빅데이터를 활용한 비대면 온라인 교육 이슈 분석 (Analysis of Non-face-to-face Online Education Issues Using Big Data)

최근 코로나19 관련 교육부 권고로 교육기관마다 온라인 교육을 실시하고 있다. 충분한 준비 없이 시행된 비대면 온라인 교육에 대하여 다양한 문제점이 발생하였다. 본 연구의 목적은 각 교육기관의 온라인 교육 전환에서 어떠한 이슈왿� 문제점이 발생하는지를 빅데이터를 활용하여 분석하는 것이다. 이를 위해 텍스톰(Textom)을 통하여 다양한 의견들이 존재하는 소셜네트워크 빅데이터를 수집하고 유씨넷6(Ucinet6) 분석 도구 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였다. 연구 결과 ‘대학’과 관련된 키워드가 주를 이루었으며 ‘불만’과 ‘공지’ 등의 단어들이 중심성이 높은 키워드인 것으로 나타났다. 데이터 분석 결과 갑작스러운 온라인 강의로의 전환으로 인한 정보 부족 문제, 온라인 강의 방법에 대한 경험과 지식 부족 등의 어려움을 가진 교수자의 문제, 학점과 등록금, 강의 품질 등에 대한 문제의식을 가진 학습자의 문제 등을 확인할 수 있었다. 각 교육기관은 교수자왿� 학습자가 겪는 어려움을 파악하고 단일화된 플랫폼 사용, 적정량의 과제, 등록금 일부 환불 등의 문제 해결 방안을 모색해야 할 것이다.

According to the recommendation of the Ministry of Education by the recent outbreak of Corona19, each educational institution is conducting online lectures. Non-face-to-face online education was implemented without preparation, resulting in various complementary points. Therefore, the purpose of this study is to analyze by big data what issues arise in each educational institution's transition to online education. Therefore, this study collected social network big data with diverse opinions through Textom and analyzed the data using Ucinet6 analysis tool program. The study found that keywords related to "university" were the main ones, while keywords with high centrality were keywords such as "discontent" and "public notice." The data analysis identified educators who had a lack of information due to the sudden transition to online lectures and difficulties in how to conduct online lectures, as well as learners who had problems such as credits, tuition fees and quality of lectures. The results of this study highlight the challenges that students face, and educational institutions must address them through measures such as using a single platform, the appropriate number of tasks and partial reimbursement of tuition fees.