빅데이터를 활용한 국내 미래교육에 대한 사회적 인식 분석

• 영문명: A Study on the Perception Analysis of Future Education through Big Data
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이가형(Lee Ga-Hyung)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제22권 24호, 25~37쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.31

국문 초록

목적 본 연구는 미래교육에 대한 인식을 파악하고 미래교육을 실시하기 위한 방향성을 제시하기 위해 실시되었다. 방법 이를 위해 ‘미래교육’의 키워드를 바탕으로 온라인 빅데이터를 수집하였고, 수집된 데이터를 정제/형태소 분석을 실시한 후 텍스트마이닝, 매트릭스 분석, 담론 분석, 감성 분석을 수행하였다. 미래교육의 빅데이터 수집은 포털과 SNS을 통해 이루어졌으며, 네이버, 다음, 구글, 유튜브, 트위터를 대상으로 이루어졌다. 기간은 COVID-19 pandemic 이후 미래교육에 대한 일반사람들의 인식을 조사하기 위하여 2020년 3월부터 2022년 3월까지의 21,617개의 데이터를 대상으로 이루어졌다. 결과 본 연구의 결과로서 미래교육에 대한 빈도수가 높은 단어는 교육, 미래, 미래교육, 창의, 학교, 학생, 융합, 운영, 연구, 교육과정 등의 순으로 나타났다. 그리고 동시출현 빈도를 확인한 결과 미래-교육, 창의-융합, 인재-양성, 융합-교육, 융합-인재, 프로그램-개발, 교육-프로그램, 교육-교실, 미래-인재, 연구-목적 등의 순으로 나타났다. 그리고 문서 상 빈도수가 높게 나오는 단어로는 교육, 미래교육, 미래, 창의, 학생, 학교, 연구, 융합, 운영, 교육과정 순으로 나타났다. 이들의 미래교육과 연결중심성이 높은 단어로는 교육, 미래교육, 학교, 미래, 학생, 창의, 운영, 진행, 융합, 교육과정 순으로 나타났다. 결론 빅데이터 분석을 통해 본 미래교육의 인식은 주로 학교에서 학생을 대상으로 창의, 융합 인재를 양성하기 위한 연구가 진행해야 되며, 프로그램 개발과 교육 프로그램을 목적으로 연구가 되어야 한다.

영문 초록

Objectives This study was conducted to identify the perception of future education and to suggest directions for future education. Methods For this purpose, online big data was collected based on the keywords of ‘future education’. The analysis of emotional was perforrmed using the collected data. and the data were analyzed by refining/morphology analysis, then text mining, matrix analysis, discourse analysis. The big data collection of future education be done through portals SNS. it was done by Naver, Daum, Google, YouTube and Twitter. The period was 21,617 data from March 2020 to March 2022 to investigate the public's perception of future education after COVID-19 pandemic. Results As a result of this study, the words with high frequency of future education based on the order of education, future, future education, creativity, school, student, convergence, operation, research, and curriculum. As a result of checking the frequency of simultaneous appearance, future-education, creativity-fusion, talent-training, convergence-education, convergence-talent, program-development, education-program, education-class, future-talent, research-purpose have been arranged. The words with high frequency in the document were education, future education, future, creativity, students, schools, research, convergence, operation, and curriculum. The words with high connection center with their future education were education, future education, school, future, student, creativity, operation, progress, convergence, and curriculum. Conclusions The recognition of future education through big data analysis should be mainly conducted in schools to train students with creative and convergent talents, and it should be studied for the purpose of program development and education program.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

미래교육 빅데이터 분석 텍스트마이닝 매트릭스 분석 감성 분석 데이터 마이닝 Future education Big Data analysis Text mining Matrix analysis Emotion analysis