빅데이터 분석을 통한 라즈베리파이 교육에 대한 사회적 인식

• 영문명: Social perception of Raspberry Pi education based on big data
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이은상(Lee Eunsang)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제22권 1호, 609~621쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.01.15

국문 초록

목적 이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 라즈베리파이 교육의 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 방법 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 ‘라즈베리파이’와 ‘교육’이 포함된 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를 텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 결과 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 ‘아두이노’, ‘컴퓨터’, ‘교육’, ‘코딩’, ‘활용’ 등이 주요 키워드임을 확인하였다. 또한, 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 ‘라즈베리파이 활용 교육’, ‘라즈베리파이 교육 운영’, ‘라즈베리파이 기원’ 등 3개의 카테고리를 확인할 수 있다. 결론 이 연구를 통해 인터넷상에서 라즈베리파이 교육과 관련된 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 라즈베리파이 관련 교육을 연구하는 연구자나 기관의 학술 연구에 활용될 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

영문 초록

Objectives The purposes of this study were to analyze the social perception of Raspberry Pi and education using the big data analysis method. Methods It was extracted big data from keywords including ‘Raspberry Pi’ and ‘education’ through the Textom website and refined and analyzed the data using the Textom and the UNICET program. In this study, text mining analysis such as frequency analysis, TF-IDF analysis, degree centrality analysis, and N-gram analysis was performed, and CONCOR analysis was performed for semantic network analysis. Results As a result of text mining analysis, it was confirmed that ‘Arduino’, ‘computer’, ‘coding’, ‘education’, and ‘use’ were the major keywords. As a result semantic network analysis, three clusters could be identified: ‘education using Raspberry Pi’, ‘operation of Raspberry Pi education’, and ‘origin of Raspberry Pi’. Conclusions Through this study, it was possible to confirm various meaningful social perceptions of the general public in relation to Raspberry Pi education on the Internet. This study’s results provide fundamental data for academic research in Raspberry Pi-related education.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구 결과

Ⅳ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

교육 라즈베리파이 빅데이터 분석 의미연결망 분석 텍스트 마이닝 분석 big data analysis education semantic network analysis text mining analysis Raspberry Pi