본 연구의 목적은 공간 및 장소 관련 빅데이터 분석을 통하여 교육적으로 실효성 있는 학습소재를 찾아내고, 사회과 지역화 수업에 최적화할 수 있는 방안을 탐색하는 것이다. 빅데이터 분석기법은 지역화 학습소재의 확인을 위해 랜덤 포레스 트분석(random forest analysis), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis), 의사결 정 나무분석(decision tree analysis), 네트워크 분석(network analysis)을 실시하여 공간 및 장소 관련 변인들 간의 상호작용 관계를 분석하였다. 빅데이터 분석을 통해 학습소 재를 찾기 위한 대상 지역으로는 부산시를 선정으로 하였다. 본 연구의 분석결과, 먼저, 공간 및 장소 관련 빅데이터 분석결과에 있어서, 공간은 보편성에, 장소는 특수 성에 더 무게를 두고 있는 것으로 나타났다. 그러나 공간 및 장소를 이원론적으로 볼 것이 아니라 공간적 전환(spatial turn)에 따라 공간 및 장소 둘 다를 선호하는 문화와 같은 키워드가 나타났으며, 그 외에도 둘 다를 선호하는 혼종성을 가진 키워드들도 나타났다. 특히 장소(지역)는 보편성과 특수성이 함께 확장됨에 따라 사라지지 않으며 3, 4학년 지역화 학습에 현실을 감안한 중요한 소재라는 점을 발견할 수 있었다. 이처 럼 본 연구에서 시도한 빅데이터 분석 과정은 가르침의 시대에서 배움의 시대로 전환 에 따른 실제성, 즉시성, 실효성이 있는 지역화 교육에 적합한 학습소재를 찾는 데 기여할 것으로 기대된다.
공간 및 장소 관련 빅데이터 분석을 통하여 교육적으로 실효성 있는 학습소재를 찾아내고 사회과 지역화 수업에 최적화할 수 있는 방안을 탐색하였고 빅데이터 분석기법은 지역화 학습소재의 확인을 위해 랜덤 포레스 트분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결 정 나무분석, 네트워크 분석을 실시하여 공간 및 장소 관련 변인들 간의 상호작용 관계를 분석하였으며 분석결과 공간 및 장소 관련 빅데이터 분석결과에 있어서 공간은 보편성에, 장소는 특수 성에 더 무게를 두고 있다.