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본 연구는 그간 이루어져 온 문법 탐구 논의들을 바탕으로 문법 탐구의 개념 및 속성을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 국내 학술지에 실린 논문 중 키워드가 ‘탐구’인 것들을 추출하고, 이 중 ‘문법 교육’과 직접적으로 관련이 있는 것들을 선별하여 총 77개의 논문을 연구 대상으로 삼았다. 이후 이들을 모두 전사하여 말뭉치를 구축하고, 파이선 패키지 KoNLPy의 Mecab 분석기를 이용하여 형태소 분석을 실시하였으며, 텍스트의 의미 구성에 영향을 미치지 않는 불필요한 단어들을 불용어로 선정하여 제외하는 등 말뭉치를 정제하는 작업을 거쳤다.
이렇게 정제된 말뭉치에 대하여 Word2Vec 분석을 실시하였는데, 이는 Word2Vec이 분포 가설에 입각하기 때문에 단어 간 관계를 잘 보여 줄 수 있다고 판단하였기 때문이다. Word2Vec을 통해 구축된 워드벡터에서 ‘탐구’와 코사인 유사도가 높은 단어 상위 132개를 추출하고 그중 문법 탐구와 보다 관련이 깊은 단어들을 포착하기 위하여 군집화를 실시하였다. 총 6개의 군집 중 문법 탐구와 가장 관련이 깊다고 추정되는 하나의 군집을 최종적으로 선정하여 질적 해석을 시도하였다. 그 결과, ‘사고’, ‘발산’, ‘고차’, ‘고차원’은 문법 탐구와 관련되는 사고들을 보여 주는 단어로서, ‘분석력’, ‘비판력’, ‘관찰력’, ‘(문제) 해결력’은 문법 탐구 능력과 관련되는 단어로서 범주화되었다. 또한, ‘기쁨’, ‘성취감’, ‘즐거움’은 문법 탐구의 정의적 측면에서의 긍정적 효과를, ‘안내’, ‘해결’, ‘순환’은 문법 탐구의 과정적 속성을, ‘경험’, ‘과제’는 문법 탐구를 바라보는 관점의 차이를 보여 주었다. 이러한 단어들은 문법 탐구와 주요하게 관련되는 단어들로서, 앞으로 문법 탐구 논의에서 관심 있게 다루어져야 하는 대상으로 볼 수 있다.
이렇게 정제된 말뭉치에 대하여 Word2Vec 분석을 실시하였는데, 이는 Word2Vec이 분포 가설에 입각하기 때문에 단어 간 관계를 잘 보여 줄 수 있다고 판단하였기 때문이다. Word2Vec을 통해 구축된 워드벡터에서 ‘탐구’와 코사인 유사도가 높은 단어 상위 132개를 추출하고 그중 문법 탐구와 보다 관련이 깊은 단어들을 포착하기 위하여 군집화를 실시하였다. 총 6개의 군집 중 문법 탐구와 가장 관련이 깊다고 추정되는 하나의 군집을 최종적으로 선정하여 질적 해석을 시도하였다. 그 결과, ‘사고’, ‘발산’, ‘고차’, ‘고차원’은 문법 탐구와 관련되는 사고들을 보여 주는 단어로서, ‘분석력’, ‘비판력’, ‘관찰력’, ‘(문제) 해결력’은 문법 탐구 능력과 관련되는 단어로서 범주화되었다. 또한, ‘기쁨’, ‘성취감’, ‘즐거움’은 문법 탐구의 정의적 측면에서의 긍정적 효과를, ‘안내’, ‘해결’, ‘순환’은 문법 탐구의 과정적 속성을, ‘경험’, ‘과제’는 문법 탐구를 바라보는 관점의 차이를 보여 주었다. 이러한 단어들은 문법 탐구와 주요하게 관련되는 단어들로서, 앞으로 문법 탐구 논의에서 관심 있게 다루어져야 하는 대상으로 볼 수 있다.
목차
Ⅰ. 들어가며
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 대상 및 방법
Ⅳ. 연구 결과 및 논의
Ⅴ. 나가며
참고 문헌
국문초록
Abstract
참고문헌 (0)
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