Clustering Science Gifted Students’ Graduation Theses Based on Machine Learning

Abstract

본 연구는 영재학교에 재학 중인 학생들의 졸업 연구 논문을 분석하여 연구주제의 경향을 파악하고자 하였다. 이에 S 영재학교에서 최근 5년간 제출한 292건의 졸업 연구 논문의 제목 및 초록을 수집하여 BERT를 기반으로 한 문서 요약 및 키워드 추출 기능을 활용하였고 그 결과를 K-Means 군집 분석을 통해 범주화하여 그 특징을 분석하였다. 연구 결과, 학생들의 연구 주제는 문제 해결을 위한 시스템 개발, 알고리즘 및 모형⋅이론의 제안, 구성 요소 또는 성분의 분석, 선행연구 기반 문제 해결, 센서 및 도구를 활용한 문제 해결, 데이터 기반 분석 및 활용, 문제 해결을 위한 새로운 방법 제안 등 7개의 범주로 나타났다. 본 연구에서 적용한 자연어 처리를 활용한 머신러닝과 딥러닝의 방법은 과학영재 학생들의 과제연구 지도 및 평가 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대하며 관련된 시사점을 제시하였다.