논문작성법(기초)
학위논문과 학술논문의 다섯 장, 곧 서론·이론적 근거·연구방법·연구결과·결론을 무엇을 위해, 어떤 순서와 원칙으로 써야 하는지 안내합니다.
1. 존재론·인식론·방법론·가치론은 우리가 연구를 시작하고 마무리하는 철학적 관점입니다
연구자는 현상을 어떤 실재로 볼지 정하고, 그 현상을 어떻게 알 수 있는지 밝힌 뒤, 그에 맞는 탐구 방법을 설계합니다. 이 전 과정에서 연구자의 가치와 책임도 작동합니다.
- 존재론 · 무엇이 존재하는가현상의 본질과 구조연구 대상인 현상을 어떤 실재로 이해할지, 어떤 존재 양상과 구조를 전제할지 정합니다.논문에서는 이렇게 드러납니다1-1. 연구에 대한 문제의식: 어떤 현상을 왜 연구할 가치가 있다고 보는가1-6. 연구문제와 1-8. 연구 모형: 현상을 어떤 개념과 관계로 나타내는가스스로 점검하기내가 다루는 현상은 측정할 수 있는 실체인가, 사람들의 경험 속에서 만들어지는 것인가?
- 인식론 · 어떻게 알 수 있는가지식의 근거와 기준그 현상에 관한 지식이 어떻게 가능한지, 어떤 이론적·경험적 근거와 정당화 기준을 따를지 밝힙니다.논문에서는 이렇게 드러납니다2장 이론적 근거: 어떤 문헌과 이론을 근거로 주장하는가4장 연구결과와 5장 해석: 확인된 사실과 해석을 구분하는가스스로 점검하기어떤 자료와 증거가 있어야 이 주장을 지식으로 받아들일 수 있는가?
- 방법론 · 어떻게 탐구하는가연구 설계와 검증 논리연구문제에 맞춰 자료와 분석 방법을 선택하고, 주장을 어떤 논리로 검증하거나 해석할지 설계합니다.논문에서는 이렇게 드러납니다3-3. 표본과 자료 수집 · 3-4. 측정도구: 어떤 자료를 어떻게 모으는가3-5. 분석 방법: 연구문제에 맞는 분석으로 검증·해석하는가스스로 점검하기연구문제에 답하기에 알맞은 자료와 분석 방법을 골랐는가?
- 가치론 · 무엇을 지키며 연구하는가가치·윤리·책임연구자의 가치와 편향을 성찰하고, 연구 참여자와 공동체에 대한 윤리적 책임 및 결과의 학술적 가치를 고려합니다.논문에서는 이렇게 드러납니다1-3. 연구의 목적: 누구에게 어떤 영향을 주고 싶은가5-4. 연구의 시사점 · 5-5. 한계와 후속 연구 제언: 결과의 가치와 한계스스로 점검하기내 가치와 편향이 연구에 어떻게 작용했고, 참여자와 공동체에 어떤 책임이 있는가?
연결의 핵심 존재론은 무엇을 연구할지, 인식론은 무엇을 지식으로 인정할지, 방법론은 그 지식을 어떻게 만들고 점검할지 이끕니다. 가치론은 이 선택과 연구 전 과정에 관여합니다. 네 관점은 서로 영향을 주며 연구의 일관성을 이룹니다.
마우스를 올리면 논문에서 어디에 드러나는지 보이고, 박스를 누르면 해당 장으로 이동합니다. 네 관점은 반드시 시간 순서대로 진행되는 단계가 아닙니다. 연구문제와 설계를 다듬는 과정에서 서로를 조정하며, 연구 전반에 함께 적용됩니다.
