[논문]Analysis of Major Changes in Press Articles Related to 'High School Credit System'

Kwon, Choong-Hoon

doi:10.9708/jksci.2020.25.07.183

[국내논문] Analysis of Major Changes in Press Articles Related to 'High School Credit System' 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.25 no.7, 2020년, pp.183 - 191

Kwon, Choong-Hoon (Dept. of Secondary Special Education, Kwangju Women's University)

초록
AI-Helper

본 연구의 목적은 최근 교육정책 중 관심거리가 되고 있는 '고교학점제' 관련 언론사 기사들의 최근 변화(2017년~2019년: 3년간) 모습을 객관적으로 분석하여 제시하는 것이다. 주요 연구방법론은 BIGKinds 서비스의 특정 검색어 뉴스 검색, 뉴스 트렌드 분석, 키워드 추출 및 워드클라우드 구현, 네트워크 분석 및 네트워크 그림 제시 등 이었다. 연구결과는 첫째, 2017년~2019년 3년간 국내 주요 언론사에 등장한 고교학점제 관련 기사건수는 총 3,649건이며, 정부(교육부)의 관련 정책발표를 계기로 4번 정도 특정 시점에서 기사건수가 급격하게 증가하는 뉴스 트렌드를 보였다. 둘째, 분석대상 3년간의 고교학점제 관련 언론사 기사들에서 추출한 상위출현빈도 20위 키워드들을 제시하였으며, 연도별 키워드의 변화가 나타난 것을 확인하였다. 셋째, 고교학점제 관련 언론사 기사들의 연도별 네트워크는 인물, 기관, 키워드 별로 다른 모습으로 시각화하여 제시하였다. 이와 같은 연구결과는 고교학점제 교육정책이 문재인 정부의 대표적인 교육정책으로 채택되어, 정책 결정 단계를 거쳐 정책 집행 단계로 진행되고 있음을 확인해 주었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to objectively analyze the trend of media articles related to the 'high school credit system' (2017~2019: 3 years), which has become the biggest concern among Korean education policies, through BIGKinds, a news data big data analysis service for media companies. The main research methodologies were BIGKinds system's specific search term news search, news trend analysis, keyword extraction and wordcloud implementation, network analysis and network picture presentation. The research results are as follows; First, the number of articles related to the high school credit system that appeared in major media outlets in Korea for 3 years from 2017 to 2019 was 3,649. The number of articles was sharply increased at a certain point about 4 times, based on the government's announcement of related policies. It showed an increasing news trend. Second, the top 20 keywords that emerged from the press articles related to the high school credit system for 3 years of analysis were presented, and it was confirmed that the keyword change by year appeared. Third, the network of media articles related to the high school credit system was visualized and presented in different ways by person, institution, and keyword. The results of this study confirmed that the high school credit system education policy was adopted as the representative education policy of the Moon Jae-in government, and is proceeding in the policy decision stage and policy implementation stage.

Keyword

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Trends in related articles by year(2017-2019: 3years)
표 Table 1. Media companies by type of BIGKinds system
그림 Fig. 2. News rends in media articles(2017-2019: 3years)
표 Table 2. Keyword frequency and weight(2017-2019 3 years)
그림 Fig. 3. Wordcloud of the top frequency keywords in 2017
그림 Fig. 4. Wordcloud of the top frequency keywords in 2018
그림 Fig. 5. Wordcloud of the top frequency keywords in 2019
그림 Fig. 6. Network map of the related articles in 2017
그림 Fig. 7. Network map of the related articles in 2018
그림 Fig. 8. Network map of the related articles in 2019

