빅데이터를 활용한 유아 로봇 교육의 키워드 네트워크 분석

A network analysis on robotic education for young children based on big data

본 연구는 유아 로봇 교육에 대한 빅데이터를 키워드 네트워크 방법으로 분석하여 유아 로봇 교육과 관련된 현상과 사회적 담론을 이해하는데 목적이있다. 이를 위하여 ‘유아+로봇+교육’ 키워드로 Textom에서 2015년부터 2019년까지의 자료를 수집하였고, 1차·.2차 정제 후, 빈도 분석하고 상위 150개의 주요 키워드를 중심으로 중심성, 콘커, K-core, 에고 네트워크 분석하여 네트워크 전체 및 하위집단에 대해 다각도로 살펴보았다. 연구결과 시대 환경적 맥락, 로봇 교육경험 실제, 로봇 체험 공간, 교육용 로봇 개발과 관련된 키워드가 주로 나타났다. 이러한 내용을 바탕으로 로봇 교육에 대한 현상과 담론에 대해 이해하고 향후 유아 로봇 교육의 발전 방안에 대해 논의하였다. 본 연구가 진정한 유아 중심 로봇 교육으로 나아가는데 유의미한 기초자료가 되기를 기대한다.

This study aims to investigate the social perception and phenomenon on robotics education through network analysis with big data. Data from 2015 to 2019 was collected by Textom with keywords such as young children, robot and education, and analyzed by UCINET. Data cleansing was conducted twice, i.e., basic cleansing and more rigorous cleansing. 150 keywords extracted by frequency analysis were employed for additional social network analysis such as centrality, concer, k-core and ego network. It is found that the keywords were mainly related to the environmental context of the era, educational experience for robotics, space for robotics activities, and educational robotics development. Based on this findings, the development plan was discussed. It is expected that this study is meaningful for entirely understanding the phenomenon on robotics education and suggesting perspective in the field of robotics education for young children.