*Corresponding author: Jeong-A Park Tel : +82-2-2077-7692 E-mail : I. 서 론
인공지능(AI), 빅데이터(Big Data) 등 혁신적 기술의 등장으로 인간과 기계, 온라인과 오프라인, 산업과 학문, 예술과 기술 등 모든 경계가 희미해지는 빅블러(Big Blur) 시대, 학습자의 자기 주도성이 강조되고 있다(Jeong, 2023). ‘글로벌 인재포럼 2023’에서 유하 시필레(Juha Sipila) 전 핀란드 총리는 인공지능 시대 “앞으로의 인재는 끊임없이 변화하는 환경에 적응하고 AI와 협력할 수 있어야 한다”고 제언했다(Lim & Kim, 2023). 디지털 대전환 시대 교육은 단순히 새로운 지식을 배우고 암기하는 것을 넘어, 인공지능과 데이터 과학(Data Science) 등 새로운 테크놀로지를 적극적으로 활용하여 개별 학습자의 심리적 특성, 학업성취 및 기대 수준, 학습 환경 등을 종합적으로 고려한 맞춤형 교육으로 변화하고 있다. 따라서 학습자는 지식의 수용자에서 지식의 창출자가 되어야 하며, 교수자는 지식의 전달자에서 학습의 조력자, 즉 멘토 더 나아가 학습 디자이너가 되어야 한다(Kim, 2016). 바로 이러한 교실 혁명을 이룰 수 있는 수단으로 디지털 교과서가 각광받고 있다.
2023년 6월 8일 교육부 장관은 「디지털 교과서 추진방안」을 발표하며, 디지털 교과서를 교육의 ‘혁명적인 변화의 촉발제’로 표현하였다(Lee, 2023). 디지털 교과서란 인공지능 기술을 접목한 교육용 소프트웨어로 단순히 서책형 교과서를 디지털 기기로 옮긴 형태를 넘어, 교사와 학생, 학생과 학생 간 다양한 소통 및 상호작용이 가능하다. 이때 AI는 학생들이 학습 목표를 어느 정도 달성했는지 점검하고, 학습 태도 및 이해도 등 다양한 데이터를 제시해 학습자의 참여도를 높이고 맞춤형 학습 경험을 제공함으로써 학습 성과를 향상시킨다. 교육부는 2025년 초·중·고교 수학·영어·정보와 국어(특수교육) 교과를 시작으로 2028년까지 전 학년 및 전 과목 도입을 목표로 하고 있다. 해외에서는 이미 일부 지역이나 학교별로 민간 차원의 디지털 교과서를 개발해 활용하고 있는 사례가 있으나, 국가 차원에서 디지털 교과서를 개발하고 도입하는 것은 대한민국이 세계 최초의 사례라고 할 수 있다(Kim, 2023).
미용 교육은 이론적 지식이 주를 이루고 있는 일반 교육과정과 달리 도구와 기구 등을 사용한 실습 중심의 수업이 주를 이루고 있어(Kim & Lee, 2022) 타 학문에 비해 상대적으로 디지털 교과서에 대한 요구 및 관심이 저조한 실정이다. 이는 디지털 교과서에 관한 연구가 1997년 처음 시작되어 2006년 이후 급격히 증가하는 양상을 보이는 것(Byun et al., 2011)과 달리 2024년 4월 7일 기준 한국교육학술정보원(KERIS)에서 운영하는 학술연구정보서비스(RISS)에서 ‘미용 디지털 교과서’를 검색한 결과 ‘NCS헤어커트 내용체계에 따른 디지털 교과서 개발; 국가기술자격 미용사(일반) 헤어커트 교과를 중심으로’가 미용 교육 분야에서 디지털 교과서와 관련된 유일한 선행연구임을 확인하였다. 그러나 미용 교육 또한 미용사(美容史), 해부생리학, 공중보건학 등 다양한 이론적 지식을 포함하고 있으며, 시대의 변화에 따른 산업의 요구와 미용 기술의 발전에 부응할 수 있는 교육 방법 및 도구에 대한 혁신적인 접근이 요구되고 있다.
