키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR 기법을 이용한 ICT 교육 동향 분석 (Analysis of ICT Education Trends using Keyword Occurrence Frequency Analysis and CONCOR Technique)

서지정보

· 발행기관 : 대한산업경영학회
· 수록지 정보 : 산업융합연구 / 21권 / 1호 / 187 ~ 192페이지
· 저자명 : 이영석

초록

본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 ‘ICT 교육’의 키워드로 구글 스칼라에서304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, ‘교육’, ‘연구’, ‘결과’, ‘활용’, ‘분석’이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 ‘교육과정’, ‘활용’이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, ‘교육과정’, ‘프로그래밍’, ‘학생’, ‘향상’, ‘정보’의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.

영어초록

In this study, trends in ICT education were investigated by analyzing the frequency of appearance of keywords related to machine learning and using conversion of iteration correction(CONCOR) techniques. A total of 304 papers from 2018 to the present published in registered sites were searched on Google Scalar using “ICT education” as the keyword, and 60 papers pertaining to ICT education were selected based on a systematic literature review. Subsequently, keywords were extracted based on the title and summary of the paper. For word frequency and indicator data, 49 keywords with high appearance frequency were extracted by analyzing frequency, via the term frequency-inverse document frequency technique in natural language processing, and words with simultaneous appearance frequency. The relationship degree was verified by analyzing the connection structure and centrality of the connection degree between words, and a cluster composed of words with similarity was derived via CONCOR analysis. First, “education,” “research,” “result,” “utilization,” and “analysis” were analyzed as main keywords. Second, by analyzing an N-GRAM network graph with “education” as the keyword, “curriculum” and “utilization” were shown to exhibit the highest correlation level. Third, by conducting a cluster analysis with “education” as the keyword, five groups were formed: “curriculum,” “programming,” “student,” “improvement,” and “information.” These results indicate that practical research necessary for ICT education can be conducted by analyzing ICT education trends and identifying trends.

참고자료

· 없음