KCI등재
AI技術からみた日本語学、日本語教育研究の展望と課題- 日本語教育の繋がりと協働の新領域をめざして- = Prospects and Issues of Japanese Language Studies and Education Research from an AI Technology Perspective: Towards A New Area of Connection and Collaboration in Japanese Language Education
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Japanese
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
23-34(12쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
In today's society, due to the rapid development of AI technology, information and communication technology has entered into life in various fields, and is about to create a great social change. Until now, Japanese language education and information and communication technology have not been so closely linked, but future Japanese language education will need to be linked to new curricula, new technologies and skills in response to these social changes. The social change has been manifested as a decrease in Japanese language learners at universities and a decrease in favorable employment places, and Japanese language education in the future is an issue to be addressed. In this paper, we discussed the possibility of linking text mining techniques related to language processing to humanities research, among various AI technologies. Text mining has been developed since the 2000s, and as a method of searching for useful information from a large amount of linguistic data, it has been used in the fields of social sciences such as sociology, psychology, education, management, nursing, etc. Although it has been used in econometric linguistics and econometrics in the humanities, it mainly focuses on analysis as a quantitative study, and has a distance from fields such as the humanities that focus on qualitative analysis. Recent advances in technology have led to the development of text mining, a technology that displays visual results which can be connected to qualitative analysis, and a natural language processing technology based on machine learning, which is the center of tertiary AI technology. In text mining fields, the possibility of connecting to humanities research and education is expanding widely. Until now, there has been little application of text mining in humanities research and education, but in recent years there has been a movement to apply it to research in Japanese language studies, Japanese literature, and media theory. This paper introduces KHCoder, a text mining tool that can visually process text mining programs such as R developed by Koichi Higuchi (2014), and the results obtained with these tools. This paper introduces an attempt to grasp the contents by linking the results to the qualitative analysis of linguistic materials. KHCoder is now the easiest introductory program for text mining in the humanities, with preprocessing of Japanese, Korean, English and European languages. It would be best if these tools could be used to link humanities research and education to Japanese language education, and to be the starting point for applying AI technology in Japanese language education and curricula.
더보기現在の社会は、AI技術の急速な発展によって、さまざまな分野で情報通信技術が生活の中に入り込み、大きな社会変化を生み出そうとしている。今まで日本語教育と情報通信技術とはそれほど結び付があったわけではないが、今後の日本語教育は、こうした社会変化に対応して、今までのカリキュラムに新しい技術やスキルと結び付いていく必要が生まれている。社会変化は、大学等での日本語学習者減少や有利な就職先の減少として現れており、今後の日本語教育が対応して行くべき課題になっている。本稿では、さまざまな分野のあるAI技術の中で言語処理に関係したテキスト・マイニングの技術を人文系の研究に結び付ける可能性を論じた。テキスト・マイニングは2000年代から開発が進み、大量の言語データの中から有益な情報を探し出す手法として、今まで社会科学系の社会学、心理学、教育学、経営学、看護学などの分野や、人文系の計量言語学、計量文献学で利用されてきたが、そこでは量的研究としての分析が中心で、人文系のように質的分析に中心がある分野とは距離があった。近年の技術の進歩で、テキスト・マイニングには質的分析に接続できる視覚的に結果を表示する技術や、第三次AI技術の中心である機械学習による自然言語処理技術が生まれ、質的分析に接続できる可能性が広がっている。人文系研究や教育では今までテキスト・マイニングの応用はほとんどなかったが、近年では日本語学、日本文学、メディア論などの研究に応用する動きが出てきている。本稿では、テキスト・マイニングツールとして、樋口耕一(2014)が開発を進めているRなどのテキスト・マイニングプログラムを視覚的に処理できる「KHCoder」を中心に紹介をおこない、こうしたツールで得られた結果を言語資料の質的分析に結び付けて、内容を把握する試みを紹介した。「KHCoder」は、現在、日本語、韓国語、英語やヨーロッパ系言語などの前処理ができるようになっており、人文系でテキスト・マイニングを行うために最も容易な入門的プログラムになっていると考えられる。こうしたツールを活用して、今後、人文系研究と教育が日本語教育と結びついて、日本語教育現場やカリキュラムでのAI技術応用の端緒になっていけば何よりである。
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.55 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.5 | 0.45 | 0.847 | 0.26 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)