Cha(2022)의 ‘NCS헤어커트 내용체계에 따른 디지털 교과서 개발; 국가기술자격 미용사(일반) 헤어커트 교과를 중심으로’를 살펴보면 2015 개정 교육과정에 기반한 2022년 미용사(일반) 검정형 필기시험 헤어커트 교과와 국가직무능력표준(NCS) 학습모듈 간 두 교육과정을 비교∙분석하였다. 헤어커트는 미용 고등학교 학생들이 취업시장에 나가기 전필수적으로 학습해야 하는 내용으로 이론 그 자체를 넘어선 창의적인 사고 활동이 요구된다. 이에 연구자는 고등학교 직업 교육과정을 NCS와 연계하여 교과서를 재구성하고자 하였다. 이에 커트 도구, 기법, 절차, 기본형태 등 내용 지식을 체계화하여 QR코드를 생성하고, 각각의 내용에 해당하는 교과서의 위치에 부착할 수 있는 교재를 개발하였다. 이처럼 현재 미용 교육 분야 디지털 교과서에 관한 연구는타 학문에 비해 매우 미미한 실정이며, 태동 단계에 머물러 있다. 또한 해당 연구에서 디지털 교과서라는 용어를 사용하고는 있으나 도서 및 출판물에 QR코드를 사용한 전자책(E-Book)의 형태로 용어의 개념이 명확하게 구분되어 사용되고 있지 않음을 발견하였다.
따라서 본 연구에서는 디지털 교과서의 개념을 명확히 정의하고, 교육수요자의 디지털 교과서 활용에 대한 인식 현황 및 필요성을 조사하는 데 연구의 목적이 있으며, 이를 토대로 교육 현장에서의 활용 가능성 및 제약 요인을 논의함으로써 미용 교육 디지털 혁신에 기여할 수 있는 기초 자료를 마련하는 데 연구의 의의가 있다.
II. 이론적 배경
1. 감성 분석의 개념
영국 포츠머스 대학의 물리학자 멜빈 밥슨(Melvin Vopson)은 디지털 콘텐츠의 연간 성장률을 50%로 가정했을 때 지금으로부터 150-350년 사이에 지구에 존재하는 원자 수보다 디지털 정보의 최소 단위인 비트의 수가 더 많아질 것으로 예측했다(Eric, 2020). 정보화 사회가 가속화되면서 우리는 스마트폰이나 소셜 미디어를 통해 언제 어디서나 원하는 정보에 접근할 수 있으며, 다른 사람들과 정보를 교환하고 공유할 수 있다. 이는 곧 방대한 양의 개인적 데이터가 생성됨을 의미한다. 대중들의 자발적 참여로 작성된 실시간 데이터는 감독과 통제에 의해 만들어진 데이터가 아닌 발견된 데이터로 ‘디지털 자백약(Truth Serum)’이라 불릴 정도로 연구자의 편향이 개입될 우려 없이 개개인의 인식, 태도, 행동 등을 발견할 수 있으므로 조사자료에서 발생할 수 있는 응답 편의(Bias)가 적다는 장점이 있다(Yoo, 2019).
이처럼 미디어 매체의 발달로 과거와 다르게 비정형화 된 데이터가 급격하게 증가하면서 그 안에 담긴 새로운 규칙과 관계를 분석하는 기법이 등장하였다. 비정형 데이터에는 객관적 텍스트와 주관적 텍스트가 존재한다. 객관적 텍스트는 개인의 생각이나 태도가 전혀 반영되어 있지 않은 문장을 의미한다. 반면 주관적 텍스트의 경우 개인의 감정이나 의견이 반영되어 있으므로 이를 탐지하고 분석하는 방법이 감성 분석(Sentiment Analysis)이다. 이러한 측면에서 감성 분석은 오피니언 마이닝(Opinion Mining)이라고도 하며 대량의 텍스트에 나타난 의견, 평가, 태도 등 주관적인 정보를 분석하는 자연어 처리(NLP) 기법이다(Kim, 2013).
