학술논문
파이썬과 텍스트 마이닝을 활용한 ESP 연구 동향분석
이용수 132
- 영문명
- A study of research trends in ESP using python and text mining.
- 발행기관
- 한국외국어교육학회
- 저자명
- 권은영(Kwon, Eun-Young)
- 간행물 정보
- 『Foreign Languages Education』Vol.27 No.2, 111~139쪽, 전체 29쪽
- 주제분류
- 사회과학 > 교육학
- 파일형태
- 발행일자
- 2020.06.30
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국문 초록
영문 초록
The present paper was intended to examine the research trends in English for Specific Purposes (ESP) using python and text mining. For this purpose, data were first collected from domestic and foreign theses as well as academic journals published between 1990 and 2019 and available on Research Information Sharing Service (RISS). Then keywords from the titles of the studies were extracted and analyzed via text mining. The study revealed that (1) Both domestic and foreign studies seemed to share much in common in terms of their favored research topics in ESP-text communication, English for Academic Purposes (EAP), and course/curriculum design; (2) Corpus/needs analyses were most favored in Korean ESP studies, while genre/needs analyses and case studies were in foreign ESP studies; (3) Engineering was the field of study most dealt with in both domestic and foreign EAP research; and (4) Not all trends in the same period coincide in domestic and foreign ESP studies. Finally, the present study offered future directions derived from the results of the study.
목차
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 연구 방법
IV. 연구 결과
V. 논의 및 결론
참고문헌
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참고문헌
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