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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 문헌정보학 전공 대학생의 진로성숙도가 전문성 추구에 미치는 영향을 분석하고, 두 변수 사이에서 교수-학생관계 만족도의 조절효과를 검증하였다. 이를 위해 20대 대학생 128명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 다중회귀분석과 위계적 회귀분석을 통해 변수의 영향력을 검증하였다. 그 결과 문헌정보학 전공 학생에게 있어 진로성숙도는 그 자체만으로 전문성추구에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 그러나 진로성숙도와 전문성 추구 사이에서 교수-학생관계 만족도는 진로성숙도를 강화시켜 학생들의 전문성 추구 인식에 유의미한 영향을 나타내고 있었다. 따라서 문헌정보학 전공 학생들의 진로준비에 있어 전문성을 추구하기 위해서는 교수의 진로지도와 원활한 의사소통 등이 중요한 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the effects of career maturity of college students on the pursuit of professionalism in the department of Library and Information Science. For this purpose, 128 students in their twenties were surveyed and the influence of variables was verified by multiple regression analysis and hierarchical regression analysis. As a result, it was analyzed that the career maturity of the students majoring in literature and information science had little effect on the pursuit of professionalism. However, satisfaction with the professor-student relationship had a significant effect on the recognition of students’ pursuit of professionalism by enhancing career maturity. Therefore, in order to pursue professionalism in the preparation of the career path of the librarianship major, it is important that the professor’s career guidance and smooth communication are important.
초록
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.