텍스트 마이닝 및 언어 네트워크 분석을 활용한 국내 한국어 교육의 CEFR 관련 연구 동향
Trends in CEFR-related research on Korean language education in Korea using text mining and language network analysis.
This study aims to collect and analyze Common European Framework of Reference for Languages (CEFR)-related research in Korean language education to identify emerging trends. It examines 28 academic articles published in Korea from 2020 to 2024, using text mining and language network analysis methods. Term Frequency (TF) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analyses revealed that studies on curriculum design and application in Korean language education appeared with high frequency. Semantic network analysis identified key research directions, such as comparing proficiency level systems in Korean curricula, proposing “mediation” activities based on CEFR, and evaluating CEFR as an assessment tool. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling categorized the studies into three groups: (1) research directly analyzing CEFR, (2) research applying CEFR to overseas Korean language curriculum design, and (3) research comparing existing Korean curricula with CEFR. This study is significant as the first to analyze CEFR-related research trends in Korean language education. By employing objective data analysis tools such as text mining, it enhances the reliability of findings and provides valuable insights into recent research trends.
목차
Abstract I. 서론 II. 연구 방법 1. 데이터 수집 2. 데이터 클리닝 3. 데이터 분석 III. 연구 결과 1. TF 분석 2. TF-IDF 분석 3. 의미연결망 분석 4. LDA 토픽모델링 분석 IV. 결론 및 제언 참고문헌
한국외국어교육학회 [The Korea Association of Foreign Languages Education]
설립연도
1995
분야
인문학>언어학
소개
본 학회는 외국어 교육 분야 상호간의 연구 성과 교류를 통하여, 외국어 교육의 이론과 실제를 발전시키고, 회원 상호간의 친목을 도모함으로써 외국어 교육 분야간의 학문적 교류를 활성화하는 것을 그 설립 목적으로 한다. 그리고 더 나아가서는 국제 협력 차원에서 다양한 언어 및 문화의 이해를 증진시키는 동시에 언어 정책과 관련하여 국제 관계 개선을 위한 가교 역할을 담당하고자 한다.