토픽 모델링 기반 비대면 강의평 분석 및 딥러닝 분류 모델 개발
Analyzing Students’ Non-face-to-face Course Evaluation by Topic Modeling and Developing Deep Learning-based Classification Model
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2020년 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인한 전 세계적인 팬데믹으로 교육 현장에도 큰 변화가 있었다. 대학에서는 보조 교육 수단으로 생각했던 원격수업을 전면 도입하였고 비대면 수업이 일상화되어 교수자와 학생들은 새로운 교육환경에 적응하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화 속에서 비대면 강의의 질적 향상을 위하여 강의 만족도 영향요인에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 코로나 전과 후로 변화된 대학 강의 만족도 영향요인을 파악하기 위해 빅데이터를 활용한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 토픽 모델링을 활용하여 코로나 전과 후의 강의평을 분석하고 이를 통해 강의 만족도 영향요인을 파악하여 대학교육이 나아가야 할 방향성을 제언하였다. 또한, 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 0.84의 F1-score를 보이는 토픽 분류 모델을 구축함으로써 강의의 만족, 불만족 요인을 다각도로 파악할 수 있으며 이를 통해 강의 만족도의 지속적인 질적 향상에 기여할 수 있다.
Abstract
Due to the global pandemic caused by COVID-19 in 2020, there have been major changes in the education sites. Universities have fully introduced remote learning, which was considered as an auxiliary education, and non-face-to-face classes have become commonplace, and professors and students are making great efforts to adapt to the new educational environment. In order to improve the quality of non-face-to-face lectures amid these changes, it is necessary to study the factors affecting lecture satisfaction. Therefore, This paper presents a new methodology using big data to identify the factors affecting university lecture satisfaction changed before and after COVID-19. We use Topic Modeling method to analyze lecture reviews before and after COVID-19, and identify factors affecting lecture satisfaction. Through this, we suggest the direction for university education to move forward. In addition, we can identify the factors of satisfaction and dissatisfaction of lectures from multiangle by establishing a topic classification model with an F1-score of 0.84 based on KoBERT, a deep learning language model, and further contribute to continuous qualitative improvement of lecture satisfaction.
참고문헌 (39)
- 강만수, "대학교육기관의 교육서비스품질이 학생만족, 신뢰, 몰입과 학생충성도에 미치는 영향", 고객만족경영연구, 13(1), pp.129~149 (2011), 한국고객만족경영학회
- 기영화, "대학에서의 온라인 수업과 블랜디드 러닝 수업의 학업성취도와 학습만족도 비교연구: S대학의 사례를 중심으로", 평생교육 · HRD연구, 1(1), pp.63~80 (2005), 한국평생교육ㆍHRD연구소
- 김광국, "사용자 리뷰 토픽분석을 활용한 모바일 쇼핑 앱 고객만족도에 관한 연구", 한국전자거래학회지, 23(4), pp.41~62 (2018), 한국전자거래학회[DOI]
- 김동욱, "토픽모델링 기법을 활용한 산업별 직무만족요인 비교 조사 : 잡플래닛 리뷰를 중심으로", 한국IT서비스학회지, 15(3), pp.157~171 (2016), 한국IT서비스학회[DOI]
- 김무영, "대학 인문교양교육에 대한 만족도 및 수업효과에 대한 인식 분석 – A 대학을 중심으로", 교양교육연구, 14(1), pp.193~218 (2020), 한국교양교육학회
- 김선희, "강의평가 결과 분석을 통한 교육의 질 제고 방안 탐색: A대학교 강의평가를 중심으로", 사회과학연구, 30(1), pp.147~174 (2017), 사회과학연구소
- 김세련, "일반대학원생의 교육만족도 측정도구 개발 및 타당화", 박사, 교육학과, pp.2021
- 김장영, "빅데이터 분석을 이용한 이러닝 수강 후기 분석", 한국정보통신학회논문지, 21(2), pp.423~428 (2017), 한국정보통신학회[DOI]
