전공자율선택제도 기반의 트랙 간 관계 및 키워드 간 결합도 가중네트워크 분석: 교육과정 프로파일링 기법(Curriculum Profiling Method)을 활용하여

Weighted network analysis of inter-relationship between major courses and keyword coupling based on Self-Directed Major Selection: Using the Curriculum Profiling Method

본 연구는 교육부(2024)의 전공자율선택제도 확대 방침에 따라 학습자 중심의 융합 교육과 전공 제도의 유연화가 확대되고 있는 시기에 전공자율선택제도에 따라 트랙 간 관계와 전공교과목 키워드 간 결합도에 변화가 있었는지 파악하고 시사점을 확인하는데 목적이 있다. 이를 위해 H대학교 2018~2024학년도 전공교육과정의 교과목 프로파일 총 13,567건의 해설 자료, 6,478개 교과목의 1,805개 키워드를 분석 대상으로 전공 간 융합 성향과 키워드 간 결합도를 비교 분석하였다. 해당 년도 소속 트랙들의 교과목 키워드를 표지로 두 트랙의 교과목에서 동일한 키워드를 비슷하게 사용한 정도를 두 트랙의 주제적 결합 정도로 산정하여 트랙 간 연결구조와 키워드 간 결합도를 분석하는 ‘교육과정 프로파일링 기법(Curriculum Profiling Method)’을 활용하였다. 연구 결과, 전공자율선택제도 도입에 따라 전공교과목 내용을 기준으로 트랙 간 관계에 구조적 변화가 있었고, 년도별 전공교육과정에 최신 학문적 트랜드 및 사회·산업 수요가 반영된 주제가 공유되고 있음을 확인하였다. 또한 학생의 전공설계 지원을 위한 학사지도체계에서 데이터 근거 기반의 정보공유와 전공자율선택제도 환류 시스템이 필요하다는 시사점을 확인하였다.

This study aims to examine whether there have been changes in the evolving interrelationship between tracks (majors) and the extent of interconnectivity among course-related keywords in accordance with the Ministry of Education's policy (2024) to expand the Self-Directed Major Selection, which promotes learner-centered convergence education and enhances the flexibility of the major system in universities. To this end, a comparative analysis was conducted to examine interdisciplinary integration tendencies and the degree of keyword association by analyzing a total of 13,567 major curriculum guides and 1,805 keywords across 6,478 courses from H University’s major curriculum over the 2018 to 2024 academic years. The course profile keywords associated with the tracks for each academic year were used to quantify the thematic connection between tracks, based on the extent to which the same keywords were similarly used across courses within two tracks, employing the “Curriculum Profiling Method.” The principal findings of the study are as follows: First, there was a structural change in the relationships between tracks in accordance with the Self-Directed Major Selection. Second, the study affirms that current academic trends, as well as societal and industrial imperatives, are increasingly reflected in the shared thematic areas across major curricula. Third, it underscores the necessity for a more nuanced, data-driven approach to research, along with the establishment of supportive frameworks to facilitate the interdisciplinary integration of disparate academic fields.