논문의 다섯 장은 하나의 논리로 이어집니다
- 1장서론왜 쓰는가문제의식에서 출발해 연구의 배경·목적·필요성을 밝히고, 연구문제와 연구모형을 세웁니다.이어지는 고리 연구문제 1·2·3을 세웁니다이 장의 구성1-1. 연구에 대한 문제의식1-2. 연구의 배경1-3. 연구의 목적1-4. 연구의 문제와 필요성1-5. 용어의 정의1-6. 연구문제1-7. 연구문제(RQ)와 연구가설(H)의 차이1-8. 연구 모형
- 2장이론적 근거무엇으로 설명하는가개념별로 선행연구를 정리하고, 이론을 렌즈 삼아 연구모형과 가설의 근거를 세웁니다.이어지는 고리 같은 순서로 개념의 근거를 쌓습니다이 장의 구성2-1. 작성의 기본 원칙2-2. 구성 전략: 개념별 정리2-3. 이론적 근거: 연구를 바라보는 렌즈로서의 이론
- 3장연구방법어떻게 확인하는가대상·표본·자료수집·측정도구·분석방법을 연구문제에 맞춰 설계합니다.이어지는 고리 문제마다 분석 방법을 짝짓습니다이 장의 구성3-1. 연구 방법과 절차의 개괄3-2. 연구의 맥락과 대상3-3. 표본과 자료 수집의 방법·절차3-4. 측정도구3-5. 분석 방법
- 4장연구결과무엇이 확인되었는가해석은 덜어내고 사실만, 연구방법과 같은 순서로 기술합니다.이어지는 고리 같은 순서로 결과를 보여 줍니다이 장의 구성4-1. 사실만 기술합니다4-2. 연구방법과 같은 순서로 기술합니다
- 5장결론그래서 무엇을 말하는가목적을 다시 밝히고 결과를 요약·해석하며, 시사점과 한계, 후속 연구를 제안합니다.이어지는 고리 문제 1·2·3에 차례로 답합니다이 장의 구성5-1. 연구 목적의 재기술5-2. 연구결과의 요약5-3. 결과에 대한 해석5-4. 연구의 시사점5-5. 연구의 한계와 후속 연구 제언
결론(5장)은 서론(1장)에서 세운 문제의식과 목적에 다시 답하며 논문을 닫습니다. 서론의 번호(1·2·3)가 이론·방법·결과·결론까지 같은 순서로 이어지는지 늘 확인하세요.
각 박스를 누르면 해당 장의 자세한 안내가 펼쳐집니다. 노란 음영은 꼭 기억해야 할 핵심입니다.
1장 서론
1-1. 연구에 대한 문제의식
문제의식은 이 논문을 왜 쓰는지에 대한 학문적 서사입니다. 여기에는 우리가 당연하다고 믿어 온 것에 의문을 던지는 일도 포함됩니다.
예를 들어 “교육을 통해 리더십이 향상될 수 있다”는 생각은 오랫동안 어느 정도 당연한 것으로 받아들여져 왔습니다. 문제의식은 바로 이런 관점에 질문을 던지는 데서 시작합니다. 리더십은 과연 교육으로 형성되고 발전할 수 있을까요? 오히려 일터에서 겪은 경험이 재구성되고, 그 과정에서 일어나는 인식의 전환을 통해 형성되는 것은 아닐까요? 이러한 질문을 품고, 리더십의 형성 과정을 연구자 자신의 가설적 관점으로 바라보겠다는 방향을 제시하는 것이 문제의식입니다.
1-2. 연구의 배경
① 첫 문장은 논문 전체를 함축해야 합니다. 논문의 첫 시작은 이 논문의 모든 내용과 주장, 그리고 연구자가 하고 싶은 말을 함축한 문장으로 씁니다.
- 서론에서 가장 중요한 것은 연구에 대한 연구자만의 독창적인 문제의식입니다.
- 서론은 그 문제의식에 기반하여 본질적인 개념을 고찰하는 논의를 던지는 자리입니다.
- 일반론적인 세상의 흐름을 정리하는 자리가 아닙니다.
② 배경은 연구와 가까운 내용으로 씁니다. 일반적이고 보편적인 이야기가 아니라, 본인의 연구와 직접 맞닿은 배경을 씁니다.