감성 분석이란 텍스트에 내재되어 있는 대중들의 주관적인 태도나 감성을 추출하는 분석 기법으로 글에 나타난 주관적 요소, 즉 긍정과 부정의 감정을 판별하여 수치, 도식, 등급 등으로 정량화하는 작업을 의미한다. 이러한 분석 기법은 단순 긍정과 부정의 감정만을 추출하는 것은 아니며, 대상이 되는 개체나 속성을 추출하거나 감성을 표현하는 이들의 감정, 태도, 입장 등을 분석하는데 사용된다. 이처럼 감성 분석은 빅데이터 분석(Big Data Analysis)의 일환으로 주로 소셜 미디어 게시물, 온라인 리뷰, 뉴스 기사 등과 같은 대규모 텍스트 데이터를 분석하여 제품, 서비스, 정책 등에 대한 대중의 반응을 이해하고 의사 결정 시 활용된다. 이를 통해 기업은 제품 및 서비스 개선을 위한 보다 객관적인 의견을 얻을 수 있으며, 정부 및 정책 결정자는 시민들의 의견과 감정을 파악하여 정책을 개선할 수 있다. 감성 분석은 각종 미디어 매체에서 정보를 수집하는 ‘데이터 수집’ 단계, 수집된 정보로부터 사용자의 주관이 드러난 부분만을 걸러내는 ‘주관성 탐지’ 과정, 마지막으로 추출한 감성 데이터를 긍정과 부정 양극단으로 분류하는 ‘극성 탐지’의 총 3단계로 이루어진다(IDG Tech Report, 2014).
감성 분석에는 크게 두 가지 방법이 있다. 먼저 사전을 구축하여 규칙을 개발하는 방법이다. 이는 사전(Lexicon) 기반 감성 분석, 즉 비지도 학습 기술로 주로 감성 분석 초기에 사용되었다. 사전 기반 감성 분석은 텍스트에서 감성을 표현하는 단어들을 찾아내 분류한 후 감성어 사전을 수동(Manual)으로 구축하여 입력된 비정형 텍스트 데이터를 쪼개(토큰화), 쪼개진 단어를 사전 내 감성 스코어와 매칭해 판단하는 방법이다(Park et al., 2018). 예를 들어 온라인 리뷰에 ‘대박’이라는 단어가 있을 경우, 이를 긍정적 평가로 인식하여 미리 해당 단어에 높은 ‘+’ 점수를 부여한 사전과 매칭하는 것이다. 다음으로는 최근 감성 분석에 많이 사용되고 있는 기계학습이다. 기계학습(Machine Learning) 기반 감성 분석이란 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터에 대한 패턴을 분석하는 기법으로 머신러닝 종류 중 하나인 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 많이 시도되고 있다. 이처럼 기계학습 기반 감성 분석을 실시하기 위해서는 먼저 사전 학습 데이터(Training Data) 구축이 선행되어야 하며, 이를 기계학습에 적용해 긍정 또는 부정의 데이터 패턴을 파악한다. 이러한 과정을 통해 패턴을 찾은 모델을 분류 모델로 설정한 후 최종 데이터(Test Data)를 투입해 긍정, 중립, 부정을 예측하는 과정을 거치게 된다(Park & Ko, 2019).
2. 디지털 교과서와 서책형 교과서의 장·단점
시장조사 전문기관 마크로밀엠브레인(Macromill Embrain Co. Ltd.)의 트렌드모니터에서 전자책 및 종이책 이용과 관련한 설문조사를 전국 만 19-59세 성인 남녀 1,000명을 대상으로 실시한 결과, 전자책에 대한 인지도는 97.5%로 매우 높은 수준이었으나, 직접 이용한 경험은 44.1%로 그리 많지 않은 것으로 조사되었다. 이는 결국 전자책 단말기의 대중적인 보급과 충분한 전자책 컨텐츠의 보급이 선행되어야 전자책 시장의 활성화가 이뤄질 수 있다는 사실을 보여주는 결과로 디지털 교과서의 도입에 있어서도 유사한 양상이 나타날 가능성을 시사한다(Trendmonitor, 2014).
미국과 유럽의 경우 교과서 선택이 비교적 자유로워 정식 교과서의 보조 도구로 디지털 교재를 활용하는 것과 달리, 우리나라는 국가 수준 교육과정을 바탕으로 교과서 채택에 엄격한 기준을 적용하고 있는 경우가 많다(Park, 2023). 그러나 교육부가 추진하고 있는 디지털 교과서 도입 정책은 정식 교과서의 보완재 개념을 넘어 기존의 서책형 교과서를 대체하는 개념으로 모든 것을 디지털로 바꾸려는 시도의 일환이라고 할 수 있다.
