Bibliographic record
Abstract
본 연구는 한국 남아(3살)의 유튜브 관련 자동차 놀이의 실제들을 관찰하고 이를 멀티리터러시(multiliteracy)와 멀티모달리티(multimodality)접근법으로 분석하였다. 연구자는 6개월간 문화기술지 연구방법(참여관찰, 인터뷰, 문서 및 자료 수집)을 통해 경남 김해시에 거주하는 다섯명의 유아들의 유튜브 관련 놀이사례들을 수집하고, 그 중 가장 흥미로운 태의 놀이 사례들을 중심으로 문화기술지적 상호작용 미시분석방법(ethnographic microanalysis of interaction)를 통해 자료 분석하였다. 집에 있는 동안 태는 주로 자신이 관심이 있는 자동차 관련 유튜브 영상들을 시청하고 주변의 사물(예: 자동차 장난감, 색연필 등), 신체, 집의 공간, 몸의 움직임, 음악, 루틴 등을 활용해 자신만의 자동차 놀이들을 고안하며 다양하게 즐기고 있었다. 또한 다양한 언어들(영어, 일본어, 한국어 등)로 구성된 유튜브 영상을 자신의 멀티리터러시 능력으로 적극적으로 해석하였으며 이를 통해 습득한 간단한 단어들(영어, 한국어)을 자동차 놀이를 통해 적극적으로 표현하였다. 태는 놀이를 통해 자신이 시청한 유튜브 영상을 수동적으로 재현하는 것이 아닌, 디지털-아날로그의 시공간을 넘나드는 자신만의 새로운 형태의 변형적 놀이 텍스트로 생산, 반복, 변형, 재생산하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 디지털 시대의 유아들의 새로운 언어이자 놀이로서 뉴 리터러시의 개념의 필요성을 주장하며, 읽기와 쓰기를 강조하는 기존의 리터러시 개념의 한계점을 제시한다. 또한 코로나19 팬데믹 상황 속 디지털 놀이공간을 통한 영유아들의 비형식적 학습과 독창적 놀이, 의사소통의 가능성을 제시하며 오늘날 유아들의 다양하고 복잡한 새로운 디지털 놀이문화와 학습에 주목해야 함을 주장한다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".