빅데이터 분석을 활용한 한국어 교육의 현황과 인식에 관한 연구 = A Study on the Current Status and Perception of Korean Language Education Using Big Data Analysis

국문 초록 (Abstract)

최근 한국어 교육의 위상이 높아지고 학습자와 교원의 수가 급격히 증가하고 있다. 이 연구는 한국어교육 관련 웹 콘텐츠를 대상으로 빅데이터의 의미연결망 분석을 통해 한국어 교육과 관련된 주요 현황 및 인식을 탐색한 내용을 다루고 있다. 2018년 5월 1일부터 2020년 4월 30일까지 2년간 축적된 네이버, 다음 사이트 등의 블로그와 뉴스, 학술자료 등에서 ‘한국어교육’을 키워드로 포함하고 있는 자료를 분석 대상으로 삼았다. 그런 다음 텍스트 마이닝(text mining)을 통해 빈도를 계산하여 중요 단어들을 선정, 정제하고 매트릭스 데이터로 만들어 의미연결망 분석에 이용하였다. 그 결과, 한국어 교육 관련 단어는 총 37,135개의 단어가 수집되었으며, 그중 상위 빈도 70개의 단어를 추출하였다. ‘한국어교육’ 키워드가 포함된 데이터에는 ‘한국어, 교육, 자격증, 외국인, 모집, 연구, 한국어 교육, 취득, 학생, 강사, 채용’ 등의 단어가 웹 가시성이 높은 것으로 나타났다. 이와 관련하여 ‘다문화, 베트남, 유학생, 해외, 중국, 한국, 문화’ 등 학습자와 관련된 내용 또는 ‘세종학당, 교육부’, ‘다문화, 결혼이민, 다문화가족지원센터’와 같이 정책과 기관에 관련된 내용들도 한국어교육에 대하여 주목할 만한 현황을 반영하고 있었다. 후속 작업으로 UCINET 6을 사용하여 텍스트의 네트워크 중심성과 구조적 등위성(CONCOR: CONvergence of iterated CORrelations) 분석을 진행한 결과 4개의 클러스터가 생성되었다. 각각 ‘자격취득시험, 교원채용정보, 한국어 수업, 정책’으로 명명된 4개의 범주는 웹 콘텐츠에 등장하는 한국어 교육 관련 텍스트의 이용층과 그들의 주된 관심사를 보여줌으로써 후속 연구를 하는데 토대를 제공하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, the numbers of learners and teachers have been rapidly increased due to the recent rise in the status of Korean language education. This study dealt with exploring the trends and issues related to Korean language education based on the web contents related with Korean language education. The target data set included heterogenous contents such as blogs, news, and academic materials that were accumulated between May 1, 2018 and April 30, 2020 in Naver and Daum sites. For the analysis of semantic networks, the important words were selected, refined, and made into matrix data by calculating their frequencies in terms of text mining. As a result, a total of 37,135 words related to Korean language education were collected, of which the top 70 words were extracted. Data containing the keyword ‘Korean language education’ showed that words such as ‘Korean language, education, certification, foreigner, recruitment, research, Korean language education, acquisition, student, instructor, recruitment’ were highly visible. And the following words such as ‘multicultural, Vietnamese, international, overseas, Chinese, Korean, cultural’ or ‘multicultural, marriage and multicultural family support centers’ were also noted regarding Korean language learners. In sequence, the collected data were analyzed by CONCOR(CONvergence of generated CORrelations) method using UCINET 6. The newly formed 4 clusters were named as ‘Qualification test, Teacher recruitment information, Korean language class, Policy.’ The four categories showed the diverse user groups of Korean language education-related web contents and their main interests. The research results provided the basis for the follow-up research reflecting the diversification of Korean language users.