최근 2015개정 교육과정의 적용으로 소프트웨어 교육이 학교 현장에서 이루어지고 있다. 소프트웨어 교육의 목적은 컴퓨팅 사고력 신장에 있으며, 이를 위해 언플러그드 활동, 교육용 프로그래밍언어, 피지컬 컴퓨팅 등의 방법을 활용하고 있다. 이 중 언플러그드 활동과 관련된 국내 73편, 해외 85편의 연구물들을 시맨틱 네트워크분석 기법을 활용하여 비교 분석하였다. 주제어 분석 결과 해외에서는 1998년부터, 국내에서는 2006년부터 연구가 시작되었으나, 4차 산업 혁명의 이슈와 맞물려 전 세계적으로 컴퓨팅 사고력이 미래 사회를 위한 핵심역량으로 인식되면서 국내외 모두 2016년 이후 연구가 급증하고 있음을 알 수 있었다. 국내 연구에서 소프트웨어 교육에서 활용되는 '언플러그드 활동', '로봇 활용', '교육용 프로그래밍 언어' 등의 수단적 요소에 관한 주제어가 많이 나타난 것으로 분석되었다. 언플러그드 활동이 컴퓨팅 사고력을 함양시키기 위한 방법으로 활용되어야할 것이며 이를 위해 컴퓨터 과학의 목적인 '컴퓨팅 사고력' 에 대한 고찰을 바탕으로 연구가 진행될 필요가 있다.
최근 2015개정 교육과정의 적용으로 소프트웨어 교육이 학교 현장에서 이루어지고 있다. 소프트웨어 교육의 목적은 컴퓨팅 사고력 신장에 있으며, 이를 위해 언플러그드 활동, 교육용 프로그래밍언어, 피지컬 컴퓨팅 등의 방법을 활용하고 있다. 이 중 언플러그드 활동과 관련된 국내 73편, 해외 85편의 연구물들을 시맨틱 네트워크 분석 기법을 활용하여 비교 분석하였다. 주제어 분석 결과 해외에서는 1998년부터, 국내에서는 2006년부터 연구가 시작되었으나, 4차 산업 혁명의 이슈와 맞물려 전 세계적으로 컴퓨팅 사고력이 미래 사회를 위한 핵심역량으로 인식되면서 국내외 모두 2016년 이후 연구가 급증하고 있음을 알 수 있었다. 국내 연구에서 소프트웨어 교육에서 활용되는 '언플러그드 활동', '로봇 활용', '교육용 프로그래밍 언어' 등의 수단적 요소에 관한 주제어가 많이 나타난 것으로 분석되었다. 언플러그드 활동이 컴퓨팅 사고력을 함양시키기 위한 방법으로 활용되어야할 것이며 이를 위해 컴퓨터 과학의 목적인 '컴퓨팅 사고력' 에 대한 고찰을 바탕으로 연구가 진행될 필요가 있다.
SW education is being implemented in all the school due to the application of the 2015 Curriculum. The purpose of SW education is to improve Computational Thinking by using Unplugged Activities, Educational Programming Language, and Physical Computing. Among them, 73 domestic and 85 overseas researc...
SW education is being implemented in all the school due to the application of the 2015 Curriculum. The purpose of SW education is to improve Computational Thinking by using Unplugged Activities, Educational Programming Language, and Physical Computing. Among them, 73 domestic and 85 overseas researches related to 'Unplugged Activities' were compared and analyzed using semantic network analysis techniques. As a result, the research on 'Unplugged Activities' has been started from 1998, and the research has started in Korea since 2006. As the CT is recognized as a core competence for the future society in line with the 4th Industrial Revolution, researches have been rapidly increasing in both the domestic and overseas countries since 2016. In Korean studies, it was analyzed that many main words related to the elemental factors such as 'unplugged activity', 'robot utilization', 'educational programming language' were found. This suggests that future research should move toward research for the promotion of 'CT' which is the purpose of computer science.
