자동내용분석법(Automatic Content Analysis)을 통한 과학교육 연구동향 분석: 2008년부터 2015년까지 8년간의 JRST, IJSE 연구논문 분석
Trends of science education research in JRST and IJSE by automatic content analysis from 2008 to 2015
가석현(서울대학교); 김찬종(서울대학교); 최승언(서울대학교)
19권 7호, 519~543쪽
초록
본 연구는 과학교육의 연구 동향을 알아보기 위해 자동 내용 분석법(Automatic Content Analysis)이 적용된 컴퓨터를 통한 연구 논문분석 프로그램을 개발하고, 이를 통해 2008년부터 2015년까지 8년간의 International Journal of Science Education, Journal of Research in Science Teaching에 게재된 연구 논문들을 분석하였다. 기존의 연구들이 연구 주제, 저자의 국적, 연구 방법 등 특정 요소에 대한 빈도 분석에 그쳤지만, 본 연구는 연구 주제의 빈도를 분석하는 것뿐만 아니라 해당 주제 간의 상관관계도 규명하였다. 연구 결과, 가장 많이 연구된 주제가 무엇인지 알 수 있었으며, 가장 높은 상관도를 지닌 연구 주제가 무엇인지 파악할 수 있었다. 가장 많이 연구된 주제로는 탐구, 소양, 평가, 태도, 과학의 본성 등이 있었으며, 가장 높은 상관도를 지닌 연구주제로는 탐구와 교육과정, 초등학교와 탐구, 교실과 언어, 소양과 사회과학 등이 있었다.
Abstract
In this study, we developed a computer program for analyzing research articles through automatic content analysis, and analyzed International Journal of Science Education and Journal of Research in Science Teaching research articles from 2008 to 2015. The existing studies only analyzed the frequency of specific factors such as research topics, authors’ nationality, and research methods, but this study not only analyzes the frequency of research topics but also analyzes a correlation between them. As a result, we can see what the most studied topics are, and figure out what the research topics with the highest correlation are. The most studied topics were inquiry, literacy, assessment, attitude, and nature of science. The most correlated topics were inquiry and curriculum, primary school and inquiry, classroom and language, literacy and socioscientific.
- 발행기관:
- 학습자중심교과교육학회
- 분류:
- 교과교육학