③ 하고자 하는 연구와 관계없는 내용은 가급적 쓰지 않습니다. 다음과 같은 시작은 피하는 것이 좋습니다.
- “4차 산업혁명 시대에는…”
- “디지털 전환(digital transformation)의 시대에…”
- “인공지능이 도래하고 있는 시대에…”
단, 이런 시대적 배경이 실제 연구 주제와 연결되어 연구문제를 이해하는 데 필요하다면 사용할 수 있습니다. 예를 들어 AI·디지털 전환이 연구 대상이나 변수에 포함되거나, 연구의 핵심 맥락인 경우입니다. 반대로 AI·디지털 시대와 무관한 변수를 연구하면서 도입을 거창하게 보이려고 이런 표현을 붙이는 것은 지양하세요. 배경은 실제 연구 대상과 변수, 근거에 맞춰 설명해야 합니다.
작성 원칙 연구의 배경을 1·2·3으로 제시했다면, 뒤이은 연구의 목적도 배경과 일치하도록 1·2·3으로 작성해야 합니다.
1-3. 연구의 목적
연구의 목적은 궁극적 목적과 기술적(절차적) 목적으로 나누어 기술합니다.
궁극적 목적에서는 거시적인 포부를 밝힙니다. 하지만 지나친 비약은 삼가며, 본인의 연구 변수와 2차적 관계까지만 허용합니다.
- 연구목적을 연구문제를 통해 답하고 달성하게 된다면, 이 연구결과로 누구에게 어떤 영향력을 주고 싶은지를 작성합니다.
- 즉, 이 연구를 통해 나는 궁극적으로 무엇을 말하고 싶고, 어떤 시사점을 주고자 하는지를 작성합니다.
기술적(절차적) 목적은 연구문제 1·2·3에 맞추어 무엇을 하겠다는 것인지 기술합니다.
- 무엇의 의미를 찾겠다.
- 무엇과 무엇의 관계를 밝히겠다.
- 무엇과 무엇의 개념을 증명하겠다.
작성 원칙 연구의 목적을 1·2·3으로 제시했다면, 연구의 문제와 필요성도 그 목적 1·2·3의 순서대로 구성해야 합니다.
1-4. 연구의 문제와 필요성
연구의 문제는 연구문제(Research Questions)와 다른 개념입니다. 이 연구가 다루려는 현실의 문제를 가리킵니다.
- 이 연구를 하지 않으면 어떤 심각한 일이 벌어지는가?
- 이 문제를 해결하지 않으면 어떤 심각한 일이 벌어지는가?
- 이 연구를 하면 어떤 이로움이 있는가?
연구의 필요성은 연구의 목적과 연구의 문제를 바탕으로, 이 연구를 왜 해야 하는지를 기술하는 부분입니다. 보통 연구의 목적과 연결하여 씁니다. 예를 들어 이론적 필요성, 실무적 필요성, 방법론적 필요성으로 나누어 기술할 수 있습니다.
작성 원칙 “이 주제는 많이 연구되지 않았다”, “이 변수들을 함께 다룬 연구가 드물다”처럼 연구가 부족하다는 사실만으로 연구 필요성을 주장하는 것은 지양합니다. 내가 다루려는 현상의 본질적인 구조와 핵심 개념, 연구 목적을 근거로 왜 이 연구가 필요한지 설득하세요.
작성 원칙 연구의 필요성은 연구의 배경 및 목적에 부합하도록, 같은 순서(1·2·3)로 기술해야 합니다.
1-5. 용어의 정의
용어의 정의는 아무 용어나 대략 적는 곳이 아닙니다. 독자가 꼭 알아야 하는 용어를 연구자가 재해석하고, 그 의미와 개념을 본인의 연구에서 어떻게 활용할 것인지 기술하는 곳입니다.
같은 개념도 이론과 연구 맥락에 따라 다르게 정의될 수 있습니다. 내 연구목적과 모형에서 개념이 어떤 역할을 하는지에 맞춰 의미를 정하고, 실제 자료에서 어떤 문항이나 지표로 측정할지 밝히는 것이 조작적 정의의 핵심입니다. 다만 정의를 제시하는 것만으로 모형의 타당성이 확보되는 것은 아니므로, 선택한 정의와 측정 방식의 근거도 설명해야 합니다.
