• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.427-435
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• 2010

교과서에 쓰인 과학 용어 네트워크를 구축하여, 네트워크의 구조, 관련 정보 및 연관 관계를 분석하기 위하여 핵심용어를 도출하였다. 본 연구에서는 과학, 생물1 및 생물2 교과서 각 과목별로 출판사 세 곳을 선정하고 각각의 교과서에서 추출한 용어들을 노드로, 한 문장 안에 있는 과학 용어를 링크로 연결하여 네트워크를 구축하였다. 모든 교과서의 과학 용어 네트워크는 척도 없는(scale-free) 네트워크의 특성을 보여주었다. 복잡한 (complex) 네트워크에서 가중치가 낮은 것부터 제거하는 방법인 k-core 알고리즘을 적용하여 핵심 (core) 네트워크를 구축하였는데, 몇 개의 모듈이 연결되는 형태를 보여주었다. 과학교과서의 경우에는 물리, 화학, 생물, 지구과학 분야별로 크게 네 개의 모듈을 형성하였고, 생물1과 생물2 교과서는 각단원별로 용어들이 모여 있는 특성을 지닌 네트워크를 나타냈다. 본 연구에서 복잡한 네트워크에서 핵심네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.122-135
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• 2024

본 연구는 2022년에 4학년을 대상으로 처음 초등학교에 적용된 7종의 2015 개정 과학과 검정 교과서의 '혼합물의 분리' 단원에 제시된 혼합물의 분리 사례를 네트워크 분석기법을 활용하여 그 구조를 분석하고 상호관계를 파악하고자 하였으며, 교사와 학생의 혼합물 개념에 관한 이해를 파악하고자 하였다. 이를 위해 검정 교과서에 제시된 혼합물의 분리 사례를 3차례에 걸친 클렌징 과정을 거쳐 최종적으로 96개의 키워드를 추출하였다. 또한 교사와 학생의 개념 이해를 분석하기 위하여 경기도 소재 초등학교에 재직 중인 교사 32명의 응답을 받았으며, 2022년에 검정 교과서로 혼합물의 분리 단원을 학습한 경기도 소재 4학년 92명의 설문을 분석에 활용하였다. 그 결과 고체의 경우 전체 96개의 사례 중 54개(56.3%)로 가장 높은 비율을 보였으며, 학생들의 발달 특성에 맞게 가장 많고 다양한 사례가 제시된 것을 파악할 수 있었다. 그 다음으로 생물, 액체, 기타 물체 및 물질, 기체 순이었다. 혼합물의 사례를 분석하여 추출된 96개의 키워드에 대한 네트워크 분석을 통해 이들의 구조와 상호관계를 도식화하였고, 각 키워드가 서로 혼합물의 사례로 관련성을 갖는 연결을 분석하였다. 교사는 교과서에 제시된 복잡한 혼합물의 분리 사례를 부분적이었지만 바르게 이해한 경우가 있었으나, 학생의 경우 대부분 인지하지 못하고 있었으며, 설문으로 제시한 7개의 분리 사례에 대한 교사와 학생의 개념 이해를 분석한 결과 혼합물의 분리에 대한 명확한 개념 이해를 바탕으로 한 것이 아니라 개별 사례의 특성별로 다르게 응답하는 경향을 보였다. 따라서 다소 추상적일 수 있는 혼합물의 분리 개념을 학생이 명확하게 인식할 수 있도록 교육과정과 학습자의 특성에 맞게 보다 명확한 사례를 제시할 필요가 있다고 판단하였다.