이분 네트워크와 다이내믹 네트워크를 활용한 온라인 학습 연구 동향의 종단 분석
Longitudinal Analysis of Online Learning Research Trends through Bipartite Network and Dynamic Network
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연구목적: 본 연구는 온라인 학습 관련 연구의 주제어에 대한 연도에 따른 종단적인 추세와 중심 주제어들의 관계에 대한 변화를 연구하고자 했다. 연구방법: 2018년부터 2022년까지의 5개년에 걸친 논문 709편을 대상으로 이분 네트워크 시각화 및 투영을 통해 연도에 따른 온라인 학습 관련 주제어의 추세를 파악하고, 중심 주제어로 다이내믹 네트워크를 구성해 중심 주제어 간 관계와 이에 대한 종단적인 변화를 분석했다. 연구결과: 2020년부터 온라인 학습에 관련한 주제어는 더욱 다원화되었으며, 2020년부터 2022년까지의 네트워크에서 가중치가 가장 높은 링크는 모두 코로나19와 연결된 링크였다. 이분 네트워크 투영 후 가중치가 5인 주제어에 2018년 네트워크에서 가중치가 높은 주제어들이 포함되며, 다이내믹 네트워크에서 꾸준히 높은 연결 정도를 갖는 주제어들이 있었다. 또한 온라인 학습에 관련한 주제어로 실험 및 실습 과목, 예체능 과목, 의사소통을 기반으로 하는 학습에 대한 주제어들이 자리 잡았다. 스태틱 네트워크에서는 실시간-비실시간수업을 연결하는 링크의 가중치가 가장 높았다. 다이내믹 네트워크에서 2020년과 비교했을 때 2021년에는 코로나19와 교사를 연결하는 가중치가, 2022년에는 예비교사의 연결 정도가 높아졌다. 마지막으로 고등교육 노드는 2020년부터 꾸준히 높은 편의 연결 정도를 보였고, 대학생 노드는 2020년에 비해 2021년에 다른 노드들과 연결된 정도가 눈에 띄게 증가했다. 논의 및 결론: 이러한 연구 결과를 바탕으로 시사점과 함께 온라인 학습 관련 후속 연구와 저자 제공 주제어 활용의 방향성에 대해 제언했다.
Abstract
Purpose: This study sought to investigate longitudinal trends of keywords in online learning related research and changes in the relationship between keywords by year. Method: Through visualization and projection of the bipartite network for 709 papers over five years from 2018 to 2022, the trend of online learning related keywords according to the year was identified. A dynamic network was formed as central keywords to analyze the relationship between the central keywords and the longitudinal changes. Results: From 2020, keywords related to online learning became more diverse. the links with the highest weight in the network from 2020 to 2022 were all links connected to COVID-19. After bipartite network projection, the keywords with a weight of 5 include keywords with high weights in the 2018 network, and there were keywords with a consistently high degree in the dynamic network. In addition, keywords related to online learning include experiment and practice subjects, arts and physical education subjects, and communication-based learning. In the static network, the weight of the link connecting the real-time class and the non-real-time class was the highest. In 2022, comparing the dynamic network with 2020, the weight connecting COVID-19 and the teachers and the degree of the pre-service teacher increased. Lastly, the higher education node has consistently shown a high degree since 2020, and the college student node has noticeably increased their degree with other nodes in 2021 compared to 2020. Conclusion: Based on the results of the study, the authors suggested implications as well as the direction of follow-up study regrading online learning and the selection of author-provided keywords.
참고문헌 (47)
- 강혜원, "비대면 실습교육에 관한 연구 동향 분석", 비서･사무경영연구, 31(4), pp.89~112 (2022)
- 교육부, "2021년 6월 대학정보공시 분석결과 발표(보도자료)", ~ (2021)
- 교육부, "2022년 6월 대학정보공시 분석결과 발표(보도자료)", ~ (2022)
- 김민지, "인공지능 챗봇의 교육적 활용 연구 동향 분석 : 활동이론을 중심으로", 교육정보미디어연구, 27(2), pp.699~721 (2021)
- 김상미, "코로나 19 관련 온라인 교육에 관한 국내 언론보도기사 분석", 디지털콘텐츠학회논문지, 21(6), pp.1091~1100 (2020)
- 김선겸, "동시출현단어 분석을 활용한 오픈액세스 분야의 지적구조 분석 : 2013년부터 2018년까지 출판된 문헌정보학 저널을 기반으로", 한국도서관･정보학회지, 50(1), pp.333~356 (2019)
- 김현주, "온라인 한국어 교육 연구 동향 분석", 어문논총, (41), pp.89~108 (2022)
- 노동원, "키워드 네트워크 분석(keyword network analysis)을 통한 국내 코칭 연구 동향 분석", HRD 연구, 23(2), pp.91~121 (2021)
- 박희주, "온라인 교육을 위한 LMS 패러다임의 전환 : 온라인 평가를 탑재한 학습분석학 기반의 LMS", 미래교육학연구, 35(2), pp.49~72 (2022)
- 박현정, "메타버스를 활용한 대학교육의 연구 동향-국내 학술지를 중심으로", 한국웰니스학회지, 17(4), pp.207~213 (2022)
- 방성원, "온라인 한국어 교육 관련 연구 동향 분석-토픽 모델링과 언어 네트워크 분석을중심으로", 한국언어문화학, 18(1), pp.1~30 (2021)
- 의 최근 연구경향 분석, "교육평가연구", 2019, 625~647
- 양창진, "학술 논문의 주제어 표기 및 활용 방안 연구 : DB 구축 및 정보 연계의 관점에서", 인문콘텐츠, (19), pp.395~416 (2010)
- 우창우, "다이나믹 토픽 모델을 활용한 D(Data)･N(Network)･A(AI)중심의 연구동향분석", 한국융합학회논문지, 11(9), pp.21~29 (2020)
- 이상수, "웹기반 교육의 최근 연구동향에 대한 비판적 분석", 교육공학연구, 21(4), pp.229~254 (2005)
