텍스트마이닝을 이용한 서술형 강의평가 분석
Analysis of Descriptive Lectures Evaluation using Text Mining: Comparative analysis pre and post COVID-19
0
조회
0
다운로드
3
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 코로나 이전과 코로나 이후의 강의평가를 비교 분석하여, 코로나 이후 시대에 대학수업에서 고려해야 되는 사항은 무엇인지를 도출하고자 하였다. 이를 위해 서울시 소재 A대학의4개년도 자료를 이용하였고, 코로나 이전은 2018년~2019년까지, 코로나 이후는 2020년~2021년까지자료를 이용하였다. 연구결과에 의하면, 교양의 경우에는 “과제”가 코로나 이전과 이후와 상관없이 빈도 및 연결중심성(DC)이 가장 가장 높은 단어로 나타났으나, 전공에서는 “이해”가 가장 중요한 단어로 나타났다. 에코 네트워크의 분석결과, “동영상” 및 “비대면수업”의 경우에는 어렵다고느끼고 있으며, 교수와 학생간의 “상호작용”이 중요하다고 생각하고 있었다. 결론적으로 코로나이후의 교양 수업에서는 과제에 대한 비중을 낮추고, 학생과의 상호작용을 높이는 것이 중요하며, 전공의 경우에는 비대면 수업보다는 대면수업으로 운영하고, 동영상도 어렵지 않게 내용을 구성하는 것이 필요하다는 것을 확인하였다.
Abstract
The purpose of this study is to indicate the direction of the future university classes in the post-COVID era, comparing and analyzing lecture evaluation of pre and post COVID-19. To this end, 4 yeard data were used from 2018 to 2019 for pre COVID-19 and form 2020 to 2021 data for post COVID-19. The results were as follows. In the case of liberal arts, “assignments ” was the word with the highest frequency and degree centrality(DC) regardless of pre and post-COVID-19 In the major, “understanding” appeared as the most important word. The result of the ego network analysis indicated that “video lecture” and “non-face-to-face classes” were difficult and “interaction” between the professor and the students was important. As a results, it is important to reduce the weight of assignments and increase interaction with students in liberal arts classes. In the case of majors, it is necessary to operate face-to-face classes rather than non-face-to-face classes, and to organize the contents of videos without difficulty.
참고문헌 (26)
- 이시철, "대학의 코로나-19 초기 대응과 수업 만족도 평가: 경북대학교의 비대면 학기 사례", 학습자중심교과교육연구, 20(20), pp.993~1019 (2020), 학습자중심교과교육학회[DOI]
- 신선애, "포스트 코로나 시대 대학 수업의 방향성 탐색: 중간강의 평가 데이터 마이닝과 의미연결망 분석 결과를 중심으로", 교육문화연구, 26(5), pp.195~228 (2020), 교육연구소[DOI]
- 이후희, "대학 서술형 강의평가 자료의 언어 네트워크 분석", 교육혁신연구, 28(2), pp.237~262 (2018), 교육발전연구소[DOI]
- 신종호, "대학 강의평가 서술형 응답 실태 및 특성 분석 - A대학교 사례를 중심으로", 교육연구논총, 40(3), pp.61~81 (2019), 교육연구소[DOI]
- 신종호, "텍스트 마이닝을 활용한 서술형 강의평가 내용분석", 학습자중심교과교육연구, 19(16), pp.77~99 (2019), 학습자중심교과교육학회[DOI]
- 이해듬, "대학 강의평가 주관식 결과의 텍스트마이닝을 통한 전공 계열별 좋은 수업 특성 분석", 한국유아교육연구, 20(2), pp.21~41 (2018), 유아교육연구소[DOI]
- 곽민호, "토픽 모델링을 활용한 대학생의 서술형 강의평가 분석", 아시아교육연구, 20(2), pp.491~522 (2019), 교육연구소[DOI]
- 김은영, "자율적 서술형 강의평가를 통한 ‘대학 수업’에 대한 학생들의 인식 연구", 교육문화연구, 27(2), pp.217~238 (2021), 교육연구소[DOI]
- 김정민, "대학 서술형 강의평가 실태 및 네트워크 분석: S대학교 사례를 중심으로", 학습자중심교과교육연구, 21(15), pp.149~164 (2021), 학습자중심교과교육학회
- 박금주, "서술형 강의평가결과에 대한 단과대별 내용 분석", 한국산학기술학회논문지, 23(1), pp.428~435 (2022), 한국산학기술학회[DOI]
- 지정규, "텍스트 애널리틱스를 활용한 서술형 강의평가 분석", 융복합지식학회논문지, 10(1), pp.71~80 (2022), 융복합지식학회[DOI]
- 한신일, "대학생들의 서술형 강의평가내용(Written Comments) 분석", 교육행정학연구, 21(3), pp.359~378 (2003), 한국교육행정학회
- K. B. Cohen, "Getting started in text mining", PLoS Computational Biology, 4(1), pp.e20~ (2008)[DOI]
- 안효선, "Approaching fashion design trend applications using text mining and semantic network analysis", Fashion and Textiles, 7(1), pp.1~15 (2020), 한국의류학회[DOI]
- P. Drieger, "Semantic network analysis as a method for visual text analytics", Procedia-Social and Behavioral Sciences, 79, pp.4~17 (2013)[DOI]
- U. Brandes, "Network analysis: Methodological foundations" (2005), Springer
- S. Wasserman, "Social network analysis, Methods and applications Vol.8" (1994), Cambridge University Press
- K. Y. Kwahk, "Social Network Analysis" (2014), Chungram book
- 박기창, "텍스트마이닝을 이용한 건설공사 위험요소의 계절별 중요도 분석", 대한토목학회논문집(국문), 41(3), pp.305~316 (2021), 대한토목학회[DOI]
- 구유영, "대학생 전공-교양 교과목 이수 특성에 나타난 교육과정 구조와 이수체계의 문제", 교양교육연구, 13(2), pp.369~396 (2019), 한국교양교육학회
- 박지웅, "T. Parsons의 기능주의 이론과 교육사상 재조명", 학습자중심교과교육연구, 15(2), pp.77~98 (2015), 학습자중심교과교육학회
- 이효진, "교양과목과 전공과목에 따른 대학생의 수강신청 기준에 관한 연구", 한국교육학연구, 23(4), pp.79~99 (2017), 안암교육학회[DOI]
- 최문기, "학생들이 인식하는 좋은 전공수업과 교양수업의 비교", 교양교육연구, 10(3), pp.325~348 (2016), 한국교양교육학회