포스트 코로나 시대 대학 수업의 방향성 탐색: 중간강의 평가 데이터 마이닝과 의미연결망 분석 결과를 중심으로 = Exploring the Direction of University Lectures in the Post-Corona Era : Focused on Analysis of Mid-semester Lecture Evaluation Data Mining and Semantic-network Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to explore the characteristics of online classes students experienced in the full online class situation caused by COVID-19 and the needs of the students, and to present the direction of the future university classes. To this end, 6,455 responses of the students from 2,420 classes participating in the 2020 mid-semester lecture evaluation at University A in Incheon were collected, and text mining was conducted by classifying the collected data into liberal arts and majors. The research results are as follows. First, the overall network analysis showed the word with the highest rank in the liberal arts classes was ‘thinking’, and ‘many’, ‘homework’, ‘progress’, and ‘content’ showed relatively high ranks. On the other hand, in the major classes, ‘difficult’ and ‘progress’ showed the highest rank, and ‘time’, ‘content’, ‘listen’, and ‘watch’ showed relatively high ranks. Second, as a result of the group analysis, 3 liberal arts classes and 2 major classes were extracted. Third, an analysis of the ego network for each area of liberal arts and majors was conducted focusing on the instructional media (YouTube, Zoom, and PowerPoint) and interaction (communication) closely related with the online classroom environment. As a result of the study, it was confirmed that liberal arts classes and major classes respectively need an appropriate instructional design that suits the purpose of lecture and the needs of the students. In addition, the non-real-time lecture method needs to be selectively used depending on the purpose of lecture, the type of learning activity, and the learning ability of the students. Finally, various instructional media for content delivery need to be used depending on the characteristics of the contents.

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