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한국교육공학회> 교육공학연구> 유튜브 과학 채널에 대한 이용실태 분석 및 채널 판별 예측 모형 평가 - 소셜 빅데이터 분석 및 머신 러닝 활용을 중심으로 -

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유튜브 과학 채널에 대한 이용실태 분석 및 채널 판별 예측 모형 평가 - 소셜 빅데이터 분석 및 머신 러닝 활용을 중심으로 -

Analysis of Utilization and Assessment of Predicting Models for YouTube Science Channel - Focusing on using Social big data analysis and Machine learning -

김형욱 ( Hyunguk Kim ) , 송진웅 ( Jinwoong Song )
  • : 한국교육공학회
  • : 교육공학연구 36권2호
  • : 연속간행물
  • : 2020년 06월
  • : 383-412(30pages)

DOI

10.17232/KSET.36.2.383


목차

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론 및 논의
참고문헌

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본 연구에서는 유튜브 과학 채널에 대한 대중들의 관심과 이용실태 및 특성을 알아보기 위하여 구독자 수와 동영상 수가 많은 두 개의 채널을 선정하고, 소셜 빅데이터 분석의 관점에서 연구를 수행하였다. 또한, 머신 러닝을 이용하여 유튜브 채널 판별에 대한 예측모형의 평가로 대중들의 반응에 대한 체계적인 탐색 가능성을 살펴보았다. 연구 결과, ‘1분과학’이 ‘과학쿠키’보다 조회수, 좋아요수, 싫어요수, 댓글수의 유튜브 지표에서 모두 평균이 높았다. 하지만, 조회수가 좋아요수로 귀결되는 추세선 분석 결과는 ‘과학쿠키’가 ‘1분과학’보다 높은 수준을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 대중들이 많은 좋아요수를 통해 관심을 보인 동영상의 주제는 우주와 양자역학에 관련된 주제였다. 채널을 개설한 이후부터 분석한 댓글 추이도 위의 2가지 주제의 동영상이 주목을 받거나 업로드가 되었던 시기에 눈에 띄는 변화를 보였다. 머신 러닝을 이용한 유튜브 채널 판별의 예측 모형 분석결과는 SVM의 시그모이드형 커널 함수가 90.06%의 정확도를 보여 가장 성능이 우수한 모형이었다. 그리고 랜덤 포레스트 모형, 로지스틱 회귀분석도 각각 89.96%, 88.20%의 높은 정확도를 가진 것으로 나타났다. 의사결정 나무 모형과 knn 분석의 정확도는 앞선 모형들과 비교하였을 때 다소 낮은 편이었으나, 인공 신경망 모형은 다양한 조합의 활성 함수와 은닉 노드의 개수 변화에도 불구하고 모형의 성능이 개선되지 않았다. 본 연구의 결과를 토대로 빅데이터 분석과 머신 러닝을 활용하여 대중들의 관심사를 신속하게 파악하고 그 관심이 높아지고 있는 분야에 대한 교육이 이루어져야 할 것이다.
In this study, we investigated the public interest in YouTube science channels, the condition of use and characteristics, and selected two channels with many subscribers and videos and conducted research from the perspective of social big data analysis. In addition, this study investigated the possibility of systematic exploration of the reaction of the public with the assessment of a model for predicting the classification of YouTube channels, using machine learning. As a result of the study, “One-Minute Science” had a higher average in YouTube Indices, such as the number of views, the number of likes, the number of dislikes, and the number of comments than “Science Cookie.” However, as a result of trend line analysis in which the number of views led to the number of likes, “Science Cookie” had higher levels than “One-Minute Science.” In addition, the topics of videos in which the public showed interests through the number of likes were topics related to space and quantum mechanics. As for the change of comments analyzed since the opening of the channels, when the videos with the above two topics drew attention or were uploaded, there was a noticeable change. As a result of analysis of the model for predicting the classification of YouTube channels, using machine learning, the sigmoid kernel function of SVM was the model with the best performance, showing the accuracy of 90.06%. In addition, it turned out that the random forest model and logistic regression analysis had a high accuracy of 89.96% and 88.20%, respectively. The accuracy of the decision tree model and KNN analysis was somewhat lower than the previous models; however, the performance of the artificial neural network model did not improve, in spite of active functions in various combinations and the change of the number of hidden nodes. Based on the results of this study, big data analysis and machine learning should be used to quickly understand the public's interests and provide education on areas where interest is increasing.

