백현정 / 한국외국어대학교 / 인문학 / 텍스트 마이닝을 활용한 온라인 중국어 교육콘텐츠 분석 및 개발 전략에 관한 연구 / 2024년도 인문사회학술연구교수B유형 예비선정
연구목표:
이러닝이라고도 불리는 온라인 교육의 시행과 보급을 위한 노력은 일찍부터 있어 왔지만, 실질적인 온라인 교육의 확산은 코로나19 팬데믹의 영향이 컸다고 할 수 있고 코로나19 엔데믹이 선언된 현재도 정규교육기관의 이러닝 도입률은 꾸준히 증가하고 있다. 온라인 교육을 위한 플랫폼이 개발 및 사용되고 있고, 온오프라인 융합 교육 등 새로운 교수법과 학습에 대한 요구가 높아져 ‘교육콘텐츠’의 중요성도 증대되고 있다. 이에 따라 콘텐츠 제작 플랫폼 및 관련 기술들이 빠르게 늘어가고 있음은 물론이고 인공지능, 가상현실 등 ICT 기술의 급속한 발전으로 온라인 콘텐츠 개발 방안의 필요성은 더욱 확대될 것이다.
교육부에서도 온라인 교육 활용 촉진을 위한 계획을 수립 및 진행하고 있는 만큼 중국어 교육 연구도 온라인 교육과 관련한 연구가 진행되고 있지만 그 수는 매우 미미한 실정이다.
본 연구는 정규 수업의 보충 자료로써의 중국어 교육콘텐츠가 아닌 온라인에서 정규 강의와 같이 제공할 수 있는 중국어 교육콘텐츠 개발 전략을 제시하는 것을 목표로 하며 온라인 중국어 교육콘텐츠에 대한 사회적 인식과 대중의 관점, 그리고 시청자의 반응을 조사 분석하고, 이를 바탕으로 학습자 맞춤형 중국어 교육콘텐츠 개발 전략을 제시하고자 한다.
기대효과:
- 학문적·사회적 기여도
본 연구는 빅데이터 분석을 기반으로 온라인 중국어 교육콘텐츠 개발 전략을 제시한 최초의 연구이다. 수집한 비정형 데이터는 텍스트 마이닝 기법을 활용해 계량화하여 수치로 나타냄으로써 향후 중국어 교육콘텐츠 설계 및 제작에 참고할 수 있는 객관적 기준을 제공할 수 있고, 기초적인 학술 자료로 활용 및 적용할 수 있을 것이다. 이는 교육기관에 종사하는 교수자뿐만 아니라 온라인 중국어 교육콘텐츠를 제작하고 서비스하는 교육기업과 개인에게도 유용한 데이터로써 활용될 수 있을 것으로 기대한다. - 교육과의 연계성
본 연구는 사용된 데이터는 특정 집단과 정형화된 질문 속에서 도출한 내용이 아니므로 콘텐츠에 대한 학습자의 기탄없는 견해를 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다. 이는 교수자가 중국어 교육콘텐츠를 제작하기에 앞서 학습자의 요구를 파악할 수 있는 데이터로 활용될 수 있을 것이고 학습자 맞춤형 콘텐츠를 제작에 기여하여 학습자의 학습 성과와 만족도가 향상될 것으로 기대한다. - 연구 발전 기여도
본 연구는 다양한 플랫폼과 Python 코드 등이 활용된다. 해당 연구 방법은 이미 다양한 연구에서 활용되고 있지만 사용법에 대해 공개하고 있는 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서 활용한 연구 방법을 후속 연구자들이 관련 연구에 어려움 없이 활용할 수 있도록 공개할 것이다. 이로써 연구자들이 연구에 집중할 수 있음은 물론이고 양질의 연구를 진행할 수 있을 것으로 사료가 되며, 더 나아가 집단지성의 힘으로 연구 방법의 발전을 기대해 볼 수 있을 것이다. - 후속 연구 기여도
본 연구를 통해 도출된 온라인 중국어 교육콘텐츠 개발 전략은 온라인 중국어 교육콘텐츠를 개발하고 효과를 검증하는 등 관련 연구 범위를 확장하여 후속 연구를 진행할 수 있을 것이다.
중국어 교육콘텐츠에 대한 사회 인식과 대중의 관점, 온라인 중국어 교육콘텐츠에 대한 시청자 반응 분석 결과는 현재 제공되고 있는 중국어 교육콘텐츠의 문제점을 파악할 수 있고, 중국어 학습자를 이해하는 자료로 활용될 수 있다. 따라서 이를 바탕으로 정규 교육 외의 콘텐츠를 개발과 서비스방안 연구에도 참고가 되어 새로운 교육 방법을 모색할 수 있을 것으로 기대한다.
연구요약:
본 연구는 중국어 교육콘텐츠에 대한 사회 인식, 대중의 관점, 그리고 온라인 중국어 교육콘텐츠에 대한 시청자 반응을 분석함으로써 온라인 중국어 교육콘텐츠 개발 전략을 제시를 목적으로 한다.
중국어 교육콘텐츠에 대한 사회 인식은 뉴스 기사를 통해 분석할 것이며, 데이터 수집은 뉴스 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 빅카인즈를 통해 진행한다. 대중의 관점은 소셜 미디어를 통해 분석할 것이며, 데이터 수집은 빅데이터 분석 솔루션 텍스톰을 활용할 것이다. 온라인 중국어 교육콘텐츠에 대한 시청자 반응 분석은 동영상 공유 플랫폼인 YouTube에서 서비스되고 있는 중국어 교육콘텐츠의 댓글을 통해 분석할 것이며, 데이터 수집은 YouTube Data API를 활용하여 진행한다.
텍스트 마이닝 기법은 비정형화된 데이터를 정형화 데이터로 변환시켜 분석하는 과정이다. 뉴스 기사, 소셜 미디어, 시청자 댓글은 비정형 데이터이므로 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 통계적 양적 분석을 통해 신뢰도와 타당도를 높일 것이다.
본 연구의 진행 절차는 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석, 그리고 분석 결과 정리 및 시각화 순서로 진행된다. 데이터 분석은 웹 브라우저 내에서 Python 스크립트를 작성하고 실행할 수 있는 구글 Colab을 활용하며, 키워드 빈도, TF-IDE, 토픽 모델링 분석을 진행한다. 도출된 분석 결과 정리와 시각화가 마무리되면 이를 바탕으로 중국어 교육콘텐츠에 대한 사회 인식과 대중의 견해, 그리고 온라인 중국어 교육콘텐츠에 대한 종합 분석을 진행한 후 온라인 중국어 교육콘텐츠 개발 전략을 도출할 것이다.
키워드:
온라인교육, 교육콘텐츠, 동영상콘텐츠, 중국어교육, 콘텐츠개발, 학습자맞춤형, 빅데이터, 텍스트마이닝
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