1) 장점
서책형 교과서는 오랜 시간 교수·학습의 대표적인 매체이자 지식 전달 도구로 사용되었다(Wakefield, 1998). 우리 눈과 뇌는 전자파의 영향으로 쉽게 피로감을 느끼게 되는데, 이는 곧 집중력과 주의력의 저하로 이어진다. 종이책은 전자책과 달리 우리 눈과 뇌에 주는 피로감이 현저히 적어 오랜 시간 긴 호흡으로 무리 없이 읽을 수 있다. 또한 종이책은 전자책과 달리 단순히 화면을 보는 것을 넘어서 책을 직접 만지고 넘기는 과정을 통해 공감각을 활용함으로써 뇌로 들어온 감각 정보를 장기기억으로 저장하는데 매우 유리하다(Kim, 2019). 종이책 읽기가 전자책 보다 효과적이라고 주장하는 연구들은 화면에 나타난 글자를 읽을 때보다 지면에 쓰인 글자를 읽을 때 읽기 속도가 50% 정도 빨랐으며(Mitternight, 1998), 전자책은 종이로 된 책에 비해 이해하기 어렵고 집중력도 떨어진다고 보고하였다(Spencer, 2006). 이처럼 지금까지 학교 교육의 주를 이루어온 서책형 교과서는 많은 장점에도 불구하고 지식의 생명주기가 단축되고 있는 현대 사회의 변화를 빠르게 반영하지 못해 한계점을 드러내고 있다.
디지털 교과서란 서책형 교과서가 제공하지 못하는 용어 사전, 멀티미디어 자료, 실감형 콘텐츠(VR·AR 등), 보충·심화학습 등 풍부한 학습 자료를 통해 다양한 학습 경험을 제공할 뿐만 아니라 데이터에 기반한 과학적이고 객관적인 학습 지원·관리를 통해 수준 높은 맞춤형 교육 체제를 실현할 수 있는 교수·학습 매체이다(Ministry of Education, Accessed 2024.03.28). 간혹 전자책(E-Book)과 혼용되어 사용되는 경우가 있는데 전자책이란 컴퓨터·태블릿 PC·스마트폰 등의 화면에서 종이 활자 대신 디지털 파일로 글을 읽을 수 있게 만든 전자 매체형 책으로 메모, 하이퍼링크 등 간단한 기능이 부가되어 있다(National Institute of Korean Language, Accessed 2024.03.28). 전자책의 최대 장점은 휴대성과 접근성이다. 또한 종이책에 비해 월등히 큰 용량을 가지고 있어 기기 하나에 수십 권, 수백 권의 서적을 다운로드하여 보관할 수 있다. 독일 생태연구소(Öko-Institut)에 따르면 전자책의 콘텐츠 자체는 무형으로 종이 생산에 사용되는 전력량에 비해 단말기를 사용할 때의 전력량이 환경에 미치는 영향이 적은 것으로 나타났다(Climate Change Action Research Institute, 2011). 전자책이 종이책 보다 효과적이라고 주장하는 연구들은 새로운 매체를 접했을 때 나타나는 신기효과(Novelty Effect)로 인해 단기적으로 내용에 대한 몰입도가 높아져 학습동기가 유발되고 주의집중 하는 경향을 보인다고 주장했다(Pisapia et al., 1992). 이처럼 디지털 교과서는 풍부하고 다양한 멀티미디어 자료 활용을 통해 흥미를 유발하고 이해도를 높일 수 있으며, 시시각각 변하는 새로운 지식과 정보를 손쉽게 업데이트할 수 있다는 장점이 있다.
디지털 대전환 시대 지식의 생명주기가 단축됨에 따라 변화하는 환경에 발맞춰 교육과정을 수시로 개정해야 할 필요성이 제기되었다. 그러나 서책형 교과서의 경우 교과 내용을 적시에 보완하는데 많은 시간과 비용이 소모될 뿐만 아니라 텍스트와 이미지 중심의 평면적이고 선형적인 학습 자료를 제공하는 까닭에 디지털 네이티브 세대들에게 시각적 효과, 흥미 유발 및 학습 몰입 기능이 부족하다는 의견이 지속적으로 제기되어 왔다(Gyeongsangnam-do Office of Education, 2015). 또한 종이책의 대표적인 단점으로 거론되는 것 중 하나는 환경 문제이다. 종이 1톤을 생산하는 데는 30년 이상 된 나무 17그루가 사용된다고 한다. 이는 물 1800L, 석유 1드럼과 동일한 에너지를 발생시킬 수 있는 양인 것으로 나타났다(Shin, 2008). 이 외에도 유통 비용 및 각종 제작 비용 등이 소요되어 전차책 대비 40-50% 비용이 증가되고, 여러 권의 책을 휴대하기 어렵다는 단점이 존재한다(Hoang, 2006).