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간행물정보

  • : 사회과학분야  > 교육
  • : KCI등재
  • :
  • : 계간
  • : 1225-424X
  • :
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1985-2020
  • : 922


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1가상현실 기반 교육용 시뮬레이션 설계원리 개발

저자 : 한형종 ( Hyeongjong Han ) , 임철일 ( Cheolil Lim )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 221-264 (44 pages)

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본 연구는 가상현실 기반 교육용 시뮬레이션을 최적의 상태로 구현하기 위한 설계원리를 도출하고 이를 검증하는 목적을 지닌다. 미래 사회에서 요구하는 역량을 보다 효과적으로 향상시키기 위해 현장성을 반영한 교육 필요성이 강조되고 있다. 교육이나 훈련이 필요하지만 위험이나 제약 없이 다양한 맥락에서 사용자의 학습 경험을 확장할 수 있는 방안으로 가상현실을 고려해 볼 수 있다. 하지만 가상현실이 지닌 특성과 요소를 고려하여 보다 효과적인 교육용 시뮬레이션이 구현될 수 있음에도 불구하고 이에 대한 종합적인 안내와 처방을 제시한 연구는 미흡하다. 본 연구 목적을 달성하기 위하여 선행연구 검토, 전문가 면담, 전문가 타당화, 프로토타입의 개발과 이에 대한 사용자 반응을 분석하는 설계·개발 연구 방법을 활용하였다. 연구 결과, '맥락적 시나리오', '시뮬레이션 행위 유발성', '실제적 활동 및 반응' 총 세 가지의 구성요소를 기반으로 현실 문제 부합성의 원리, 가상현실 기술 적합성의 원리, 현실 환경 유사성의 원리, 구조 계획의 원리, 전문가 접근구현의 원리, 활동 전개의 구성 원리, 단순-복잡의 진행 원리, 가상 인식의 원리, 조작 및 선택의 현실성 원리, 정보 제공의 원리, 사고 촉진의 원리, 반성적 성찰의 원리 총 열두개의 설계원리를 도출하였다. 이를 적용한 프로토타입을 개발하고 사용자 반응을 분석한 결과, 주요 강점으로는 '사전 훈련 혹은 연습 기회 제공을 통한 내용 체화 촉진', '현실에서 발생하는 상황이나 반응 등의 반영으로 현실과 유사한 경험으로 인식', '시뮬레이션 활동과 제스쳐로 인한 실제적 역동성' 등이 제시되었다. 약점을 고려한 개선점 측면에서는 '제스쳐의 다양화와 표정 변화 반영', '현장에서 발생하는 환경적 소리 반영' 등이 제안되었다.

2공감기반 가족수학을 위한 수업모형 개발

저자 : 이형주 ( Hyeungju Lee ) , 진명화 ( Myunghwa Jin ) , 강지혜 ( Jihye Kang )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 265-295 (31 pages)

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본 연구는 공감기반 가족수학 수업 설계를 위한 개념모형 및 프로토타입을 개발하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 Richey와 Klein(2014)의 수업 설계 모형을 기반으로 본 수업모형을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 공감기반 가족수학에 대한 개관을 설명하는 개념모형을 제시하였다. 개념모형은 공감기반 가족수학에 대한 개념 및 구성요소에 대한 구체적인 설명을 포함한다. 둘째, 공감기반 가족수학의 공감 요인 및 요소를 반영하여 상세모형을 제시하였다. 공감기반 가족수학은 수학공감, 세대공감, 문화공감의 세 요인과 각 공감 요인별 인지적, 정의적, 의사소통적 요소로 구성된다. 이에 상세모형에서는 요인 및 요소를 기반으로 학습자 대상, 수업요인 등을 선택적으로 선별하여 운영할 수 있도록 하였다. 상세모형은 15개 프로그램 중에서 학습자의 특성에 따라 3가지 프로그램을 선택하여 수업을 운영할 수 있도록 모듈형 프로그램으로 제시하였다. 또한 각 모듈별로 적합한 학습자 대상, 내용, 구성, 소요시간 및 회기 등을 구체적으로 안내하고, 공감기반 가족수학을 운영하는 절차에 따라 교수자와 가족학습자의 역할을 단계적으로 제시하였다. 본 연구는 공감을 기반으로 한 교과교육의 한 형태로 가족 간의 수업이 가능할 수 있도록 수업모형을 제시하는 데 그 의의가 있다.