SW education is being implemented in all the school due to the application of the 2015 Curriculum. The purpose of SW education is to improve Computational Thinking by using Unplugged Activities, Educational Programming Language, and Physical Computing. Among them, 73 domestic and 85 overseas researches related to 'Unplugged Activities' were compared and analyzed using semantic network analysis techniques. As a result, the research on 'Unplugged Activities' has been started from 1998, and the research has started in Korea since 2006. As the CT is recognized as a core competence for the future society in line with the 4th Industrial Revolution, researches have been rapidly increasing in both the domestic and overseas countries since 2016. In Korean studies, it was analyzed that many main words related to the elemental factors such as 'unplugged activity', 'robot utilization', 'educational programming language' were found. This suggests that future research should move toward research for the promotion of 'CT' which is the purpose of computer science.
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문제 정의
국내외 언플러그드에 관한 연구에서 나타난 중요 단어 중 소프트웨어 교육과 관련된 단어를 중심으로 연도별 빈도수를 살펴봄으로써 그동안 이루어진 국내외 연구경향을 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 서지정보의 출판연도와 주요단어를 그래프로 시각화하여 해외 연구 주요 주제어 변화를 <그림 5> 로 나타내고, 국내 연구 주요 주제어 변화를 <그림 6>으로 나타내었다.
둘째, 국내외 연구의 주제어 분석을 통해 언플러그드 활동에 대한 연구의 내용을 알아보고자 하였다. 먼저 주제어 출현 빈도수(TF)를 기준으로 배열하고, 다른 단어와의 링크 수에 관한 정보를 제공하는 연결 중심성(Cd) 값을 함께 제시하여 연구 주제를 분석하였다.
토픽 모델링은 문서에 많이 나오는 단어를 확률에 근거하여 토픽을 추출하는 데이터 마이닝 기법으로, 동시 발생하는 확률을 기반으로 유사한 문서들을 클러스터링하여 문서에서 주제를 추출하는 방법 중 하나이다[17][18][19][22]. 본 논문에서는 NetMiner의 LDA를 이용한 토픽 모델링 패키지를 활용하여 토픽 모델링을 실시하였다. 모델링 대상이 특정 주제(언플러그드 활동)로 이루어져 있고 논문의 양이 70~80개 정도로 한정되어 있어 토픽의 개수를 5개 이상으로 분석할 경우 하위 키워드간의 중복 및 간섭이 발생하여 토픽 개수를 4개로 선정하고 토픽별 단어는 출현 확률 상위 5개로 추출하여 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 단어의 출현 빈도를 기준으로 워드 클라우드 분석을 진행하고, 주요 단어의 상관관계는 토픽 분석을 통해 알아보고자 하였다. 중요단어를 강조하기 위해 초록의 정보 이외에 제목 또는 저자 작성 키워드에서 표현된 중요 단어 정보가 중복처리 되도록 하였다.
본 연구에서는 시맨틱 네트워크 분석 기법을 활용하여 언플러그드 활동과 관련한 해외와 국내의 연구 경향을 비교해 보고자 한다. 먼저 국내외 연구의 워드 클라우드(Word Cloud) 비교 분석 및 주요 단어의 출현 빈도수(TF)와 연결 중심성 (Degree Centrality, Cd) 분석 등을 통해 연구경향을 살펴보고, LAD 기법을 활용한 토픽 모델링을 실시하여 국내외 언플러그드 활동 관련 연구 주제를 비교해 보았다.
먼저 국내외 연구의 워드 클라우드(Word Cloud) 비교 분석 및 주요 단어의 출현 빈도수(TF)와 연결 중심성 (Degree Centrality, Cd) 분석 등을 통해 연구경향을 살펴보고, LAD 기법을 활용한 토픽 모델링을 실시하여 국내외 언플러그드 활동 관련 연구 주제를 비교해 보았다. 이러한 시맨틱 네트워크 분석 방법을 활용한 국내외 언플러그드 활동 관련 연구 비교를 통해 앞으로의 언플러그드 활동에 대한 연구에 시사점을 제시하고자 한다.
제안 방법
국내 논문 73편의 초록을 모델링하여 4개의 주요 토픽으로 분류하였고, 토픽별 5개의 주요 키워드와 4가지 토픽의 비율은 과 같다.
