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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 초등학교 4학년과 6학년의 인지발달 차이가 도서관의 이용행태, 독서성향, 도서관 인식에 어떠한 영향을 주는지 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 서울의 초등학교 세 곳을 선정하여 4학년과 6학년을 대상으로 인지발달 검사와 설문조사를 실시하였다. 그 결과 인지발달이 높은 6학년은 도서관 정보서비스 요구가 4학년보다 많았으나 4학년에 비해 독서량과 도서관 이용이 적고, 흥미 위주의 책을 선호하는 양상을 보여, 인지발달이 높다고 이용행태와 독서성향에 긍정적인 영향을 주는 것은 아닌 것으로 나타났다. 또한 6학년은 도서관 인식에서도 4학년보다 낮았다. 학생들의 도서관에 대한 인식은 이용행태와 독서성향에 의해 영향을 받았다. 즉, 학생의 도서관 이용 정도, 도서 선정 시 사서의 도움 경험, 그리고 교과 연계 도서 선호도는 학생들의 도서관에 대한 인식에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 5학년 이상의 고학년 초등학생 대상의 발달 단계에 따른 도서관 서비스를 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the effects of cognitive developmental stages on library behaviors, reading tendency and perception on the library of the elementary students. For this study, a cognitive development tests and a questionnaire survey was conducted with students in their fourth and sixth grades in three elementary schools in Seoul and statistical analysis was carried out with the survey data. As a result, sixth grade students with the higher cognitive development had more requests for library information services than fourth grade students did. However, sixth grade students use library less and preferred to focus on the books for fun and personal interests, comparing with the fourth grade students. Their high level of cognitive development did not always have a positive effect on library behaviors and reading tendency. In addition, perception on the library of sixth grade students was lower than that of fourth grade students and it was influenced by library behaviors and reading tendency. It was also influenced positively by frequent use of library, active support by librarians and reading curriculum-related books. Based on the analysis, it is suggested that school library service should be provided based on the development stage of the upper grades of elementary students.
초록
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
Abstract
Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.