이 연구의 목적은 빅데이터 분석기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 음악과 교육과정에 대한 정부, 언론, 학계의 주요 쟁점과 담론들을 종합적이고 체계적으로 알아보고, 이를 바탕으로 음악과 교육과정에 대한 매체별 특징을 비교 분석하는 것이다.
텍스트 마이닝 기법은 빅데이터의 데이터 분석 기술 중 하나로 텍스트를 대상으로 다양한 분석기법을 활용하여 키워드 간의 유기적인 관계를 파악하고 숨어 있는 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 수집하는 연구방법이다. 연구를 위하여 한국교육과정평가원에서 발간하는 〈연구보고서〉, 언론의 〈뉴스기사 본문〉, 학술지의 〈국문초록〉에서 음악과 교육과정에 관련된 데이터를 대상으로 다양한 정제과정을 거친 뒤 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크 분석, 토픽모델링을 실시하였다. 또한 교육과정의 변화 양상을 파악하기 위하여 제7차 음악과 교육과정부터 2022 개정 음악과 교육과정까지 5시기로 구분하여 연구를 진행하였고, 다음과 같은 결과를 도출하였다.
첫째, 키워드 빈도 분석결과, '교육', '평가', '교과', '학교', '학생', '음악교사', '활동', '수업', '학습'은 모든 매체에서 높은 빈도로 제시되고 있었다. 반면 언론자료의 경우 음악 교과가 아닌 다른 교과를 나타내는 키워드가 상위에 제시되었고, 학술지자료에서는 전 시기에 걸쳐 음악 교과 이외의 타교과를 나타내는 키워드는 나타나지 않았다. 이를 통해 학술지자료는 보다 전문적인 자료로 음악 교과의 고유한 요소들을 중심으로 연구되고 있다는 것을 알 수 있다.
둘째, 키워드 네트워크 분석결과, 모든 매체에서 핵심 키워드를 구상하고 있는 네트워크 구축 망은 다르게 도출되었다. 특히 정부자료와 학술지자료에서는 음악과 교육과정에 관련된 키워드가 주를 이루었다면 언론자료에서는 '국악'을 제외한 나머지 키워드가 교육 분야에서 일반적으로 사용되는 주요 키워드로 구성되었다. 이를 통해 정부자료에서는 해당하는 시기의 교육과정의 내용과 교육과정의 개발적인 측면을, 언론자료는 음악과 교육과정에 관련된 직접적이고 전문적인 내용보다는 일반적이고 사회적으로 집중되고 있는 이슈를, 학술지자료는 음악과 교육과정에 관련된 직접적인 내용뿐만 아니라 교육과정을 바탕으로 보다 고차원적인 접근을 통해 다양한 관점으로 인식하고 있는 것을 파악하였다.
셋째, 토픽모델링 결과, 매체별 동일한 토픽은 존재하지 않았다. 이는 각 매체의 토픽들을 구성하는 하위키워드 간에 유사성이 발견되었으나, 그들의 확률 분포에 따라 각기 다른 토픽이 추론되었다는 것을 알 수 있다.
이와 같은 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출하였다.
첫째, 정부는 음악과 교육과정을 중심으로 학교 교육 현장에서 활용할 수 있는 다양한 연구자료 및 평가자료 등을 중심으로 연구하고 있음을 파악하였다. 특히 시기별로 구분하였을 때 정부에서는 해당 시기에 정확히 부합되는 시의 적절한 연구물들을 발표하였는데, 이러한 연구물들은 사회의 요구 및 변화에 따라 총론을 중심으로 제시되고 있는 것으로 나타났다. 또한 정부의 연구보고서는 평가 기준 연구, 교육과정 국제비교 연구, 타 교과와 연계 방향 연구, 실태 분석 연구 등으로 편중되어 있었다.
둘째, 언론에서는 음악과 교육과정에 관련되어 사회적 요구 및 대중들의 인식을 즉각적으로 반영하고 있었다. 언론자료의 경우에는 정부자료, 학술지자료와는 다른 관점을 보여주고 있는데, 특히 최근 고시된 2022 개정 음악과 교육과정의 경우에는 관련된 기사 대부분이 특정 인물과 그에 관련된 이슈를 폭발적으로 보도하는 사례가 있었다. 따라서 언론에서는 음악 교육 자체에 관심이 있기 보다는 사회적인 이슈와 요구에 집중되어 보도하고 있다는 것을 알 수 있었다.
셋째, 음악교육에 관련된 학계에서는 음악과 교육과정에 관련되어 정부나 언론과 달리 다문화, 통합교육 등 다양한 관점으로 음악교육 자체에 관심을 나타내는 특징이 있었다. 또한 음악교육 학계에서는 음악과 교육과정의 문서 자체와 교육과정이 현장에서 잘 적용될 수 있도록 다양한 학습방법과 구체적이고 실현가능한 지도방안을 연구하고 있는 것으로 나타났다.
이 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 음악과 교육과정에 관련된 주요 쟁점들을 다양한 매체를 통해 다각도로 탐색하고, 음악교육 분야에서 빅데이터 분석 기법을 활용한 새로운 인식조사의 가능성을 제시하였다는 점에 의의가 있다.