뉴스레터 2018-4월호 <교육개발센터 키워드 빅데이터분석>
- 교육개발센터
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- 2018-04-09
[교육개발센터 키워드 빅데이터분석]
- 최근 3년, 성대신문 웹사이트 키워드를 중심으로
2012년 세계경제포럼에서 떠오르는 10대 기술 중 첫 번째로 선정된 빅데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에서 활발히 활용되고 있다. 데이터 안에서 숨겨진 의미 있는 패턴을 찾아내고 이를 기반으로 미래를 예측하는 기능으로, 다변화하는 현대 사회를 효율적으로 읽어낼 수 있다는 장점으로 곳곳에서 주목받고 있다. 우리 교육개발센터에서도 텍스톰을 활용한 빅데이터 분석 기법으로 성대 신문 웹사이트에서 수업, 강의, 시험, 성적, 과제 등 학업과 관련된 다양한 관련 키워드를 중심으로 최근 3년 간의 주요 이슈를 살펴보았다.
첫 번째 키워드, 교육개발센터
성대신문 웹사이트에서 “교육개발센터”를 키워드로 검색한 결과, 2002년 5월 “삼성 SDS 여성이사 주혜경씨 특강”기사를 시작으로 2017년 8월 “같이 공부하자, 성균튜터링”기사까지 총 56건의 기사가 추출되었다. 이 56건의 기사의 제목과 내용을 빅데이터 분석 프로그램에 투입한 결과, 연관 키워드의 빈도수를 기준으로 다음 <그림 1>과 같은 워드클라우드가 나타났다(빈도수가 높을수록 큰 글씨로 표시됨).
<그림1. 교육개발센터 워드클라우드>
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“교육개발센터”와 관련된 기사에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드를 살펴보면, 강의(146건), 교수(127건), 학우(111건), 학생(101건), 진행(89건), 학교(84건), 프로그램(63건), 수업(61건), 참여(48건), 교육(46건)인 것을 알 수 있다. 즉, 빈도수로 교육개발센터의 지난 16년 간의 주요 이슈는 ‘교수와 학생들을 대상으로 강의, 수업, 교육과 관련된 참여를 강조하는 프로그램을 진행한 것’으로 유추해 볼 수 있다.
한편, “교육개발센터” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍과 빈도수는 다음 <그림 2>와 같은 네트워크 그래프를 통해 확인할 수 있다(A→B일 경우, A가 출현했을 때 높은 빈도로 B가 연쇄적으로 출현함을 뜻하며, 빈도수가 높을수록 굵은 화살표로 표시됨). 분석결과를 살펴보면, 플립-클래스(22건), 교-강사(12건), 교육개발센터-센터장(11건), 교수-학생(10건), 글로벌-스위칭(8건), 스위칭-프로그램(8건), 외국인-학우(8건), 학교-홈페이지(8건), 교수법-개발(7건), 세미나-개최(6건)이 가장 빈번히 동시에 출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘플립-클래스-도입’, ‘진행-강의-교수-학생-참여-학우’, ‘글로벌-스위칭-프로그램’, ‘전공별-교수법-개발’을 확인할 수 있다.
<그림2. 교육개발센터 네트워크 그래프>
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두 번째 키워드, 수업
“수업”을 키워드로 검색된 기사 233건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드로서는 학우(807건), 학교(633건), 생각(536건), 학생(495건), 사람(477건), 수업(451건), 문제(305건), 진행(275건), 대학(254건), 교수(252건)인 것으로 확인되었다(<그림 3>참조).
<그림3. 수업 워드클라우드>
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“수업” 관련 기사에서 동시에 등장하는(공출현) 단어쌍과 빈도수는 다음 <그림 4>와 같은 네트워크 그래프로 나타냈다. 분석결과를 살펴보면, 문제-해결(38건), 전공-수업(30건), 공약-이행(26건), 학우-불편(24건), 학우-의견(23건), 학우-목소리(21건), 사업-진행(18건), 소프트웨어-교육(18건), 사업-진행(28건), 소프트웨어-교육(18건)이 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘의문-제기-문제-해결’, ‘학우-수업-목소리-의견-불편-전공-강의-수강’, ‘선본-성대바람-스윗-스케치’, ‘소프트웨어-교육-조교’, ‘공무원-시험-준비’ 등이 나타났다. 이처럼 수업에 있어서 주요한 이슈는 학생회 선거 공약 및 문제/불편 해결, 전공/교양/계절 수업, 공무원 시험준비 등과 관련된 것임을 알 수 있다.