디지털 교과서 또한 순기능 못지않게 역기능에 대한 우려의 목소리도 매우 높은 실정이다. 스마트교육을 반대하는 사람들의 대다수는 학생들의 ‘스마트 기기 중독’을 우려하는 것으로 나타났다. 또한 스마트 기기가 교실에 전면에 도입되었을 경우 또래와의 소통 단절로 인해 협업 능력이 저하될 수 있고, 무엇보다 학생들이 개인 디바이스를 소유해야 한다는 측면에서 제2의 교육격차를 유발할 수 있다는 우려도 지속적으로 제기되고 있다(Kim, 2012). 실제 31개국 15살 학생의 학업성취도를 비교 평가한 조사 ‘피사(PISA) 2012’ 데이터를 기반으로 2015년 9월 경제협력개발기구(OECD)가 발표한 보고서에 따르면 싱가포르, 일본, 한국 등 학교에서 IT 기기 이용을 제한하는 국가일수록 학업성취도가 높게 나타났다. 반면 호주, 뉴질랜드, 스웨덴 등과 같이 학교 IT화에 많은 투자를 하는 국가의 읽기 학습능력이 심각하게 저하된 것으로 드러났다(Koo, 2020). 실제 스웨덴은 유치원에서 디지털 기기 사용을 의무화(2017년)했던 기존 방침을 전면 백지화하기로 하고, 6세 미만 아동에 대한 디지털 기기 활용 교육을 완전히 중단하였다(Jo & Yoon, 2023). 이 외에도 E-Book 형태의 PDF파일과 다를 게 없는 수준이라는 의견(Kim, 2020)과 디지털 기기 유지·보수·관리의 어려움(Ko, 2024)이 지적된다. 또한 디지털 교과서를 활용하기 위해서는 모든 학교에 1인 1 태블릿, 엄밀히 말하면 기자재 오류나 고장을 고려해 전체 학생 수의 120% 이상이 보급되어야 하고, 무선 인터넷도 더 빠르고 안정적으로 연결되어야 하는 등 사용 기반이 구축되어야 하나 그렇지 못하다는 것이 현장의 우려의 목소리 중 하나이다(Cho, 2024).
III. 내용 및 방법
본 연구는 뉴스 기사 감성 분석을 통해 미용 디지털 교과서의 현황과 필요성을 파악하기 위해 설계되었다. 이를 위해 내용분석(Content Analysis)과 빅데이터 분석 방법을 병행하여 사용하였다. 2010년대 이후 내용분석은 흔히 데이터마이닝, 텍스트마이닝 등으로 불리는 빅데이터 분석 방법과 비교되어 사용되고 있다. 내용분석의 경우 분석 데이터를 비교적 쉽게 획득할 수 있으나, 연구자의 편향이 개입될 가능성이 커 개별 데이터의 정확성이 매우 중요한 반면 빅데이터 분석의 경우 내용분석에 비해 분석 데이터 수집이 어렵고, 연구자 편향이 개입될 우려가 적다(Yoon, 2019). 따라서 본 연구에서는 일차적인 내용분석이 끝난 결과를 바탕으로 빅데이터 분석 결과를 탐색하였다.
구체적인 연구 절차는 다음과 같다. 1) 한국교육학술정보원(KERIS)의 학술연구정보서비스(RISS)에서 디지털 교과서 인식과 관련된 선행연구 127편 추출, 2) 네이버(Naver), 다음(Daum), 구글(Google)에서 디지털 교과서와 관련된 뉴스 기사 15,894건 추출, 3) 빅데이터 분석 플랫폼 텍스톰(TEXTOM)을 사용하여 데이터 전처리, 4) 단어 분석, 5) 네트워크 분석, 6) 감성 분석 후 디지털 교과서 인식 측면에서 긍정, 중립, 부정 측정, 7) 미용 교육 디지털 교과서 현황 및 필요성에 관한 고찰 순으로 진행하였다<Fig. 1>.
