Semantic Network Analysis 기반 과학 개념 구조 및 교수-학습 연결망 분석 연구

Semantic Network Analysis of Science Concept Structures and Teaching-Learning Connection Networks

연구 내용

Semantic Network Analysis로 교재·수업·평가 및 학습자의 개념 네트워크를 비교하고, 개념 연결 차이를 규명하여 과학 수업에서 학습을 정렬하는 연구

과학 학습에서 개념이 하위주제 간 경계 없이 제시되거나 학생이 연결 방식을 다르게 구성하는 문제가 수업 이해도에 영향을 줄 수 있습니다. 연구실은 NetMiner 4.0 기반 Semantic Network Analysis로 curriculum, textbook, classroom teaching, student acquisition의 개념 네트워크와 connected concept network를 시각화하고 구조 차이를 해석합니다. 또한 감수분열·유전·광합성·생명공학·생태계 등 생명과학 단원의 개념 위계와 연결 패턴을 비교하여 하위개념 구분, 사전지식 영향, 후속 학습 효과가 학습 연결망에 미치는 요인을 구분합니다. 이를 통해 개념 연결 설계 기준을 제시하는 차별성을 보유하고 있습니다.

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연구 흐름

초기에는 curriculum commentary, 교과서, 수업, 학생 평가에서 감수분열 핵심 개념의 정렬 여부를 semantic network로 계량화하여, 공통 핵심 개념과 단원 내 분산 개념의 존재를 확인하는 방향으로 연구가 진행되었습니다. 이후에는 교사가 제시한 멘델 유전 및 광합성 관련 개념과 학생이 형성한 학습 개념 네트워크의 구조를 비교하여 연결 차이가 하위주제 구분 방식과 연관됨을 규명했습니다. 2025년에는 교재의 biotechnology·생태계 구성 단원에서 국가 간 개념 연결망 차이와 교수-학습 연결망의 세부 구조 차이를 분석하고, 광합성 수업의 단계별 개념 간 연결을 시각화해 도입 및 정리 단계 활용 양상을 해석하는 연구로 확장했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

개념 네트워크 기반 수업 설계 가이드
교재-평가 개념 정렬 점검 도구
하위개념 구분을 반영한 교수안 작성
학생 개념 오개념 위험 진단 모델
사전지식 영향 추적 워크플로
단원 간 연결성 평가 체계
국가 간 교재 구조 비교 방법
인지 수준별 연결망 피드백 전략
형성평가 문항 설계 근거
수업 자료 품질 개선 분석 프레임