<그림4. 수업 네트워크 그래프>
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세 번째 키워드, 강의
“강의”를 키워드로 검색된 기사 204건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 학우(926건), 학교(523건), 공약(427건), 학생(389건), 진행(360건), 강의(312건), 문제(304건), 교수(294건), 수업(267건), 사업(242건)인 것을 알 수 있다(<그림 5>참조).
<그림5. 강의 워드클라우드>
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“강의” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍과 빈도수는 다음 <그림 6>과 같은 네트워크 그래프와 같이 나타났다. 분석결과를 살펴보면, 공약-이행(56건), 무효-실투표수(45건), 실투표수-오차(43건), 문제-해결(40건), 스윗-선본(32건), 성대바람-선본(31건), 학우-의견(31건), 학우-소통(31건), 사업-진행(28건), 전공-수업(26건)이 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘관련-공약-이행-제시’, ‘학우-목소리-소통-편의-의견-참여-스포츠-학교-불편-일반’, ‘문제-해결-지적-제기-의문’, ‘성대바람-선본-스윗-스케치-무효-표차-실투표수-오차’등인 것으로 나타났다. 즉, 지난 3년 간 강의와 가장 관련된 이슈는 학생회 선거 및 공약과 관련된 것으로 추측할 수 있다. 즉, 학생회의 관점에서 강의시스템 개선과 강의를 통한 소통경로 마련에 대한 요구가 중요하게 다루어지고 있었음을 알 수 있다.
<그림6. 강의 네트워크 그래프>
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네 번째 키워드, 시험
“시험”을 키워드로 검색된 기사 137건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 사람(283건), 생각(264건), 일(228건), 진행(227건), 학생(186건), 문제(158건), 시간(151건), 사업(133건), 시작(133건), 공부(125건)인 것을 알 수 있다(<그림 7>참조).
<그림7. 시험 워드클라우드>
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“시험” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍을 보여주는 네트워크 그래프는 다음 <그림 8>과 같다. 그래프를 살펴보면, 문제-해결(29건), 시험-기간(25건), 학우-의견(19건), 외국인-학우(18건), 사업-진행(17건), 문제-제기(14건), 시험-준비(14건), 학우-소통(14건), 학우-불편(13건), 공무원-시험(12건), 군-복무(11건)이 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘독도-의문/문제-제기/해결’, ‘학교/예대/총학/외국인-학우-불편/소통/의견-수렴’, ‘공무원-시험-기간/준비’, ‘재원-마련’등인 것으로 나타났다. 이는 지난 3년 간 시험과 가장 관련된 이슈는 학우들의 불편이나 의견 수렴 및 소통, 문제 제기 및 해결, 공무원 시험 준비, 재원 마련과 관련된 것임을 보여준다.
<그림8. 시험 네트워크 그래프>
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다섯 번째 키워드, 성적
“성적”을 키워드로 검색된 기사 132건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 장학금(232건), 문제(228건), 학생(216건), 마을(173건), 성적(166건), 선수(165건), 사회(151건), 시작(150건), 등록금(141건), 자신(129건)인 것을 알 수 있다(<그림 9>참조).
<그림9. 성적 워드클라우드>
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“성적” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍을 보여주는 네트워크 그래프는 다음 <그림 10>과 같다. 그래프를 살펴보면, 소리-마을(40건), 징검다리-장학금(34건), 외국인-유학생(32건), 등록금-인상(25건), 마을-사람(23건), 문제-제기(19건), 외국인-학우(17건), 데이트-폭력(16건), 문제-해결(16건), 장학금-지급(16건)이 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘소리-마을-사람-생각’, ‘징검다리-장학금-수혜/신설/신청/지급-기간’, ‘외국인-유학생-등록금-인상/동결/인하’, ‘전공/계절-수업’, ‘교수-추천서’, ‘기숙사-통금’등인 것으로 나타났다. 이를 바탕으로, 3년 간 시험과 가장 관련된 이슈는 장학금, 등록금, 교수 추천서, 기숙사 등인 것으로 추측할 수 있다.
