본 연구는 대학이 그동안 축적하고 있는 강의평가의 주관식 의견들을 통합하여 빅데이터 분석기법으로서 텍스트마이닝을 적용하여 좋은 강의 특성과 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 강의평가 점수를 바탕으로 상위(30%)의 과목들을 분류한 후, 10년간 매학기별 강의평가 주관식 의견의 비정형(텍스트) 데이터를 통합 분석하여 전공계열별 좋은 강의의 특성과 패턴을 규명하였다. 강의평가 점수 수준별 그룹에서 강의평가 주관식 응답 문장 가운데 가장 많이 언급된 단어들과 그 사용빈도를 추출한 결과 인문 계열은 재밌고, 유익하고, 도움이 되면서 내용이 쉽고, 어렵지 않으며 이해가 잘 되는 수업, 교수님의 열정이 높은 수업이 좋은 강의의 특성으로 규명할 수 있다. 사회 계열은 쉽고(어렵지 않은), 도움이 되며, 재밌는 강의와 이해, 설명, 내용, 흥미, 열정 등이 주요 키워드로서 좋은 강의의 특성이 도출되었다. 자연·공학 계열은 과목 내용의 특성상 쉽고, 어렵지 않으며, 이해가 잘 되는 수업이 우선하여 좋은 강의의 특성으로 도출되었다. 예체능 계열은 재밌고, 유익하며, 즐거운, 새로운 수업들이 좋은 강의 특성으로 도출되었다. 교양 계열은 재밌고, 유익하고, 도움이 되는 수업이 좋은 강의의 특성으로 규명할 수 있으며, 인문 계열의 특성과 유사한 것으로 분석된다.

This study analogized the characteristics and patterns of ‘better class’ by text mining analysis to find what are the most referred evaluation comments words and frequencies of those words out of upper 30% evaluation scores from 10 years longitudinal data. This study found the significant key words such as fun, useful, help, easy, understand, and passion from the analyses of humanities majors.
In social science majors this study shows the significant key words of good lectures such as easy(not difficult), help, fun, understand, presentation, content, interest. In natural science and engineering majors this study shows the significant key words of good lectures such as easy, not difficult, understanding because of characteristic of subject. In art and physical majors this study shows the significant key words of good lectures such as fun, useful, pleasant, new. In liberal arts and humanities this study shows useful, helpful.

• 이해듬(목원대학교 대학교육개발원 책임연구원)
• 남민우(목원대학교 대학교육개발원 교수) 교신저자