군집분석을 통한 보육교사의 컴퓨터 활용유형 분석

• 영문명: An Analysis of Child Educators' Computer Usage Patterns With Cluster Analysis
• 발행기관: 한국어린이문학교육학회​
• 저자명: 정정희 허경아 홍희주
• 간행물 정보: 『어린이문학교육연구』제14권 제4호, 399~414쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.12.31

국문 초록

본 연구는 K지역 및 D도시의 보육교사들을 대상으로 목적별 컴퓨터 활용 정도와 수준별 과업에 대한 자신감 변인을 투입하여 K-평균 군집분석을 실시하였다. 그 결과 세 개의 군집이 도출되었고 세 개의 군집은 고활용/고자신감 집단(군집1), 고활용/저자신감 집단(군집2), 저활용/저자신감 집단 (군집3)으로 구분되었다. 세 군집의 유형별로 보육교사의 연령, 경력, 시설유형, 정보화 환경 및 컴 퓨터 사용시간 등이 다르게 나타나는지를 살펴본 결과, 경력을 제외한 학력, 연령, 컴퓨터 사용시간, 블로그 운영 여부 등의 항목에서 군집별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 컴퓨 터에 대한 보육교사들의 태도를 증진시킬 수 있는 효과적인 방법을 강구해보는데 기초자료를 제공 하며 컴퓨터를 보육현장에서 활용할 수 있는 다각적인 교사 교육 계획을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

The present study conducted a K-mean cluster analysis of child educators in the Daegu-Gyeongbuk province with the following factors : the degree of computer usage depending on the aims and self-confidence on the level-differentiated tasks. As a result, three groups emerged : the high-usage/high-confidence group(group 1), high-usage/ low-confidence group(group 2) and low-usage/low-confidence group(group 3). After investigating the differences in age, work experience, facility types, computer usage hours and the level of informationalization of the groups, differences in age, education level, computer usage hours, and blog usage, excluding work experience, emerged between the groups. Child educators who had especially graduated from junior college or higher, below 30 years of age, using computers more than 2~3 times a week, and who ran their blogs, were found to have high degrees of computer usage and high measures of self-confidence. The present study is expected to aid in form a successful measure to enhance the affinity of child educators with regards to computer usage, and to help in the formation of multilateral teacher education programs allowing for the usage of computers in educational settings.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

IV. 결론 및 논의

참 고 문 헌

키워드

컴퓨터 활용 computer usage 컴퓨터 자신감 computer confidence K-평균 군집분석 K-mean Cluster analysis