먼저 주제어 출현 빈도수(TF)를 기준으로 배열하고, 다른 단어와의 링크 수에 관한 정보를 제공하는 연결 중심성(Cd) 값을 함께 제시하여 연구 주제를 분석하였다. 그리고 국내외 언플러그드 활동에 대한 연구의 흐름을 비교하기 위해 연도별 주제어 빈도를 분석하여 그래프로 나타내었다. 주제어 분석결과를 통해 연구의 시기를 정확하게 단정할 수 없지만 출판연도를 기준으로 연구가 진행된 기간을 어느 정도 유추 가능할 것이다.
본 연구에서는 시맨틱 네트워크 분석 기법을 활용하여 언플러그드 활동과 관련한 해외와 국내의 연구 경향을 비교해 보고자 한다. 먼저 국내외 연구의 워드 클라우드(Word Cloud) 비교 분석 및 주요 단어의 출현 빈도수(TF)와 연결 중심성 (Degree Centrality, Cd) 분석 등을 통해 연구경향을 살펴보고, LAD 기법을 활용한 토픽 모델링을 실시하여 국내외 언플러그드 활동 관련 연구 주제를 비교해 보았다. 이러한 시맨틱 네트워크 분석 방법을 활용한 국내외 언플러그드 활동 관련 연구 비교를 통해 앞으로의 언플러그드 활동에 대한 연구에 시사점을 제시하고자 한다.
둘째, 국내외 연구의 주제어 분석을 통해 언플러그드 활동에 대한 연구의 내용을 알아보고자 하였다. 먼저 주제어 출현 빈도수(TF)를 기준으로 배열하고, 다른 단어와의 링크 수에 관한 정보를 제공하는 연결 중심성(Cd) 값을 함께 제시하여 연구 주제를 분석하였다. 그리고 국내외 언플러그드 활동에 대한 연구의 흐름을 비교하기 위해 연도별 주제어 빈도를 분석하여 그래프로 나타내었다.
본 논문에서는 NetMiner의 LDA를 이용한 토픽 모델링 패키지를 활용하여 토픽 모델링을 실시하였다. 모델링 대상이 특정 주제(언플러그드 활동)로 이루어져 있고 논문의 양이 70~80개 정도로 한정되어 있어 토픽의 개수를 5개 이상으로 분석할 경우 하위 키워드간의 중복 및 간섭이 발생하여 토픽 개수를 4개로 선정하고 토픽별 단어는 출현 확률 상위 5개로 추출하여 결과를 분석하였다. LDA를 활용한 토픽 모델링 결과 전체 문서에서 해당 토픽이 키워드가 나타날 확률이 높은 문서를 기준으로 토픽을 선정한 리스트는 해외 연구 <표 4>, 국내 연구 <표 5>와 같다.
본 연구에서는 2019년 5월 1일까지 이루어진 언플러그드 활동(Unplugged Activities) 관련 국내외 연구를 시맨틱 네트워크 분석(Semantic Network Analysis) 기법을 활용하여 워드 클라우드, 주제어 빈도 분석, 토픽 모델링 등을 통해 비교해 보았다.
워드 클라우드는 단어를 빈도수나 중요도에 따라 크기를 다르게 하는 시각화 방법으로, 자주 등장하거나 중요한 단어(SNA를 통한 다른 단어와의 연결 수)는 크게, 그렇지 않은 단어는 상대적으로 작게 표현할 수 있다. 본 연구에서는 특정 단어가 얼마나 많이 등장하는지를 통해 단어의 중요도를 파악하는 주제어 출현 빈도수(TF)를 기준으로 워드 클라우드 분석을 진행하였다.
셋째, 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 연구주제에 따른 키워드의 상관관계를 시각화하여 국내외 연구를 비교하였다. 토픽 모델링이란 각 단어들이 통계적으로 특정 주제(Topic)에 포함될 확률을 통해 문서의 주제를 유추하는 방법으로, 텍스트 분석에 널리 활용되는 모델링 기법 중 하나이다.
자료수집 및 분석절차는 김영환 외(2017)의 연구절차를 따랐다[20]. 언플러그드 활동과 관련된 국내외 논문에서 나타난 주제어의 빈도수와 주제어간 상관관계 분석을 실시하고 이를 그래프로 시각화시켜 주제어간 상관관계를 직관적으로 분석할 수 있게 하였다.
