텍스트마이닝을 활용한 대학 신입생 프로그램 관련 연구 동향 분석

• 영문명: Analysis of research trends related to college freshman programs using text mining
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이승형(Seung hyeong Lee) 강기수(Kang Gi-Su)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제21권 19호, 765~785쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.10.15

국문 초록

목적 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 통해 대학 신입생 프로그램 관련 논문의 연구 동향을 파악하고 향후 연구 방향을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 방법 분석대상은 1983.3월부터 2021.7월까지의 국내 석⋅박사 학위논문과 한국연구재단의 등재후보지 및 등재지에 게재된 총 138편의 대학 신입생 프로그램 관련 논문이며, 연구 동향 분석을 위해 키워드 빈도분석의 ‘TF, TF-IDF’, 의미망 분석의 ‘동시출현빈도, 네트워크 연결중심성, Bigram’, Word2Vec 분석의 ‘Skip-gram’, 토픽모델링 분석의 ‘LDA 토픽모델링, Hot 토픽과 Cold 토픽’을 활용하였다. 결과 연구 결과는 다음과 같이 도출되었다. 첫째, 키워드 빈도분석의 TF와 TF-IDF 분석을 통해 본 주요 키워드는 ‘적응(213회)’, ‘생활(183회)’, ‘진로(183회)’, ‘전공(109회)’, ‘글쓰기(79회)’, ‘상담(75회)’ 등으로 나타났다. 둘째, 의미망 분석의 동시출현 빈도, 네트워크 연결 중심성, Bigram 분석을 통해 본 결과는 동시출현 단어에서 ‘생활-적응’ 키워드가 가장 많이 도출되었고, ‘가치’, ‘적응’, ‘전공’, ‘진로’ 등의 키워드는 다양한 보편적 관념을 내재한 키워드들과 유기적인 의미망을 형성하였다. 셋째, Word2Vec 분석의 Skip-gram 모델을 통해 대학 신입생들이 느끼는 학업 불안, 학교생활 적응, 정서에 대한 연구와 신입생을 위한 글쓰기 교육 프로그램에 관련된 연구가 활발히 수행되었음을 분석할 수 있었다. 넷째, 토픽모델링 분석의 LDA 토픽모델링과 Hot 토픽 및 Cold 토픽 분석 결과는 네 개의 토픽이 도출되었으며 Hot 토픽 신입생들을 위한 교과 또는 비교과 연계 글쓰기 프로그램 관련 연구, Cold 토픽은 대학 신입생을 위한 상담 프로그램 관련 연구들로 나타났다. 결론 결론적으로 대학 신입생 프로그램 관련 연구는 대학 신입생의 대학 생활 적응, 진로, 정서, 교과 및 비교과와 연계된 신입생 교육지원 프로그램으로 진행되었으며, 따라서 신입생을 위한 교과 및 비교과 연계 교육지원 프로그램 관련 연구는 향후 주요한 연구과제가 될 것으로 판단된다. 아울러 이 연구는 기존 선행 연구의 연구 동향 분석과 달리 텍스트마이닝 기법을 활용하여 대학 신입생 프로그램 관련 연구의 동향을 분석하고 향후 연구 방향을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.

영문 초록

Objectives This study was conducted to identify research trends related to Freshman Programs and suggest future directions through text mining techniques. Methods Researchers referred to domestic master s/doctoral dissertations/theses from March 1983 to July 2021 and 138 papers involving Freshman Programs published in the nominations and journals of the National Research Foundation of Korea. For research trend analysis, researchers utilized ‘TF, TF-IDF’ of keyword frequency analysis, simultaneous frequency, network centrality of semantic network analysis, ‘Skip-gram’ of Bigram, Word2Vec analysis, ‘LDA topic modeling, Hot topic and Cold topic’ of topic modeling analysis. Results The results suggest the following. First, the main keywords of ‘TF, TF-IDF’ analysis indicate ‘adaptation (213 times)’, ‘lifetime (183 times)’, ‘career (183 times)’, ‘major (109 times)’, ‘Writing (79 times)’ and ‘Counseling (75 times)’. Second, in the co-occurrence frequency of semantic network analysis, network centrality, Bigram analysis, it shows that ‘life-adaptation’ appears the most and ‘value’ ‘adaptation’ ‘major’ and ‘career’ organically forms a semantic network with those inherent various universal concepts. Third, the Skip-gram model of Word2Vec analysis indicates that studies on academic anxiety, school life adaptation, emotions felt by the freshmen, and writing courses for the freshmen were actively conducted. Fourth, four topics come from the results in the LDA topic modeling of topic modeling analysis and Hot topic and Cold topic analysis, which include research in writing for the freshmen concerning curricular/non-curricular courses(Hot topic) and studies related to counseling programs for the freshmen(Cold topic). Conclusions In conclusion, the research shows that Freshman Programs include Freshman support Programs linked to college adaptation, career, emotion, curricular/non-curricular courses. Researchers concluded that studies on curricular/non-curricular courses for a freshman would be primary projects. It is meaningful that the research uses text mining techniques for analyzing Freshman Programs, unlike the trend analysis of previous research, and suggests future research directions.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 논의 및 제언

키워드

대학 신입생 프로그램 연구동향 텍스트 마이닝 Freshman Program Research Trend Text Mining