1. 내용분석
내용분석에서는 미용 분야 디지털 교과서 선행연구의 양과 관심도를 시기별로 나누어 분석하였다. 그러나 2024년 6월 7일 기준 학술연구정보서비스(RISS)에서 ‘미용 디지털 교과서’ 관련 연구가 1편밖에 조회되지 않는바 ‘디지털 교과서 인식’을 키워드로 하여 전체 교육 분야의 교육수요자 인식을 조사하였다. 검색 결과 도출된 국내학술논문 총 127편 중 원문이 제공되지 않거나 연구 목적에 부합되지 않는 논문은 연구자 간 논의를 통해 제외하고 2008년부터 2024년까지 총 54편을 최종 분석 대상으로 선정하였다<Fig. 2>.
내용분석은 다음과 같은 절차로 진행되었다. 논문 제목, 국문초록 등 서지정보가 요약된 엑셀 파일을 다운로드하고, 영문초록만 제공되는 경우 학술연구정보서비스에서 제공하는 다국어 번역 서비스를 이용하여 한국어로 통일해 사용하였다. 수집된 자료를 바탕으로 본 연구에서는 교육수요자, 시기, 과목, 학제별 분석을 통해 디지털 교과서 관련 연구의 흐름을 파악하였다.
2. 빅데이터 분석
빅데이터 분석 방법으로는 텍스톰(TEXTOM) 프로그램을 활용하여 감성 분석을 실시하였다. 데이터 수집 단계에서는 2015 개정 교육과정에 따라 디지털 교과서 보급이 시작된 2018년부터(Ministry of Education, 2018) 2023년까지 6년간의 뉴스 기사를 수집하였다. 수집 방법은 ‘디지털 교과서’ 키워드를 사용하여 네이버(Naver), 다음(Daum), 구글(Google) 뉴스 기사 15,894건을 수집하였다. 자료 처리 및 분석 단계에서는 수집된 뉴스 기사를 대상으로 형태소 분석 및 데이터 정제 작업을 진행하였다. 형태소 분석 단계에서는 분석언어 ‘한국어’, 분석기 ‘MeCab-IMC’, 분석품사 ‘명사’, ‘동사’, ‘형용사’로 설정하였다. 데이터 정제 단계에서는 제목과 내용이 완벽하게 일치하는 중복 기사를 삭제하고 14,052건을 최종 분석 대상으로 선정하였다.
본 연구의 분석 방법은 첫째, 수집된 키워드 중요도를 파악하기 위해 텍스트마이닝을 실시하여 핵심 키워드 100개를 추출한 후 단어의 TF(Term Frequency), N-gram(N-gram), TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 분석하였다. 둘째, 매트릭스 분석 결과를 바탕으로 네트워크 내에 존재하는 상관관계가 높은 단어들 간 블록 구조(Block Structure)를 파악하기 위해 CONCOR 분석을 실시하였다. 셋째, 감성 분석을 실시하기 위해 뉴스 기사 1000건을 긍정, 중립, 부정 문서로 구분하여 학습데이터를 구축하였다. 이후 프로그램 자체 감성 어휘 사전을 기반으로 세부적인 감성 빈도를 분석하였다.
IV. 결과 및 고찰
1. 내용분석
한국교육학술정보원(KERIS)의 학술연구정보서비스(RISS)에서 ‘디지털 교과서 인식’을 키워드로 설정하여 논문 제목과 국문 초록을 기반으로 선행연구 54편을 최종 분석한 결과는 다음과 같다<Fig. 3>.
먼저 디지털 교과서와 관련된 일반적인 연구 동향을 살펴보면 첫째, 디지털 교과서가 초등학교, 중학교, 고등학교 등 다양한 교육 환경에서 어떻게 도입되고 활용되고 있는지에 관한 연구가 수행되었다. 둘째, 교사, 학생, 학부모, 즉 교육수요자의 디지털 교과서에 대한 인식과 태도, 수용에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 주를 이루고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 디지털 교과서가 학업 성취도, 학습 동기, 몰입도 등에 미치는 영향을 분석하는 연구가 수행되었다.
디지털 교과서에 관한 일반적인 연구 동향을 바탕으로 교육수요자, 학제, 과목별로 분류해 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘교육수요자’는 학생을 대상으로 한 연구 19편, 교사 27편, 학생·교사·학부모 등 2개 이상의 집단을 대상으로 한 연구, 전문가 그룹 인터뷰 등 기타 8편으로 현직 또는 예비 교사를 대상으로 한 디지털 교과서 인식에 대한 연구가 주를 이루고 있는 것으로 나타났다. 둘째, ‘학제’, 즉 교육 수준별 연구를 살펴보면 초등학교 28편, 중학교 7편, 초·중·고등학교 통합 연구 및 국가 정책 등 기타 19편으로 초등학교 학생, 교사, 학부모, 정책 등 초등 교육을 대상으로 연구가 주로 수행되었다. 셋째, ‘과목’은 영어와 과학 각각 7편, 수학과 사회 4편, 국어 3편, 특수교육 및 교과 구분 없이 수행된 연구 등 기타 29편으로 나타났다. 이러한 결과는 디지털 교과서 국가 정책이 초·중·고교 수학·영어·정보와 국어(특수교육) 교과에서부터 기인한 것으로 사료된다.