자료수집과 텍스트 전처리 과정을 거친 분석 대상의 연구물들을 KrKwic 및 NetMier을 사용하여 국내외 연구동향을 상호 비교하였다[18][19]. 이를 위해 국내외 서지정보에서 해외 85건, 국내 73건 각각의 초록만을 텍스트 파일(해외 85개, 국내 73개)로 각각 저장하여 초록의 문장단위를 하나의 분석단위로 선정하였다. 초록의 문장을 행으로 분리한 결과, 영문 초록이 확보된 해외 85편의 논문에 등장하는 초록의 문장은 467개, 단어는 895개였고, 국내 73편의 논문에 등장하는 초록의 문장은 423개, 단어는 883개로 나타났다.
이를 위해 서지정보의 출판연도와 주요단어를 그래프로 시각화하여 해외 연구 주요 주제어 변화를 로 나타내고, 국내 연구 주요 주제어 변화를 으로 나타내었다.
자료수집과 텍스트 전처리 과정을 거친 분석 대상의 연구물들을 KrKwic 및 NetMier을 사용하여 국내외 연구동향을 상호 비교하였다[18][19]. 이를 위해 국내외 서지정보에서 해외 85건, 국내 73건 각각의 초록만을 텍스트 파일(해외 85개, 국내 73개)로 각각 저장하여 초록의 문장단위를 하나의 분석단위로 선정하였다.
[그림 2] 서지정보 정리 과정
정리된 국내외 서지정보에서 제목, 초록, 키워드를 모두 포함한 정보를 대상으로 KrKwic 및 NetMier을 통해 출현 빈도가 높은 단어들을 분석하고 정제하였다
. 기본적으로 영문의 경우 전치사, 관사, 접속사 등이, 국문의 경우 조사 등은 자동으로 빈도수 처리에서 제외된다.
중요단어를 강조하기 위해 초록의 정보 이외에 제목 또는 저자 작성 키워드에서 표현된 중요 단어 정보가 중복처리 되도록 하였다. 제목, 초록, 키워드를 모두 포함한 데이터를 단어 빈도수 기준으로 워드 클라우드를 분석하였다.
본 연구에서는 단어의 출현 빈도를 기준으로 워드 클라우드 분석을 진행하고, 주요 단어의 상관관계는 토픽 분석을 통해 알아보고자 하였다. 중요단어를 강조하기 위해 초록의 정보 이외에 제목 또는 저자 작성 키워드에서 표현된 중요 단어 정보가 중복처리 되도록 하였다. 제목, 초록, 키워드를 모두 포함한 데이터를 단어 빈도수 기준으로 워드 클라우드를 분석하였다.
첫째, 국내외 워드 클라우드를 비교 분석하였다. 워드 클라우드는 단어를 빈도수나 중요도에 따라 크기를 다르게 하는 시각화 방법으로, 자주 등장하거나 중요한 단어(SNA를 통한 다른 단어와의 연결 수)는 크게, 그렇지 않은 단어는 상대적으로 작게 표현할 수 있다.
해외 논문 85편의 초록을 모델링하여 4개의 주요 토픽으로 분류하였고, 토픽별 5개의 주요 키워드와 4가지 토픽의 비율은 과 같다.
대상 데이터
‘SPRINGER’와 ‘RISS 해외 DB 통합검색’을 통해 총 131건의 논문을 수집하였고, 중복 논문 제거 및 컴퓨팅 사고력과 관련이 없는 논문 제거, 영어 이외의 다른 언어 논문 제거를 통해 총 85건의 자료를 확보하였다.
‘제공 DB’ 는 ‘Education Source’, ‘SCOPUS’를 선택하고, ‘언어’는 ‘english’, ‘자료유형’은 ‘학술논문’으로 선택한 뒤 ‘Unplugged’ 단어로 통합 검색하여 총 221건의 논문을 수집하고, ‘주제어’ 항목에서‘Computational Thinking’, ‘Computer Science’, ‘CS Unplugged’, ‘programming’ 등 관련 키워드를 선택하여, Education Source 7건, ‘SCOPUS’에서 3건, ‘ ScocINDEX’ 2건 등 총 12건의 학술논문을 확보하였다.
