 Gephi를 사용하여 수행하여 비교하였다. 네트워크 지표 중 중심성은 매개 중심성(node betweenness centrality) 지표를 기준으로 분석하였으며, 각 단어들의 연결정도(degree) 를 함께 비교하였다.
네트워크 시각화는 Netminer 4와 Gephi를 사용하여 수행하여 비교하였다. 네트워크 지표 중 중심성은 매개 중심성(node betweenness centrality) 지표를 기준으로 분석하였으며, 각 단어들의 연결정도(degree) 를 함께 비교하였다. 또한 응답한 단어들이 그룹화된 단어그룹을 파악하고, 단어그룹 사이의 매개단어 분석을 위하여 커뮤니티 분석(community analysis)을하였다.
네트워크 지표 중 중심성은 매개 중심성(node betweenness centrality) 지표를 기준으로 분석하였으며, 각 단어들의 연결정도(degree) 를 함께 비교하였다. 또한 응답한 단어들이 그룹화된 단어그룹을 파악하고, 단어그룹 사이의 매개단어 분석을 위하여 커뮤니티 분석(community analysis)을하였다.
본 연구를 통하여 학습자들이 보유하고 있는 물질 관련 개념들에 대하여 의미네트워크 분석방법을 이용하여 어떤 개념체계를 갖고 있는지를 확인할 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 물질 관련 개념을 잘 가르치기 위한 교수 학습 전략을 제안하고자 하였다.
연구대상인 초등학교 예비교사들에게 사전에 제시되는 자료 없이 ‘원자’, ‘분자’, ‘이온’, ‘전자’, ‘물질’, ‘입자’를 핵심 단어로 제시하며 각각으로부터 유추되는 단어를 나열하거나, 문장으로 표현하시오.
초등학교 예비교사들이 응답한 핵심 단어 ‘물질’ 개념에 대한 응답 단어들에 대하여 의미네트워크 분석을 하였으며, 그 결과를 Fig. 5와 Table 3에 나타내었다.
초등학교 예비교사들이 응답한 핵심 단어 ‘입자’ 에 대하여 제시된 73개의 단어 종류에 대하여 의미 네트워크 분석을 하였으며, 그 결과를 Fig. 6과 Table 3에 나타내었다.
’라는 질문에 따른 답변을 각 핵심 단어별로 답하도록 하였다. 한번에 6개 핵심 단어를 제시하여 설문을 진행하는 경우 응답자들이 응답지 작성과 정에서 각 핵심 단어들을 참고로 작성하는 경우와 같이 제시된 핵심 단어들 사이에 서로 영향을 줄 수 있는 점을 배제하기 위하여 핵심 단어 6개에 대하여 위 제시된 핵심 단어의 순서로 1주일씩 시간을 두어 6주에 걸쳐 설문을 진행하였다.
대표단어 치환 작업은 가능한 제한된 범위 내에서 수행하였다. 해당 핵심 단어가 속하는 교과과정 범위에 분석과정에서 응답한 단어가 포함되어 있다면 과학적 맥락에서 도출된 단어로 분류하였다. 그 이외의 응답 단어는 일상생활적 맥락에서 도출된 단어로 분류하였다.
핵심 단어 ‘원자’에 대하여 응답한 단어들이 그룹화된 단어그룹을 파악하고, 단어그룹 사이의 매개단어 분석을 위하여 커뮤니티 분석(community analysis)을 하였다.
핵심 단어 ‘원자’에 대한 응답자들의 총 단어 종류의 수는 73개였고, 이를 바탕으로 ‘원자’에 대한 응답자들의 의미네트워크를 분석하였다.

대상 데이터

본 연구를 위한 설문은 지방 소재 교육대학교 2학년에 재학 중인 초등학교 예비교사들 45명을 대상으로 2017년 2학기 초에 실시하였다. 연구 대상 초등학교 예비교사들은 2009년 개정 과학과 교육 과정에 의하여 중학교에서 과학과목을 학습한 후 모두 고등학교 시절 문과 수업과정을 거쳤으며, 설문 기간 1년 전에 자연과학개론(물리, 화학, 생물, 지구과학 영역)을 1학기 이수한 학습이력을 갖고 있다.