디지털 교과서 인식에 관한 연구를 교육수요자 관점에서 분석하면 다음과 같다. 첫째, 디지털 교과서는 학생들 사이에서 인기를 얻고 있으며, 주로 시각적 자극을 통해 학습 동기를 증가시킬 수 있다는 점에서 장점으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 또한 디지털 교과서를 통해 학습 자료에 쉽게 접근할 수 있고, 상호작용할 수 있다는 점에서 긍정적인 반응을 보이고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 교사들은 디지털 교과서를 수업에 적용하기 위해 다양한 방법을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또한 학생들의 학습 데이터를 추적하고 평가하는 기능에 가치를 두고 있는 것으로 나타났다. 그러나 학습 기기 지원 또는 인터넷 연결 문제 등 기술적 장애로 인해 수업 계획이 지연될 수 있고, 디지털 도구 사용에 대한 교육이 충분하지 않을 경우 수업 효과가 저하될 수 있다는 우려가 제기되었다. 셋째, 학부모들은 디지털 교과서 사용 시 자녀의 스크린 타임 관리와 학습 내용의 질에 대한 우려를 가지고 있는 것으로 나타났다. 또한 장시간의 디지털 장치 사용으로 인한 시력 문제나 신체 활동 부족 가능성, 손으로 직접 쓰거나 계산하는 등의 전통적인 학습 방식이 소홀해질 수 있다는 문제가 제기되었다.
2. 빅데이터 분석
본 연구에서는 텍스톰 내 베이지안 분류기(Bayesian Classifier) 기계학습을 통해 텍스트 문서의 감성을 분류하였다. 이때 연구자 간 논의를 통해 1,000건의 데이터를 긍정, 중립, 부정으로 라벨링하여 업로드한 후 데이터를 자동으로 분할하여 80%를 학습데이터로, 20%를 테스트 데이터로 활용하였다<Table 1>.
분류 성능에 따른 문서 감성 종합 결과를 시각화하면 다음과 같다<Fig. 4>.
텍스톰에서 구축한 감성 사전을 바탕으로 감성 어휘의 출현 빈도를 계산한 결과는 다음과 같다<Table 2>.
텍스트에 등장한 다양한 감정의 빈도와 비율을 토대로 전체적인 감성 분포를 분석한 결과 총 12,157건의 감정 표현이 도출되었다. 이 중 긍정적인 감정이 전체의 75.49%를 차지하여, 분석된 텍스트에서 긍정적인 내용이 우세함을 확인하였다. 특히 ‘호감’과 ‘흥미’가 주요한 감정으로 도출되었다. 이 중 ‘호감’의 감정이 4,524건(37.21%)으로 가장 높은 비율을 차지하였으며, ‘흥미’는 3,960건(32.57%)으로 두 번째로 많이 표현되었다. 또한 ‘기쁨’은 694건(5.71%)으로, 긍정적인 감정 중에서 상대적으로 적은 비율로 나타났다.
반면, 부정적인 감정은 전체의 24.51%를 차지하며, ‘거부감’이 1,569건(12.91%)으로 가장 많이 나타났다. 이어서 ‘슬픔’은 642건(5.28%), ‘두려움’은 484건(3.98%)으로 나타났으며, ‘분노’와 ‘놀람’은 각각 108건(0.89%), 106건(0.87%)으로 매우 적게 표현되었다. 마지막으로 ‘통증’은 70건(0.58%)으로 부정적인 감정 중에서 가장 드물게 나타났다<Fig. 5>.
