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본 연구는 대학 교양영어 교육의 연구 현황을 분석하고 향후 교양영어 수업과 연구 방향에 대한통찰을 얻고자 실시되었다. 분석기간은 2001년에서 2020년, 20년의 기간이었으며, 분석대상 논문은313편이었다. 분석 방법은 연구 문제에 따라 빈도분석, LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽모델링, 시계열분석을 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도 분석 결과 대학 교양영어 관련 논문은 지난20년간 양적으로 크게 증가하였으며, 연구 주제도 점차 다양해졌음이 확인되었다. 둘째, LDA 토픽모델링 분석 결과 교양영어 교육의 주제는 10가지로 분류되었다. 주제명은 ‘교육과정 및 수준별 수업(주제1)’, ‘학습자 정의적 요인(주제2)’, ‘평가 및 학습 전략(주제3)’, ‘교수자 요인(주제4)’, ‘어휘⋅문법학습 및 쓰기활동(주제5)’, ‘특수목적영어 프로그램(주제6)’, ‘교수학습 방법(주제7)’, ‘웹 기반 수업(주제8)’, ‘학습자 중심 교육(주제9)’, ‘교재 분석 및 기타(주제10)’였다. 셋째, 시계열 분석 결과 ‘학습자 정의적요인(주제2)’, ‘특수목적영어 프로그램(주제6)’, ‘학습자 중심 교육(주제9)’, 세 가지가 상승 주제인 것으로드러났다. 이 세 주제는 모두 학습자의 동기, 학습자의 요구, 학습자가 중심이 되는 수업 활동이라는점에서 모두 학습자 요인과 관련 있는 주제임을 알 수 있었다. 이 분석을 근거로 향후 학습자 요인과관련된 연구가 활발히 진행될 것으로 전망되었다. 본 연구의 의의는 빅데이터 기반의 LDA 토픽 모델링기법으로 교양영어 교육 연구동향을 분석하고 향후 연구 동향을 전망함으로써 관련 연구자들에게객관적이고 유용한 정보를 제공하고 있다는 점이라고 생각된다.
This study investigated the research trends of college English education in Korea from 2001 to 2020. The data was collected using a Biblio data collector and a total of 313 papers were analyzed. For research purposes, the data were analyzed using frequency analysis, LDA (Latent Dirichlet Allocation), and time series analysis. The summary of the findings is as follows: In the first instance, the number of research papers regarding college English education has increased significantly in quantity for 20 years. Secondly, in analyzing the topics of the chosen papers, a total of 10 topics in college English education were found. The topics were “curriculum and level-differentiated programs (T1)”, “learners’ affective factors (T2)”, “assesment and learning strategies (T3)”, “teachers’ factors (T4)”, “English vocabulary, grammar and writing (T5)”, “English for specific purposes (T6)”, “teaching and learning methods (T7)”, “web-based learning (T8)”, “learner-centered education (T9)”, and “textbook analysis etc. (T10).” Among these topics, the three that were identified as topics increasing in popularity were “learners’ affective factors (T2)”, “English for specific purposes (T6)”, and “learner-centered education (T9).” The topics increasing in popularity shared one key characteristic: the topics were related to learners’ factors such as the learners’ motivation, the learners’ goals, and the learners’ activities in class. This study is meaningful in that it collected a wide range of data related to college English education in Korea and produced more reliable results by using big data-based LDA topic modeling techniques.
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