3보편적 학습설계 원리를 적용한 배움중심 수업설계모형 개발 연구

저자 : 최효선 ( Hyoseon Choi ) , 남창우 ( Changwoo Nam ) , 강이화 ( Ewha Kang ) , 이지경 ( Ji-kyung Lee )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 297-326 (30 pages)

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수업에 대한 성찰 속에서 배움이라는 본질을 추구하자는 배움중심수업이 주목받고 있다. 그러나 교육적 가치로서의 배움중심수업에 대한 논의는 많지만 교육현장에서의 실천을 위한 수업설계모형이 미흡하여 개발이 요구된다. 이 때 학습자의 개인별 성장을 중요시하고, 학습에 대한 선택권을 강조하며, 상호작용을 기반으로 한 공동체적 접근을 바탕으로 하는 보편적 학습설계(Universal Design for Learning, UDL) 원리는 배움중심수업설계에 있어 시사점을 제공한다. 이러한 맥락에서 본 연구는 보편적 학습설계 원리를 적용한 배움중심 수업설계모형을 개발하는 데에 목적을 두고 있다. 이를 위해 보편적 학습설계 원리와 배움중심수업에 대한 문헌분석과 세 차례에 걸친 델파이조사를 실시하여 보편적 학습설계 원리를 적용한 배움중심수업의 실천방향과 요소, 수업설계의 절차모형을 개발하였으며, 개발된 모형에 대해 전문가 타당화를 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, 첫째, 다양성, 자율성, 공동체, 성장의 네 가지 실천방향이 도출되었다. 둘째, 주체, 분석, 협력, 영역, 설계 및 성찰이라는 여섯 가지 요소가 도출되었고, 요소별로 하위요소가 포함되었다. 마지막으로 보편적 학습설계 원리를 적용한 배움중심수업의 절차모형으로서, 순환적, 맞춤형, 교사와 학습자의 협력적 활동, 교사 공동체를 통한 협력적 성찰을 포함한 배움중심수업의 절차와 구체적인 세부 단계가 개발되었다. 보편적 학습설계 원리를 적용한 배움중심 수업설계모형은 다양한 학습자가 학습의 주체가 되어 배움이 있는 수업을 실천할 수 있는 프레임워크를 제공하였다는 데에 의의가 있다.

4학교혁신 영역별 변화에 대한 혁신학교 및 일반학교의 초·중·고등학교 교사와 관리자의 요구 분석: 인천광역시 사례를 중심으로

저자 : 강지혜 ( Jihye Kang ) , 이지연 ( Ji-yeon Lee ) , 이은배 ( Eunbae Lee )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 327-352 (26 pages)

