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학술저널
저자정보
김경희 (동의대학교) 성진용 (동의대학교) 최승배 (동의대학교) 강창완 (동의대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
2,599 - 2,606 (8page)
DOI
10.37727/jkdas.2021.23.6.2599

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최근 많은 대학에서는 강의평가 결과를 통해 수업의 질 개선을 도모하고자 정량적 평가 이외에 서술형 강의평가 자료를 활용하고 있다. 이러한 자료를 활용하고 있는 이유는 서술형 강의평가 내용이 정량적 평가에서 드러나지 않는 다양한 학생들의 의견들을 담고 있어 향후 수업 개선방안을 위해 유용한 정보를 도출할 수 있기 때문이다. 개방형 자료를 이용하여 유용한 정보를 도출하기 위한 기존의 방식은 내용을 보고 관련이 있는 몇 개의 범주로 구분하여 단순 집계를 하는 것에 불과하였다. 본 연구에서는 기존의 방법과 달리 데이터마이닝 기법 중 텍스트 마이닝을 이용하여 유용한 정보를 도출해내고자 한다. 이를 위해 첫째, 서술형 강의평가 텍스트 자료에 대해 긍정적 평가인지 부정적 평가인지를 예측 분류하는데 기계학습 방법을 적용하였으며, 둘째, 구체적인 분석을 위해 k-평균 군집분석, 토픽분석, 감성분석 그리고 나이브 베이즈 방법을 고려하였다. 비지도학습 기법은 전체 데이터세트를 이용하였고, 지도학습기법인 나이브 베이즈 방법은 분석용 데이터세트(70%)를 이용하여 최적모형을 찾고, 최적모형을 검증용 데이터세트(30%)에 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 검증용 데이터에 대한 예측력 측면에서 나이브 베이즈 방법의 정분류율이 84%로 나타나 토픽분석(68%), 감성분석(75%) 방법에 비해 우수한 성능을 보여 고려한 방법 중 가장 적절한 모형인 것으로 확인하였다.
#텍스트 마이닝 #기계학습 #나이브 베이즈 방법 #토픽모형 #감성분석 #Textmining #machine learning #naive bayes method #topic model #sentiment analysis

목차

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참고문헌 (17)

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Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet allocation / The Journal of Machine Learning Research 3:993~1022 google schola 최정균 / 2017 / 텍스트 마이닝 기법을 이용한 언론사별 보도 변화 양상 탐구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 19(5):2509~2522 dbpia 채수진 / 2007 / 의과대학 수업평가의 서술형 응답 분석에 의한 수업평가 내용 탐색 / 열린교육연구 15(1):237~255 dbpia 최정웅 / 2016 / 데이터분석을 이용한 서술형 강의평가 연구 / 디지털융복합연구 14(11):101~106 dbpia 조영준 / 2019 / K-평균 군집분석을 이용한 동아시아 지역 날씨유형 분류 / 대기 29(4):451~461 dbpia

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