R과 Shiny를 이용한 NCS 능력단위와 교육과정의 갭 분석을 위한 인터렉티브 평가모델 (Interactive Evaluation Model for Gab Analysis of NCS Competence Element and Curriculum Using R and Shiny)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 13권 / 10호 / 171 ~ 179페이지
· 저자명 : 김대경, 김창복

초록

국가 직무능력 표준(National Competency Standards : NCS)은 특정 직무능력을 NCS 능력단위로 표준화한다. 교육·훈련 기관은 교육과정 개발에 갭 분석 기반 교과목 도출을 통해 NCS를 활용한다. 기존 자동화 평가 모델은 한글 처리로 인한 신뢰성 문제가 제기될 수 있다. 본 논문은 R의 통계분석 및 그래픽 기능과 샤이니 패키지의 웹 인터렉티브 기능을 이용하여, 갭 분석을 위한 평가모델을 제안하였다. 제안 평가모델은 평가문서에서 효과적으로 명사를 추출하였으며, 문서 빈도수-역문서 빈도수로 단어 가중치 부여하였고, 코사인 유사도 알고리즘으로 문서 유사도를 추출하였다. 또한, 단어-문서 매트릭스, 워드클라우드, 군집분석, 단어연관성 등을 웹 인터페이스에서 분석할 수 있다. 평가모델은 기존 자동화 평가모델 보다 효과적인 색인어 추출과 갭 분석의 직관적, 객관적 평가가 가능하다.

영어초록

The NCS(National Competency Standards) standardize specific competency by competence unit. The education and training institutions make use of the NCS through a gap analysis based on subjects drawn on curriculum development. The existing automated evaluation model may be raised reliability problems due to the Hangul processing. This paper proposed evaluation model for gab analysis using statistical analysis and graphics capabilities of R and web interactive capabilities of shiny package. The proposal evaluation model was effectively extracted nouns in evaluation document, and was granted term weight with TF(Term Frequency)-IDF(Inverse Document Frequency), and was extracted document similarity with cosine similarity algorism. The evaluation model can analyze document-term matrix, wordcloud, cluster analysis, word association and so on with web interface. The evaluation model is possible effective index term extraction, and intuitive and objective evaluation of gab analysis then existing automation evaluation model.

참고자료

· 없음