텍스트 마이닝을 활용한 동료피드백 타당성 검증: 동료피드백의 구성과 사전교육의 방향 설정을 중심으로
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 신윤경 | - |
dc.contributor.author | 류수린 | - |
dc.date.available | 2021-04-29T07:36:01Z | - |
dc.date.created | 2021-04-29 | - |
dc.date.issued | 2021-04 | - |
dc.identifier.issn | 2465-7581 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/80870 | - |
dc.description.abstract | 본 논문의 목적은 대학 글쓰기에서 동료피드백의 타당도를 검증하고 그 내용을 바탕으로 피드백 사전교육의 내용을 제안하는 데 있다. 고쳐쓰기 과정에서 동료피드백의 효과는 이미 여러 연구에서 검증된 바가 있으나, 성취도 낮은 집단의 피드백은 피드백 수용자의 글을 개선하는 데 도움이 되지 않을 뿐만 아니라 오히려 여러 오류를 양산할 수도 있다는 우려도 제기된다. 따라서 학습자들이 동료피드백을 훌륭하게 수행하려면 피드백 내용에 대한 신뢰도를 높여야 하고, 이를 위해 교수자는 사전교육을 통해 피드백 내용의 타당도를 높여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 피드백 유형별 타당도의 기준을 살피고, G대학에서 한 학기 동안 이루어진 동료피드백의 내용들을 텍스트 마이닝을 활용해 분석 비교했다. 먼저, 피드백에 나타난 핵심어 연관도를 측정하여 상위/하위 집단의 어휘사용 양상을 비교하였다. 다음으로 어조분석 기법을 적용하여 관련어휘 목록에 따라 피드백 유형을 점수화하여 피드백 구성의 타당도 기준을 검증하였다. 이 결과를 토대로 피드백 사전교육을 위한 유형별 항목을 설정하고, 구체적인 표현까지 목록화하였다. 기존 동료피드백 연구가 교수자의 직관에 근거해 타당도를 평가했다면, 본 논문은 실증적인 분석을 통해 타당도를 검증하고 그 결과로 도출된 구체적 내용을 사전교육의 자료로 제안하는 점에서 차별화된다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 중앙대학교 다빈치미래교양연구소 | - |
dc.relation.isPartOf | 교양학 연구 | - |
dc.title | 텍스트 마이닝을 활용한 동료피드백 타당성 검증: 동료피드백의 구성과 사전교육의 방향 설정을 중심으로 | - |
dc.title.alternative | Verification of Validity of Peer Feedback Using Text Mining: Focusing on the composition of peer feedback and setting the direction of pre-education | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 교양학 연구, no.15, pp.49 - 75 | - |
dc.identifier.kciid | ART002708995 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 75 | - |
dc.citation.startPage | 49 | - |
dc.citation.title | 교양학 연구 | - |
dc.citation.number | 15 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 신윤경 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 류수린 | - |
dc.subject.keywordAuthor | writing | - |
dc.subject.keywordAuthor | peer feedback | - |
dc.subject.keywordAuthor | validity by feedback type | - |
dc.subject.keywordAuthor | text mining | - |
dc.subject.keywordAuthor | correlation analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | co-occurrence matrix | - |
dc.subject.keywordAuthor | tone analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | feedback pre-education | - |
dc.subject.keywordAuthor | 글쓰기 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 동료피드백 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 피드백 유형별 타당도 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 텍스트 마이닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 어휘연관도 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 동시발생어휘행렬 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 어조 분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 피드백 사전교육 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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