토픽 모델링을 통한 컴퓨터 보조 언어학습의 연구 동향
A Topic Modeling Analysis of Research Trends in Computer-assisted Language Learning
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초록
연구 목적: 본 연구는 토픽 모델링은 통해 1990년부터 2022년까지 국내 학술지에 등재된 컴퓨터 언어 보조 학습에 관련된 논문의 핵심어를 추출하고 토픽을 도출한 후 시간에 따른 변화를 연구하여 연구 동향을 알아보는 것이다. 연구 방법: 344편의 논문을 대상으로 핵심어와 토픽을 분석하고 회귀 분석을 시행하여 상승토픽과 하향 토픽을 분석하였다. 연구 내용: 30개 핵심어 중 ai, reading, online, translation, feedback, apps가 상위였으며, 토픽 모델링을 통해 추출된 10개의 토픽은 다음과 같다: ① 인공지능과 언어교육 ② 멀티미디어 교실 교육, ③ 인공지능, 멀티미디어, 문법 지도, ④ 인터넷, 발음, 소프트웨어 ⑤ 어휘 ⑥ 온라인 협동학습 ⑦ 말하기 apps ⑧ 사이버 번역 ⑨ 읽기와 다독 ⑩ 디지털 커뮤니케이션. 10개 토픽 중 ⑦은 상승토픽이며, ② ③ ④ ⑤ 하향 토픽이었다. 결론 및 제언: 연구 결과는 향후 연구의 방향 제시에 도움이 될 것이다.
Abstract
This study is to identify research trends by extracting keywords from papers on computer-assisted language learning listed in Korean journals from 1990 to 2022 through topic modeling, deriving topics, and studying changes over time. A total of 344 papers were selected as research subjects. Salient terms and topics were analyzed, and regression analysis was performed to analyze upward and downward topics. Among the 30 salient terms, ai, reading, online, translation, feedback, and apps were the top. The ten topics extracted through the topic modeling as follows: ① AI and language education, ② multimedia classroom education, ③ AI, multimedia, & grammar instruction, ④ Internet, pronunciation & software, ⑤ vocabulary, ⑥ online collaborative, ⑦ speaking apps, ⑧ cyber translation, ⑨ reading, & extensive, and ⑩ digital communication. The topic ⑦ is an upward topic but ② ③ ④ ⑤ topics are downward.
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