토픽 모델링을 활용한 대학생의 서술형 강의평가 분석

Abstract

이 연구는 토픽 모델링(topic modeling)의 일종인 잠재 디리클레 할당(latent Dirichlet allocation, 이하 LDA)을 활용하여 S대학교의 학생들이 작성한 강의평가 응답을 분석함으로써 학생들이 갖고 있는 강의에 대한 생각을 보다 직접적으로 알아보고자 하였다. 이를 위해 2015년 1학기에 개설된 약 1,500개 강의에 대해 학생들이 강의에서 개선 되어야 할 점과 강의에서 좋았던 점에 대해 서술한 약 47,000개의 응답 내용을 LDA를 활용해 분석하였다. 아울러, 6개의 단과대학(공과대학, 농업생명과학대학, 사범대학, 인문대학, 사회과학대학, 자연과학대학) 강의의 개선되어야할 점, 좋았던 점에 대해 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 강의에서 개선되어야 할 점과 강의에서 좋았던 점 모두 3개 주제 모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 먼저, 강의에서 개선되어야 할 점은 1) 과제·실험·실습에 대한 개선사항, 2) 발표·토론에 대한 개선사항, 3) 시험·진도·수업내용에 대한 개선사항의 세 가지 주제로 나타났다. 다음으로, 강의에서 좋았던 점은 1) 교수자·교수 방법에 대한 긍정적 피드백, 2) 직접적 경험·실습에 대한 긍정적 피드백, 3) 강의내용에 대한 긍정적 피드백의 세 가지 주제로 나타났다. 둘째, 단과대학별 분석 결과, 단과대학별로 나타난 주제의 의미는 대체적으로 전체 대학 자료를 분석했을 때와 비슷했으나, 하나의 주제 정도가 단과대학의 특성을 반영하고 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 강의평가의 선택형 문항 분석에 치중하였던 기존 연구와 달리, 토픽 모델링을 활용함으로써 대량의 서술형 강의평가 자료를 효율적으로 요약하였으며, 이를 통해 강의 전반에 대한 학생들의 인식을 보다 직접적이고 종합적 으로 살펴볼 수 있었다는 의의를 갖는다.