- 장진아, "인공지능 챗봇 관련 국내 연구 동향 및 챗봇 활용 현황 분석 : 과학교육에서의 활용을 위한 시사점을 중심으로", 학습자중심교과교육연구, 21(13), pp.729~743 (2021)
- 전영주, "플립러닝 교수-학습 방법을 활용한 예비교사의 과학교육론 수업 적용", 한국 과학교육학회지, 36(3), pp.499~507 (2016)
- 정수정, "스마트폰의 교육용 어플리케이션 동향분석 및 발전방향 연구", 디지털콘텐츠학회논문지, 11(2), pp.203~216 (2010)
- 정희엽, "텍스트 마이닝을 통한 4차 산업혁명시대 ‘맞춤형 교육’ 연구 동향 분석", 교육방법연구, 33(3), pp.433~454 (2021)
- 의 비교를 중심으로, "교육공학연구", 2016, 571~609
- 조영환, "고등교육 분야 온라인 학습 연구의 동향 : 생태계적접근", 교육공학연구, 31(4), pp.725~755 (2015)
- 진수현, "키워드 네트워크 분석을 활용한 기업교육의 에듀테크 연구동향분석", 인적자원개발연구, 25(4), pp.27~58 (2022)
- 최바울, "통계로 본 코로나 19 발생 추이와 현황", KOSTAT 통계플러스, 6(여름), pp.24~36 (2020)
- Bates, T., "A short history of educational technology" (2014), Online Learning and Distance Education Resources
- Camargo, C. P., "Online learning and COVID-19 : a meta-synthesis analysis", Clinics, 75 (2020)
- Choi, J., "Analysis of keyword networks in MIS research and implications for predicting knowledge evolution", Information & Management, 48(8), pp.371~381 (2011)
- Conrad, D., "Perspectives on higher education in the digital age", pp.21~33 (2006)
- Csardi, G., "The igraph software package for complex network research", InterJournal, complex systems, 1695(5), pp.1~9 (2006)
- Online delivery in the vocational education and training sector. Improving Cost Effectiveness. Australian National Training Authority, "Curtain, R.", National Centre for Vocational Education Research, ~ (2002)
- Duvvuru, A., "Analyzing structural & temporal characteristics of keyword system in academic research articles", Procedia Computer Science, 20, pp.439~445 (2013)
- Fruchterman, T. M., "Graph drawing by force directed placement", Software : Practice and experience, 21(11), pp.1129~1164 (1991)
- Gonzalez, L. M., "An author keyword analysis for mapping Sport Sciences", PloS one, 13(8), pp.e0201435~ (2018)
- Hermanowicz, J. C., "The longitudinal qualitative interview", Qualitative sociology, 36, pp.189~208 (2013)
- Johnston, J. P., "Creating better definitions of distance education", Online Journal of Distance Learning Administration, 23(2), pp.1~6 (2020)
- Kentnor, H. E., "Distance education and the evolution of online learning in the United States", Curriculum and teaching dialogue, 17(1), pp.21~34 (2015)
- Khasseh, A. A., "Intellectual structure of knowledge in iMetrics : A co-word analysis", Information processing & management, 53(3), pp.705~720 (2017)
- Kwon, S., "Characteristics of interdisciplinary research in author keywords appearing in Korean journals", Malaysian Journal of Library & Information Science, 23(2), pp.77~93 (2018)
- Lee, P. C., "Investigating the structure of regional innovation system research through keyword co-occurrence and social network analysis", Innovation, 12(1), pp.26~40 (2010)
- Lee, K., "Rethinking the accessibility of online higher education : A historical review", The Internet and Higher Education, 33, pp.15~23 (2017)
- Liang, R. Y. H., "Online learning: Trends, potential and challenges" (2012)
- Moore, J. L., "e-Learning, online learning, and distance learning environments : Are they the same?", The Internet and higher education, 14(2), pp.129~135 (2011)
- "R: A Language and Environment for Statistical Computing" (2023)[URL]
- Ryan, S., "The effectiveness of blended online learning courses at the community college level", Community College Journal of Research and Practice, 40(4), pp.285~298 (2016)
- Saldaña, J., "Longitudinal qualitative research: Analyzing change through time" (2003), Rowman Altamira
- Sarkar, D., "Package ‘lattice’. Version 0.20, 33", ~ (2015)
- Singh, V., "How many ways can we define online learning? A systematic literature review of definitions of online learning(1988-2018)", American Journal of Distance Education, 33(4), pp.289~306 (2019)
- Wu, B., "Tourism knowledge domains : A keyword analysis", Asia Pacific Journal of Tourism Research, 17(4), pp.355~380 (2012)