토픽모델링과 키워드 네트워크 분석을 통한 K대학 교양교육 학습목표 분석

Learning Goal Analysis in University Liberal Arts Courses Using Topic Modeling and Keyword Network Analysis

본 연구는 대학의 교양교육과정의 학습목표가 대학에서 요구하는 핵심역량을 반영하고 있는지를 객관적으로 분석하고 판단함에 있어 토픽모델링과 키워드 네트워크 분석방법을 활용할 수 있는지 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2021년 1학기 K대학 교양교육과정에 개설된 교과목 886개를 대상으로 자료를 수집해 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, K대학의 2021년 1학기 개설된 교양과목의 강의계획서에 기술된 학습목표에서 추출된 주요 키워드로는 다양, 배양, 목표, 이해, 사회, 과학, 바탕, 성찰이었다. 둘째, 학습목표 진술을 동시출현 빈도분석한 결과 총 49,873개의 키워드쌍이 도출되었다. 가장 많이 도출된 키워드 ‘대하다-이해’는 학습목표 작성시 일반적으로 ‘…에 대해 이해한다’로 끝나는 경우가 많기 때문이다. 셋째, 동시출현 네트워크 분석의 결과 도출된 토픽은 중심성을 기준으로 8개의 커뮤니티가 확인되었다. 넷째, K대학 교양교육 학습목표 분석을 통해 ‘문화의 다양성 이해’, ‘기본적 소양수준’, ‘신입생 전공 소개’, ‘대학생활 및 지로지도’, ‘대학생활 적응’, ‘기초 지식 학습’ 등이 도출되었으며, 이러한 토픽을 한국교양기초교육원에서 제시된 교양교육의 6가지 목표와 비교하였다.

The purpose of this study was to identify the the co-relation among the learning goals in liberal arts courses core-competencies and ideal talents of the university. First, as a result of frequency analysis of 886 learning goals described in syllabus for liberal arts courses opened in the 1st semester of K-university, ‘diversity’, ‘cultivate’, ‘goal’, ‘understanding’, ‘society’, ‘science’, ‘foundation’, and ‘reflection’ were as keywords. Second, 49,873 keyword pairs were derived by frequency of co-word appearance analysis the learning goal statement. The most frequent keyword pair ‘about-understand’ is traced to. Third, the topics from the simultaneous network analysis were classified info 8 communities based on centrality. Fourth, the latent topics were match the core competencies of the K-university by deriving a latent topic modeling analysis. The analyzed learning goal were compared with ideal liberal arts goals suggested from Korea National Institute for General Education.