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의미연결망분석을 통한 가상 환경 기반 대화 시뮬레이션에서의 학습경험 탐색 = Exploring the Learning Experience in Conversation Simulation Based on Virtual Environment through Using Semantic Network Analysis
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2019
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107-137(31쪽)
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본 연구는 의미연결망 분석을 통해 가상환경 기반의 대화 시뮬레이션에서 학습자의 경험을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 위해서 가상의 아바타와 대화를 하는 HMD(Head Mounted Display) 기반의 시뮬레이션을 구성하여 34명의 예비교사에게 대화 실습을 하도록 하였다. 대화 시뮬레이션학습 후 한국어 텍스트 분석 소프트웨어인 KrKwic(Korea Key Words in Context)과 사회연결망 분석 소프트웨어인 Ucinet의 넷드로(Netdraw) 기능을 활용하여 학습자들의 학습경험에 나타난 주제어들의 중심성(centrality)을 확인하였다. 중심성은 계량화된 측정지표인 연결정도중심성(degree centrality), 매개중심성(betweenness centrality), 근접중심성(closeness centrality)으로 나누어 살펴보았고, 의미연결망으로 시각화하여 분석하였다. 분석의 결과, 예비교사들이 인식하는 학습 측면에서의 효과는 비언어적인 행동 측면이 강조되었고, 일상적인 생활 대화를 적용하여 단시간에 즉각적인 피드백을 받을 수 있는 대화 시뮬레이션을 선호하고 있는 것으로 확인되었다. 이러한 연구의 결과는 가상환경에서의 학습경험을 객관적이며 양적으로 이해할 수 있는 분석 방법으로서 의미연결망 활용의 가능성을 보여준다. 의미연결망 분석은 상호관련성이 있는 부분들을 명확하게 제시하기 때문에 분석결과를 적용하여 가상환경 기반 학습환경을 보다 정교화하며, 실제적 맥락제공을 위한 가상환경 학습환경 설계를 위한 교육적 함의를 가질 것으로 기대된다.
더보기The propose of this study is to propose a method of analyzing learner's experience in conversation simulation for pre-service teacher based on virtual environment by applying semantic network analysis and explore the possibility of utilizing it. For this purpose, a HMD(Head Mounted Display) based simulation which provided communication with virtual avatar was constructed and 34 pre-service teachers were instructed to practice communication through it. After conducting conversation simulation learning, the centrality of the key-words was examined by utilizing both KrKwic (Korea Key Words in Context) and Ucinet's Netdraw function of the social network analysis software. Centrality is divided into degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality, which are quantified based on the measurement method and visualized as a semantic network. From the result of the analysis, it was confirmed that pre-service teachers perceived the learning effects of non-verbal behavioral aspect and preferred conversational simulation that could provide immediate feedback in relatively short period of time by applying daily life conversation. Based on the results of this study, the researchers confirm the necessity of using semantic network as an analytical method that can objectively and quantitatively understand learning experiences in virtual environment. The semantic network analysis is expected to elaborate the virtual environment based learning environment and to have educational implications for the instructional design of realistic contextualization.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 3.7 | 3.7 | 3.26 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
2.89 | 2.68 | 3.751 | 0.75 |
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