<그림10. 성적 네트워크 그래프>
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여섯 번째 키워드, 과제
“과제”를 키워드로 검색된 기사 110건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 문제(121건), 시간(94건), 사회(93건), 연구(89건), 학생(84건), 필요(74건), 교수(72건), 공간(71건), 시작(65건), 현재(64건)인 것을 알 수 있다(<그림 11>참조).
<그림11. 과제 워드클라우드>
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“과제” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍을 보여주는 네트워크 그래프는 다음 <그림 12>와 같다. 그래프를 살펴보면, 공간-관점(17건), 문제-해결(17건), 외국인-학우(15건), 스마트-글라스(12건), 공약-이행(11건), 빅데이터-분석(11건), 인터넷-전문은행(9건), 전공-수업(9건), 학우-의견(9건), 과제-수행(8건)이 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘외국인/일반-학우-의견/소통/참여’, ‘노숙/저출산-문제-지적/해결’, ‘서울시-빅데이터-분석’, ‘수제-맥주’등으로 나타났다. 즉, 지난 3년 간 과제와 가장 관련된 이슈는 학우들의 의견 및 참여, 사회문제해결, 서울시 빅데이터분석, 수제맥주 등인 것을 알 수 있다. 인공지능과 함께 빅데이터 분석을 통한 사회문제 해결은 학업적 맥락에서의 과제를 넘어서는 이슈인 것으로 추측 되며, 과제와 관련된 공출현 키워드로 ‘수제-맥주’가 추출된 것은 꽤 흥미로운 결과라고 볼 수 있다.
<그림12. 과제 네트워크 그래프>
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일곱 번째 키워드, 팀플
“팀플”을 키워드로 검색된 기사 25건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 친구(49건), 활동(44건), 시간(41건), 공부(30건), 대학생(30건), 시작(30건), 혼자(30건), 시험(29건), 전공(29건), 문제(27건)인 것을 알 수 있다(<그림 13>참조).
<그림13. 팀플 워드클라우드>
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“팀플” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍을 보여주는 네트워크 그래프는 다음 <그림 14>와 같다. 그래프를 살펴보면, 레벨-혼자(7건), 대학생-부모(6건), 술-게임(6건), 캠퍼스-커플(5건), 활동-시작(5건), 경제대학-학생회(4건), 교육-문제(4건), 대학-등록금(4건), 동아리-활동(4건), 상태-메시지(4건)이 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘처음-한국-술-게임’, ‘동아리-활동/소모-시작’, ‘행복-일-마음’, ‘경제대학-학우/학생회-의견’, ‘문화-생각-사람’, ‘주변/여자-친구’, ‘데이트-비/장소’, ‘캠퍼스-커플’등으로 나타났다. 이러한 결과는 앞서 살펴본 다른 키워드들에 비해 새롭고 다양한 단어들의 등장으로, 팀플과 관련된 주제는 학업 뿐 아니라 생활, 관계 등 다양한 맥락에서 논의되어왔다는 것으로 이해할 수 있다.
<그림14. 팀플 네트워크 그래프>
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여덟 번째 키워드, 학점
“학점”을 키워드로 검색된 기사 112건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 문제(183건), 동문(163건), 수업(163건), 수강신청(128건), 전공(122건), 사업(113건), 장학금(113건), 활동(113건), 교육(108건), 시간(106건)인 것을 알 수 있다(<그림 15>참조).
<그림15. 학점 워드클라우드>
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“학점” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍을 보여주는 네트워크 그래프는 다음 <그림 16>과 같다. 그래프를 살펴보면, 학점-인정(24건), 문제-해결(22건), 외국인-학우(17건), 전공-수업(17건), 학우-불편(17건), 문제-제기(16건), 학점-이수(16건), 재원-마련(15건), 하계-집중학기(14건), 등록금-인하(12건)가 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘전공-강의/수업/진입-수강-학점-인정/이수/부족/취득/확대/관리’, ‘일반/외국인-학우-목소리/불만/불편/소통/의견’, ‘재원-마련’, ‘등록금-환원/인하’, ‘하계-집중학기’, ‘취업-준비’, ‘징검다리/씨앗-장학금-신설’, ‘편입생-복수전공’, ‘입학금-폐지’등으로 나타났다. 이를 통해, 학점은 주로 수업, 학생들의 불만, 재원, 등록금, 취업, 장학금 등의 이슈와 주로 논의되는 것을 알 수 있다.