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본 연구의 목적은 교사, 부장, 관리자를 아우르는 학교 관계자가 학교혁신을 실천하기 위한 변화를 요구하는 영역을 학교 유형, 직급, 학교급에 따라 분석하는 것이다. 이를 위해 2018년 가을 인천시교육청 관내 일반학교 및 혁신학교 교사, 부장교사, 관리자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문내용 중 주관식 문항에 응답한 429명의 의견(1,256개)을 연구자 3인이 4차례 교차분석을 실시하여 9개 학교 혁신영역과 38개 세부항목이 도출되었다. 본 연구의 결과와 시사점을 선행연구와 비교하여 정리하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 학교혁신을 실천하기 위하여 변화가 필요하다고 인식하고 있는 영역은 학교운영, 학교문화, 교원전문성, 교육과정, 수업, 평가, 테크놀로지, 공간재설계, 정책의 9대 영역으로 조사되었으며, 가장 변화가 필요한 혁신영역은 학교운영(24.28%), 교원전문성(17.28%), 공간재설계(16.40%), 학교문화(15.05%), 교육과정(9.55%), 정책(7.56%), 평가(4.54%), 수업(3.03%), 테크놀로지(2.31%) 순으로 조사되었다. 둘째, 교사들이 변화가 필요하다고 인식한 학교 혁신영역의 세부항목은 학교유형별, 학교급, 직급별로 교육목표에 따라 차이가 나타남을 카이검정을 통해 밝혀냈다(p<.01, p<.001). 일반학교에서는 학교업무정상화, 혁신학교에서는 공간재설계에 대한 요구가 가장 큰 것으로 나타났다. 중학교의 경우에는 교육청 또는 국가차원의 제도적 지원의 필요성에 대한 요구가 있는 반면, 고등학교의 경우에는 교수학습 방법 및 전략이나 입시제도에 대한 요구가 있는 것으로 나타났다. 직급에 따라서는 교사, 부장, 관리자 직급별로 가장 변화가 필요하다고 인식하는 영역이 모두 다른 것으로 나타났다. 교사는 학교업무 정상화가, 부장은 노후 시설 개선 및 공간 확충이, 관리자는 평가패러다임에서 변화가 가장 필요하다고 인식하고 있었다. 본 연구결과에 따라 학교유형, 학교급, 직급별에 따라 차별화된 전략과 지원 방안이 마련될 필요가 있다.

5인공지능 기반 자동평가의 현재와 미래: 서술형 문항에 관한 문헌 고찰과 그 너머

저자 : 이경건 ( Gyeong-geon Lee ) , 하민수 ( Minsu Ha )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 353-382 (30 pages)

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본 연구에서는 인공지능 기반의 서술형 문항 자동평가 시스템의 현재와 기술적 및 윤리적 도전을 살펴보고, 그 단기적인 활용 방안을 살펴보았다. 인공지능 서술형 문항 자동평가 시스템은 이미 광범위한 주제의 에세이 채점뿐만 아니라 정교한 과학적 개념을 묻는 문항에 대한 채점에도 사용될 만한 성능을 보이며 평가의 패러다임을 바꾸어가고 있다. 하지만 인공지능 서술형 자동평가 시스템은 (1) 자연어 처리의 기술적 한계, (2) 채점 신뢰도 문제, (3) 인간 사용자의 신뢰와 인위적 속임, (4) 고부담 시험에서의 윤리적 한계 등의 도전을 안고 있다. 이에 단기적으로는 인공지능 자동평가 시스템이 (1) 학습자에게 적응적인(adaptive) 학습 지원 도구로서, (2) 학습자에게 빠른 피드백을 제공하고, (3) 평가 준거의 빠른 분석을 가능케 하는 역할을 감당할 수 있다. 하지만 이러한 문제들이 기술적/윤리적으로 극복된다면, 인공지능 자동평가 시스템의 미래는 과학 등의 교과-특수적인 영역에서, 텍스트를 넘어서는 이미지 처리를 통해 (1) 시각적 표상에 대한 자동평가, (2) 실제 수행에 대한 자동평가, (3) 실시간 피드백과 과정중심 자동평가에 활용될 수 있을 것이다. 하지만 딥 러닝이 인공지능 기술의 급속한 발달을 주도하게 될 것을 누구도 예측하지 못하였듯이, 인공지능 자동평가 시스템의 미래적 가능성 역시 여전히 열려 있다고 하겠다.