데이터처리

설문에 대한 응답결과를 컴퓨터 파일로 입력한 후 6개 개념의 응답 결과, 세트를 바탕으로 단어별 빈도수를 먼저 확인하고, ‘작다’, ‘작음’과 같은 유사 단어를 대표 단어로 치환하는 데이터 전처리 작업을 수행하였다.

성능/효과

‘나무’, ‘구성성분’, ‘플라스틱’ 등의 단어로 이루어진 단어그룹(G6)과 G2 그룹 사이에는 ‘물’이 매개단어로 나타났지만, 이 매개단어들의 매개 정도는 비교적 낮은 편이어서 각 단어그룹 사이를 연결해주는 매개성은 적은 것으로 분석되었다.
‘분자’에 대한 의미네트워크 분석결과, 출현한 단어 종류는 총 72개이었고, 중심성이 강한 단어로서 ‘물’, ‘산소’, ‘결합’, ‘전자’, ‘눈에 안보임’, ‘원자’, ‘돌턴’으로 나타났으며, 이들의 매개 중심성 값은 각각 0.415, 0.183, 0.166, 0.124, 0.117, 0.109, 0.106이었다.
‘전자’에 대한 응답 결과의 커뮤니티 분석결과, 8개의 단어그룹으로 분류하였을 때, ‘오비탈’, ‘공유 결합’ 등 과학적 맥락에 기인된 단어가 주로 포함된 단어그룹(G1)이 ‘핵’, ‘물질구성’ 등 과학적 맥락에 기인된 단어가 포함된 단어그룹(G7)과 매개단어 ‘핵’에 의하여 연결되어 있는 것으로 분석되었다.
분석결과, 3개의 단어그룹으로 분류하였을 때 ‘핵’, ‘전자’, ‘원자력’, ‘원자폭탄’ 등대부분의 단어들이 밀집된 관계가 형성된 주요 단어그룹(G1)과 ‘헬륨’, ‘산소’, ‘수소’, ‘질소’ 등의 단어로 이루어진 단어그룹(G2) 및 기타 소수의 단어로 형성된 단어그룹(G3)으로 나누어지며, 이때 ‘헬륨’이 G1과 G2 양 단어그룹 사이를 매개해 주는 역할(node betweenness centrality: 0.055)을 하는 것으로 분석되었다.
핵심 단어 ‘분자’에 대하여 응답한 단어들의 단어그룹 커뮤니티 분석 결과, 5개의 단어그룹으로 나누었을 때 ‘분자운동’, ‘산소’, ‘물’, ‘물질의 최소단위’ 등의 단어로 이루어진 단어그룹(G1)과 ‘전자’, ‘작다’, ‘결합’, ‘원자’를 포함하는 단어그룹(G3) 이 주요 단어그룹으로 분석되었다. 양 그룹 모두과학적 맥락과 일상생활적 맥락의 단어들이 혼재되어 있지만 대체적으로 과학적 맥락에서 기인된 단어가 우세하였고, 각 단어그룹들을 매개하는 뚜렷한 매개 단어는 발견되지 않는 특징이 나타났다.
다른 핵심 단어들의 의미네트워크와 달리 핵심 단어 ‘물질’의 의미네트워크에서의 중심단어들의 매개 중심성 값이 서로 비슷한 수준의 값으로 나타나는 특징이 있다. 응답된 단어유형은 총 97개로서 조사된 다른 개념들에 비하여 단어유형이 많았으며, 연결 정도(degree)가 낮고 매개 중심성이 낮은 많은 단어들이 외곽에 3 내지 5개의 단어 군들의 네트워크를 형성하고 있다.
응답자들의 원자에 대한 의미네트워크에서의 중심성이 큰 단어는 ‘핵’, ‘원자폭탄’, ‘원자력’ 3개 단어이며, 이들의 매개 중심성 값은 각각 0.506, 0.139, 0.117이었고, ‘핵’ 단어의 매개 중심성 값이 ‘원자력’과 ‘원자폭탄’의 값에 비하여 월등히 크게 나타났다.
