빅데이터 분석을 통한 COVID-19 전후 사이버대학 관련 제공되는 정보의 차이에 대한 탐색적 연구

• 영문명: An Exploratory Study on the Differences in Information Provided by Cyber University before and after COVID-19 through Big Data Analysis
• 발행기관: 한국상품학회
• 저자명: 노현식 권미화
• 간행물 정보: 『상품학연구』제40권 제6호, 105~113쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.30

국문 초록

COVID-19 이후 크게 관심이 증가한 사이버대학 관련 제공되는 정보들을 빅데이터 분석을 통한 탐색적 연구를 통해 알아보고자 한다. 본 연구는 텍스톰 6.5를 이용하여 사이버대학교 관련 정보를 COVID-19 이전 3년(2017. 1. 1.∼2020. 1. 31.)과 이후 3년(2020. 2. 1.∼2022. 6. 3.)으로 두 시기로 나누어 비정형데이터를 수집하고 빈도분석과 TF-DIF 분석을 통해 핵심 키워드를 도출하였다. 도출된 핵심 단어를 바탕으로 N-gram 분석, 언어 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. COVID-19 전후 모두 교육과 학업과정, 편입과 관련된 학생모집 등의 정보가 주로 제공되었으나, 세부적인 내용에서 제공된 정보의 차이가 나타는 것을 확인 하였다. COVID-19 이전에는 입학과 학교에 대한 정보가 중요하게 다루어진 반면, 이후에는 교육환경과 질에 대한 정보가 중요하게 다루어지는 것을 확인 할 수 있었다. 사이버대학은 교육환경 변화에 발맞춰 양질의 교육과 정보제공을 위해 지속적으로 노력하고 있음을 알 수 있다. 즉, 새로운 디지털 기술을 교육에 접목시키고, 학생을 모집하는데 있어 대상별(신입, 편입, 연령, 환경 등) 세분화하여 정보를 제공하고, 학업과정 내 교육의 질 적인 측면을 중요하게 여기며 우수한 교수진 확보와 학업 취득의 기회 외에 외국어, 자격증 취득 등 다양한 성취의 기회를 제공하고 있는 것을 알 수 있다.

영문 초록

We would like to find out through exploratory research through big data analysis the information provided about cyber universities, which has greatly increased interest after COVID-19. Using Textom 6.5, this study collected unstructured data by dividing cyber university-related information into two periods: 3 years before COVID-19(2017.1.1.∼2020.1.31) and 3 years after (2020.2.1.∼2022.6.3.). Key keywords were derived through frequency analysis and TF-DIF analysis. Based on the derived key keywords, N-gram analysis, language network analysis, and CONCOR analysis were conducted. Both before and after COVID-19, information such as education, academic process, and transfer-related student recruitment was mainly provided, but it was confirmed that there was a difference in the information provided in the detailed content. Before COVID-19, information on admission and school was treated as important, but it was confirmed that information on the educational environment and quality was treated as important after that. It can be seen that cyber universities are continuously striving to provide high-quality education and information in line with changes in the educational environment. In other words, new digital technologies are incorporated into education, information is provided by target (new, transfer, age, environment, etc.), quality aspects of academic process e

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅴ. 결 론

참고문헌

키워드

사이버대학교 코로나-19 빅데이터 텍스트마이닝 언어연결망분석 cyber university COVID-19 big data text mining language network analysis