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본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통하여 3, 4학년의 지역화 학습에 필요한 자산을 발굴하고, 초등사회과 지역화 학습에서 지역성을 나타내는 학습내용요소와 활용방안을 제안하는 데 있다. 지역화 학습에 필요한 원도심 자산의 탐색을 위해서는 빅데이터 분석기법에 의해 먼저 원도심의 범위를 찾아내고, 다음으로 그 범위에 해당하는 지역의 구체적인 자산을 주제 및 지역별로 분석하였다. 구체적인 분석기법은 통계처리 프로그램인 SPSS와 R을 활용하여 빅데이터 분석 기법인 주제 및 요인분석, 감성 분석, 그리고 시각화 기법이 포함된 워드 클라우드 분석, 네트워크 분석을 하였다. 부산 원도심을 대상으로 빅데이터 분석을 실시한 결과, 첫째, 기존 부산 원도심의 범위에 제시된 중구, 서구, 동구, 영도구에 동래구를 새롭게 포함시켜야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 부산 원도심의 자산은 일차적으로 주제 및 지역별로 나눌 수 있다. 이차적으로 주제는 역사 및 문화 자산으로 분류되며, 각 주제는 또 다시 하위자산으로 분류된다. 지역은 원도심의 범위에 포함된 하위 지역으로 분류된다. 주제 및 지역별 빅데이터 분석결과, 원도심 내 지역 간 자산의 유사성과 특수성을 찾을 수 있었다. 이를테면, 원도심 내 지역 간의 바다를 배경으로 하는 유사성이라는 주제와 이와 어우러진 원도심 내 지역별 산복도로는 부산의 특수성으로 드러내고 있다. 이처럼 빅데이터 분석은 객관적이고 실효성 있는 원도심의 자산을 발굴할 수 있는 방안으로 지역화 학습관련 교과서의 한계에서 오는 대안을 제시할 수 있을 뿐만 아니라 지역화학습에 필요한 학습 내용요소를 추출하는 것이 가능한 것으로 나타났다
The purpose of this study is to identify assets required for regional learning through analysis of big data and propose learning elements that can identify regionality through characteristics of assets discovered in regonal learning of 3rd and 4th graders. In order to analyze assets of the old downtown, the scope of the region in which assets are distributedand classified specific assets distributed in that region into themes and regions. In this process, subject and factor analysis, emotional analysis, word cloud analysis, and network analysis werestatistical processing programs SPSS and R for big data analysis. esults of the analysis are as followsFirst, Dongnae district shbe newly included in the scope of Busan’s old downtown. Second, assets of the old downtown are divided into topics and regions. Topics are classified as historical and cultural assetsach topic is classified a sub-asset. Regions are categorized into sub-regions included in the scope of Busan’s old downtown. As a result of big data analysis by topic and region, regional assets of the old downtown have similarity and specificity. For example, similarity can be found on the topic of the sea of the old downtownregional specificity of the old downton can be found on the hillside road. In this way, big data analysis is able to find the objective and effective assets of the city center, and it is possible to suggest the alternatives from the limits of the textbooks related to regional learning, and it is possible to extract contents for regional learning.
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Old Downtown, Assets, Big Data, Regionality, Regional Learning
