빅데이터를 활용한 유아 예술교육에 대한 사회적 인식 분석 = An Analysis of Social Perception of Early Childhood Art Education Using Big Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 유아 예술교육에 대하여 빅데이터 분석 방법인 네트워크 분석을 통해 살펴보고 향후 유아 예술교육의 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 ‘유아+예술+교육’을 키워드로 하여 2012년 1월부터 2023년 11월까지 10년 간의 온라인 텍스트를 수집하였다. 데이터 수집을 위하여 ㈜텍스톰 프로그램을 활용하여 정제과정을 실시하였으며, 상위 50개의 핵심 키워드를 선정하여, 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, ‘예술교육, 유아문화예술교육, 유아교육, 유아, 지원사업, 프로그램, 연구, 교사, 문화예술, 운영, 진행’등의 키워드가 가장 큰 중요성과 영향력을 가진 것으로 나타났다. 둘째, CONCOR 분석 결과 총 4개의 군집이 형성되었다. 군집별 키워드들의 내용을 참고하여 ‘유아 예술교육 시행 형태’, ‘유아 예술교육 활동 내용’, ‘유아 예술교육 지원사업’,‘유아 예술교육 자격증’ 등으로 명명하였다. 이를 토대로 향후 유아예술교육을 위한 방향과 개선 방향을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to examine early childhood art education through network analysis, a big data analysis method, and to suggest the direction of early childhood art education in the future. To this end, online texts for 10 years from January 2012 to November 2023 were collected with the keyword of 'infant + arts + education'. By using Textom, a web-based big data analysis solution, 50 key keywords were selected, and a semantic network was formed to conduct centrality analysis and CONCOR analysis. First, keywords such as "art education, early childhood culture and arts education, early childhood education, early childhood, support projects, programs, research, teachers, culture and arts, operation, and progress" were found to have the greatest importance and influence. Second, as a result of CONCOR analysis, a total of 4 clusters were formed. Referring to the contents of the keywords by cluster, they were named as "Early Child Arts Education Implementation Form", "Early Child Arts Education Activity Contents", "Early Child Arts Education Support Project", and "Early Child Arts Education Certificate". Based on this, directions for future early childhood art education and im- provement directions were suggested.

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