코로나-19는 일상생활의 패러다임을 비대면으로 바꾸어 놓으며 대학교육 분야에도 많은 변화를 초래하였다. 본 연구는 빅테이터를 활용하여 코로나-19 발생 이후 온라인수업에 대한 대학생의 인식 변화를 파악해보고, 이를 통해 향후 대학의 온라인수업 개선 방안과 대학교육의 방향을 탐색하는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해서 대학생들의 온라인 커뮤니티인 에브리타임에서 2020년 1학기부터 2021년 1학기에 생성된 데이터를 파이썬 프로그램으로 수집하고 텍스톰을 사용하여 정제하고, 빈도분석, 연관어분석, 감성분석을 실시하였다. 분석 결과를 기반으로 대학 온라인수업 운영의 개선 방안을 구체적으로 제시하였다.
COVID-19 has changed the paradigm of everyday life to online and has brought about many changes in university education. This study aims to identify changes in student perception of online classes using big data analysis. For this purpose, data from March 2020 to June 2021 were collected from the ‘Everytime’ community site, using Python programming language. Then text mining, namely, Keyword frequency analysis, network analysis, and sentiment analysis were conducted. The implications derived from the findings suggested some ideas worth considering in improving online classes at university.
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론 및 시사점
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