성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문 토픽 분석 연구
A Study on the Topic Modeling Analysis of Book Reports on Personality Types and Interest Types
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aimed to investigate the difference in response to reading as shown in book reports by personality type and interest type. For this purpose, personality type analysis data, interest type analysis data, and book report data written in subject reading activities were collected from 81 third graders at D Science High School in Daejeon. Topic analysis was conducted on the collected book reports, and the probability of a topic being mentioned was statistically tested according to personality type (thinking type, feeling type) and interest type (investigative type, types other than investigative). Subsequently, the conceptual connection structure of words was measured by keyword network analysis, and the analysis results of topic modeling were complemented by the centrality index. As a result of the study, the topic regression analysis showed statistically significant differences between thinking type (T) and feeling type (F) in topic 2 (understanding and studying) and topic 3 (reading and thinking), and statistically significant differences between investigative type and non-investigative type in topic 2 (understanding and studying). The results of this study can be used as a basis for tailored book recommendations and personalized reading education.
참고문헌 (29)
- 강윤수, "고등학생들의 수학 학습양식과 MBTI 성격기질별 특징", 수학교육 논문집, 34(3), pp.299~324 (2020), 한국수학교육학회
- 곽우정, "대학생의 MBTI 성격유형에 따른 대학도서관 맞춤형 서비스에 관한 연구", 한국비블리아학회지, 30(4), pp.91~114 (2019), 한국비블리아학회[DOI]
- 김우겸, "가상현실(VR) 콘텐츠를 활용한 지구과학 교과 수업에서의 학업 정서 변화와 구조적 토픽 모형(STM) 분석", 학습자중심교과교육연구, 23(1), pp.129~141 (2023), 학습자중심교과교육학회[DOI]
- 김희섭, "대학생들의 성격유형에 따른 인터넷 정보활동과 삶의 만족도 분석", 정보관리학회지, 31(1), pp.299~317 (2014), 한국정보관리학회[DOI]
- 남상인, "MBTI 선호지표와 상위인지적 자각 수준의 관계", 상담학연구, 12(6), pp.2293~2306 (2011), 한국상담학회[DOI]
- 노안영, "성격심리학" (2018), 학지사
- 류지영, "과학영재들의 성격은 일반학생들과 다른가?: 과학영재들의 MBTI 성격유형 분석", 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지, 7(8), pp.467~477 (2017), 사단법인 인문사회과학기술융합학회[DOI]
- 안창규, "진로 및 적성탐색검사의 해석과 활용" (1996), 한국가이던스
- 안창규, "Holland의 직업적 성격유형에 따른 고등학생의 의사결정방식 분석", 상담학연구, 6(2), pp.449~468 (2005), 한국상담학회
- 윤경미, "Holland 이론에 의한 과학영재, 인문사회영재, 일반 중학생의 진로특성 비교", 중등교육연구, 59(4), pp.1001~1030 (2011), 사범대학부속중등교육연구소[DOI]
- 이수상, "언어 네트워크 분석 방법을 활용한 학술논문의 내용분석", 정보관리학회지, 31(4), pp.49~68 (2014), 한국정보관리학회[DOI]
- 이영란, "영재와 일반학생의 MBTI 성격유형에 관한 메타분석", 영재와 영재교육, 20(3), pp.31~59 (2021), 한국영재교육학회[DOI]
- 이윤조, "발명영재의 진로발달 분석이 진로상담에 주는 교육적 시사점", 영재와 영재교육, 13(1), pp.155~173 (2014), 한국영재교육학회[DOI]
- 이한수, "MBTI 성격유형과 회화표현의 상관성 연구", 예술과 미디어, 18(1), pp.201~236 (2019), 예술과미디어학회[DOI]
- 이현주, "중등 과학영재와 일반학생의 사고양식 유형에 따른 학습흥미 및 자기조절학습의 차이 분석", 한국과학교육학회지, 38(1), pp.57~68 (2018), 한국과학교육학회[DOI]
- 임정훈, "연관규칙을 활용한 학교도서관 도서추천시스템 개발에 관한 연구", 정보관리학회지, 39(3), pp.1~22 (2022), 한국정보관리학회[DOI]
- 장재윤, "국내 ICT 업종 종사자들의 직장에 대한 불만 요인 분석 및 전", 현직자 간 차이 분석: 토픽 모델링 적용, 2020, pp.39(3), 445~480[DOI]
- 정미선, "과학영재교육원 및 일반 중학교 학생의 Holland 진로탐색검사를 통한진로 적성 비교 분석 연구", 과학영재교육, 2(1), pp.1~10 (2010), 한국과학영재교육학회
- 조원광, "의료 지식의 사회적 구성과 건강 행동: 유방암 논문 초록과 환자 포럼 게시글의 토픽모델링을 중심으로", 박사, 사회학과, pp.2017
- 조한진, "기술적 문제해결 성향과 MBTI 성격 유형 간의 관계 분석 연구", 한국기술교육학회지, 12(1), pp.110~129 (2012), 한국기술교육학회[DOI]
- "4가지 선호경향", 한국MBTI연구소[URL]
- 한종우, "구조적 토픽 모델과 토픽 메트릭스 분석을 활용한 뿌리기술분야 유망토픽 발굴", 박사, 기술경영학과, pp.2021
- Airoldi, E. M., "Improving and evaluating topic models and other models of text", Journal of the American Statistical Association, 111(516), pp.1381~1403 (2016)
- Bagozzi, B. E., "The politics of scrutiny in human rights monitoring : evidence from structural topic models of US State Department human rights reports", Political Science Research and Methods, 6(4), pp.661~677 (2016)[DOI]
- Blei, D. M., "Probabilistic topic models", Communications of the ACM, 55(4), pp.77~84 (2012)
- Holland, J. L., "홀랜드 직업선택이론" (2004), 한국가이던스
- Myers, I. B., "MBTI 개발과 활용" (1995), 한국심리검사연구소
- Roberts, M. E., "Stm : An R package for structural topic models", Journal of Statistical Software, 91, pp.1~40 (2019)
- Wang, H, "Collaborative topic regression with social regularization for tag recommendation", Proceedings of In Twenty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.2719~2725 (2013)