기존 연구를 폭넓게 살펴본 결과 이 개념이 어떻게 정의되어 왔는지 정리하고, 이를 종합하여 본 연구에서는 어떻게 정의하겠다고 밝힙니다. 예를 들면 다음과 같은 흐름입니다.
- ○○○에 따르면 학습자는 학생이다.
- ○○○에 따르면 학습자는 자기주도적인 존재이다.
- ○○○에 따르면 학습자는 공부하는 사람이다.
- 이러한 정의를 ○○에 근거하여 종합하면, 학습자는 이러한 존재로 볼 수 있다.
- 따라서 본 연구에서는 학습자를 “새로운 것을 탐구하고, 필요에 따라 내재화된 지식을 스스로 갈구하는 존재”로 정의한다.
작성 원칙 용어는 앞에서 기술할 때 등장한 변수·개념의 순서대로 정의합니다. 그 순서는 연구의 제목에서도 확인할 수 있습니다.
1-6. 연구문제
연구문제는 연구 목적과 필요성을 작성하는 바탕이 되는 질문입니다.
- 보통 기술적 목적과 일치합니다. 설정한 연구문제에 모두 답하면, 그 답들이 모여 궁극적 목적을 달성했는지 판단하는 지표이자 기준이 됩니다.
- 연구가설과 연구문제를 중복해서 쓸 필요는 없습니다.
- 연구가설은 참인지 거짓인지를 검증하여 옳고 그름을 판단하는 기준점으로 사용합니다. 통계적 검정에서는 보통 방향을 두지 않고, 효과가 0인지 0이 아닌지에 대한 답을 요구합니다.
- 연구문제는 참과 거짓을 증명하기보다 궁금한 것의 답을 찾는 연구에 사용합니다. 보통 A → B처럼 방향성을 가집니다.
작성 원칙 연구문제도 연구의 목적과 마찬가지로 1·2·3으로 기술해야 합니다.
1-7. 연구문제(RQ)와 연구가설(H)의 차이
연구문제는 “무엇을 알고 싶은가”를 제시하고, 연구가설은 “어떤 결과가 나올 것인가에 대한 예측”을 제시합니다.
작성 원칙 꼭 필요한 경우가 아니라면 연구문제와 연구가설을 모두 작성할 필요는 없습니다. 본인 연구의 방법과 방향에 맞게 필요한 형식을 선택해 작성하세요.
- 연구문제는 “어떤 차이가 있는가?”, “어떻게 구분되는가?”처럼 알고 싶은 것을 묻는 형태여야 합니다.
- 연구가설은 연구문제에 답하기 위해 “차이가 있을 것이다”, “프로파일이 구분될 것이다”처럼 결과를 예측하는 형태로 제시합니다.
그러나 가설의 근본적인 역할은 기각과 지지를 통해 사실의 참과 거짓을 가리는 것입니다. “우상향할 것이다”처럼 방향을 정해 쓰면 연구자의 편향(bias)이 들어갈 수 있습니다. 분명한 이론적 근거가 있다면 방향을 둘 수도 있지만, 그렇지 않다면 가설은 편향 없이 검증하기 위한 중립적 명제로 제시하는 것이 바람직합니다.
예를 들어 “연차에 따라 몰입 수준이 다를 것이다(또는 같을 것이다)”라는 가설을 세우고 분석을 통해 차이를 확인하면, 가설이 기각되는지 지지되는지 알 수 있습니다. 그 뒤에 결과가 어느 방향을 가리키는지 해석하면 됩니다.
귀무가설(영가설, H0)과 대립가설(H1). 잠재프로파일 분석을 예로 들면 다음과 같습니다.
- H0(귀무가설): 잠재프로파일 간 AI 의존도의 평균에는 차이가 없을 것이다(μ₁ = μ₂ = … = μₖ).