AI 본문요약
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문제 정의

이 연구에는 고교학점제라는 생소한 교육정책을 다룬 언론기사의 인식과 변화 추이를 확인해 보고자 하였다. 일반 국민들은 교육정책에 대한 정보를 언론기사 형태로 접하게 된다.
본 연구의 목적은 우리나라 교육정책 중 가장 큰 이슈가 되고 있는 ‘고교학점제’ 관련 언론사 기사들의 변화 과정(2017년-2019년 : 3년간)을 뉴스기사 빅데이터 분석 시스템인 BIGKinds를 통해 객관적으로 확인하고자 하는 것이다.
본 연구의 연구문제 2는 2017년 1월 1일부터 2019년 12월 31일(3년간) ‘고교학점제’ 관련 각 언론사의 총 기사들 속에서 어떤 키워드가 많이 등장하고 있는지 분석하는 것이다.
결국 고교학점제 관련 언론기사 제목에서 명사만을 추출한 다음, 그 단어들의 빈도를 수치화 하는 것이다. BIGKinds 시스템에서는 그 복잡한 과정을 아주 빠른 속도로, 그리고 매우 정확하게 처리하여 제시해 준다.
본 연구에서는 주요 방법론인 뉴스 검색 시스템인 BIGKinds시스템에는 관련 기사들의 관계도를 거시적으로 제시하고 있다. 즉, 검색결과 중 정확도순 상위 100건의 뉴스에서 추출한 개체명과 검색어 사이의 관계를 제시하였다.
본 연구는 최근 우리나라 교육정책 중 ‘고교학점제’를 다룬 3년간(2017년～2019년) 언론사 관련 기사들의 변화 추이를 BIGKinds 뉴스 검색 서비스를 통해 객관적으로 확인해 보았다.
본 연구는 뉴스 빅데이터 검색 및 분석 도구인 BIGKinds 서비스를 중심으로 분석하고 그 결과를 제시하였다. 연구자는 연구를 마무리하면서, 본 연구주제와 관련된 향후 연구계획을 다음과 같이 설정해 본다.

제안 방법

해당 시안은 ‘지능정보사회를 선도하는 창의융합 인재강국’으로 도약하기 위한 다섯 가지 중장기 교육방향과 핵심키워드를 제시 하였다.
그 첫 번째가 학생들의 흥미와 적성을 최대한 발휘할 수 있는 교육이며, 그 구체적인 방안으로 ‘2015 개정 교육과정 방향에 따라 고등학교 단계부터 학점제를 운영하는 방안을 검토한다.
김태현, 김석우(2019)[20]는 빅 데이터 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 고교학점제 도입에 관한 사회적 인식을 분석하였다. 이 연구에서는 텍스톰(Textom)의 웹데이터 크롤링 작업을 통해 나름 의미 있는 고교학점제 관련 빅데이터 분석 작업을 진행하였다. 다만 이 연구는 분석대상 기간이 2018년-2019년(1년간)으로 다소 짧은 기간을 설정하여 진행한 연구였다.
BIGKinds 시스템의 뉴스 분석 메뉴 중 연관어 분석은 특정 검색어와 관련된 키워드를 워드클라우드, 막대그래프 형태로 제공하고 있다. 본 연구에는 상위출현빈도 키워드를 시각화하여 제시한 워드클라우드 형태로 제시한 다. 워드클라우드는 정보의 키워드, 개념 등을 바로 직관 적으로 확인할 수 있도록 주요 단어들을 시각적으로 나타내게 하는 기법이다.
BIGKinds 시스템의 네트워크(관계도) 분석 메뉴는 특정 검색어 결과 중 정확도순 상위 100건의 뉴스에서 추출한 개체명(인물, 장소, 기관, 키워드)과 검색어 사이의 관계를 확인하고 제시해 준다. 이 네트워크는 시각화하여 관계도 분석 화면(그림)으로 제시되며, 검색어와의 연결성이 큰 개체일수록 해당 아이콘이 크게 표시된다.
뉴스 트렌드는 고교학점제라는 특정 검색어로 검색된 관련 기사 건수의 기간별 변동 상황을 말한다. 본 연구에 서는 2017년부터 2019년까지(3년간) 매월 단위로 관련 기사 건수의 변화를 추적하여, 고교학점제가 어느 시점에서 교육정책의 주요 이슈가 되었는지, 그 원인(주요 보도 내용 등)을 분석해 보았다.
본 연구에서는 주요 방법론인 뉴스 검색 시스템인 BIGKinds시스템에는 관련 기사들의 관계도를 거시적으로 제시하고 있다. 즉, 검색결과 중 정확도순 상위 100건의 뉴스에서 추출한 개체명과 검색어 사이의 관계를 제시하였다.
첫째, 연구문제1에 기초하여 2017년부터 2019년까지 (3년간) 고교학점제 관련 언론사의 연도별 건수 및 변동 추이를 분석하여 제시하였다. 본 연구의 분석대상 이전인 2016년 한 해 동안 단 1건의 관련 보도가 있었다.
둘째, 연구문제에 기초하여 2017년부터 2019년까지(3 년간) 고교학점제 관련 언론사 기사들 속의 키워드와 연도별 변화를 분석하여 제시하였다. 우선 전체 분석대상 연도의 상위출현빈도 키워드는 교육과정, 교육부, 교육청, 일반고, 이수, 선도학교, 고등학교, 절대평가, 학부모, 자사고, 마이스터고, 대입제도, 부총리, 성취평가제, 수강 신청, 전면시행, 문재인 정부, 학교 현장, 문재인 대통령, 시범 운영 등으로 나타났다.
우선 전체 분석대상 연도의 상위출현빈도 키워드는 교육과정, 교육부, 교육청, 일반고, 이수, 선도학교, 고등학교, 절대평가, 학부모, 자사고, 마이스터고, 대입제도, 부총리, 성취평가제, 수강 신청, 전면시행, 문재인 정부, 학교 현장, 문재인 대통령, 시범 운영 등으로 나타났다. 키워드의 변화는 3년 동안 지속적으로 상위출현빈도 키워드를 제외하고 분석해 보았다. 2017년에는 문재인 대통령, 문재인 정부, 교육공약, 연구학교 운영계획, 국정기획자문위원회, 절대평가가 주요 키워드였다.
셋째, 연구문제 3에 기초하여 2017년부터 2019년까지 (3년간) 고교학점제 관련 언론사 기사들의 네트워크(관계 도)의 변화를 분석하여 제시하였다. BIGKinds 시스템은 검색어의 네트워크 그림을 인물, 기관, 키워드로 구분하여 제시한다.
연구자는 연구를 마무리하면서, 본 연구주제와 관련된 향후 연구계획을 다음과 같이 설정해 본다. 첫째, 고교학점제 관련 정책집행단계까지 지속적으로 추적 및 분석하고자 한다. 교육부에서 밝힌 학점제 도입 기반 마련 1기(2018-2021년)-학점제 도입 기반 2기(2022-2024년)-학점제 본격 시행기(2025년-)까지 추가적으로 분석연구를 진행할 필요가 있다.

