텍스트 마이닝과 감성 분석을 활용한교직교과목 교수역량 강화 방안 연구

장은지

doi:https://doi.org/10.52616/JCCER.2022.7.2.25

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장은지 (호원대학교)

저널정보: 핵심역량교육학회 핵심역량교육연구 핵심역량교육연구 제7권 제2호

발행연도: 2022.12

수록면: 25 - 45 (21page)

DOI: https://doi.org/10.52616/JCCER.2022.7.2.25

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이 연구는 교직교과목의 교수역량 강화 방안 모색을 시도한다. 이를 위해 교직교과목 강의평가 서술형 문항 응답 자료에서 나타난 텍스트 분석에 주목하였다. 구체적으로 D대학, H대학, J대학, K대학 2022학년도 1학기 교직교과목 ‘교육사회’ 강의평가 서술형 문항 응답 자료(총 1,187개 중 1,120개) 중 텍스트 마이닝 분석을 통해, 단어의 출현 빈도에 따라 상위 100개의 텍스트를 도출하여 교직교과목 운영과 관련한 전반적인 경향성을 검토하였다. 주로 ‘참여수업’, ‘질문’, ‘소크라테스’, ‘교직과목’, ‘이번학기’, ‘다른’, ‘가장’, ‘교수자중심’, ‘이론중심’ 등의 텍스트가 도출되었다. 이러한 결과는 그동안 교원양성기관에서 이슈가 되고 있는 점을 보여주는 것과 동시에 교수역량에 대한 새로운 접근이 필요하다는 점을 확인시켜 준다. 그리고 텍스트 마이닝 분석결과를 바탕으로 감성 분석을 실시하였는데, 감성 분석 결과, 140문단 중 대부분의 문단에서 ‘긍정’ 감성 경향을 보인 것으로 나타났다. ‘강한 긍정’ 감성은 15개 문단, ‘부정’ 감성은 13개 문단에서 발견할 수 있었다. 반면에 ‘중립’과 ‘강한 부정’에 대한 감성 경향은 찾아보기가 어려웠다. ‘확실히 긍정’ 감성에서는 학습자의 역량이 강화되었다는 점이 강조된 반면에 ‘부정’ 감성에서는 수업이나 교수자 평가에 초점을 두기보다는 학습자 스스로의 성찰 내용이 주를 이루었다. 텍스트 마이닝과 감성 분석을 통해 얻은 결과를 바탕으로 교직교과목 교수역량 강화의 정책적 방안을 제안하면 다음의 내용과 같다. 가장 시급한 변화는 교수자의 인식 변화이다. 또한 각 대학만이 내세울 수 있는 교수자들의 강점을 특성화 전략으로 삼아, ‘교수자 인재상’을 설정하는 방안을 제안한다. 이 연구는 교직교과목 교수역량 강화 방안을 모색하기 위해 질적 데이터인 텍스트를 활용하여 분석을 시도하였다는 점에서 의미를 갖는다.

The purpose of this study was to develop a plan for reinforcing teaching competency in subject. For this purpose, attention was paid to analysis of the texts in the responses to the subject lecture evaluations in the subjects for teaching profession. Specifically, top 100 texts were drawn according to the frequency of words in a total of 1,187(1,120) texts through text mining analysis among the analyses of the texts in the responses to the subjective lecture evaluations for Educational Sociology, which is the subject for teaching profession in the first term of 2022 in D, H, J, and K Universities to review the general trend in operating the subjects for teaching profession. The main texts drawn included 'participatory class,' 'question,' 'Socrates,' 'subject for teaching profession,' 'this term,' 'other,' 'most,' 'instructor-centered,' and 'theory-based.' This result indicates what has been controversial in teacher training institutions and confirms the need of a new approach to teaching-learning. The results of the text mining analysis were reflected in sentiment analysis. The sentiment analysis found the trend of 'positive' sentiment in most of the 40 paragraphs. 'Strongly positive' sentiment was found in 15 paragraphs, and 'negative' sentiment in 13 paragraphs. It was hard to find the trend of 'neutral' and 'strongly negative' sentiment. While emphasis was placed on reinforcement of learners' competency in 'strongly positive' sentiment, focus was placed on learners' own reflection rather than on instruction or instructor assessment in 'negative' sentiment. On the basis of the results from the text mining and sentiment analyses, policy-based plans for reinforcing teaching competency in subject can be suggested as follows: What is to be changed most urgently is instructors' awareness. Using the strengths of professors that only each university can present as a specialized strategy, it proposes a plan to set up a "teacher talent award." This study is most significant in that qualitative data were used to analyze texts with the objective of developing a plan for reinforcing teaching competency in subject.

#교수역량 #교직교과목 #강의평가 #텍스트 마이닝 #감성 분석 #Teaching Competency #Subject #Lecture Evaluation in Subject for Teaching Profession #Text Mining #Sentiment Analysis

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