LDA 토픽모델링 기법에 의한 JLPT N3 독해 분석과 디지털리터러시 교수학습
Analysis of JLPT N3 Reading Comprehension and Digital Literacy Teaching and Learning by LDA Topic Modelling Techniques
- 발행
- 2024
- 소속·발행
- 대전대학교 인문과학연구소
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.18704/kjjll.2024.12.103.135
- 원문등록
- 2024-12-30
- 원문
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개념
키워드
토픽모델링, 잠재 디리클레 할당, 디지털리터러시(, 일본어능력시험3급독해, 키워드, Topic Modeling, Latent Dirichlet Allocation, Digital Literacy, JLPT N3 Reading Comprehension, Keyword
초록
본 연구에서는 Python3.12 프로그램, Mecab 형태소 분석기, Seaborn, Wordcloud, Gensim, pyLDAvis 등의 라이브러리를 활용하여 N3 독해를 대상으로 LDA토픽 모델링 분석 및 대표적인 동시출현어 데이터베이스를 작성하고, 리터러시 향상과 사고력 스펙트럼을 확장할 수 있는 디지털 툴 학습을 제시하였다.
 (1) 빈도분석 결과, 최상위에 랭크되어 있는 공통된 주요 키워드들은 ‘月, 日, 時, 時間, 円’ 등으로 나타났다. 특히 ‘날짜’, ‘시간’, ‘금액’ 관련의 어휘를 포함한 ‘안내문’의 지문 등에서 ‘利用・参加・料金・電話・申し込み・予約・窓口・振り込み・募集・希望’ 등의 어휘들이 고빈도 출현의 경향성을 보이고 있었다.
 (2) 토픽 모델링 결과, 1) 일상 커뮤니케이션・여행, 2) 자연, 3) 가족 관련 활동・의복・엔터테인먼트, 4) 교육・학습・독서, 5) 음식문화 및 상품 구입・판매, 6) 설명회・취미, 7) 교통과 숙박, 8) 어린이 생활 변화・어린 시절 추억・신농업 기술, 9) 공공시설(도서관) 이용 및 생활 습관, 10) 실버산업・생활(라이프스타일)과 대회 행사, 11) 스포츠 클럽(동아리) 활동으로 유형화되었다.
 (3) 독해 번역・작문 시 오류 발생이 높은 주요 동시출현어으로는 ‘日帰り旅行’, ‘申し込む’, ‘口座振り込み’, ‘締め切る’, ‘旅行先’, ‘バイキング’, ダイヤ・時刻表が変わる・新しくなる(乱れる), ‘乗り放題切符 등과 ‘お＋ます형+くださる/ご+명사+くださる’, お+ます형+する 등의 경어 문법의 고빈도 출현을 확인하였다.
 (4) 어휘 및 리터러시 향상과 사고력 스펙트럼을 확장하는 방향성・방법은 다음과 같다. 첫째, ‘토픽별 동시출현어를 대상으로 한 의미확장 트레이닝’으로써 디지털 리터러시 툴-Wordwall을 활용하여 사전에 동시출현어 학습을 진행하고, 독해 문장 번역을 통해 문법과 어휘, 관용구 등의 종합적 표현을 습득하면서 다양한 분야의 이슈에 대한 배경지식을 취득하도록 설계하는 교수법 제공이 필요하다 할 수 있다. 둘째, ‘이미지 중심의 연상어 암기법’으로써 Quizlet, MindMeister 등과 같은 리터러시 툴을 활용하여 단어 관련 이미지에 대한 플래시 카드 학습을 통해 기억과 연상학습을 강화할 수 있다. 셋째, ‘사회문화-독해 연계학습’으로 ‘독해용 동영상 자료를 사전 시청하는 플립러닝 방법’을 통해 다양한