대상 데이터

문재인 대통령은 2017년 5월 9일 실시된 19대 대통령 선거에서 더불어민주당 후보로 당선되었다. 2017년 4월 발간된 더불어민주당 대통령 후보 정책공약집은 4대 비전, 12대 약속이라는 목차로 내용들이 구성되어 있다.
본 연구에서는 고교학점제 정책 관련 언론사 기사들을 수집하기 위하여, 한국언론진흥재단에서 개발 및 제공하고 있는 BIGKinds의 뉴스 수집 시스템을 활용하였다. 데이터 수집기간은 고교학점제라는 새로운 교육정책이 소개되기 시작한 즈음인 2017년 1월 1일부터 시작하여, 2019년 12월 31일까지 총 3년간으로 설정하였다.
한국언론재단 BIGKinds 시스템은 국내 총 54개 언론 사(신문사, 방송국 포함)의 뉴스 기사들을 수집해 준다. 본 연구에서 설정된 기간 및 주제에 의해 수집되고 분석된 뉴스 기사건수(데이터)는 총 3,649건 이다.
한국언론재단 BIGKinds 시스템은 국내 총 54개 언론 사(신문사, 방송국 포함)의 뉴스 기사들을 수집해 준다. 본 연구에서 설정된 기간 및 주제에 의해 수집되고 분석된 뉴스 기사건수(데이터)는 총 3,649건 이다.
본 연구의 연구문제 1은 2017년 1월 1일부터 2019년 12월 31일(3년간) ‘고교학점제’ 관련 각 언론사의 총 기사건수의 추이와 뉴스 트렌드를 분석하는 것이다.
분석대상인 2017년-2019년도의 연도별 ‘고교학점제’ 관련 언론사 기사건수의 추이는 다음과 같다.
본 연구에서는 ‘고교학점제’라는 교육정책이 본격적으로 언론사 기사화되기 시작한 2017년 1월 1일부터 분석 대상으로 설정하였다.
BIGKinds 시스템의 뉴스 검색 기본 메뉴는 특정 검색어 지정 입력한 후, 검색조건으로 기간(설정가능), 언론사 (54개 전체 및 일부 선택), 통합분류(93개), 사건 및 사고 분류(58개), 상세검색 조정 등의 과정을 거쳐 관련 기사 건수를 검색한다.
본 연구의 연구문제 3은 2017년부터 2019년까지(3년 간) 고교학점제 관련 언론사 기사들은 어떤 네트워크(관 계도)를 분석하는 것이다. 텍스트 빅데이터의 네트워크 특징은 주로 밀도(Density)와 연결정도(Degree), 그리고 중심성(Centrality) 등을 통해 확인한다[27][28].
본 연구의 분석대상 연도인 2017년, 2018년, 2019년(3 년간)의 상위출현빈도 키워드들을 워드클라우드로 시각화하여 차례로 제시하면 다음 그림들과 같다.

