Capstone Design, a project-based learning technique, is the most important curriculum that clarifying major knowledge and cultivating the ability to apply through the process of solving problems in the industrial field centered on the student project team. Accordingly, various and extensive studies are being conducted for the successful implementation of capstone design courses. Unlike previous studies, this study aimed to quantitatively analyze the opinions that recorded the experiences and feelings of students who performed capstone design, and used text mining methodologies such as frequency analysis, correlation analysis, topic modeling, and sentiment analysis. As a result of examining the overall opinions of the latter period through frequency analysis and correlation analysis, there was a difference between the languages used by the students in the opinions according to gender and project results. Through topic modeling analysis, 'topic selection' and 'the relationship between team members' showed an increase in occupancy or high occupancy, and topics such as 'presentation', 'leadership', and 'feeling what they felt' showed a tendency to decreasing occupancy. Lastly, sentiment analysis has found that female students showed more neutral emotions than male students, and the passed group showed more negative emotions than the non-passed group and less neutral emotions. Based on these findings, students' practical recognition of the curriculum was considered and implications for the improvement of capstone design were presented.
This study analyzed Korean studies up to August 2023 to suggest the direction of future research on basic academic abilities in mathematics. For this purpose, frequency analysis and LDA-based topic modeling were conducted on the Korean abstracts of 197 domestic studies. The results showed that, first, 'academic achievement', 'impact', 'effect', and 'factors' were all ranked at the top of the TFs and TF-IDFs. Second, as a result of LDA-based topic modeling, five topics were identified: causes of basic academic abilities deficiency, learning status of math underachievers, teacher expertise in teaching math underachievers, supporting programs for math underachievers, and results of National Assessment of Educational Achievement. As a direction for future research, this study suggests focusing on the growth of math underachievers, systematizing the programs provided to students who need learning support in mathematics, and developing teacher expertise in teaching math underachievers.
The purpose of this study is to investigate current trends and future directions of research in the area of gifted education through the analysis of published manuscripts on giftedness and gifted education between $2000{\sim}2006$. About 521 articles among 35 journals and 49 dissertations listed in the Korea Education and Research Information Service, including the journal of gifted/talented education and the journal of giftedness and gifted education, were mainly analyzed in the present study. The articles were examined by topics, domains, ages, and research methods both yearly and synthetically. The most widely researched topic was curriculum and program issues in gifted education, and the topic related to factors and development of giftedness was the second. Most studies have continuously focused on the mathematically and scientifically gifted students, and studies on gifted students in the areas of art, language, and other domains were scant. Issues on underachieving gifted students and underachievement were researched actively in 2005. More research has utilized elementary students as samples rather than middle or high school students. Young children under 7 have attracted much attention by researchers after 2004. Related to research methods, literature review was the most widely used, survey was the second, and experimental and correlational studies were the next. Implications related to results were discussed in depth.
Journal of The Korean Association of Information Education
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제26권5호
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pp.397-406
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2022
In this study, We confirmed the three major policy directions presented in "Educational Policy Direction and Core Tasks in the Age of Artificial Intelligence" announced by the government in 2020, and analyzed how the direction and key tasks are reflected in the policy from keywords selected from government policy data related to artificial intelligence education published between '20 and '22. It was extracted and analyzed how the direction and key tasks are reflected in the policy. As a result of text mining and the topic analysis, the direction of education set was analyzed and various types of activities for nurturing talents in the field of artificial intelligence were confirmed. Ultimately, the government's policy direction is to apply the '25 revised curriculum in earnest, while advancing and activating the AI education policy and allowing it to settle naturally in the field. It could be predicted that related policies and tasks would appear more and more.
The purpose of this study is to identify research trends on artificial intelligence education. We analyzed 164 domestic journal papers related to AI education published since 2016. The criteria for thesis analysis are number of publications by year, journal name, research topic, research type, data collection method, research subject, and subject. The main research areas and areas that require further research are reviewed. The method of the study was analyzed based on the topic and summary of the selected thesis, but the text was checked if it was unclear. As a result of the study, research on 'artificial intelligence education' started in earnest after 2017, and has been rapidly increasing in recent years. As a result of the analysis, there were many studies on artificial intelligence education programs and content development, and artificial intelligence perception and image. As for the type of research, there were many quantitative studies, and the development research method was used a lot as a data collection method. In the study subjects, elementary school had a high proportion, and in subject, it was found that there were many practicial subject(technology) dealing with artificial intelligence contents.
