earticle

영어

This study attempted to identify the synchronous research trend on the evaluation of Korean writing education according to the rapid increase in the number of foreign students and Korean learners entering Korea. Big data analysis was conducted centering on the articles published in the Korea Citation Index(KCI) to examine the research trends. A total of 321 papers were collected as the search word was ‘Korean writing evaluation’, and 429 authors were found. The abstract of the research was analyzed, and the extracted word was limited to ‘noun’. A total of 1,812 words were processed to find meaningful key words in the text through frequency analysis and centrality analysis (degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality), and five topics were selected by conducting evaluation of topic model(coherence), and the results were presented by thematizing them according to each keyword.

한국어

본 연구는 국내 유입되는 외국인 유학생과 한국어 학습자가 급증함에 따라 한국어 쓰기 교육 평가에 관한 통시적 연구 동향을 파악하고자 하였다. 국내 학술지 인용색인 (KCI)에 게재된 논문 자료를 중심으로 빅데이터 분석을 시행하여 연구의 흐름을 살펴 보았다. 검색어는 ‘한국어 쓰기 평가’로 하여 수집된 논문은 총 321편이었으며 저자는 429명으로 나타났다. 논문의 초록을 분석 대상으로 하였으며, 추출된 단어는 ‘명사’로 품사를 한정하였다. 총 1,812단어를 입력하여 빈도분석과 중심성 분석(연결 중심성, 근 접 중심성, 매개 중심성)으로 텍스트 내에 의미 있는 핵심 단어들을 찾아내고 이에 따 라 논의하였다, LDA 토픽 모델링 일관성 검증을 시행하여 토픽을 다섯 가지로 선정하 였으며 각 핵심어에 따라 주제화하여 그 결과를 제시하였다.