인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 연구는 사회복지 연구에서 실천적•정책적 개입의 구체적인 모형 도출을 목적으로 하는 질적연구방법이 필요하다는 문제의식에서 출발하였다. 이를 위해 연구진은 지난 2016년부터 2025년까지 주저자가 수행한 연구들의 결과물인 일곱 편의 논문 및 보고서를 분석하여, 새로운 질적연구방법인 역동지도화방법(Dynamic Mapping Method [DMM])을 개발하였다. 역동지도화방법은 자료로부터 도출된 요소를 기반으로 구성요소를 구분하고, 구성요소들의 속성을 분석한 이후 그 역동을 속성축에 따라 시각적 이미지로 지도화하여 특정 실천 혹은 정책의 방안에 대한 모형을 구성하는 일련의 과정을 포함한다. 이 과정에서 귀납적·연역적 접근의 한계를 보완하기 위해 가추적 접근이 적용되며, 연구결과는 범주나 주제의 도출을 넘어 새로운 실천적·정책적 모형 개발에 사용될 수 있다. 연구결과, 역동지도화방법은 1) 실천·정책 개입 연구질문 구성, 2) 연구자료의 확장적 수집, 3) 요소 추출, 4) 요소의 중요도 판단 및 구성요소 추출, 5) 구성요소의 속성 분해 및 분석, 6) 핵심 구성요소의 지도화, 7) 초기모형 검토 및 비교·분류, 8) 이미지 표현을 통한 모형 정교화에 이르는 8단계로 구성되었다. 본 연구는 역동지도화방법이 사회복지학의 이론적 탐구를 넘어 실천적·정책적 지식 창출을 위한 방법론적 도구로서 활용될 수 있음을 보여준다. 나아가 본 방법론은 사회복지뿐 아니라 보건, 교육, 공공정책 등 다양한 분야에서 복합적 현상 분석과 모형 설계를 위한 보편적 연구방법으로 확장될 가능성을 가진다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096397138
