텍스트 마이닝 기법을 활용한 학교생활기록부 문서 내용의 시각화

Abstract

학교생활기록부는 법적으로 지정된 학생의 학교생활에 관한 공식적 문서이며, 학생의 전인격적 발달과 학업적 특성에 관한 정보를 담는 중요한 자료이다. 교사는 교수학습과 진로지도를 위하여 생활기록부를 활용하고, 상급학교와 직장 등에서도 개인의 특성을 파악하기 위하여 활용된다. 학교생활기록부는 국가 기관을 통하여 보존되는 공공기록물로서의 성격을 가지며 학생이 학교를 졸업하고 성인이 된 후에도 학생의 학창시절 생활을 검증할 수 있는 수단이 된다. 최근 대입에서 학생부종합전형의 시행과 확대로 인하여 학교생활기록부를 통해 학생의 특성을 파악하고자 하는 요구가 높아졌고, 이에 따라 학교생활기록부 문서의 기재 방식과 내용이 구체화되고 다양화되고 있다. 학교생활기록부에서 교사가 입력하는 학생에 관한 특기사항은 비정형 데이터인 텍스트로 존재한다. 형태가 있고 연산이 가능한 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터는 형태가 없으며 연산이 불가능하다. 이러한 비정형 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고 분석하기 위하여 자연언어처리 기술에 기반한 텍스트 마이닝 기술이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 따라서 본 연구는 학교생활기록부 문서에 텍스트 마이닝 기법을 적용하고 데이터를 시각화하여 담당 교사가 학교생활기록부 문서에 기록된 학생의 특성을 빠르고 효율적으로 파악할 수 있는 교육 지도 환경을 구축하고자 하였다. 이를 위하여 학교생활기록부 데이터에서 학생의 특성을 드러낼 수 있는 항목들을 선별하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 학교생활기록부 데이터 코퍼스를 구축하고 불용어를 정제한 후 텍스트 빈도수를 분석하였다. 둘째, 텍스트 빈도수 분석을 바탕으로 워드클라우드 시각화와 각 단어 간의 연관성 분석을 위한 동시발생 단어 분석 시각화를 실시하였다. 본 연구를 통하여 학교생활기록부를 시각화함으로써 교사가 학교생활기록부를 통해 학생들의 특성을 효율적으로 파악하여 학업과 진로를 지도할 수 있게 하고, 향후 학교생활기록부의 운영방안과 개선방안을 연구하는데 도움이 되고자 한다. ;The Korean student's Cumulative Record is an official document deals with student's whole school life, and it is proposed and managed by governmental guided educational law. It contains not only personal intellectual quality developments but also one's academic attitudes and achievements. So this documents become an important reference data for teacher to make a better teaching information and provide the proper career development guidance to develop career of students. In addition, the documents is used for applying an advanced school and job employment to get the formal characteristics of student. The student's cumulative record is definitely a public record that is preserved throughout the national agency and it is a means of verifying the student's life in school day even after graduation from school. Recently, Korean college admissions policy gave much focus on the school record document and need highly demanding to verifying and validate student's characteristics and uniqueness by utilizing the documents. Therefore, the formal contents of a record became more important and secure. The student's data set which teacher records is mostly made up with text data, which is known as unstructured data. Unstructured data is information that either does not have a pre-defines style or is not organized in a pre-defined manner. To extract and analyze the meaningful information from the unstructured data, text mining technique based on natural language processing is widely used to solve some problems in getting information from huge text data. Therefore, this study aims to apply text mining technique on the student's cumulative record documents and generate visual information. This analysis helps better one who want to have fast and efficient check point on the student individual feature and characteristics by searching new information through the student's cumulative record. Firstly, we select meaningful contents from the student's cumulative record that contain student's characteristics. And then, extract the corpus data from the given student's cumulative record, and analyze word frequency after extracting stopwords. Finally, based on the word frequency analysis, build the Wordcloud visualization and co-occurrence network visualization for by using the relation between the words. This thesis proposes a practical visualization of the student's cumulative record. So teachers would have good understanding about student's individual characteristics or teaching direction to develop the student's future academic career.