6유튜브 과학 채널에 대한 이용실태 분석 및 채널 판별 예측 모형 평가 - 소셜 빅데이터 분석 및 머신 러닝 활용을 중심으로 -

저자 : 김형욱 ( Hyunguk Kim ) , 송진웅 ( Jinwoong Song )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 383-412 (30 pages)

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본 연구에서는 유튜브 과학 채널에 대한 대중들의 관심과 이용실태 및 특성을 알아보기 위하여 구독자 수와 동영상 수가 많은 두 개의 채널을 선정하고, 소셜 빅데이터 분석의 관점에서 연구를 수행하였다. 또한, 머신 러닝을 이용하여 유튜브 채널 판별에 대한 예측모형의 평가로 대중들의 반응에 대한 체계적인 탐색 가능성을 살펴보았다. 연구 결과, '1분과학'이 '과학쿠키'보다 조회수, 좋아요수, 싫어요수, 댓글수의 유튜브 지표에서 모두 평균이 높았다. 하지만, 조회수가 좋아요수로 귀결되는 추세선 분석 결과는 '과학쿠키'가 '1분과학'보다 높은 수준을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 대중들이 많은 좋아요수를 통해 관심을 보인 동영상의 주제는 우주와 양자역학에 관련된 주제였다. 채널을 개설한 이후부터 분석한 댓글 추이도 위의 2가지 주제의 동영상이 주목을 받거나 업로드가 되었던 시기에 눈에 띄는 변화를 보였다. 머신 러닝을 이용한 유튜브 채널 판별의 예측 모형 분석결과는 SVM의 시그모이드형 커널 함수가 90.06%의 정확도를 보여 가장 성능이 우수한 모형이었다. 그리고 랜덤 포레스트 모형, 로지스틱 회귀분석도 각각 89.96%, 88.20%의 높은 정확도를 가진 것으로 나타났다. 의사결정 나무 모형과 knn 분석의 정확도는 앞선 모형들과 비교하였을 때 다소 낮은 편이었으나, 인공 신경망 모형은 다양한 조합의 활성 함수와 은닉 노드의 개수 변화에도 불구하고 모형의 성능이 개선되지 않았다. 본 연구의 결과를 토대로 빅데이터 분석과 머신 러닝을 활용하여 대중들의 관심사를 신속하게 파악하고 그 관심이 높아지고 있는 분야에 대한 교육이 이루어져야 할 것이다.

7대학 조직역량의 문화역사적 활동체제 분석: A대학 행정조직 사례 중심으로

저자 : 나은창 ( Eunchang Na ) , 김회수 ( Hoisoo Kim )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 413-441 (29 pages)

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본 연구는 우수 수행자의 개인 특성과 직무를 분석하여 역량을 도출하는 개인 차원의 역량에서 벗어나 활동이론 관점에서 조직역량이 발휘되는 다양한 요소와 모순을 분석하여 수정 발전해 가는 체제 속에서 나타나는 조직역량의 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 A대학 B부서를 대상으로 참여관찰과 심층면담을 수행하였다. 연구결과 A대학 B부서의 구성요소는 주체(행정직원), 객체(직무수행), 도구(역량강화교육프로그램, 정보전산시스템, 예산 및 재정), 분업(사무분장을 통한 실무, 실무간 협업), 공동체(B부서), 규칙(대학의 규정)으로 활동체제를 구성하고 있었다. 모순은 개인만을 변화시키려는 역량 인식, 교육만을 강조하는 역량강화정책, 시스템과 예산의 부족, 규정 내용과 직무수행 간의 불일치, 상의하달식의 의사소통, B부서와 학과 사이 갈등으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 조직역량에 대하여 몇 가지 시사점을 제시하였다. 첫째, 조직역량은 '개인'만으로 발휘되는 것이 아니라, 주체들이 도구를 매개로 다양한 과업을 수행하고, 규칙, 분업, 공동체등과 연결되어 조직적 차원의 체제적 관점에서 역량이 발현됨을 의미한다. 둘째, 조직역량은 조직의 문제점을 개선하고자 개인에게 지식을 주입하거나 교육을 하는 것에서 더 나아가, 변화를 지향하는 조직 체제와 이전의 체제 간의 격차를 줄여가는 과정을 통해 조직의 역량이 강화될 수 있을 것이다. 이처럼 활동이론 관점에서 조직역량은 조직의 학습과 역량에 새로운 시사점을 줄 수 있으며, 현장에서 조직역량을 분석하는 이론적 틀로서 접근방법을 확대시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.

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