이 결과들은 ‘전자’와 연결된 개념이 ‘핵’을 매개단어로 형성된 점으로부터 전자-핵-원자 개념을 연결하여 개념을 형성시키는 것이 효율적일 수 있음을 의미한다.
커뮤니티 분석 결과, 핵심 단어 ‘원자’에 대하여 ‘헬륨’ 단어가 과학적 맥락 단어그룹과 일상생활적 맥락 단어그룹 사이에 매개단어로 나타났고, 핵심단어 ‘물질’에 대하여 ‘염산’이 역시 과학적 맥락 단어그룹과 일상생활적 맥락 단어그룹 사이에 매개단어로 나타났다.
핵심 단어 ‘물질’에 대한 응답에서의 커뮤니티 분석 결과, 전체 단어를 7개 그룹으로 나누었을 때 ‘고체’, ‘액체’, ‘기체’, ‘상태변화’ 등으로 이루어진 주로 과학적 맥락에 기인하는 단어그룹(G1)이 주요 단어그룹과 ‘물’, ‘돌’, ‘흙’, ‘공기’ 등 주로 일상생활적 맥락에 기인하는 단어그룹(G2) 등으로 형성되었고, 이 단어그룹 G1과 G2 사이에 매개단어는 ‘염산’으로 분석되었다.
핵심 단어 ‘분자’에 대하여 응답한 단어들의 단어그룹 커뮤니티 분석 결과, 5개의 단어그룹으로 나누었을 때 ‘분자운동’, ‘산소’, ‘물’, ‘물질의 최소단위’ 등의 단어로 이루어진 단어그룹(G1)과 ‘전자’, ‘작다’, ‘결합’, ‘원자’를 포함하는 단어그룹(G3) 이 주요 단어그룹으로 분석되었다.
핵심 단어 ‘분자’에 대한 의미네트워크 분석 결과, 중심성이 강한 단어로서 ‘물’, ‘산소’, ‘결합’, ‘전자’, ‘눈에 안보임’, ‘원자’, ‘돌턴’으로 나타났으며, ‘원자’에 비하여 개념체계가 상대적으로 잘 이루어 져 있는 것으로 분석되었다.
핵심 단어 ‘원자’의 의미네트워크 분석결과, 매개 중심성과 연결정도가 가장 큰 ‘핵’ 단어의 경우 ‘원소’ 등 과학적 맥락으로부터 도출된 단어들과 연결되어 있는 경우도 있지만, 일상생활적 맥락에서 도출된 단어로서 ‘원자폭탄’, ‘원자력’ 등 비교적 매개 중심성이 큰 단어와 ‘방사능’, ‘플루토늄’, ‘히로시마’, ‘북한’과 같이 매개 중심성이 비교적 작은 단어와 연결되어 있는 것으로 나타났다.
핵심 단어 ‘이온’의 커뮤니티 분석 결과 5개 단어그룹으로 나누었을 때 ‘양이온’, ‘음이온’, ‘포카리스웨트’, ‘이온결합’, ‘공유결합’을 포함하고 있는 단어그룹(G1)이 주요 단어그룹으로 나타났고, ‘음료’, ‘수소이온’을 중심단어로 포함하고 있는 단어 그룹(G3)과 ‘전해질’을 중심단어로 하는 단어그룹 (G4)이 나타났다.
핵심 단어 ‘입자’의 의미네트워크 분석 결과, 중심성이 큰 단어로서 ‘작다’, ‘알갱이’, ‘가루’, ‘모래’, ‘미세’, ‘공기’, ‘미립자’, ‘현미경’ 등으로 나타났다.
핵심 단어 ‘입자’의 의미네트워크 분석 결과, 중심성이 큰 단어로서 ‘작다’, ‘알갱이’, ‘가루’, ‘모래’, ‘미세’, ‘공기’, ‘미립자’, ‘현미경’ 등으로 나타났으며, ‘입자’ 의미네트워크는 물질을 입자론에 바탕을 둔 개념체계와 체계적으로 연결되어 있지는 않았다.
핵심 단어 ‘전자’에 대한 의미네트워크 분석 결과, 응답자들이 ‘전자’를 물질단원에서 다루어지는 ‘원자’, ‘분자’ 및 ‘이온’ 개념과 연계된 개념으로 보다는 물리 분야의 ‘전기와 자기’ 분야에 더 치중하여 인식하고 있는 것으로 분석되었다.

