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      트위터 빅데이터 분석을 통한 창의적 교육의 성과요인 분석 = Analysis of Performance of Creative Education based on Twitter Big Data Analysis

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      https://www.riss.kr/link?id=A106495287

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The wave of the information age gradually accelerates, and fusion analysis solutions that can utilize these knowledge data according to accumulation of various forms of big data such as large capacity texts, sounds, movies and the like are increasing, Reduction in the cost of storing data accordingly, development of social network service (SNS), etc. resulted in quantitative qualitative expansion of data. Such a situation makes possible utilization of data which was not trying to be existing, and the potential value and influence of the data are increasing. Research is being actively made to present future-oriented education systems by applying these fusion analysis systems to the improvement of the educational system. In this research, we conducted a big data analysis on Twitter, analyzed the natural language of the data and frequency analysis of the word, quantitative measure of how domestic windows education problems and outcomes were done in it as a solution.
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      The wave of the information age gradually accelerates, and fusion analysis solutions that can utilize these knowledge data according to accumulation of various forms of big data such as large capacity texts, sounds, movies and the like are increasing,...

      The wave of the information age gradually accelerates, and fusion analysis solutions that can utilize these knowledge data according to accumulation of various forms of big data such as large capacity texts, sounds, movies and the like are increasing, Reduction in the cost of storing data accordingly, development of social network service (SNS), etc. resulted in quantitative qualitative expansion of data. Such a situation makes possible utilization of data which was not trying to be existing, and the potential value and influence of the data are increasing. Research is being actively made to present future-oriented education systems by applying these fusion analysis systems to the improvement of the educational system. In this research, we conducted a big data analysis on Twitter, analyzed the natural language of the data and frequency analysis of the word, quantitative measure of how domestic windows education problems and outcomes were done in it as a solution.

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      국문 초록 (Abstract)

      정보화 시대의 물결이 점진적으로 가속화를 이루며 대용량 텍스트 및 음성, 동영상 등 다양한 형태의 빅데이터가 축적됨에 따라 이러한 지식데이터를 활용할 수 있는 융합 분석 솔루션이 증가하고 있으며, 이에 따라 데이터 저장 비용의 감소, 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발달 등은 데이터의 양적․질적 팽창을 가져왔다. 이러한 상황은 기존에 시도하지 못했던 데이터의 활용을 가능하게 만들고, 데이터의 잠재적 가치와 영향력이 높아지고 있다. 이러한 융합 분석 체계를 교육제도 개선에 응용하여 미래지향적 교육 시스템을 제시하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 트위터를 대상으로 빅데이터 분석을 수행하여 데이터에 대한 자연어 처리 및 단어의 빈도수 분석을 통한 국내의 창의교육에 대한 이슈와 성과에 대한 정량적인 척도를 솔루션으로 제시하였다.
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      정보화 시대의 물결이 점진적으로 가속화를 이루며 대용량 텍스트 및 음성, 동영상 등 다양한 형태의 빅데이터가 축적됨에 따라 이러한 지식데이터를 활용할 수 있는 융합 분석 솔루션이 증...

      정보화 시대의 물결이 점진적으로 가속화를 이루며 대용량 텍스트 및 음성, 동영상 등 다양한 형태의 빅데이터가 축적됨에 따라 이러한 지식데이터를 활용할 수 있는 융합 분석 솔루션이 증가하고 있으며, 이에 따라 데이터 저장 비용의 감소, 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발달 등은 데이터의 양적․질적 팽창을 가져왔다. 이러한 상황은 기존에 시도하지 못했던 데이터의 활용을 가능하게 만들고, 데이터의 잠재적 가치와 영향력이 높아지고 있다. 이러한 융합 분석 체계를 교육제도 개선에 응용하여 미래지향적 교육 시스템을 제시하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 트위터를 대상으로 빅데이터 분석을 수행하여 데이터에 대한 자연어 처리 및 단어의 빈도수 분석을 통한 국내의 창의교육에 대한 이슈와 성과에 대한 정량적인 척도를 솔루션으로 제시하였다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 정예원, "환경 요인에 따른 침입 탐지 센서 네트워크의 구성 최적화 방안" 한국정보과학회 19 (19): 581-585, 2013

      2 서지훈, "빅데이터 기반의 창의교육 성과요인에 따른 아젠다 예측 분석" 한국창의정보문화학회 4 (4): 125-133, 2018

      3 Anthony G. Picciano, "The Evolution of Big Data and Learning Analytics in American Higher Education" 16 (16): 9-20, 2012

      4 George Siemens, "Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration" 252-254, 2012

      5 Christos Vaitsis, "Introduction to Big Data in Education and Its Contribution to the Quality Improvement Processe"

      6 Ryan Shaun Baker, "Educational data mining and learning analytics" 61-75, 2014

      7 Wu, X., "Data mining with big data" 26 (26): 97-107, 2014

      8 Vince Kellen, "Applying Big Data in Higher Education: A Case Study" 13 (13): 1-39, 2013

      9 Jeyoung Choi, "Applications of Educational Big Data Generated in Smart Education" 144-148, 2012

      10 JiHoon Seo, "Analysis of Agenda Prediction According to Big Data Based Creative Education Performance Factors" 474 : 1314-1319, 2018

      1 정예원, "환경 요인에 따른 침입 탐지 센서 네트워크의 구성 최적화 방안" 한국정보과학회 19 (19): 581-585, 2013

      2 서지훈, "빅데이터 기반의 창의교육 성과요인에 따른 아젠다 예측 분석" 한국창의정보문화학회 4 (4): 125-133, 2018

      3 Anthony G. Picciano, "The Evolution of Big Data and Learning Analytics in American Higher Education" 16 (16): 9-20, 2012

      4 George Siemens, "Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration" 252-254, 2012

      5 Christos Vaitsis, "Introduction to Big Data in Education and Its Contribution to the Quality Improvement Processe"

      6 Ryan Shaun Baker, "Educational data mining and learning analytics" 61-75, 2014

      7 Wu, X., "Data mining with big data" 26 (26): 97-107, 2014

      8 Vince Kellen, "Applying Big Data in Higher Education: A Case Study" 13 (13): 1-39, 2013

      9 Jeyoung Choi, "Applications of Educational Big Data Generated in Smart Education" 144-148, 2012

      10 JiHoon Seo, "Analysis of Agenda Prediction According to Big Data Based Creative Education Performance Factors" 474 : 1314-1319, 2018

      11 André Krüger, "A data model to ease analysis and mining of educational data" 132-140, 2010

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      2019-12-01 평가 등재후보 탈락 (계속평가)
      2017-05-10 학회명변경 영문명 : Korea Creative Information Culture Association -> The Korean Society for Creative Information Culture KCI등재후보
      2017-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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