Research Trends in Service Learning Using Python Topic Modeling

본 연구는 국내 서비스러닝 분야의 연구 동향을 파악하기 위해 수행되었다. 2000년 부터 2024년까지 한국연구재단 등재 학술지에 게재된 서비스러닝 관련 139편의 논문 초록에서 1,576개의 단어를 추출하여 키워드 빈도 분석과 TF-IDF 분석을 실시하고, LDA 토픽모델링 기법을 적용하여 논문 연구 주제의 변화를 살펴보았다. 연구결과, TF-IDF 분석을 통해 ‘학생’, ‘봉사활동’, ‘사회’, ‘경험’, ‘참여’ 등이 가중치가 높은 단어들 로 추출되었고 , LDA 토픽모델링을 통해 국내 서비스러닝 연구의 네 가지 주요 주제가 추출되었다. 추출된 4가지의 주제를 다음과 같이 정의하였다. 첫째, ‘서비스러닝 설계 를 위한 이론적 개념 및 환경적 요소 분석’ 주제는 서비스러닝의 이론적 기초와 교육 과 정 설계에 관한 연구를 포함하며, 이론적 정립과 모델 개발에 중점을 둔 연구이다. 둘 째, ‘집단별 자기효능감과 동기가 만족도에 미치는 차이 분석’ 주제는 학생들의 집단 학 습에서 동기 부여와 협력 방안에 대한 연구를 다룬다. 셋째, ‘장애와 다문화교육을 통한 학생 역량 개발과 실행 전략’ 주제는 서비스러닝 활동이 학생들의 역량을 어떻게 강화 하는지, 그리고 이를 위한 실행 전략에 대해 논의하는 논문이다. 넷째, ‘협력적 학습 환 경에서 참여자 중심의 실천적 접근’ 주제는 협력적 학습과 참여자 중심의 실천 방식을 강조하며, 실천적 접근이 서비스러닝의 효과를 극대화하는 데 어떻게 기여하는지를 연 구한 논문이다. 이 연구는 파이썬을 이용하여, 서비스러닝 분야의 연구동향 파악과 더 불어 토픽모델링을 통해 대량의 논문에서 주요 주제나 패턴을 자동으로 추출하여 문서 의 구조를 이해하고, 각 문서가 어떤 주제와 관련이 있는지를 파악하는 객관적인 자료 를 추출했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.