A Case Study of Untact Lecture on Albert Camus' La Peste using Big Data

This is a case study on the use of Albert Camus' La Peste, which has gained its popularity in today's generation of post-COVID as well as the use of big data analysis tools for major and elective classes. First, we asked students majoring in French to compare the use of vocabulary and the number of appearances for characters using big data analysis, for about 400 pages of the original text. As a result, we were able to confirm a similar relationship between Camus' Absurdism and the vocabulary used within La Peste, in addition to noting the heavy frequency of resistant characters. Students in elective classes were asked to read the literature in a Korean-translated version to determine the frequency of vocabulary and characters' appearances. Students were able to strongly relate to La Peste due to its commonality between COVID and the plague in the literature. We also received high levels of class satisfaction regarding the use of big data analysis tools. The students showed a positive response both towards choosing La Peste as the work of literature and using big data, the main tool in the Fourth Industrial Evolution. We were able to identify good results even in a non-contact environment, as long as the literature does not rely on traditional methods but rather lectures to reflect current situations.

빅데이터를 활용한 『페스트』(알베르 카뮈) 비대면 문학 강의 운영 사례 연구

포스트코로나 시대에 인기가 급상승한 알베르 카뮈의 『페스트』를 빅데이터 분석 도구를 활용하여 전공 강의와 교양 강의에 활용해 보았다. 먼저, 프랑스어 전공 학생들에게는 400여 페이지에 달하는 작품 원문을 빅데이터로 분석하여 어휘의 활용과 등장인물의 등장 횟수를 비교해보도록 하였다. 그 결과를 통해 카뮈의 부조리철학과 『페스트』 작품 속 어휘들이 유사관계를 보이는 것을 확인할 수 있었고, 등장인물 또한 저항적 인물들의 비중이 빈번하다는 것을 확인하게 되었다. 교양과목의 학생들에게는 한글번역본으로 작품을 읽게 하여 어휘빈도와 등장인물의 출현 빈도를 확인하도록 하였다. 학생들은 코로나 전염병과 페스트 전염병 사이의 공통점을 통해 『페스트』에 대해 크게 공감하였고, 빅데이터 분석도구를 활용했다는 점에 대해서도 수업만족도가 높았다. 학생들은 『페스트』라는 작품선택에 있어서도, 빅데이터라는 4차 산업혁명의 주요 도구에 대해서도 크게 호응하였다. 문학작품을 전통적 방법에 의존하지 않고 현 세태를 반영하여 강의한다면 비대면 상황에서도 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.