초록 열기/닫기 버튼
연구목적: 본 연구는 빅데이터를 통해 유보통합에 대한 사회적의 인식을 탐색해 보는데 목적이 있다. 연구방법: Textom 빅데이터를 활용하여 ‘유보통합’을 키워드로 rawDATA를 수집하였다. 수집된 데이터는 정제과정을 실시하였고, 이후 빈도분석 결과를 중심으로 주요 키워드 50개를 선정하였으며, 이를 1-모드 매트릭스 데이터 셋을 작성하여 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과: 유보통합에 대한 사회적 인식은 ‘교사’, ‘유아’, ‘유치원’, ‘어린이집’, ‘정책’이 핵심 키워드로 나타났다. 또한 이해당사자 관련 요인, 교원자격기준 관련 요인, 유아교육정책 추진 방향 관련 요인과 밀접한 관련성이 있었다. 이후 유보통합에 대한 전체 네트워크의 구조적 속성 및 중심성 분석을 살펴보았고, 교사, 유아, 유치원, 어린이집, 정책을 핵심 키워드로 선정하였으며, 에고 네트워크 분석 결과를 확인하였다. 네트워크 분석 결과, 거시적 네트워크는 키워드 간 밀도가 높고 연결성이 높았으며, 미시적 네트워크는 중심성에서 중요한 차이가 드러났다. 논의 및 결론: 본 연구를 통해 안정적인 유보통합 정책을 마련하기 위한 기초자료를 제공하였고, 연구결과를 바탕으로 유보통합에 대한 시사점을 제안하였다.
Purpose: This study aims to explore the Social Discourse of integration of early childhood education and care (ECEC), based on big data. Method: Using the big data analysis program TEXTOM, key words with high frequency were extracted and the networks among these words these words were analyzed. Results: The results showed that the social discourse of integration of ECEC included key words, such as ‘teacher, young children, kindergarten, daycare center, and policy.’ There was a tendency a tendency for being discussed by critical issues related to stakeholders, teacher qualification standards, and direction of early childhood education policy. The network analysis results indicated that the macro-network had high density and strong connections among keywords, and the micro-network had critical differences in centralities. Conclusion: From these findings, implications for stable approach of Integration of ECEC were discussed.
키워드열기/닫기 버튼
big data, integration of early childhood education and care (ECEC), early childhood education policy, childcare policy, network analysis