- H1(대립가설): 잠재프로파일 간 AI 의존도의 평균에는 차이가 있을 것이다(적어도 한 프로파일의 평균 μ가 다르다).
제1종 오류와 제2종 오류.
| 판단 \ 실제 | 실제로 차이(효과) 없음 · H0 참 | 실제로 차이(효과) 있음 · H0 거짓 |
|---|---|---|
| 차이가 있다고 판단(H0 기각) | 제1종 오류(α) 없는 것을 있다고 판단 | 올바른 판단 검정력(power) = 1 − β |
| 차이가 없다고 판단(H0 기각 못 함) | 올바른 판단 | 제2종 오류(β) 있는 것을 없다고 판단 |
- 제1종 오류는 실제로는 차이가 없는데 차이가 있다고 결론 내리는 오류입니다. 분석에서는 효과가 있다고 나오지만 실제로는 효과가 없는 경우입니다.
- 제2종 오류는 실제로는 차이가 있는데 없다고 결론 내리는 오류입니다. 분석에서는 효과가 없다고 나오지만 실제로는 효과가 있는 경우입니다.
- 두 오류는 서로 반대 방향으로 움직입니다. 표본 수가 같다면 제1종 오류를 줄일수록 제2종 오류가 커질 수 있습니다. 그래서 표본 수가 중요합니다. 유의수준(α)을 정해 둔 상태에서 표본 수를 늘리면 제2종 오류(β)가 줄어 검정력(1 − β)이 높아집니다.
왜 α = .05를 사용할까요? α = .05는 관례적으로 널리 쓰이는 기준으로, 귀무가설(평균에 차이가 없다)이 참인데도 이를 기각할 확률, 곧 차이가 없는데 차이가 있다고 나오는 제1종 오류의 확률을 5%로 제한하겠다는 뜻입니다.
- α(알파): 제1종 오류가 일어날 확률. 실제로는 효과가 없는데 효과가 있다고 나올 확률입니다.
- β(베타): 제2종 오류가 일어날 확률. 귀무가설이 거짓인데도 기각하지 못할 확률입니다. 예를 들어 AI 교육이 실제로 효과가 있는데도 효과가 없다고 결론 내릴 확률이 β입니다.
- 검정력(power, 1 − β): 실제로 있는 효과를 있다고 찾아낼 확률입니다. 효과가 있음에도 없다고 나오는 일을 막기 위해 검정력을 함께 확인합니다.
1-8. 연구 모형
연구 모형의 첫 번째 원칙은 이론적 근거입니다.
- 연구자가 설정한 연구 주제(변수)들의 관계가 한 장의 그림에 담겨야 합니다.
- 연구에서 다루지 않는 것(1차적 관계가 아닌 것)은 가급적 포함하지 않습니다. 주변 변수와의 관계가 설명에 꼭 필요하다면 포함하되, 박스로 구분하여 본 연구의 범위(scope)가 어디까지이고 어디부터는 아닌지 분명히 표현합니다.
- 한 장의 개념적 그림(conceptual figure) 안에 연구 전체가 담겨야 합니다. 연구의 절차도와 혼동하기 쉽지만 서로 다른 것입니다.
- 모형에 있는 변수 간 관계는 문헌연구와 레퍼런스에 의해 설명될 수 있어야 하고, 큰 틀에서 개념들 간의 통합적 관계는 이론적 근거에 의해 설명 가능해야 합니다.
- “선행연구에서 그렇게 했으니 내 연구에서도 그렇게 쓸 수 있다”는 논리는 옳지 않습니다.
- 선행연구는 연구의 실행 가능성(do-ability)을 확인해 줄 뿐, 타당성(validity)을 확보해 주지는 않습니다.
작성 원칙 서론의 연구 모형은 가설적으로 제시하는 것이며, 이에 대한 이론적 고찰은 2장에서 상세히 다루고 논의해야 합니다.
