토픽 모델링을 활용한 ‘4차 산업혁명 시대 교육’ 동향 분석 : 2018-2020년 교육부 문서와 종합일간지 비교 분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이길용 | - |
dc.contributor.author | 홍후조 | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-13T21:40:47Z | - |
dc.date.available | 2022-03-13T21:40:47Z | - |
dc.date.created | 2021-12-03 | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.issn | 1225-4150 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/138873 | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 2018년 1월부터 2020년 12월까지 4차 산업혁명 시대 교육과 관련된 정부 차원의 교육부 문서와 민간 차원의 일간지 기사를 수집 및 비교 분석하여 키워드 및 주제의 변화 흐름을 살피고 향후 발전 방향과 교육적 시사점을 도출하고자 하였다. 교육부 문서는 교육부 홈페이지의 뉴스·홍보란의 게시물과 교육부가 발간한 월간지가 포함되며, 일간지 기사는 국내 전국단위 11개 종합일간지 기사가 대상이다. 웹크롤링을 이용하여 자료를 수집한 후, 통계 프로그램 ‘R’을 통해 키워드 분석과 토픽 모델링, 감성분석을 수행하였다. 분석 결과, 교육부 문서에서는 기술교육, 중·고교교육, 대학교육이 강조되었는데, 기술교육의 경우 이후 진로·직업 교육으로 확장되는 모습을 보였다. 중·고교교육의 경우 학생 맞춤형 교육과 거점형 고등학교를 강조하는 모습이 나타났으며, 대학교육에서는 대학, 기업, 사회 등의 교육의 주체간 다각도의 협력이 강조되었다. 반면 일간지 기사에서는 기술교육 중에서도 인공지능에 대한 관심이 꾸준히 높았다. 중·고교교육에서는 대학수학능력시험 과목의 변화가 주로 다루어졌으며, 진로교육이나 정부와 정치권의 4차 산업혁명 교육 관련 정책이 폭넓게 다루어졌다. 끝으로, 정부 차원에서는 4차 산업혁명 시대 교육에 대해 긍정어가 차지하는 비율이 높아지는 데 반해 민간 차원에서는 부정어가 차지하는 비율이 높아졌다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국교육학회 | - |
dc.title | 토픽 모델링을 활용한 ‘4차 산업혁명 시대 교육’ 동향 분석 : 2018-2020년 교육부 문서와 종합일간지 비교 분석 | - |
dc.title.alternative | An Analysis of Trends in Education in the Era of the 4th Industrial Revolution Using Topic Modeling | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 홍후조 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 교육학연구, v.59, no.2, pp.387 - 409 | - |
dc.relation.isPartOf | 교육학연구 | - |
dc.citation.title | 교육학연구 | - |
dc.citation.volume | 59 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 387 | - |
dc.citation.endPage | 409 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002712150 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 4차 산업혁명 시대 교육 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Education in the 4th Industrial Revolution | - |
dc.subject.keywordAuthor | Keyword analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | Sentiment analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | Topic modeling | - |
dc.subject.keywordAuthor | 감성분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 키워드 분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 토픽 모델링 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.