후속연구

본 연구결과들은 보다 대규모의 모집단을 대상으로 한 보다 세밀한 연구가 진행된다면 학습자의 시계열적 과학 개념변화 분석, 공간적 과학 개념 차이 분석 등 다양한 과학 교육 연구 분야에 의미 네트워크 분석방법론이 효과적으로 활용될 수 있음을 시사한다. 그러나 본 연구는 연구대상 집단의 수가 적고, 응답 단어의 처리 등의 한계로 인하여 객관화된 의미네트워크의 분석으로서 제한점이 있으며, 이의 보완을 위한 보다 체격적인 연구가 필요하다.
본 연구결과들은 보다 대규모의 모집단을 대상으로 한 보다 세밀한 연구가 진행된다면 학습자의 시계열적 과학 개념변화 분석, 공간적 과학 개념 차이 분석 등 다양한 과학 교육 연구 분야에 의미 네트워크 분석방법론이 효과적으로 활용될 수 있음을 시사한다. 그러나 본 연구는 연구대상 집단의 수가 적고, 응답 단어의 처리 등의 한계로 인하여 객관화된 의미네트워크의 분석으로서 제한점이 있으며, 이의 보완을 위한 보다 체격적인 연구가 필요하다.
이러한 결과는 응답자들은 ‘물질’ 개념에 대하여 물질관에 대한 과학사적 지식과 함께 화합물과 관련지어 인식하고 있음을 의미하며, ‘물질’ 개념 교수에 있어서 과학사적 지식을 응용할 필요가 있음을 시사한다.
이러한 특징들은 ‘원자’ 개념을 체계화함에 있어서 방해요소로 작용할 수 있지만, ‘핵’ 단어가 ‘원자’ 개념체계에 있어서 중요하기 때문에 더 긍정적 요소로 작용할 수도 있을 것으로 판단되며, 이를 고려한 교수학습전략의 수립이 고려되어야 한다는 것을 의미한다. 이에 더하여 매개 중심성이 크면서 일상생활적 맥락에서 기인된 단어 전반과 이들과 연결된 과학적 맥락에서 기인된 단어들을 함께 고려하는 것이 교수학습전략 수립에 중요한 요소로 기여할 수 있을 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	의미 네트워크 분석은 무엇인가?	네트워크 분석방법은 현대 사회학에서 개인이나 조직과 같은 다른 사회적 실체 간의 관계를 연구하기 위해 개발된 방법이다. 사회네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)으로 알려져 있는 의미 네트워크 분석(semantic network analysis)은 복잡한 네트워크 구조를 노드(node)와 이들 노드를 연결하는 링크(link, edge라고도 함)로 구성되는 네트워크를 도시하여 이들 상호작용의 구조를 통계적 접근 방법으로 계량화해 주는 분석방법이다. 네트워크 분석방법은 인간 심리 모델에서의 개념 분석에서부터 국가 간 전쟁 연구 등 사회학적 쟁점, 경영학․응용과학 등 다양한 분야에서 응용되고 있다.
	지식 구축 과정에서 경험의 중요성은?	. 학생의 경험은 과학 현상에 대한 개념의 형성에 영향을 미치며(Posner et al., 1982), 교육내용을 학생의 일상경험과 적극적으로 연결 지으려는 노력의 부족은 학생이 과학을 멀리하는 결과를 초래하게 된다(Avraamidou & Osborne, 2009).
	네트워크 분석방법은 무엇인가?	네트워크 분석방법은 현대 사회학에서 개인이나 조직과 같은 다른 사회적 실체 간의 관계를 연구하기 위해 개발된 방법이다. 사회네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)으로 알려져 있는 의미 네트워크 분석(semantic network analysis)은 복잡한 네트워크 구조를 노드(node)와 이들 노드를 연결하는 링크(link, edge라고도 함)로 구성되는 네트워크를 도시하여 이들 상호작용의 구조를 통계적 접근 방법으로 계량화해 주는 분석방법이다.

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의미네트워크를 활용한 초등학교 예비교사들의 물질 개념체계 분석
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