이론/모형

본 연구에서는 고교학점제 정책 관련 언론사 기사들을 수집하기 위하여, 한국언론진흥재단에서 개발 및 제공하고 있는 BIGKinds의 뉴스 수집 시스템을 활용하였다. 데이터 수집기간은 고교학점제라는 새로운 교육정책이 소개되기 시작한 즈음인 2017년 1월 1일부터 시작하여, 2019년 12월 31일까지 총 3년간으로 설정하였다.
권현범과 천세영(2013)[35], 권충훈(2018)[36] 등은 삭제-복합-통일 과정을 거치도록 제안하였다. 기존의 텍스트 마이닝 연구방법론에서는 언어네트워크 분석 프로그램(UCINET 6 등)을 이용하였다.

성능/효과

셋째, 2017년부터 2019년까지(3년간) 고교학점제 관련 언론사 기사들은 어떤 네트워크(관계도)를 보이며, 연도 별로 변화가 나타나는가?
즉, 2017년 이전에는 ‘고교학점제’ 교육정책에 대한 언론사의 정보도 관심도 없었다는 것을 확인할 수 있다. 2017년에 937건, 2018년에 917건으로 큰 변화 없이 유지하다가, 2019년 도에 1,795건으로 거의 2배가 갑자기 증가된 것을 확인할 수 있었다.
주요 기관으로는 교육부 외 경기도교육청과 한국교육과정평가원이 등장한다. 주요 연결 키워드로는 성취평가제, 시스템, 프로그램, 교육감, 산업혁명 등이 나타났다.
둘째, 연구문제에 기초하여 2017년부터 2019년까지(3 년간) 고교학점제 관련 언론사 기사들 속의 키워드와 연도별 변화를 분석하여 제시하였다. 우선 전체 분석대상 연도의 상위출현빈도 키워드는 교육과정, 교육부, 교육청, 일반고, 이수, 선도학교, 고등학교, 절대평가, 학부모, 자사고, 마이스터고, 대입제도, 부총리, 성취평가제, 수강 신청, 전면시행, 문재인 정부, 학교 현장, 문재인 대통령, 시범 운영 등으로 나타났다. 키워드의 변화는 3년 동안 지속적으로 상위출현빈도 키워드를 제외하고 분석해 보았다.

후속연구

본 연구는 문재인 정부의 교육정책 중 일반 국민들의 큰 관심을 가지는 ‘고교학점제’를 다룬 언론 보도에 대한 인식 및 흐름을 거시적으로 파악하는 데 나름의 도움을 줄 수 있는 자료가 될 것이다.
이 연구결과는 ‘고교학점제’ 관련 연구자, 정책 입안 및 집행을 담당하는 전문가, 중등 학교 교사들, 대학교육 담당 교수 및 행정직원, 학부모와 학생들에게 각자 관심사에 따라 적용될 것으로 기대한다.
첫째, 고교학점제 관련 정책집행단계까지 지속적으로 추적 및 분석하고자 한다. 교육부에서 밝힌 학점제 도입 기반 마련 1기(2018-2021년)-학점제 도입 기반 2기(2022-2024년)-학점제 본격 시행기(2025년-)까지 추가적으로 분석연구를 진행할 필요가 있다. 둘째, 고교학점제 관련 다양한 정보(텍스트 데이터)를 대상으로 텍스트 마이닝 및 언어네트워크 분석 기법 등을 적용하여[37], 언어네트워크 특성 들을 미시적으로 분석하는 연구를 시도할 필요가 있다.
교육부에서 밝힌 학점제 도입 기반 마련 1기(2018-2021년)-학점제 도입 기반 2기(2022-2024년)-학점제 본격 시행기(2025년-)까지 추가적으로 분석연구를 진행할 필요가 있다. 둘째, 고교학점제 관련 다양한 정보(텍스트 데이터)를 대상으로 텍스트 마이닝 및 언어네트워크 분석 기법 등을 적용하여[37], 언어네트워크 특성 들을 미시적으로 분석하는 연구를 시도할 필요가 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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