국내 학술 논문의 경우 ‘RISS’의 통합 검색을 통해 ‘언플러그드’로 99건, ‘Unplugged’로 118건의 자료를 확보하고 중복 논문 제거 및 컴퓨터 과학과 관련이 없는 논문 제거, 한글 초록이 없는 논문 제거를 통해 총 73건의 논문을 최종 분석 대상으로 선정하였다.
Topic-2는 교과 또는 대회 참여 등을 통해 컴퓨팅 사고력 향상시키기 위한 여러 나라에서 이루어지는 교육과정에 대한 연구로 이루어져 있다. 내용을 살펴보면 수학교과(1, 4, 13, 76, 80) 및 ICT(29, 71), 비버 챌린지(Bebras Challenge)(47, 59, 71)와 연계한 컴퓨팅 사고력에 대한 연구물 및 아일랜드(5), 한국(29), 영국(52), 미국(54), 헝가리(71), 이탈리아(76), 싱가포르(83) 등 여러 나라에서 진행되는 컴퓨터 과학 관련 연구물들로 구성되어 있다.
연구 대상으로 선정된 해외 논문 85건과 국내 논문 73건의 서지정보를 ‘엔드노트(EndNote)’와‘엑셀(Excel)’등으로 추출하고, 해당 자료는 메크로를 활용해서 와 같이 ‘Title’, ‘Abstract’, ‘Authors’, ‘Journal’, ‘PubDate’ 등으로 정리하였다.
연구대상으로 선정된 해외 논문 85건과 국내 논문 73건을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 워드 클라우드를 통해 국내외 연구 논문을 비교한 결과, 해외의 경우 ‘Unplugged’로 수집한 논문임에도‘컴퓨터 과학’과 ‘컴퓨팅 사고력’ 등 상위 개념이 눈에 띄게 나타난 것으로 보아 ‘Unplugged’는 이 두 가지 개념을 위한 교사와 학생의 활동 도구로 사용되었음을 유추할 수 있다.
Topic-2의 경우, 컴퓨터 사고력 증진을 위한 언플러그드 활동기반 프로그램 활용 전략 및 효과성 검증에 대한 연구물들이 포함되어 있다. 연구물들을 살펴보면 언플러그드 활동 프로그램을 통한 컴퓨팅 사고력 및 컴퓨터 과학 이해에 대한 효과성 검증(2, 5, 8, 10, 11, 16, 17), 로봇을 활용한 언플러그드 활동(20) 및 알고리즘 학습을 위한 언플러그드 활동(36, 37, 65, 67) 등 관련된 프로그램의 적용 및 효과에 관한 실험연구들로 구성되어 있다.
Topic-3은 정보 교과에서 언플러그드 활동을 활용한 프로그램의 효과성을 검증한 연구들이 포함되어 있다. 연구물들을 살펴보면 정보교과(정보학)에 대한 연구(7, 11, 12, 33, 40, 65, 74, 75)와 정보교과에서 언플러그드 활동을 활용한 게임, 알고리즘, 프로그래밍 수업 등을 적용한 프로그램 개발 및 효과성 검증 (6, 9, 16, 23, 24, 27, 39, 55, 62, 66, 70, 84)에 관한 연구물들로 구성되어 있음을 알 수 있다.
Topic-1의 경우, 컴퓨터 교육 및 소프트웨어 교육이 컴퓨터 활용 교육이 아닌 컴퓨터 사고력 증진을 위한 교육이 되어야한다는 인식 전환의 필요성과 이를 위한 언플러그드 활동에 관한 연구물들로 구성되어 있다. 연구물들을 살펴보면 컴퓨터 교육 및 정보교과에서 컴퓨터 원리, 알고리즘 및 프로그래밍을 통한 문제해결력 향상의 요구(1, 4, 19, 22, 64), 컴퓨터 과학의 원리 습득 및 컴퓨팅 사고력을 위한 언플러그드 활동의 효과 및 필요성(21, 22, 23, 51, 53, 61)에 대한 연구들로 구성되어 있다.