먼저 긍정적 감정 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘호감’은 37.21%로 디지털 교과서에 대해 전반적으로 긍정적으로 평가하고 있으며, 기술이 교육에 미치는 영향을 긍정적으로 인식하고 있음을 나타낸다. 둘째, ‘흥미’는 32.57%로 디지털 교과서가 제공하는 새로운 학습 방법이나 기능이 사용자들에게 흥미롭게 받아들여지고 있음을 시사한다. 셋째, ‘기쁨’은 5.71%로 디지털 교과서를 사용하면서 학습의 즐거움이나 만족감을 느낀 경험이 반영된 것으로 사료된다.
부정적 감정 분석 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 거부감은 12.91%로 디지털 교과서에 대한 기술적 문제나 디지털 과몰입에 대한 거부감을 나타내며, 일부 사용자들이 디지털 교과서의 도입을 반대하고 있음을 시사한다. 둘째, 슬픔은 5.28%로 디지털 교과서를 사용하면서 발생한 부정적인 경험이나 전통적인 교육 방식의 상실감에서 비롯된 감정이 반영된 것으로 사료된다. 셋째 두려움’은 3.98%로, 디지털 교과서 도입에 따른 교육 환경의 변화에 대한 불안감이나 새로운 시스템에 대한 걱정을 나타낸다. 넷째, ‘놀람’은 0.87%로 예상치 못한 변화나 문제로 인해 감정을 다섯째, ‘분노’는 0.89%로 디지털 교과서의 기술적 결함이나 정책적 문제에 대한 불만으로 해석될 수 있다. 여섯째, ‘통증’은 0.58%로 디지털 교과서를 사용하는 동안 발생한 물리적 불편함이나 장애 학생 등 기타 사용상의 문제로 인한 감정이 드물지만 존재함을 보여준다.
따라서 감성 분석 결과를 종합해 살펴보면 디지털 교과서의 도입이 많은 긍정적 반응을 얻고 있으며, 교육적 측면에 긍정적인 변화를 가져올 것이라고 기대하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 부정적인 감정도 상당 부분 존재하므로 디지털 교과서의 도입에 따른 기술적 문제, 사용상의 불편함, 그리고 새로운 시스템에 대한 거부감이나 불안을 해소하기 위한 추가적인 노력이 필요할 것으로 사료된다.
V. 결 론
본 연구는 뉴스 기사 감성 분석을 토대로 디지털 교과서 인식과 관련된 선행연구를 분석함으로써 향후 미용 분야 디지털 교과서 개발 및 활용의 필요성을 파악하기 위해 수행되었다. 이를 위해 내용분석과 빅데이터 분석 방법을 병행하여 사용하였다. 내용분석 단계에서는 디지털 교과서 인식과 관련된 선행연구를 바탕으로 디지털 교과서 도입에 대한 교육수요자의 인식 및 태도, 학습 성과에 미치는 영향 등을 다양한 측면에서 분석하였다. 빅데이터 분석 단계에서는 단어 분석, 네트워크 분석 결과를 토대로 감성 분석을 수행하였다. 감성 분석 결과 호감, 흥미, 기쁨과 같은 긍정적 감정이 주를 이루었으며, 이는 디지털 교과서 도입에 대한 긍정적 반응이 우세함을 보여준다. 그러나 거부감, 슬픔, 두려움, 분노, 놀람, 통증과 같은 부정적 감정도 상당 부분 나타났으며, 이는 디지털 교과서의 기술적 문제나 교육 환경 변화에 대한 우려를 반영한 결과로 해석된다.
본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 머신 러닝을 활용하여 대규모 데이터를 바탕으로 감성 분석을 수행함으로써 디지털 기술이 교육에 미치는 영향을 다각적으로 탐구하고, 디지털 교과서 도입이 교육 환경에 어떠한 변화를 가져오고 있는지 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 본 연구는 특정 시기나 특정 매체에 집중된 뉴스 기사들만을 분석해 사용자 인식 및 태도의 심층 연구가 부족하다는 한계를 지닌다. 또한 일반 교과를 대상으로 한 디지털 교과서 현황 분석에 초점을 맞춘 결과, 미용 교육 분야 교육수요자 인식과 태도에 대한 깊이 있는 연구가 부족하다.
따라서 후속 연구에서는 일반 교과의 디지털 교과서에 대한 수요자별 인식을 바탕으로, 미용 교육 분야의 교육 수요자 인식을 조사하여 교육 정책 수립에 필요한 권고 사항을 명확히 제시하고, 미용 교육의 특성과 요구사항을 반영한 디지털 교과서 개발 및 도입 전략을 제안하는 데 기여하고자 한다.
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