초록 열기/닫기 버튼
이 연구의 목적은 초등학생의 자아존중감 향상을 위한 집단미술치료 프로그램의 활동을 분석하여 추후 프로그램 개발 시 이론적 근거와 기초자료로 사용될 수 있도록 하는 것이었다. 분석 대상 논문은 2001년부터 2019년 8월까지 국내에 발표된 학위논문 중 선정 기준에 따라 선별된 65편이었다. 선행연구 분석을 통해 활동 내용 분석을 위한 분석 도구를 개발하였는데, 5가지 구성요소와 10개의 하위 범주를 가지고 있었고 총 활동 명 수는 54개였다. 분석 논문 내 프로그램의 각 활동을 빈도별로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘관계 형성’, ‘자기수용’, ‘타인 수용’, ‘유능감 및 성취감’, ‘마무리’의 구성 요소 중에서 ‘자기수용’과 관련된 활동이 가장 많았다. 둘째, 프로그램 활동 빈도를 분석한 결과, 각 하위 범주별로 프로그램 소개하기, 재료 탐색하기, 나를 광고하기, 부정적 감정 표현하기, 가족 모습 그리기, 친구 신체 본뜨기, 협동화 그리기, 나의 미래 모습 표현하기, 작품전시회, 나에게 주는 상장 활동 등이 주로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 앞으로 프로그램 개발 시 유용성과 효율성을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to analyze the activities of group art therapy programs to improve the self-esteem of elementary school students and to present the theoretical basis and basic data for future program development. The subject of analysis was 65 papers selected according to the selection criteria among degree thesis published in Korea from 2001 to August 2019. Through reviewing the literature, a tool for analyzing the contents of activities was developed. The tool is composed of 5 categories and 10 factors, with 54 activities in total. Each activity of the program was analyzed by frequency. The results are as follows: First, the elements of programs are 'relationship forming', 'self-acceptance', 'acceptance of others', 'sense of competence and accomplishment', and 'closing'. Of these, activities related to 'self-acceptance' were used the most. Second, as the results of usage frequency analysis, each program showed that introducing programs, exploring materials, advertising myself, expressing negative emotions, drawing a picture of a family, replicating a peer’s body part, drawing a cooperative picture, expressing my future, art exhibition, and giving-oneself-a-reward activity by sub-category were most commonly used. The results of this study are intended to contribute in raising the usefulness and efficiency of new programs in the future.
키워드열기/닫기 버튼
Elementary School Students, Self-esteem, Group Art Therapy Program, Contents Analysis
