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본 연구는 질적 자료 분석 소프트웨어 NVivo2의 유용성을 전통적 분석 방법과 비교 검토했다. NVivo2는 자료의 체계화 및 연구 결과의 객관성을 높일 수 있지만, 코딩 내용이 연구자의 주관에 따라 달라지고 시간과 노력이 많이 소요될 수 있다. 궁극적으로 분석의 핵심은 연구자의 판단과 아이디어라는 결론을 내렸다.
Qualitative analysis using NVivo : the five-level QDA method
질적 연구의 자료 분석
NVivo R1 : matters of why CAQDAS (컴퓨터를 활용한 질적 자료 분석)
근거이론의 실천
질적자료분석 : NVivo 9 응용
질적연구자료 분석의 혁명
Qualitative data analysis with NVivo
Using NVivo in qualitative research
NVivo R1 : matters of how to conduct CAQDAS : 컴퓨터를 활용한 질적 자료 분석
NViVO 12 in 7 steps : qualitative data analysis and coding for researchers
A step-by-step guide to qualitative data coding
NVivo 12 essentials : your guide to the world's most powerful data analysis software
소프트웨어로 해보는 문헌고찰 : MAXQDA 활용하기
NVivo 12 : applications handing qualitative data
Using software in qualitative research : a step-by-step guide
질적 자료 분석 : NVivo10 응용
질적 연구의 30가지 노하우
Qualitative data analysis with NVivo
Computer-aided qualitative data analysis : theory, methods and practice
Selecting the right analyses for your data : quantitative, qualitative, and mixed methods
Journal of Education for Teaching
Andrew Edwards-JonesJournal of Electronic Resources Librarianship
Margaret Phillips; Jing LuInternational Journal of Qualitative Methods
Maher, Carmel; Hadfield, Mark; Hutchings, Maggie; de Eyto, AdamQualitative Research in Psychology
Catarina BrandãoJournal of Applied Learning and Teaching
Limna P.International Journal of Social Research Methodology
Paulus, T.; Woods, M.; Macklin, R.; Atkins, D.P.현대영미어문학
허수원, 박종원COMPUTER SUPPORTED QUALITATIVE RESEARCH: NEW TRENDS ON QUALITATIVE RESEARCH
Niedbalski, Jakub; Slezak, IzabelaEducation for Information
Barbara S Lancho BarrantesHuman Resource Development Review
Paulus T.M.교육인류학연구
김영천, 김진희Physical Education and Sport Pedagogy
Brown, S.Journal of Further and Higher Education
Claude Julie Bourque; Sylvain BourdonOrganizational Research Methods
O’Kane P.,Smith A.,Lerman M.P.QUALITATIVE REPORT
Elliott, JaneSocial Science Computer Review
Woods, M.; Macklin, R.; Paulus, T.; Atkins, D.P.Evaluation Journal of Australasia
Helen MarshallInternational Journal of Research & Method in Education
Roberts, Lynne; Breen, Lauren; Symes, MaxineINTERNATIONAL JOURNAL OF SOCIAL RESEARCH METHODOLOGY
Dalkin, Sonia; Forster, Natalie; Hodgson, Philip; Lhussier, Monique; Carr, Susan M.BMS Bulletin of Sociological Methodology/ Bulletin de Methodologie Sociologique
Moncada, M.전선 / 대학원
본 교과목은 질적자료 분석에 초점을 맞추고 있다. 학생들은 참여관찰과 면담 등을 통하여 수집한 자료를 민속학적 방법, 현상학적 방법, 근거이론방법 등의 원리에 따라 분석을 실제로 수행하여 각 분석의 특성과 절차를 익히도록 한다. 구체적인 분석에서는 케이스내 분석, 케이스간 분석과 검증 등에 관한 내용들이 포함될 것이다. 또한 체계적인 질적자료 관리를 위하여 NUDIST 등과 같은 소프트웨어를 도입하고자 한다. 본 교과목을 통하여 학생들은 실제 질적연구 수행을 위해 필요한 다양한 기술과 절차와 지식을 함양할 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경설계 연구의 이론적 틀과 기초 방법론을 이해하는 세미나 수업이다. 본 과목의 목표는 도시공간·환경을 시각적이고 사회과학적으로 탐구하는 방법론을 습득하여 연구 수행을 위한 기본적인 능력을 기르고 독립적으로 연구를 수행할 수 있는 연구자를 양성하는 데 있다. 이를 위해“연구 설계의 이해”와 “기초 연구 방법론” 두 가지 주제를 다룬다. 연구 설계의 이해 부분에서는 도시공간 연구의 발상, 선행연구 분석, 개념의 정의와 조작화, 연구 질문 설정, 가설 검정 등의 내용을 다루며, 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 연구 계획서 작성 훈련을 한다. “기초 연구 방법론”에서는 정량적 도시환경설계 연구 방법론을 중심으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석을 수행할 것이다.전선 / 대학원
