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텍스트마이닝을 활용한 전공자율선택제 관련 사회적 인식 분석
Analysis of Social Perception Related to the Major Selection Autonomy System Using Text Mining

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  • 발행기관
    대한산업경영학회 바로가기
  • 간행물
    산업융합연구(구 대한산업경영학회지) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제22권 제12호 (2024.12)바로가기
  • 페이지
    pp.1-11
  • 저자
    전은정
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A459246

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원문정보

초록

영어
The Ministry of Education announced the introduction of the autonomous major selection system to expand students’ major choices. This study aimed to obtain policy implications by examining social awareness of the Ministry of Education’s expansion of the autonomous major selection system through news articles. The analysis subjects were 441 articles related to the autonomous major selection system and non-major system from national daily newspapers and broadcasting stations. The R (4.2.2) program was used for the analysis, and n-gram analysis and LDA topic modeling analysis, which are text mining techniques, were conducted. Through n-gram analysis, word pairs frequently used together in news articles were identified, and frequently appearing words and words used together were grouped based on those words. Afterwards, LDA topic modeling analysis was conducted to identify topics in the news articles, and a total of five topics were derived. The research results provided implications such as ‘confusion among test takers regarding college entrance strategies,’ ‘financial weaknesses in terms of university management,’ and ‘concerns about non-major students dropping out in the middle.’ Through these conclusions, we discussed the areas that the government should consider in policy implementation and the response measures for universities, and suggested follow-up research.
한국어
교육부는 학생의 전공 선택권 확대를 위해 전공자율선택제 도입을 발표하였다. 본 연구는 뉴스 기사를 통해 교육부 의 전공자율선택제 확대에 대한 사회적 인식을 알아봄으로써 정책적 시사점을 얻고자 하였다. 분석 대상은 전국일간지 및 방 송사의 전공자율선택제 및 무전공제 관련 기사 441건으로 하였다. 분석을 위해 R(4.2.2) 프로그램을 활용하였으며, 텍스트마 이닝 기법인 엔그램(n-gram) 분석과 LDA 토픽모델링 분석을 실시하였다. 엔그램 분석을 통해 뉴스 기사에서 자주 함께 사용 된 단어쌍을 확인하고, 자주 등장한 단어와 해당 단어를 중심으로 함께 사용된 단어들을 그룹화하였다. 이후 뉴스 기사의 토 픽을 파악하고자 LDA 토픽모델링 분석을 실시하였고 총 5개의 토픽이 도출되었다. 연구 결과를 통해 ‘대입 전략과 관련한 수 험생 혼란’, ‘대학 운영 측면에서의 재정적 약점’, ‘무전공 입학생의 중도탈락에 대한 우려’ 등의 시사점을 얻을 수 있었다. 이 와 같은 결론을 통해 정부가 정책 운영에 있어서 고려해야 할 부분과 대학의 대응방안을 논의하고 후속 연구를 제언하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 전공자율선택제(무전공제)
2.2 선행연구 고찰
3. 연구방법
3.1 연구대상
3.2 분석방법
4. 연구결과
4.1 엔그램 분석
4.2 LDA 토픽모델링 분석
5. 결론
REFERENCES

키워드

전공자율선택제 무전공제 엔그램 텍스트마이닝 뉴스 기사 Major Autonomy Selection System Non-Major System n-gram Text Mining News Articles

저자

  • 전은정 [ Eunjeong Jeon | 한라대학교 교양과정부/대학IR센터 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한산업경영학회 [Dae Han Society of Industrial Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    본 학회는 산업체·학계·연구소 등의 회원 상호간에 정보교환 및 지원을 통하여 산업경영에 관한 학문발전을 도모하고 산학에 관한 긴밀한 네트워크를 형성하여 기업의 경쟁력을 강화시키는데 그 설립 목적을 두고 있다.

간행물

  • 간행물명
    산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2635-8875
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 323 DDC 338

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