권호기사보기
| 기사명 | 저자명 | 페이지 | 원문 | 기사목차 |
|---|
결과 내 검색
동의어 포함
NVivo를 활용한 영유아 AI 안전교육 연구의 질적 자료 분석: 방법론적 탐색
손 은 경
연구 목적: 본 연구는 영유아교육 분야의 AI 기반 안전교육 연구에서 NVivo 14를 활용한 질적 데이터 분석(CAQDAS)의 적용 과정과 방법론적 시사점을 탐색하는 것을 목적으로 한다.
연구 방법: 영유아교사 12명의 심층 면담 자료(총 187개 코딩 참조)를 대상으로 NVivo 14의 주요 분석 기능인 단어 빈도 분석(word frequency query), 계층적 코딩 구조 분석(hierarchical coding), 매트릭스 코딩 쿼리(matrix coding query), 관계 네트워크 분석(network analysis)을 순차적으로 적용하였다.
연구 내용: NVivo를 활용한 체계적 분석은 대량의 질적 데이터에서 패턴을 발견하고, 연구자의 주관성을 보완하며, 분석 과정의 투명성과 재현성을 높이는 데 효과적임을 확인하였다. 특히 매트릭스 코딩을 통한 참여자 간 비교 분석과 네트워크 분석을 통한 개념 간 관계 탐색은 전통적 질적 분석에서 포착하기 어려운 심층적 인사이트를 제공하였다.
결론 및 제언: 질적 연구방법론에서 CAQDAS의 체계적 활용 방안을 제시하고, 영유아교육 분야 연구자들에게 NVivo 적용의 실제적 가이드를 제공한다는 점에서 방법론적 의의가 있다.
핵심어: NVivo, 질적 데이터 분석(CAQDAS), 질적 연구방법론, 영유아 AI 안전교육, 컴퓨터 지워 분석
Qualitative Data Analysis of Early Childhood AI Safety Education Research Using NVivo:A Methodological Exploration*
DOI http://dx.doi.org/10.62783/SHSS.7.6.15
Eunkyoung Son**
Abstract: This study aims to explore the application process and methodological implications of Qualitative Data Analysis Software using NVivo 14 in AI-based safety education research in the field of early childhood education. In-depth interview data from 12 early childhood teachers (totaling 187 coding references) were analyzed sequentially using NVivo 14’s key analytical functions: Word Frequency Query, Hierarchical Coding, Matrix Coding Query, and Network Analysis. The results confirmed that systematic analysis using NVivo is effective in discovering patterns in large volumes of qualitative data, supplementing researcher subjectivity, and enhancing the transparency and reproducibility of the analysis process. In particular, comparative analysis across participants through matrix coding and exploration of conceptual relationships through network analysis provided deep insights that are difficult to capture in traditional qualitative analysis. This study has methodological significance in presenting systematic approaches to utilizing in qualitative research methodology and providing practical guidance for early childhood education researchers on applying NVivo.
Key Words: NVivo 14, CAQDAS, Qualitative Data Analysis, Early Childhood Education, Ai-based Safety Education,
□ 접수일: 2025년 11월 9일, 수정일: 2025년 12월 4일, 게재확정일: 2025년 12월 20일* 이 논문은 2025년도 중부대학교 학술연구비 지원에 의하여 이루어진 것임.
** 중부대학교대학원 영유아교육경영학과 조교수(Assistant Professor, Joongbu Univ., Email: toloveme2000@joongbu.ac.kr)*표시는 필수 입력사항입니다.
| 전화번호 |
|---|
| 기사명 | 저자명 | 페이지 | 원문 | 기사목차 |
|---|
| 번호 | 발행일자 | 권호명 | 제본정보 | 자료실 | 원문 | 신청 페이지 |
|---|
도서위치안내: 정기간행물실(524호) / 서가번호: 국내18
2021년 이전 정기간행물은 온라인 신청(원문 구축 자료는 원문 이용)
우편복사 목록담기를 완료하였습니다.
*표시는 필수 입력사항입니다.
저장 되었습니다.