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저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제14권 제11호
발행연도
2016.1
수록면
101 - 106 (6page)

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대학 교육현장에서 강의와 관련한 수많은 비정형화된 데이터가 생산되고 있는데 그중 관심 있게 볼 부분은 학생들의 서술형 강의평가이며, 본 논문에서는 대학에서 시행하는 서술형 강의평가를 활용하여 분석하였다. 분석방법으로 먼저 학기가 끝난 후 수행된 강의평가에서 동일학과 유사과목을 강의했던 교수자 2인을 선택하고 학생들이 평가한 서술형 강의평가 내용에서 기존 문헌연구를 통해 얻은 학습자 상호작용과 관련한 키워드를 추출하고 이를 코사인유사도 분석을 이용해 상호작용 점수를 도출한 후 기존의 5점척도 강의평가 점수와 비교하였다. 분석을 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 분석결과 수업에서 필요한 학습자 상호작용은 주로 흥미, 기회, 열정, 재미, 참여, 유익, 친절 등으로 나타났다. 기존의 5점 척도 강의평가 점수와 새롭게 도출한 서술형 강의평가 점수를 비교했을 때 유사한 것으로 나타났으며 특히, 상호작용이 높을수록 더 높은 점수가 나타났다. 본 연구에서는 상호작용점수라는 새로운 지표를 만들었고 이에 대한 가능성을 확인하였다. 향후 학과단위 또는 학교단위의 데이터분석을 통해 정성적, 정량적 강의평가 지표를 개발함으로써 기존의 평가방식을 개선할 필요가 있다.
#빅데이터 #텍스트 마이닝 #오피니언 마이닝 #강의평가 #상호작용분석 #코사인 유사도 #Big Data #Text Mining #Opinion Mining #Satisfaction Score #Student-Interaction #Cosine Similarity

목차

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참고문헌 (18)

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임우섭 / 2007 / 대학 교수의 핵심 강의역량 분석 / 교육행정학연구 25(4):413~434 dbpia 권오영 / 2014 / 강의평가 시스템의 신뢰도 향상 방안 연구 / 공학교육연구 17(2):35~41 dbpia Astin, A / 1993 / What Metter in College?: Four Critical Years Revisited / Jossey-Bass Publishers google schola 한경수 / 2011 / 강제적인 대학 강의평가의 문제점 / Communications for Statistical Applications and Methods 18(1):35~45 dbpia Meaning of lecture evaluation and lecture diagnosis during semester google schola

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