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텍스트 마이닝을 활용한 코로나19 이후 온라인수업 관련 연구 동향 분석

Research Trend Analysis in Online Education after COVID-19 Using Text Mining

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This study aimed to analyze the trends of research in online education after COVID-19 using text mining techniques. The research subjects were the 212 Korean abstracts related to online education from 2020 to April, 2021 in Korea. The analysis of text mining and topic modeling were conducted through Textom 5.0 and UCINET 7.724. Findings revealed that keywords such as ‘class’, ‘learners’, ‘education’, ‘learning’, ‘instructors’, ‘online’, and ‘university’ were the main ones, and keywords with high centrality were ‘online education’, ‘class’, ‘learners’, ‘education’, and ‘research’. Additionally, the topics of about 35.6% of the total papers were related to the keywords like ‘class’, ‘online education’, and ‘learners’. This study is meaningful in that it identified the achievements of the research about online education conducted after COVID-19, and gave implications for future research.

Abstract

This study aimed to analyze the trends of research in online education after COVID-19 using text mining techniques. The research subjects were the 212 Korean abstracts related to online education from 2020 to April, 2021 in Korea. The analysis of text mining and topic modeling were conducted through Textom 5.0 and UCINET 7.724. Findings revealed that keywords such as ‘class’, ‘learners’, ‘education’, ‘learning’, ‘instructors’, ‘online’, and ‘university’ were the main ones, and keywords with high centrality were ‘online education’, ‘class’, ‘learners’, ‘education’, and ‘research’. Additionally, the topics of about 35.6% of the total papers were related to the keywords like ‘class’, ‘online education’, and ‘learners’. This study is meaningful in that it identified the achievements of the research about online education conducted after COVID-19, and gave implications for future research.

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