RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      텍스트 마이닝을 활용한 『일본어교육연구』 주제 분석 = An Analysis of the Subjects of Papers in Japanese Education Research Using Text Mining

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A108602637

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this thesis, text mining was used to analyze the papers in Japanese Language Education Research published by the Korean Association for Japanese Language Education. Text mining was carried out using ‘KH Coder’ for 700 papers published from the ...

      In this thesis, text mining was used to analyze the papers in Japanese Language Education Research published by the Korean Association for Japanese Language Education. Text mining was carried out using ‘KH Coder’ for 700 papers published from the first issue in 2001 to November 2022 (volume 61). The methods and results are described below.
      [1] Using text mining techniques, we analyzed the frequency of occurrence of words in the data. The result of extracting the top 150 keywords used in the titles of the papers confirmed that many characteristic words related to Japanese language education appeared.
      [2] In order to examine the connection and correlation between keywords, Co-occurrence Network was run to find out which words of the top 80 keywords were used in connection with each other. In addition, using the year of publication as an external variable, the study of the past 20 years was divided into three stages to confirm the trend and characteristic keywords of the study.
      [3] As an example of case analysis of extracted words, the keywords of ‘online education’ such as [online], [non-face], and [e-learning] were analyzed to identify what kind of research has been conducted so far.
      Through the above analysis, the significance of this study can be found in that it looked at the research results and trends published in the relevant academic journals, and identified the publication results and trends of papers related to Japanese language studies and education after 2000.

      더보기

      국문 초록 (Abstract)

      이 논문에서는 텍스트 마이닝(text mining)을 활용하여 한국일어교육학회에서 발행하는 󰡔일본어교육연구󰡕의 논문 주제를 분석하였다. 2001년 창간호부터 2022년 11월(61집)까지 발행된 논문 700...

      이 논문에서는 텍스트 마이닝(text mining)을 활용하여 한국일어교육학회에서 발행하는 󰡔일본어교육연구󰡕의 논문 주제를 분석하였다. 2001년 창간호부터 2022년 11월(61집)까지 발행된 논문 700편의 타이틀을 수집하여 ‘KH Coder’를 활용한 텍스트 마이닝을 시도하였다. 그 방법 및 결과를 아래에 기술한다.
      [1] 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 데이터 내의 단어가 출현하는 빈도를 분석하였다. 논문의 타이틀에 사용된 상위 150개 주제어를 추출한 결과, 일본어교육에 관련된 특징적인 어휘가 다수 출현하고 있음을 확인하였다.
      [2] 주제어 간의 연결, 상관관계를 살펴보기 위해 공기네트워크를 실행하여 상위 80개의 주제어가 서로 어떻게 연결되어 사용되고 있는지 파악하였다. 그리고 발행연도를 외부변수로 하여 지난 22년간의 연구를 3단계로 나누어 연구의 추이 및 특징적인 키워드를 확인하였다.
      [3] 추출어 사례 분석의 예시로 [オンライン] [非対面] [eラーニング] 등 ‘온라인교육’의 주제어 분석을 통해 지금까지 어떤 연구가 진행되어 왔는가를 파악하였다.
      이상의 분석을 통해 해당 학술지에 게재된 연구 주제 및 동향을 살펴보고, 2000년 이후의 일본어학 및 일본어교육 관련 논문의 발행 성과와 트렌드 등을 파악하였다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