텍스트마이닝을 활용한 온라인(비대면) 교수학습지원 분석 (Analysis on Teaching and Learning Support for Online(Untact) Classes Using Text Mining)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 23권 / 6호 / 1077 ~ 1082페이지
· 저자명 : 박혜영

초록

본 연구의 목적은 온라인(비대면) 수업에 대한 대학의 교수학습지원 현황을 살펴보고 이를 통해 교수학습지원의 방향을 탐색하는데 있다. 이를 위해 2020년 1월부터 2021년 12월까지 지난 2년 간 네이버 뉴스 플랫폼에 올려진 온라인 수업과 교수학습지원에 대한 신문기사 2,057건의 대해 연도별로 구분하여 텍스트마이닝을 수행하였다. 분석대상을 2020년과 2021년으로 나누어 실시한 빈도 분석과 토픽 분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈출 단어는 유사했으나 2020년은 ‘등록금’, 2021년은 ‘대면 병행’이 나타나 차이를 보였다. 둘째, 도출된 토픽은 2020년은 ‘수업 변화에 대한 혼란’, ‘낮은 수업의 질’, ‘사회적 문제’ 이며, 2021년은 ‘수업 변화, ’수업 방법 및 지원’, ‘교육 방침 변화’였다. 이와 같은 결과를 통해 온라인(비대면) 교수학습지원에 대한 사회적 인식이 변화되었음을 확인하였다. 마지막으로 본 연구의 제한점을 명시하며 후속연구를 제안하였다.

영어초록

The purpose of this study is to examine the current status of teaching and learning support at universities for online(untact) classes and to explore the direction of teaching and learning support. For this, text mining has been conducted for 2,057 articles on online classes and teaching and learning support posted on Naver's news platform from January 2020 to December 2021. The results of frequency analysis and topic analysis conducted by dividing the analysis target into 2020 and 2021 are as follows. First, the frequent words were similar, but there was a difference in 2020 as 'tuition' but 2021 as 'Online & In-Class'. Second, the derived topics were 'confusion about class change', 'low quality of class', and 'social problems' in 2020, and 'class change, 'class method and support', and 'education policy change' in 2021. Through these results, it was confirmed that the perception of online(untact) teaching and learning support has changed. Finally, the limit of this study was specified and subsequent study was proposed.

참고자료

· 없음