토픽모델링을 활용한 국내 수학학습부진아 연구 동향 분석

손태권; 안도연; 유성윤; 이광호

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 손태권 (대구동도초등학교) 안도연 (천안청당초등학교) 유성윤 (대전동화초등학교) 이광호 (한국교원대학교)

저널정보: 한국교원대학교 뇌기반교육연구소 Brain, Digital, & Learning Brain, Digital, & Learning Vol.11 No.1

발행연도: 2021.1

수록면: 1 - 13 (13page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Mathematics struggling learners are an important agenda to be solved in mathematics education and the country. Our research purpose is that understand the research trends on mathematics struggling learners have been categorized and flowed. In consideration of this purpose, we examined 782 domestic papers published from 1980 to 2019 using topic modeling to identify the research trend of mathematics struggling learners. The findings indicated that there were different core keywords by period. Additionally, six topics were derived such as ‘Struggling Factors’, ‘Programs for Struggling Learner’, ‘Learning Fractions’, ‘Errors of Struggling Learner’, ‘Instruction Methods’, ‘Supplementary Materials & System’. Additionally, each topic showed a different weight change according to the time series change and hot topics appeared as a teaching method. Based on these findings, we suggest implications for educators and researchers. First, research for struggling learners in other areas of mathematics should be spread. Second, research on the diagnosis of underachievers in mathematics learning needs to be spread. Third, research on social and cultural variables that cause struggling learners in mathematics learning needs to be spread.

#Struggling learner #topic modeling #LDA #mathematics #research trends

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

Blei, D. M. / 2012 / Probabilistic topic models / Communications of the ACM 55:77~84

Blei, D. M. / 2009 / Topic models / Text mining: Classification, Clustering, and Applications 10:34

Blei, D. M. / 2003 / Latent dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3:993~1022

차지현 / 2020 / 초등수학수업에서 시선영상 자기반성을 통한 초보 교사의 시선 변화 분석 / Brain, Digital, & Learning 10(1):107~121

Chen, X. / 2020 / Detecting latent topics and trends in educational technologies over four decades using structural topic modeling: A retrospective of all volumes of computer & education / Computers & Education 151:103855

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

손태권

소속기관 대구동도초등학교

주요연구분야 사회과학 > 교육학

논문수 6 이용수 42

안도연

소속기관 천안청당초등학교

주요연구분야 사회과학 > 교육학 자연과학 > 수학·통계학

논문수 6 이용수 144

유성윤

소속기관 대전동화초등학교

주요연구분야 사회과학 > 교육학

논문수 2 이용수 52

이광호

소속기관 한국교원대학교

주요연구분야 사회과학 > 교육학

논문수 20 이용수 196

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (23)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)