언어네트워크 분석을 활용한 공립 특수학교(초등) 교사 임용후보자 선정경쟁시험 교직논술 문항 분석

Analysis of Teaching Essay Questions for Candidates for Public Special School(Elementary) Teacher Appointment using Semantic Network Analysis

본 연구의 목적은 2013~2024학년도까지(총12년도) 특수학교(초등) 교사 임용시험 교직논술 문항을 언어네트워크 분석기법을 활용하여 주요 핵심어와 그들 간의 네트워크 관계성을 분석하였다. 연구의 주요 분석 절차는 텍스트 데이터 수집, 전처리 작업을 통한 핵심어(키워드) 추출, 상위 출현 빈도 핵심어 결정, 매트릭스(행렬화) 작업을 통한 네트워크 특성(중심성) 분석, 네트워크값 시각화 작업 및 제시 순으로 진행되었다. 본 연구에서 사용한 네트워크 분석 도구는 한국어 형태소 분석 프로그램 KrKwick. 네트워크 분석 프로그램 Ucinet6, 시각화 제시 프로그램 NetDraw 등이다. 본 연구결과는 첫째, 상위출현빈도 핵심어들은 교사(67), 행동(43), 수업(35), 방안(33), 참여(29), 통합학급(28), 지도(24), 친구(24), 선생님(21), 지원(21), 학생(21), 특수교육(14), 특수학급(13), 협력교수(13), 특수교사(12), 협력(12), 통합교육(10), 순회교육(10) 순으로 나타났다. 이 같은 결과는 학교교사 임용시험이라는 보편성과 특수교사 임용시험이라는 특수성이 같이 표현된 결과이다. 둘째, 분석대상 텍스트 네트워크는 매우 높은 밀도(0.806)와 평균연결정도 31.45개를 가진 응집력 높은 네트워크이다. 연결정도 중심성값이 높은 핵심어는 교사(1014.000), 행동(961.000), 학급(633.000), 교수(611.000), 지원(506.000), 방안(472.000), 특수교육(432.000), 협력(432.000), 지도(425.000), 수업(415.000) 등으로 분석되었다. 매개 중심성이 높은 핵심어는 교사(8.558), 방안(8.558), 참여(8.558), 학급(8.558) 4개 핵심어였다.

The purpose of this study was to analyze the main keywords and the relationship between them using semantic network analysis techniques for the teaching essay questions of the special school(elementary school) teacher appointment test from 2013 to 2024(a total of 12 years). The main analysis procedure of the study was in the order of text data collection, keyword extraction through preprocessing, higher frequency keyword determination, network characteristics analysis through matrix work, network value visualization work, and presentation. The results of this study are first, high frequency keywords are teacher(67), behavior(43), instruction(33), plan(33), participation(29), inclusive class(28), guidance(24), friends(24), teacher(21), support(21), student(21), special education(14), special class(13), cooperative teaching(12), cooperation(12), inclusive education(10), and circuit education(10). Second, the text network to be analyzed is a highly cohesive network with a very high density(0.806) and an average connection degree of 31.45. Keywords with high connection degree centrality values were analyzed as teacher(1014.000), behavior(961.000), class(633.000), teaching(611.000), support(506.000), plan(472.000), special education(432.000), cooperation(432.000), guidance(425.000), and instruction(415.000). Keywords with high betweenness centrality were four keywords: teacher(8.558), plan(8.558), participation(8.558), and class(8.558).