텍스트 마이닝을 이용한 신임경찰관 교육 개선방안 연구

• 영문명: Using Text Mining to Improve Education for New Police Officers
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 이상덕(Sang Duk Lee) 조완섭(Wan Sup Cho)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.26 No.3, 923~932쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.06.30

국문 초록

모든 교육기관들은 교육이나 훈련 종료 후 학습자들의 교육 만족도 조사를 통해 교육 개선 위한 자료로 사용하고 있다. 대한민국 신임경찰관의 교육을 담당하고 있는 중앙경찰학교 역시 교육의 품질 향상을 위해 교내 교육 종료 시점과 현장 실습 종료 시점 2회에 걸쳐 교육 만족도 조사를 실시하고 있다. 하지만 교육 만족도 결과의 분석은 주로 오점 척도 등의 정량적인 측면을 중심으로 이뤄지고 있어 교육생들의 다양한 의견을 담고 있는 텍스트 데이터에 대한 분석은 미흡한 상태이다. 이 연구에서는 중앙경찰학교의 2019년부터 2022년까지 3년간의 교육생들의 교육 만족도 조사 중 자유로운 의견을 기재한 비정형 텍스트 데이터를 분석해 신임경찰관 교육 개선의 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 경찰 업무 도메인 특성에 맞는 사용자 정의 사전 생성과 전처리를 수행한 후 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 활용하여 분석한 결과 토대로 ‘실무’, ‘현장’, ‘필요’ 등 10개의 중요 단어를 확인하였다. 또한, 중요 단어를 중심으로 Apori Algorithm과 word2vec 기법을 통해 단어 간의 유사도를 측정해 중요 단어가 어떤 단어들과 높은 유사도를 갖는지를 확인하는 방법을 통해 교육생들의 의견을 확인할 수 있었다.

영문 초록

All institutions survey learners' satisfaction with their education after the end of educati on or training and use it as a resource to improve education. The Central Police Academy, which is in charge of training new police officers, also conducts a satisfaction survey at the end of on-campus training to improve the quality of education. However, the analysis of the educational satisfaction results is mainly centered on quantitative aspects such as a five-point scale, and the analysis of textual data containing various opinions of trainees is insufficient. In this study, we analyze the unstructured text data of the trainees' freely expressed opinions during the education satisfaction survey of the Central Police Academy for three years from 2019 to 2022 to suggest directions for improving the education of new police officers. For this purpose, 10 important words such as 'practice', 'field', and 'need' were identified based on the results of the analysis using TF-IDF after generating and preprocessing a custom dictionary that fits the characteristics of the police work domain. In addition, the similarity between words was measured using the Apori Algorithm and word2vec technique centered on the important words to check which words have high similarity with the important words to confirm the opinions of the trainees.

목차

1. 서론

2. 연구과정

3. 분석결과

4. 결론

References

키워드

교육만족도 단어임베딩 자연어처리 텍스트 마이닝 Educational Satisfaction Word Embedding NLP Text Mining Word2vec