2장 이론적 근거
이론적 근거란 연구자가 제기한 문제의식을 바탕으로 제시한 연구 모형을 설득력 있게 타당화하는 근간입니다. 또한 연구자가 이 현상을 어떻게 바라보는지, 그리고 현상을 해석하는 틀이 무엇인지를 제시하는 것입니다. 즉, 이론적 근거는 연구자가 가진 관점, 연구자가 주장하는 것에 대한 근거, 그리고 이 연구 모형이 어떻게 도출되었는가에 대한 근거가 되어야 합니다.
이론적 근거(Theoretical Foundation), 곧 이론적 배경과 문헌연구는 다음 두 가지 질문을 염두에 두고 작성해야 합니다.
- 타당화의 문제: 연구의 목적에 맞게 연구문제가 설정되어 있고, 전체 연구 모형과 연구의 틀(개념들의 관계와 연구의 총체적 스케치)이 이론적으로 설명 가능한가?
- 실행 가능성(do-ability)의 문제: 타당한 이론적 모형과 관련하여, 연구문제에 부합하는 어떤 연구들이 이루어져 왔는가?
2-1. 작성의 기본 원칙
- 연구 주제와 사용하는 개념들(변수·개념·내용)을 개별적으로 이해하고, 그 유기적인 관계를 보여 줍니다.
- 연구가 이루어지는 맥락(context)이 특수하다면, 그 맥락에서 왜, 어떻게 가능한지 반드시 설명해야 합니다.
- 이론적 근거를 통해 사용하는 개념들 사이의 관계를 설명합니다.
- 이론적 근거는 유사 연구를 나열하는 곳이 아닙니다.
- 연구자가 공부를 많이 했다는 것을 보여 주기 위한 수단도 아닙니다.
- 연구자가 직접 공부하고 이해한 것만으로 쓰며, 그 이해를 바탕으로 연구의 이론적 타당성과 방법적 가능성을 제시하는 것이 핵심입니다.
2-2. 구성 전략: 개념별 정리
각 개념(개념 1, 개념 2, 개념 3, 개념 4 …)은 다음 순서로 정리합니다.
(1) 정의. 보통 개념이 처음 제시된 시점부터 최근까지 연대기적으로 정리합니다.
- 그 결과 본 연구에서는 이 개념을 어떻게 개념화하여 사용하는지 밝힙니다.
- 각 개념마다 소결이 있어야 합니다. 서론의 용어 정의는 사실 이 부분이 정리되어야만 쓸 수 있습니다.
(2) 개념의 구성 요소. 가장 핵심적이고 중요하다고 판단되는 연구자들을 중심으로 정리합니다.
- 핵심 구성 요소
- 구성 요소가 가진 특성
- 본 연구와의 관련성. 연관성이 큰 구성 요소일수록 적합합니다.
(3) 문헌연구.
- 이 개념을 둘러싸고 이루어져 온 연구들의 흐름
- 본인의 연구와 적합하게 연결 지을 수 있는 연구들의 정리
- 이를 바탕으로 본 연구가 방법론적으로나 개념적으로 타당하고 실행 가능함을 기술
- 이후 측정도구로 활용할 연구는 반드시 포함
개념 간 균형. 가능하다면 개념별 이론적 근거의 구성을 비슷하게 맞추고, 분량도 비슷하게 유지하는 것이 바람직합니다.
2-3. 이론적 근거: 연구를 바라보는 렌즈로서의 이론
- 연구자가 이 연구를 바라보는 관점, 렌즈, 틀로서의 이론을 제시합니다.
- 필요한 경우 행동이나 인식 간의 관계를 설명하는 세부적인 작은 이론을 함께 활용할 수 있습니다.
- 다만 지나치게 많은 이론을 활용하면, 각각의 이론을 다시 하나의 렌즈나 관점의 틀로 묶어야 하는 매우 어려운 상황이 생겨 자충수를 둘 수 있습니다.