The purpose of the study was to investigate the reality of middle school mathematics teachers' subject matter knowledge for teaching mathematical conjecture and justification. Data in the study were collected through interviewing nine Chinese and ten Korean middle school mathematics teachers. The teachers responded to the question that was designed in the form of a scenario that presents a teaching task related to a geometrical topic. The teachers' oral responses were audiotaped and transcribed, and their written notes were collected. The results of the study were compared to the analysis of American and Chinese elementary and secondary teachers' responses to the same task in Ball (1988) and Ma (1999). The findings of the study suggested that teachers' approaches to explaining and demonstrating a mathematical topic were significantly influenced by their knowledge of learners and knowledge of the curriculum they teach. One of the practical implications of the study is that teachers should recognize the advantages of learning the conceptual structure of a mathematical topic. It allows the teachers to have the flexibility to come up with meaningful mathematical approaches to teaching the topic, which are comprehensible to the learners whatever the grade levels they teach, rather than rule-based algorithms.
As interest in the sustainable fashion industry continues to increase along with climate issues, it is necessary to identify research trends in sustainable fashion and seek new development directions. Therefore, this study aims to analyze research trends on sustainable fashion. For this purpose, related papers were collected from the KCI (Korean Citation Index) and Scopus, and 340 articles were used for the study. The collected data went through data transformation, data preprocessing, topic modeling analysis, core topic derivation, and visualization through a Python algorithm. A total of eight topics were obtained from the comprehensive analysis: consumer clothing consumption behavior and environment, upcycle product development, product types by environmental approach, ESG business activities, materials and material development, process-based approach, lifestyle and consumer experience, and brand strategy. Topics were related to consumption, production, and education of sustainable fashion, respectively. KCI analysis results and Scopus analysis results derived eight topics but showed differences from the comprehensive analysis results. This study provides primary data for exploring various themes of sustainable fashion. It is significant in that the data were analyzed based on probability using a research method that excluded the subjective value of the researcher. It is recommended that follow-up studies be conducted to examine social trends.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.453-459
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2022
This study attempted to explore the realization and research direction of a successful metaverse environment in the future by analyzing international research trends of the metaverse using topic modeling. A total of 208 papers among WoS and ScienceDirect papers using metaverse as keywords were selected, and quantitative frequency analysis and topic modeling were performed. As a result, it was confirmed that research has rapidly increased after 2022. The main keywords of the research topics were 'second', 'life', 'learning', 'reality', 'metaverse', 'virtual', 'blockchain', 'nft', 'medical', 'avatar', etc. The topic keywords 'Second life & Education' and 'Virtual Reality & Medical' accounted for a large proportion of 57%, followed by 'Blockchain & Cryptocurrency', 'Avatar & Interaction', and 'Sensing and Device'. As a result of semantic analysis, current metaverse research is focused on application and utilization, and research on underlying technologies and devices is also active. Therefore, it is necessary to identify the commonalities and differences between domestic and foreign studies, and to study the application method considering the domestic environment. In addition, new jurisprudence research is more necessary along with predicting new problems. It is expected that the results of study will provide the right research direction for domestic researchers in the era of digital transformation and contribute to the realization of a digital society.
Purpose: This study analyzed research trends in infant and toddler rearing behavior among family caregivers over a 10-year period (2010-2021). Methods: Text network analysis and topic modeling were employed on data collected from relevant papers, following the extraction and refinement of semantic morphemes. A semantic-centered network was constructed by extracting words from 2,613 English-language abstracts. Data analysis was performed using NetMiner 4.5.0. Results: Frequency analysis, degree centrality, and eigenvector centrality all revealed the terms ''scale," ''program," and ''education" among the top 10 keywords associated with infant and toddler rearing behaviors among family caregivers. The keywords extracted from the analysis were divided into two clusters through cohesion analysis. Additionally, they were classified into two topic groups using topic modeling: "program and evaluation" (64.37%) and "caregivers' role and competency in child development" (35.63%). Conclusion: The roles and competencies of family caregivers are essential for the development of infants and toddlers. Intervention programs and evaluations are necessary to improve rearing behaviors. Future research should determine the role of nurses in supporting family caregivers. Additionally, it should facilitate the development of nursing strategies and intervention programs to promote positive rearing practices.
This study aims to analyze Latin America and the Caribbean papers published in Korea during the past 2000-2020 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's Latin America and the Caribbean area. As the research mythologies, this study uses the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analyses, and topic analysis. After analyzing the empirical results, there has been a tendency to change the key words and centrality coefficients between 2000-2010 and 2011-2020 years. During 2011-2020 years, the most frequent keywords were changed from Neoliberalism and culture to policy education, and economy related words. The degree and closeness centrality analyses appeared the higher frequency key words. However, the eigenvector centrality appeared very different from the order of frequency key words. The topic analysis shows that the culture, language, and Neoliberalism were the most important keywords during 2000-2010 years but economy, labor trade, industry, development became the most important keywords during 2011-2020 years in topics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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