이 강의는 사회과학으로서 행정학 연구에서 질적 연구방법을 활용할 수 있도록 능력을 계발하는데 목적이 있다. 우선 이론적인 측면에서 질적 연구방법을 체계적으로 이해하고, 양적 연구방법과의 차이, 질적 연구 방법의 필요성을 탐구한다. 이에 더하여 질적 연구방법을 이용한 자료 수집 방법을 구체적으로 습득하는데, 참여관찰, 심층면접, 역사적 문헌연구방법, 민속지법, 언어분석 등을 습득한다. 아울러 현상학, 해석학, 포스트모더니즘, 비판이론 등의 이론적 계보도 학습한다.전선 / 대학원
이 강의는 양적연구방법을 활용하여 교육학 및 사회과학 분야 논문을 작성하고자 하는 연구자들에게 유용한 실제적 지식과 경험을 제공하는 것을 그 목표로 한다. 최신 소프트웨어를 활용한 데이터 관리 및 분석, 효과적인 연구결과 제시를 위한 그래픽 기능의 활용 등과 같은 양적연구 수행 및 논문 작성과 관련된 실용적인 지식을 주 내용으로 한다.전필 / 대학원
본 과목은 사회과학으로서 행정학 연구에서 질적 연구방법을 활용할 수 있도록 능력을 배양하는데 목적이 있다. 우선 이론적인 측면에서 질적 연구방법을 체계적으로 이해하고, 양적 연구방법과의 차이, 질적 연구 방법의 필요성을 탐구한다. 이에 더하여 질적 연구방법을 이용한 자료 수집 방법을 구체적으로 습득하는데, 참여관찰, 심층면접, 역사적 문헌연구방법, 민속지법, 언어분석 등을 습득한다. 아울러 현상학, 해석학, 포스트모더니즘, 비판이론 등의 이론적 계보도 학습한다. 본 과목은 행정대학원 박사과정의 ‘질적연구방법론’의 대체 인정 과목으로, cross-listing 예정이다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
인과관계 규명은 엄밀한 과학적 연구의 핵심이다. 사회과학분야에서도 특정 프로젝트, 프로그램 및 정책에 대한 인과적 효과를 분석하기 위한 다양한 실험 및 준실험적 정책평가방법론이 적극 도입되고 있다. 이 강의는 인과관계 추론을 위한 이론적 배경을 살펴보고, 상관관계 분석의 한계를 효과적으로 극복할 수 있는 무작위통제실험, 도구변수, 이중차분, 패널고정효과, 회귀불연속설계 등과 같은 정책평가방법론을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 통계분석패키지를 활용하여 기존 영향평가 연구 분석 내용을 모방실습함으로써 정책평가방법론에 대한 실제적 이해를 높이고 앞으로 다양한 도시사회혁신 프로그램 및 정책을 분석, 평가하고자 하는 학생들에게 방법론적 기초 지식을 제시한다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
인과관계 규명은 엄밀한 과학적 연구의 핵심이다. 사회과학분야에서도 특정 프로젝트, 프로그램 및 정책에 대한 인과적 효과를 분석하기 위한 다양한 실험 및 준실험적 정책평가방법론이 적극 도입되고 있다. 이 강의는 인과관계 추론을 위한 이론적 배경을 살펴보고, 상관관계 분석의 한계를 효과적으로 극복할 수 있는 무작위통제실험, 도구변수, 이중차분, 패널고정효과, 회귀불연속설계 등과 같은 정책평가방법론을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 통계분석패키지를 활용하여 기존 영향평가 연구 분석 내용을 모방실습함으로써 정책평가방법론에 대한 실제적 이해를 높이고 앞으로 다양한 도시사회혁신 프로그램 및 정책을 분석, 평가하고자 하는 학생들에게 방법론적 기초 지식을 제시한다.전선 / 대학원
이 강의는 과학정책의 효과를 분석 및 평가하는 데 사용되는 방법론을 소개한다. 과학정책의 효과 분석을 위한 정성적·정량적 자료수집에서부터 수집된 자료의 정리 및 기초통계를 포함한 분석방법까지 분석과정에서 사용될 수 있는 여러 기법을 소개하고, 학생들이 실제 소프트웨어를 사용하여 분석기법을 연구주제에 적용해 볼 기회를 제공한다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 학사
이 강의에서는 실질적 문제해결을 위한 다양한 자료 분석 방법론의 이해와 적용을 경험한다. 해결하고자 하는 문제의 구체화를 포함하여, 데이터의 수집 및 정리, 탐색적 데이터분석, 시각화, 통계적 추론 및 예측 그리고 의사결정의 핵심 원리를 배운다. 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터(텍스트 데이터, 공간 데이터, 네트워크 데이터) 분석 방법도 다루며, 이러한 데이터에 적합한 시각화 및 분석 기법을 학습한다. 학생들은 다양한 데이터의 구조를 이해하고 적절한 자료 분석 방법을 선택하며, 실습을 통해 배운 내용을 실제 문제에 적용하여 해결하는 전 과정을 경험한다. 이를 통해 문제해결 능력과 실무에서 활용 가능한 분석 역량을 효과적으로 향상시킨다.전선 / 대학원
질적 연구의 설계, 질적 데이터의 수집, 체계적인 질적 데이터의 분석, 질적 데이터를 활용한 텍스트마이닝 방법에 대해 이론과 실습을 통해 학습한다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.교양 / 학사
생명과학, 의학, 보건학, 약학 분야에서 얻어지는 자료를 분석하기 위한 기초적인 통계방법들을 다룬다. 자료의 요약 및 시각화, 확률의 이해, 통계추론, 가설검정, 범주형 자료분석, 선형 및 로지스틱 회귀분석, 분산분석, 연구디자인의 이해와 생존분석을 포함하는 다양한 통계방법론을 이해하고 활용하는 방법을 배우게 된다. 실제 연구에 사용되는 자료들이 예제로 이용되어, 수강생들은 자료의 특성을 이해하고 문제해결을 위한 적절한 통계방법을 이해할 수 있다. 더 나아가 실제 연구설계를 할 수 있는 능력도 기르게 된다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 고급 강의로 R에 대한 중급 수준의 지식을 가진 학생들을 대상으로 R의 고급 문법과 다양한 활용을 익힐 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.