토픽모델링과 단어 의미연결망을 활용한 교육정책 수요 탐색: 전북교육정책 인식 조사를 중심으로
Exploring Educational Policy Demands using Topic Modeling and Semantic Network Analysis: Focusing on the Jeonbuk Education Policy Perception Survey
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
교육정책의 수립과 집행에 있어서 학부모와 교사의 정책수요를 파악하고, 이에 기반하여 정책을 수립하는 것은 정책의 가치 지향성, 행정의 반응성 측면에서 매우 중요하다. 본 연구는 2024년 전북교육정책 인식조사를 바탕으로 토픽모델링과 단어 의미연결망을 활용하여, 학부모와 교사들의 교육정책 수요를 탐색해 보았다. KeyBert를 활용한 주요 키워드를 추출한 결과, 학부모는 ‘지원’, ‘강화’, ‘학력’, ‘에듀페이’ 등의 키워드가 높은 빈도를 나타내고 있었고, 교사의 경우에는 ‘업무’, ‘현장’, ‘교권’, ‘경감’ 등의 키워드가 높은 빈도를 나타내고 있었다. 토픽모델링 분석 결과, 지역의 특수한 환경에 따른 교육정책의 수요보다는 전국적 이슈를 가진 교육정책에 대한 수요가 더 크게 나타났다. 학부모들의 가장 높은 교육정책 수요는 ‘인성교육’ 이였으며, 교사들의 가장 높은 교육정책 수요는 ‘행정업무 경감’ 이였다. 학부모와 교사의 단어 의미연결망은 ‘교육’이 가장 높은 연결중심성과 매개중심성을 가지고 있는 것으로 나타났지만, 다른 키워드들에서는 미세한 차이가 발생하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 토픽모델링 분석을 통하여 교육정책의 수요를 파악했다는 점에서 지방교육 연구 방법의 지평을 넓혔다고 할 수 있다. 하지만, 본 연구는 특정 지역의 인식조사를 바탕으로 연구가 진행되어 분석 결과를 조심스럽게 해석할 필요가 있으며, 일부 단어들이 중복되거나 높은 추상성으로 인하여 주요 토픽의 분포가 다소 편향되어 있을 수 있는 한계가 있다.
Abstract
Comprehending and incorporating policy demands of parents and teachers is crucial for aligning local educational governance with value orientation and enhancing administrative responsiveness. This study leverages the Jeonbuk Educational Policy Perception Survey to extract key keywords and latent topics from open-ended responses concerning necessary educational policies, using topic modeling and semantic network analysis. KeyBERT analysis revealed that parents frequently referenced terms such as "support," "enhancement," "academic achievement," and "EduPay," whereas teachers focused on "workload," "field," "teacher's rights," and "reduction." Topic modeling results highlighted a stronger demand for policies addressing national issues over those tailored to regional specificities. The most significant policy demand among parents was for "character education," while teachers prioritized the "reduction of administrative duties." The semantic network analysis further indicated that "education" held the highest centrality in both groups, with minor differences observed in other keywords. This study broadens the methodological scope of local education policy research by identifying policy demands through topic modeling. However, limitations include potential biases stemming from the survey's specific sample and possible skew in topic distribution due to word redundancy and abstraction.
참고문헌 (36)
- 강영웅, "지방공공서비스가 욕구충족 집단별 정주의식에 미치는 영향", 한국행정학보, 54(3), pp.107~140 (2020)
- 교권 회복 및 보호 강화 종합방안, "교육부", ~ (2023)
- 2024년도 인성교육 활성화 시행계획, "교육부", ~ (2024)
- 학교 행정업무 경감 및 효율화 방안(안), "교육부", ~ (2024)
- 김란, "코로나19에 대한 행정·정책학 연구의 주제와 성과: 딥러닝기반 토픽모델링을이용하여", 정부학연구, 28(3), pp.105~137 (2022)
- 전북특별자치도교육청 교육정책 인식 조사. 전북교육정책, "이병현", ~ (2024)
- 이병현, "전북특별법의 제정과정 분석-토픽모델링을 활용한 다중흐름모형의 적용을 중심으로-", 한국자치행정학보, 38(2), pp.73~96 (2024)
- 이종수, "새행정학 3.0" (2022), 대영문화사
- 이재호, "지방정부 정책 수립을 위한 시민 의견 수렴 지표에 관한 연구", 한국행정논집, 26(2), pp.217~241 (2014)
- 이찬주, "토픽 모델링을 활용한 저출산 대응 정책 연구동향 분석", 정책분석평가학회보, 33(3), pp.259~303 (2023)
- 정의주, "BERTopic 모델을 이용한 항공사 서비스에서 지각된 고객가치가 고객 만족도에 미치는 영향 분석", 지식경영연구, 24(3), pp.95~125 (2023)
- 전북특별자치도교육청, "2023년 전라북도교육청 10대 핵심정책", 내부자료, ~ (2023)
- 전북특별자치도교육청, "전북교육청 '전북에듀페이 전용앱' 출시", 보도자료, ~ (2024)
- 전북특별자치도교육청, "2024년 전라북도교육청 10대 핵심정책", 내부자료, ~ (2024)
- 주상현, "지방정부 노인복지욕구 실태와 정책과제", 지방정부연구, 10(4), pp.195~220 (2007)
- 최태현, "민주적 행정의 반응성에 대한 민본사상의 이론적 함의", 한국행정학보, 51(1), pp.321~346 (2017)
- 한국경제, "교사 97%, 학교 경제교육 늘려야", ~ (2024)
- 홍미영, "정책욕구분석을 통한 지역여성정책의 대안모색-부산지역 성인여성을 대상으로 한 탐색적 조사-", 한국정책학회보, 13(2), pp.207~242 (2004)
- Blei, D. M., "Latent dirichlet allocation", Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993~1022 (2003)
- Bonacich, P., "Technique for analyzing overlapping memberships", Sociological Methodology, 4, pp.176~185 (1972)
- Campello, R. J. G. B., "Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. PAKDD 2013" (2013), Springer
- Devlin, J., "BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding", Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp.4171~4186 (2019), Association for Computational Linguistics
- Freeman, L., "Centrality in social networks : Conceptual clarification", Social Networks, 1, pp.215~239 (1979)
- Giarelis, N., "International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations", pp.635~645 (2021), Springer International Publishing
- Grimmer, J., "Text as data : The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts", Political Analysis, 21(3), pp.267~297 (2013)
- Grootendorst, M., "KeyBERT: Minimal keyword extraction with BERT (Version v0.3.0)", ~ (2020)
- "BERTopic" (2023)[URL]
- Friedkin, N. E., "Theoretical foundations for centrality measures", American journal of Sociology, 96(6), pp.1478~1504 (1991)
- Mikolov, T., "Distributed representations of words and phrases and their compositionality", Advances in Neural Information Processing Systems, 26 (2013)
- O’Connor, C., "Intercoder Reliability in Qualitative Research : Debates and Practical Guidelines", International Journal of Qualitative Methods, 19 (2020)
- Saltzstein, G. H., "Bureaucratic responsiveness : Conceptual issues and current research", Journal of Public Administration Research and Theory, 2(1), pp.63~88 (1992)
- Wasserman, S., "Social Networks Analysis: Methods and Applications" (1994), Cambridge University Press