본 연구에서는 빅데이터를 통해 교사의 융합교육역량에 대한 사회적 인식을 살펴봄으로써 교사의 융합 교육역량 증진 방안 마련을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있었다. 본 연구목적을 달성하기 위해 Textom에서 제공하는 빅데이터를 활용하여 􍾧교사 + 융합교육 + 역량􍾨을 키워드로 rawDATA를 수집하였 다. 수집된 데이터는 1차􌝆2차 정제과정을 마친 데이터들 중 빈도분석 결과를 바탕으로 200개 핵심 키워드 를 선정하였으며, 이를 1-모드 매트릭스 데이터 셋으로 변환하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연 구결과는 다음과 같다: 첫째, 빈도분석에서는 교육, 인공지능, 강화, 연수, 수업이 가장 빈번하게 출현하는 것으로 나타났다. 둘째, 전체 네트워크 분석에서는 교육, 학생, 연수, 강화, 대상이 모든 중심성에서 높게 나타났다. 셋째, 에고 네트워크 분석에서는 교사, 융합교육, 역량을 중심으로 다양하게 논의되고 있음을 확 인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 교사의 융합교육역량과 관련된 후속연구 및 증진방안에 대해 제 언하였다.

The purpose of this study was to provide basic data for developing measures to improve teachers' convergence education capabilities by examining social awareness of teachers' convergence education capabilities through big data. For this purpose, rawDATA was collected with keywords 􍾧teacher + convergence education + competency􍾨 keywords were used based on big data provided by Textom. Based on the frequency of the words, 200 words were selected after the first and second filtering process, which were converted to 1-mode matrix data. The results of this research were as follows: First, frequency analysis showed that education, artificial intelligence, reinforcement, training, and classes appeared most frequently. Second, in the overall network analysis, education, student, training, reinforcement, and target were found to be high in all centralities. Third, in the ego network analysis, it was confirmed that various discussions were being made centered on teachers, convergence education, and competency. Based on these results, follow-up researches and enhancement methods related to teachers' convergence education competency were suggested.

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 연구방법
    1. 데이터 수집대상
    2. 네트워크 분석도구
    3. 데이터 처리
    4. 자료분석
Ⅲ. 연구결과
    1. 교사의 융합교육역량에 대한 빈도분석
    2. 교사의 융합교육역량에 대한 전체 네트워크 분석
    3. 교사의 융합교육역량에 대한 하위 네트워크 분석
Ⅳ. 논의 및 결론
참고문헌

• 곽영숙(이화여자대학교 일반대학원 박사수료) | Kwak Young Sook