본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 국내 창의성 연구동향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 창의력교육연구 및 사고개발 학술지의 2005년도부터 2018년도까지 게재된 총 454편의 논문에서 563개의 키워드를 추출하였다. 연구분석 결과 첫째, 추출한 빈도는 ‘창의성’이 가장 높게 나타났으며, 그 다음으로 ‘문제해결능력’, ‘창의인성’, ‘창의적 사고’, ‘창의성 교육’, ‘지능’, ‘동기’, ‘인지적 요인’, ‘자기조절능력’ 순으로 파악되었다. 둘째, 전체 네트워크는 1개의 컴포넌트로 구성되어 있어 키워드간 유기적으로 연결되어 있음을 확인할 수 있었으며, 모든 중심성에서 ‘창의성’이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 전체 네트워크에서는 도출하기 어려운 각 하위 네트워크간의 내재되어 있는 의미를 탐색하기 위해 상위 7개(창의성, 문제해결능력, 창의인성, 창의적 사고, 지능, 동기, 인지적 요인)의 에고 네트워크를 분석하고 이를 시각화 하였다. 이를 통해 기존의 창의성 연구동향 분석 연구와는 다르게 보다 거시적인 차원에서 탐색할 수 있었다. 본 연구는 국내 창의성 연구에서 주요하게 다루어지고 있는 키워드들을 통해 후속 연구자들에게 연구동향에 대한 흐름을 조망하고 추후 연구 방향을 위한 시사점을 제공하였다.
The purpose of this study is to explore domestic creativity research trends using keyword network analysis. In this study, 563 keywords were extracted from a total of 454 papers published from 2005 to 2018 in the Journal of Creativity Education and the Journal of Thinking Development. According to the results of the study, first, the frequency of ‘creativity’ was highest, followed by ‘problem solving ability’, ‘creativity personality’, ‘creative thinking’, ‘creativity education’, ‘intelligence’, ‘motivation’, ‘cognitive factors’ and ‘self-regulation ability’. Second, the whole network is composed of one component, so it can be confirmed that the keywords are organically connected. And in all centralities, ‘creativity’ was found to be high. Third, in order to explore the meanings that are difficult to derive from the whole network, we analyzed and visualized the top 7 ego networks (creativity, problem solving ability, creativity personality, creative thinking, intelligence, motivation, cognitive factors). This study explored creativity from a more macro perspective, unlike previous researches on analysis of creativity trends and direction. This study provides creativity researchers with a flow of research trends and offers implications for future research directions.
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 논 의