- 김태경, "토픽 모델링을 이용한 핀테크 기술 동향 분석", 한국산학기술학회논문지, 17(11), pp.670~681 (2016), 한국산학기술학회[DOI]
- 김판준, "랜덤포레스트를 이용한 국내 학술지 논문의 자동분류에 관한 연구", 정보관리학회지, 36(2), pp.57~77 (2019), 한국정보관리학회[DOI]
- 김해찬솔, "기계학습을 이용한 기록 텍스트 자동분류 사례 연구", 정보관리학회지, 34(4), pp.321~344 (2017), 한국정보관리학회[DOI]
- 노영, "비대면 온라인 교육의 학습자 만족에 영향을 미치는 요인연구", 고객만족경영연구, 22(3), pp.107~126 (2020), 한국고객만족경영학회[DOI]
- 박은정, "KoNLPy: 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지", 제26회 한글및 한국어 정보처리 학술대회 논문집, 6, pp.133~136 (2014)
- 박자현, "토픽모델링을 활용한 국내 문헌정보학 연구동향 분석", 정보관리학회지, 30(1), pp.7~32 (2013), 한국정보관리학회[DOI]
- 박종도, "커뮤니티 기반 Q&A서비스에서의 질의 할당을 위한 이용자의 관심 토픽 분석에 관한 연구", 정보관리학회지, 32(3), pp.397~412 (2015), 한국정보관리학회[DOI]
- 박주섭, "토픽모델링을 활용한 과학기술동향 및 예측에 관한 연구", 한국산업정보학회논문지, 22(4), pp.19~28 (2017), 한국산업정보학회[DOI]
- 백상현, "대학의 비대면 온라인 수업유형에 따른 수업만족도 분석", 인문사회 21, 12(2), pp.2543~2556 (2021), 인문사회 21
- 서구원, "온라인 강의 만족도와 추천의도에 영향을 미치는 요인", 사이버교육연구, 5(2), pp.159~178 (2011)
- 송윤희, "교수자의 비언어적 커뮤니케이션이 대학생의 감성적 실재감, 라포 및 학습만족도에 미치는 영향", 한국콘텐츠학회 논문지, 20(10), pp.259~267 (2020), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 송윤희, "대학 수업에서 교수자의 유머러스함, 래포, 몰입 및 만족도와의 관계", 교육과학연구, 43(4), pp.245~269 (2012), 교육과학연구소
- 신주용, "경영학 교과목의 강의만족도에 미치는 요인에 대한 AHP 분석", 경영교육연구, (55), pp.53~73 (2009), 한국경영교육학회
- 심재권, "BERT를 활용한 초등학교 고학년의 욕설문장 자동 분류방안 연구", 창의정보문화연구, 7(2), pp.91~98 (2021), 한국창의정보문화학회[DOI]
- 육지희, "토픽모델링과 딥 러닝을 활용한 생의학 문헌 자동 분류 기법 연구", 정보관리학회지, 35(2), pp.63~88 (2018), 한국정보관리학회[DOI]
- 이미선, "온라인 고객 리뷰의 속성기반 오피니언 마이닝을 활용한 추천 시스템의 개선", 석사, pp.2020
- 이수빈, "딥러닝 자동 분류 모델을 위한 공황장애 소셜미디어 코퍼스 구축 및 분석", 정보관리학회지, 38(2), pp.153~172 (2021), 한국정보관리학회[DOI]
- 이순규, "이러닝 만족도 증진을 위한 탐색적 연구: 텍스트 마이닝과 인터뷰 혼합방법론", 경영정보학연구, 21(1), pp.39~59 (2019), 한국경영정보학회[DOI]
- 조미원, "비대면 시대의 K대학 원격수업 인식 및 만족도 조사 연구", 인문사회 21, 12(2), pp.1399~1414 (2021), 인문사회 21
- 진설아, "트위터 데이터를 이용한 네트워크 기반 토픽 변화 추적 연구", 정보관리학회지, 30(1), pp.285~302 (2013), 한국정보관리학회[DOI]
- 최경호, "중요도-만족도 변환지수를 이용한 대학 교육서비스 품질 측정 연구", 한국데이터정보과학회지, 22(4), pp.765~773 (2011), 한국데이터정보과학회
- 한은숙, "사범대학생의 교육만족도에 미치는 영향요인 분석", 한국교원교육연구, 20(3), pp.313~335 (2003), 한국교원교육학회
- 함은혜, "대학교육만족도 영역별 점수의 의미와 활용: Bifactor 모형의 적용", 아시아교육연구, 18(4), pp.713~738 (2017), 교육연구소
- 황상흠, "한국어 기술문서 분석을 위한 BERT 기반의 분류모델", 한국전자거래학회지, 25(1), pp.203~214 (2020), 한국전자거래학회[DOI]
- Blei, D. M., "Latent dirichlet allocation", The Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993~1022 (2003)
- Devlin, J., "Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding", ~ (2018)
- Hofmann, T., "Probabilistic latent semantic analysis", Proceedings of the Fifteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, pp.289~296 (1999)
- "KoBERT" (2021)[URL]
- Kendon, A., "Nonverbal Communication: Interaction and Gesture" (1981), Mouton Publisher
- Mimno, D., "Topic models conditioned on arbitrary features with dirichlet-multinomial regression", ~ (2012)
- Rosen-Zvi, M., "The author-topic model for authors and documents", ~ (2012)