자료수집은 2019년 5월 1일 현재까지 이루어진 국내외 언플러그드 활동 관련 학술논문을 대상으로 하였다.
이론/모형
토픽 모델링이란 각 단어들이 통계적으로 특정 주제(Topic)에 포함될 확률을 통해 문서의 주제를 유추하는 방법으로, 텍스트 분석에 널리 활용되는 모델링 기법 중 하나이다. 본 연구에서는 대량의 문서를 분석하는 머신러닝 알고리즘의 하나인 LDA기법을 사용하였다. LDA기법이란 문서형태의 비정형 데이터를 수치화된 정형 데이터로 변경하고, 이를 클러스터링하여 해당 주제어가 나타날 문서에 등장하는 확률을 통해 주제를 분석하는 방법으로 주제어가 가장 높게 등장할 확률을 비교하여 문서의 토픽을 분류할 수 있다[17][18][19][22].
본 연구에서는 언플러그드 활동(Unplugged Activities) 관련 국내외 학술지의 연구를 비교하기 위해 키워드를 활용한 시맨틱 네트워크 분석(SNA) 방법을 이용하였다. 자료수집 및 분석절차는 김영환 외(2017)의 연구절차를 따랐다[20].
본 연구에서는 언플러그드 활동(Unplugged Activities) 관련 국내외 학술지의 연구를 비교하기 위해 키워드를 활용한 시맨틱 네트워크 분석(SNA) 방법을 이용하였다. 자료수집 및 분석절차는 김영환 외(2017)의 연구절차를 따랐다[20]. 언플러그드 활동과 관련된 국내외 논문에서 나타난 주제어의 빈도수와 주제어간 상관관계 분석을 실시하고 이를 그래프로 시각화시켜 주제어간 상관관계를 직관적으로 분석할 수 있게 하였다.
성능/효과
검색어를 ‘언플러그드’로 하고 유사단어를 ‘언플러그드활동’으로 통합하였기에 워드 클라우드 결과도 ‘언플러그드활동’이 가장 크게 나타났다.
둘째, 주제어 분석 결과 해외 연구에서는‘Computational Thinking’, ‘education’, ‘informatics’ 등의 컴퓨터 과학 관련 단어가 빈도 수(TF)와 연결 중앙성(Cd) 모두 높게 나와 워드 클라우드 분석 결과와 유사하게 컴퓨터 과학 및 컴퓨팅 사고력에 대한 개념과 원리를 교사와 학생의 상호작용을 통한 교육활동을 중심으로 진행되는 것으로 해석할 수 있다.
토픽 모델링 결과 분석에서 언급되는 연구물들은 괄호 안에 해당 리스트의 논문 번호(No)를 제시하여 참고할 수 있도록 하였다. 또한 토픽 모델링 결과에서 하위 키워드 경우 출현빈도가 높을수록 노드를 크게, 링크 수가 많을수록 굵게 표현하였다.
셋째, 토픽 모델링 결과 해외에서는 언플러그드 활동 기반의 교육과정, 컴퓨팅 사고력을 증진시키기 위한 교육과정, 여러 나라에서 이루어지는 컴퓨터 과학 교육과정, 정보 교과 연계 프로그램의 효과성 검증 등의 주제로 분류되었고, 국내의 경우 컴퓨팅 사고력에 대한 인식 전환, 컴퓨터 사고력 증진을 위한 언플러그드 활동 기반 프로그램, 교육과정 속에서 컴퓨팅 사고력을 증진시키기 위한 효과적인 교수방법, 유아 및 초등학생의 발달단계를 고려한 컴퓨팅 사고력 증진을 위해 언플러그드 활동을 활용한 수학 및 STEAM 연계 교육과정 등에 관한 연구로 분류되었다. 국내외 모두 컴퓨팅 사고력을 증진시키기 위한 교육과정과 이를 위한 언플러그드 활동 프로그램에 관련된 연구가 진행되고 있었다.
이처럼 해외와 국내에서 발표된 연구물들을 비교 분석한 결과 전체적인 연구 내용과 양이 유사한 흐름으로 진행되고 있었다, 하지만 해외의 경우 ‘컴 퓨팅 사고력’에 대한 주제어가, 국내에는 ‘언플러그드 활동’에 관한 주제어가 많이 나타났다.