핵심 이론은 연구 모형을 어떤 이론적 렌즈(틀)로 바라볼 것인가에 대한 연구자의 타당한 관점으로 작동해야 합니다. 동시에 연구자가 밝히고자 하는 가설의 타당성을 뒷받침하는 논리적 근거로 작동해야 합니다.
연구 모형: 개념들의 통합적 관계는 이론적 틀로, 개별 관계 ①·②는 문헌연구와 레퍼런스로 설명된다
3장 연구방법
3-1. 연구 방법과 절차의 개괄
전체 연구의 방법과 절차를 개괄적으로 소개합니다. 연구계획서(프로포절) 단계에서는 미래시제로 씁니다. 본 논문을 작성할 때에는 이를 과거 시제로 변경합니다.
3-2. 연구의 맥락과 대상
연구의 맥락(context)과 대상 표본(target sample)을 제시합니다. 앞에서 이론적 근거로 제시한 연구가 해당 맥락에서 가능한지에 대한 타당성을 반드시 확보해야 합니다.
3-3. 표본과 자료 수집의 방법·절차
표본을 어떻게 구성하고 자료를 어떻게 수집하는지 구체적인 방법과 절차를 씁니다. 프로포절 단계에서는 계획까지 제시합니다. 논문을 완성할 때에는 최종 수집량과 회수율 등의 정보가 반드시 필요합니다.
3-4. 측정도구
각 개념을 어떤 측정도구로 측정하는지 씁니다. 프로포절 단계에서는 미래형으로 씁니다.
- 개념마다 측정도구의 출처와 구성(하위 요인 수, 문항 수, 예시 문항 등)을 제시합니다.
- 선행연구에서 보고된 측정도구의 신뢰도와 구성 타당도를 제시합니다.
- 외국 도구를 번역하여 사용한다면, 순번역·역번역 절차와 수행자를 기술합니다.
- 연구자가 직접 만든 측정도구는 사용할 수 없습니다.
- 타당화되지 않은 도구는 사용할 수 없습니다.
- 측정도구를 타당화하는 것만으로도 하나의 큰 논문이 됩니다.
- 특정 측정도구에서 원하는 문항만 골라 쓸 수 없습니다.
- 원저자는 해당 문항과 요인이 모두 갖추어졌을 때 타당하다는 것을 개발 연구로 확인했기 때문입니다.
- 문항을 빼거나 수정할 때에는 매우 신중해야 합니다.
3-5. 분석 방법
분석 방법은 다음 순서대로 기술합니다.
- 기본적인 데이터 스크리닝: 데이터 분포, 정규성 등
- 문항의 신뢰도 분석
- 모형의 타당도 분석: 기본 상관, 데이터 분포, 측정모형(measurement model)의 타당성
- 연구문제별 또는 전체 분석 방법과 절차
- 연구문제 순서대로 기술해야 합니다.
- 이 부분은 독자에게 분석 방법이 무엇인지 알려 주기 위한 곳이 아닙니다. 본 연구를 어떤 방법으로 분석했고, 왜 그 방법이 타당한지 설득하는 부분임을 명심해야 합니다.
4장 연구결과
4-1. 사실만 기술합니다
연구결과에서는 사실만 기술합니다. 연구자의 생각이나 추론은 조심해야 하며, 해석은 5장(결론)에서 다룹니다.
4-2. 연구방법과 같은 순서로 기술합니다
연구방법에서 기술한 순서와 동일하게 결과를 제시합니다.
- 자료 수집 결과
- 데이터 스크리닝 결과
- 문항의 신뢰도 결과
- 측정도구의 타당성 결과
- 필요한 경우 전체 연구 모형의 타당성 결과
- 연구문제 1·2·3에 대한 분석 결과(순서대로)
작성 원칙 연구결과에는 자료와 분석으로 확인된 내용을 중심으로 제시합니다. 연구모형의 경로와 연구문제별로 추정치·효과크기·신뢰구간·검정 결과를 보고하고, 통계적으로 유의한지 여부를 정확히 설명하세요. 결과가 왜 나왔는지, 그리고 통계적 결과가 이론이나 현장에서 얼마나 의미 있는지는 5장 결론·논의에서 해석합니다. 통계적 유의성이 곧 실질적으로 중요한 효과나 인과관계를 뜻하지는 않습니다.