<그림16. 학점 네트워크 그래프>
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아홉 번째 키워드, 학습
“학습”을 키워드로 검색된 기사 63건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 사회(84건), 사업(75건), 연구(74건), 공간(64건), 수업(60건), 시작(59건), 지원(57건), 학습(57건), 개선(56건), 활동(56건)인 것을 알 수 있다(<그림 17>참조).
<그림17. 학습 워드클라우드>
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“학습” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍을 보여주는 네트워크 그래프는 다음 <그림 18>과 같다. 그래프를 살펴보면, 플립-클래스(22건), 클라우드-컴퓨팅(18건), 에이스-사업(15건), 교육-조교(12건), 학우-의견(10건), 사업-진행(8건), 조교-제도(8건), 대교협-컨소시엄(7건), 삶-질(7건), 인간-뇌(7건)가 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘플립-클래스-도입’, ‘에이스-사업-진행/종료’, ‘기업-클라우드-컴퓨팅-지원’, ‘학부-교육-조교-제도’, ‘성균튜터링-참여’, ‘체험-프로그램’, ‘교육개발센터-센터장’, ‘교수-학습’, ‘행복-공간-부족’등으로 나타났다. 이를 통해 학습과 관련해서는 주로 플립클래스제도, 에이스사업, 클라우드컴퓨팅지원, 교육조교, 성균튜터링 등 교육개발센터 중심으로 교내 학습지원프로그램과 관련된 이슈로 기사에 다뤄진 것으로 추측할 수 있다.
<그림18. 학습 네트워크 그래프>
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열 번째 키워드, 교수법
“교수법”을 키워드로 검색된 기사 31건에서 가장 높은 빈도수를 나타낸 주요 10대 키워드는 교육(57건), 프로그램(57건), 수업(53건), 평가(41건), 문제(37건), 사업(34건), 연구(28건), 참여(27건), 개발(26건), 경쟁력(19건)인 것을 알 수 있다(<그림 19>참조).
<그림19. 교수법 워드클라우드>
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“교수법” 관련 기사에서 동시에 출현하는(공출현) 단어쌍을 보여주는 네트워크 그래프는 다음 <그림 20>과 같다. 그래프를 살펴보면, 강의-평가(14건), 교수-강의(9건), 교수법-개발(8건), 평가-방법(8건), 국제-강의(7건), 에이스-사업(7건), 인증-프로그램(7건), 강의-질(4건), 교육개발센터-센터장(4건)가 가장 빈번하게 공출현한 것을 알 수 있다. 복수의 키워드와 연관된 네트워크를 살펴보면, ‘학생-전공별/교수-강의/교수법-평가/연구/향상/개발/학습법’, ‘에이스-사업-종료’, ‘인증-프로그램-진행’, ‘인증-제도’, ‘현대-교육-과정’, ‘국제어강의-내실’, ‘교육개발센터-센터장’, ‘올해-티칭어워드’, ‘마이크로-티칭’등으로 나타났다. 이를 비추어 보아, 교수법과 관련해서는 플립클래스, 에이스사업, 강의평가, 인증제도, 티칭어워드 등 교육개발센터 중심으로 교내 교수법지원프로그램 맥락에서 논의된 이슈가 대부분인 것으로 이해할 수 있다.
<그림20. 교수법 네트워크 그래프>
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빅데이터 분석은 인과관계를 통계적으로 검증할 수 있는 도구는 아니지만, 통계적 수치에 근거하여 특정 맥락과 이슈를 보여준다. 지난 3년 간 우리 성균관대학교 교육개발센터, 수업, 강의, 시험, 성적, 과제, 팀플, 학점, 학습, 교수법과 관련된 주요 이슈를 살펴보았다. 공통적으로 학생 중심의 의견이나 소통, 등록금, 장학금, 취업 준비 등이 주로 많이 등장한 것으로 보인다. 앞으로는 각 키워드의 주요 이슈들이 교수 및 학습법의 다양화로 인한 학생들의 학업 성취도 및 만족도 향상, 교강사의 연구 및 교수법 역량 증진, 학교 경쟁력 상승과 같은 긍정적이며 발전적인 방향에서 다뤄지길 희망한다.
작성: 이효주 연구원(ddolmang@skku.edu)