KCI등재
빅데이터 분석 방법을 활용한 교육 방안 연구 - Chat GPT 기반 학습과제 데이터의 피드백을 중심으로 = A Study on Education Plans Using Big Data Analysis Methods - Focusing on the Feedback of Learning Task Data Using Chat GPT
저자
서보호 (신라대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
189-210(22쪽)
제공처
This study discusses exploring and materializing educational methods that can be used in actual classes with the analysis and visualization of learning task data.
In education, big data analysis technology has been used for analyzing the environment outside class, and this study finds a way to utilize this method in an offline classroom. In particular, it was expected that if learners' assignments were processed through topic modeling, sentiment analysis, and network analysis methods and then visualized and given feedback, it would be helpful for interactive classes.
In addition, this study focuses on collecting and pre-processing the learner's assignment data so this knowledge can be utilized in a class environment unrelated to computer science. This is based on the spread of big data analysis methods and the development of artificial intelligence technologies such as Chat GPT. Through this, instructors can use computer science technology easily in their class environment.
This study presents the analysis and visualization of learning task data as a specific example. If this discussion is used, it will be possible for instructors to process and process learning data in a more automated way, even in educational environments where data analysis is not generalized. This is an example of opening the possibility of convergence between computer science and other disciplines.
본고는 학습 과제 데이터의 분석 및 시각화와 관련하여 실제 수업에서 활용할 수있는 교육 방안을 탐색하고 이를 구체화하는 과정을 논의하였다.교육 분야에서 빅데이터 분석 기술은 수업 외적인 환경을 분석하는 용도로 주로 사용되어왔는데,본고는오프라인 강의실에서 이러한 방법을 활용할 수 있는 방안을 모색하고자 했다.특히 학습자들의 과제물을 토픽 모델링,감성분석,네트워크 분석 방법으로 처리하고 이를 시각화 하여 오프라인 강의실에서 피드백한다면 학습자 그룹의 상호적인 수업 진행에도움이 될 것으로 예상했다.
또한 본고는 컴퓨터 공학과 무관한 수업 환경에서도 이러한 지식을 활용할 수 있도록 학습자의 과제물 데이터를 수집하고 전처리하는 방법에 주목하였다.이는 빅데이터 분석 방법의 보급뿐만 아니라,ChatGPT와 같은 인공지능 기술의 발전을 토대로한다.이를 통해 교수자는 자신의 수업환경에 맞는 컴퓨터 공학 기술을 보다 쉽게 사용할 수 있게 되었다.
본고는 그러한 구체적인 사례로 학습과제 데이터의 분석 및 시각화를 제시하였다.
이러한 논의를 활용한다면 데이터 분석이 일반화되지 않은 분야의 교육 환경에서도보다 자동화된 방식으로 교수자가 학습 데이터를 처리하고 가공할 수 있는 기회를 얻을 수 있을 것이다.이는 컴퓨터 공학과 다른 인접 학문 간의 융합 가능성을 열어주는사례로서 그 의의를 찾을 수 있다.
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