첫째, 워드 클라우드를 통해 국내외 연구 논문을 비교한 결과, 해외의 경우 ‘Unplugged’로 수집한 논문임에도‘컴퓨터 과학’과 ‘컴퓨팅 사고력’ 등 상위 개념이 눈에 띄게 나타난 것으로 보아 ‘Unplugged’는 이 두 가지 개념을 위한 교사와 학생의 활동 도구로 사용되었음을 유추할 수 있다.
이를 위해 국내외 서지정보에서 해외 85건, 국내 73건 각각의 초록만을 텍스트 파일(해외 85개, 국내 73개)로 각각 저장하여 초록의 문장단위를 하나의 분석단위로 선정하였다. 초록의 문장을 행으로 분리한 결과, 영문 초록이 확보된 해외 85편의 논문에 등장하는 초록의 문장은 467개, 단어는 895개였고, 국내 73편의 논문에 등장하는 초록의 문장은 423개, 단어는 883개로 나타났다.
후속연구
본 연구는 시맨틱 네트워크 분석(Semantic Network Analysis) 기법을 활용하여 ‘언플러그드 활동’에 대한 해외 85건, 국내 73건의 연구를 비교 분석한 것으로 연구 결과의 객관성을 확보하기 위해서는더 많은 데이터를 바탕으로 연구가 진행될 필요가 있다.
그리고 국내외 언플러그드 활동에 대한 연구의 흐름을 비교하기 위해 연도별 주제어 빈도를 분석하여 그래프로 나타내었다. 주제어 분석결과를 통해 연구의 시기를 정확하게 단정할 수 없지만 출판연도를 기준으로 연구가 진행된 기간을 어느 정도 유추 가능할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
컴퓨팅 사고력은 어디서 유래된 것인가?
컴퓨팅 사고력은 컴퓨터 과학(Computer Science) 의 문제 해결 방법에서 유래한 것으로 복잡한 작업과 문제를 단순화하는 것부터 자동화를 사용하여 문제를 해결하는 속도와 효율성을 높이는 것까지의 정신적 기술(알고리즘)을 말하며, 컴퓨터를 사용하거나 사용하지 않을 수도 있다[1][2]. 과학교과에서 학생들의 과학적 사고력 증진을 위해 과학자가 ‘과학’하는 것과 같은 과정을 습득하는 것처럼, 소프트웨어 교육의 목적은 컴퓨터 과학자가 컴퓨팅 하는 과정을 익혀 컴퓨팅 사고력을 증진시키는데 있다[3].
소프트웨어 교육의 목적은?
2015개정 교육과정의 반영으로 2018년 중·고등학교를 시작으로 2019년에는 초등학교 5, 6학년에서 소프트웨어 교육이 이루어지게 되었다. 국내 컴퓨터 교육이 그동안 ICT(Information & Communication Technology)교육이라는 명칭으로 정보통신기능등 컴퓨터의 기능을 활용하기 위한 도구적인 접근을 취했다면, 소프트웨어 교육은 컴퓨팅 사고력 (Computational Thinking) 증진을 목적으로 하고 있다.
시맨틱 네트워크 분석의 활용분야는?
시맨틱 네트워크 분석이란 비정형 텍스트 데이터를 활용하여 단어, 문장, 문단 간의 인접성 분석을 통해 연구결과에 대한 객관성을 담보하는 방법으로 여러 분야에서 활용되고 있다[14][15]. 텍스트 네트워크 분석을 통해 특정 단어의 빈도수(Term Frequency; TF)와 문서빈도(Document Frequency, DF)의 역수의 곱인 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 활용하여 상대적으로 중요한 주제어에 가중치를 부여하는 방식으로 주제어를 분석하거나[16][17], 인터넷 뉴스 및 SNS, 특정 학술지 논문 등 많은 양의 비정형 데이터를 분석하기 위해 LAD(Latent Dirichlet Allocation model) 기법을 활용한 토픽 모델링(Topic Modeling)을 사용한 연구물들이 나타나고 있다[17][18][19].
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