결과에는 사실만 쓰고, 해석은 5장에서 합니다.
5장 결론
5-1. 연구 목적의 재기술
연구의 목적을 간단히 다시 기술해도 좋습니다.
5-2. 연구결과의 요약
4장(연구결과)을 간단히 요약합니다. 지나치게 길게 쓰면 중복으로 지적받기 쉽습니다.
5-3. 결과에 대한 해석
연구문제 1·2·3의 순서, 곧 분석 결과와 같은 순서로 해석합니다.
- 왜 그런 결과가 나왔는지, 그리고 이 결과를 이론적 근거에 비추어 보았을 때 어떤 타당성이 있는지 설명합니다.
- 연구자가 예상했던 것과 다르거나, 이론적 배경이 설명하는 것과 다른 결과가 나왔다면 그 부분이 이 논문의 핵심일 가능성이 높습니다. 왜 그런 결과가 나왔는지 이론적 근거를 제시하며 심층적으로 논의해야 합니다.
서론에서 제시한 연구목적과 연구문제를 기준으로 4장의 분석 결과를 해석합니다.
- 유의한 결과는 관계의 방향과 크기, 불확실성을 이론과 선행연구에 비추어 논의합니다.
- 유의하지 않은 결과도 곧 관계가 없거나 연구가 의미 없다는 뜻은 아닙니다. 추정치와 신뢰구간을 살펴 해석합니다.
- 추정치·신뢰구간과 표본·측정·설계의 한계를 함께 살핍니다.
- 가능한 설명은 이론에 근거해 제시하고, 자료로 확인되지 않은 이유를 사실처럼 단정하지 마세요.
5-4. 연구의 시사점
이론적 시사점. 연구에서 밝힌 결과와 해석, 결론이 기존 이론을 더욱 공고히 하는지, 혹은 기존 이론을 반박하는지 밝힙니다.
실무적 시사점. 학문이 실무에 이바지해야 한다는 요구에 답하는 부분입니다. 연구 결과가 실무에서 어떻게 활용될 수 있는지 구체적으로 제시합니다. 다만 결과가 뒷받침하지 못할 정도로 거창하게 주장하지 않도록 주의합니다.
5-5. 연구의 한계와 후속 연구 제언
연구의 한계는 치명적인 단점을 고백하는 자리가 아닙니다.
- 방법이나 접근에서 부족한 점이 있었다면 그것을 어떻게 극복하려 했는지 밝힙니다.
- 후속 연구자에게 이렇게 하면 좋겠다는 조언을 남기는 부분입니다. 특히 앞에서 밝힌 이론적 시사점을 후속 연구에서 어떻게 추가로 검증하면 좋을지 제언합니다. 이렇게 학문은 거인의 어깨 위에서 계속 발전합니다.
- 한계를 쓸 때는 연구 전에 고려했거나 연구 과정에서 보완하려 한 방법을 함께 밝히세요.
- 표본·측정도구·연구설계·자료수집의 실제 한계를 감추지 말고, 다음 내용을 함께 설명합니다.
- 보완한 뒤에도 남은 한계가 결과의 해석과 적용 범위에 미치는 영향
- 후속 연구자가 그 한계를 보완할 구체적인 방법
예상과 다른 결과는 이 논문의 핵심일 수 있습니다. 이론적 근거로 깊이 논의하세요.
Quiz 풀기
이 페이지의 내용을 바탕으로 5지선다형 퀴즈 30문항을 준비했습니다.
- 25문항 이상 맞으면 통과입니다.
- 채점 후 틀린 문항의 정답과 해설을 확인할 수 있습니다.
- 이름과 점수는 연구실에 기록됩니다.
- 다시 응시하려면 7일이 지나야 합니다. 먼저 해설을 보며 복습해 주세요.