• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.325-333
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• 2019

본 연구는 Kano 모델과 Timko의 고객만족계수를 이용하여 이러닝 학습자인 대학생들의 만족 및 불만족에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 경상북도에 소재한 Y대학의 대학생을 대상으로 실증조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째 시 청각적으로 학습하기 편리하고 궁금한 사항에 대해 언제든지 질문이 가능하며 교수자가 관심을 가져줄 때 학생들은 높은 매력을 느끼는 것으로 나타났다. 둘째 성적과 과제에 대한 합리적인 기준과 정확한 평가는 당연히 충족해야하는 요소로 나타났다. 셋째 기초연구의 결과에서 언급한 대학생들이 이러닝을 이용하는 가장 큰 이유인 학습시간 및 학습공간의 편의성과 학습과정의 용이성은 더 이상 이러닝을 이용하는 매력적 요소로 작용하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 이원적 인식방법으로 분류된 각 요인들의 전략적 활용방안과 이러닝 교육 개발에 있어 효과적인 방향을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.267-291
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• 2021

2020년 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인한 전 세계적인 팬데믹으로 교육 현장에도 큰 변화가 있었다. 대학에서는 보조 교육 수단으로 생각했던 원격수업을 전면 도입하였고 비대면 수업이 일상화되어 교수자와 학생들은 새로운 교육환경에 적응하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화 속에서 비대면 강의의 질적 향상을 위하여 강의 만족도 영향요인에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 코로나 전과 후로 변화된 대학 강의 만족도 영향요인을 파악하기 위해 빅데이터를 활용한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 토픽 모델링을 활용하여 코로나 전과 후의 강의평을 분석하고 이를 통해 강의 만족도 영향요인을 파악하여 대학교육이 나아가야 할 방향성을 제언하였다. 또한, 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 0.84의 F1-score를 보이는 토픽 분류 모델을 구축함으로써 강의의 만족, 불만족 요인을 다각도로 파악할 수 있으며 이를 통해 강의 만족도의 지속적인 질적 향상에 기여할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.81-92
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• 2022

본 연구는 재학생들의 타대학 입학 및 편입으로 인한 중도탈락에 대한 원인을 찾기 위해, 먼저, 자퇴신청원에 기재된 면담 내용을 딥러닝 토픽모델링인 BERTopic을 활용하여 분석하여 주요 토픽으로 부모의 영향, 학업 부진, 전공 불만족을 도출하였다. 그 후, 해당 토픽을 중도탈락에 영향을 미치는 요인으로 구성한 구조방정식 모형을 설계한 후 199명의 재학생을 대상으로 설문조사를 통한 실증적 연구를 수행하였다. 분석 결과, 타의에 의한 대학 선택은 학업적응과 전공만족에 부정적 영향을 끼치며, 학업적응과 전공만족은 중도탈락의도에 부정적 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한, 타의에 의한 대학 선택은 학업적응과 전공만족을 통해 중도탈락의도에 간접으로 정적 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이는 중토탈락의도를 낮추기 위해서는 부모의 영향으로 대학을 선택하는 대학생들을 입학 초기에 파악하고 이들의 전공만족이나 학업적응을 높이기 위한 프로그램을 제공하는 것이 필요함을 시사한다.