대학글쓰기의 과제와 빅데이터를 활용한 인문계 글쓰기 방안

배수진

doi:10.37967/emh.2019.03.143.395

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 배수진 (강원대학교)

저널정보: 한국어문학회 어문학 語文學第143輯

발행연도: 2019.3

수록면: 395 - 421 (27page)

DOI: 10.37967/emh.2019.03.143.395

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

This discussion focuses on the use of big data to humanities writing. As the ICT industry developed, leading learner-centered universities showed a rapid change in writing, but they were still aware of the fact that they were not transcending the transition period. College writing is an important aspect of continuing support from the school authorities, maintaining teachers` curriculum, applying textbooks and pedagogy development practices, learner`s will and enthusiasm, goals and learning attitudes, sustainable interest in society and businesses. They are currently being in use because we have been staying and this is because we have not been able to find a clear sustainable point and have been failing in terms of research and discussion. Writing in the humanities using big data starts from the possibility of being able to play a role of anticipating the school-teacher- learner-society(enterprise). In order to write with big data in such a dimension, it should be preceded, firstly by a clear understanding of the instructor’s big data and accumulation of the knowledge base. Secondly, it deals with mastering big data analysis technique of the learner, and thirdly it handles the reorganization and organization of the textbook. If this is possible, the steps by which big data intervenes in humanistic writing would be planning, data collection and analysis. In the planning stage, first, it should be organized in a premise that meets dexterity level, rhetorical level, discourse level, learner`s data collecting and analyzing ability, vocabulary and expressive ability, implication as preparation requirement for composition ability and writing ability. Second, it deals with the reflection of accurate conclusions that can be predicted, and thirdly it handles the consideration of human identity issues. In the data collection and analysis stage, the value of big data depends on `interpretation`. Therefore, it is possible to accurately predict the arguments that have been difficult to infer or search by using unstructured data analysis such as text mining. However, since the use of big data is directly linked to the survival of human beings, it must be focused on reflection. And this should be clearly stated in the writing education of humanities learners. This is because the leading role of the humanities is important in the future convergence and integration problems related to the big data.

#대학글쓰기 #빅데이터 #인문계 글쓰기 #글쓰기 방안 #디지털 #기초글쓰기 교재 #College writing #big data #writing in humanities #writing models #digital #basic writing materials

참고문헌 (22)

참고문헌 신청

강명구 / 2008 / 과학글쓰기 / 서울대학교출판부

공주은 / 2017 / 4차 산업혁명과 대학 글쓰기 교육－ 인간 정체성 확립을 위한 글쓰기 교육 방법 제언 / 교양교육연구 11(6):163~190

구자황 / 2014 / 대학글쓰기 교육의 반성과 전망 / 반교어문연구 (36):163~180

김규훈 / 2018 / 빅데이터 기반의 신문 어휘를 활용한 글쓰기 교육 내용 구성의 가능성- 설득적 글의 쓰기 전(前) 단계를 중심으로 - / 우리말글 78:135~162

김기봉 / 2016 / 빅데이터의 도전과 인문학의 응전 / 시민인문학 30:9~37

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

배수진

소속기관 강원대학교

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 한국어와문학 인문학 > 인문학 일반

논문수 5 이용수 465

이 논문과 함께 이용한 논문

학문 목적 한국어 학습자의 작문에서 드러나는 개입 양상 - 인문·사회 계열 중국인 학습자의 학술적 보고서 서론을 중심으로 -

공나형 , 조태린 어문학 2021 .06

[논문초록] 정보과학회논문지 4월호

편집부 정보과학회지 2019 .05

Data Privacy-Price Negotiation for applying Differential Privacy in Data Market Environments

정강수 , 박석 Journal of KIISE 2019 .04

텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구 : 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로

정지선 , 김동성 , 이홍주 외 1명 지능정보연구 2019 .03

데이터 마켓 환경에서 차분 프라이버시 적용을 위한 데이터 프라이버시-가격 협상 기법

정강수 , 박석 한국정보과학회 학술발표논문집 2018 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-810-000527654

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (22)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)