RTCL(2025)
CNUDH
목차
Contents
Information
● 개설기관 : 전남대학교
● 강좌명 : 중국어학주제연구
● 학수번호 : CLL4027-1
● 이수구분 : 전공
● 개설학과(학점) : 중어중문학과(3)
● 강의시간 : 월 3, 4/ 수 3
● 강의실 : 인3-307
● 강사 : 노민정
Overview
Objectives
중국어학 전공 지형과 핵심 이슈를 파악해 연구 주제 선택의 폭을 넓힌다. 다양한 연구 사례를 분석하여 논문 구성 감(感)을 체득함으로써, 수업을 통해 탐색한 연구 주제가 향후 졸업 논문 등 본격적인 연구 활동의 기초가 될 수 있도록 역량을 다진다.
2.문제발견 역량
선행연구 지형 분석(키워드, 토픽 모델링 등)을 통해 연구의 공백을 명확히 파악하고, 타당한 연구 문제와 가설을 독자적으로 설정할 수 있다.
3.융합 역량
언어학·디지털 인문학·데이터 과학 기법을 통합 적용하여 중국어학 주제를 다각도로 접근하고, 학제 간 관점에서 연구 설계를 제안할 수 있다.
4. 중국 언어 소통 능력
중국어학 관련 연구 주제를 탐색하고 심화하는 과정을 통해 중국어 어휘 표현 및 학술적 글쓰기 능력을 체계적으로 증진하고, 이를 바탕으로 중국어를 더욱 심도 있게 이해하고 활용할 수 있다.
5.중국 어문학 데이터 처리능력
선행연구 논문의 키워드와 초록 데이터를 수집·정제하는 데이터 처리 과정을 학습하고, 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석 등 중국 어문학 연구에 필요한 데이터 분석 기법을 체계적으로 실습하여 향후 실제 논문 작성 시 적용할 수 있다.
Teaching Method
1) 이론 강의: 1~ 3주차에는 중국어학 연구의 전반적인 지형과 핵심 이슈, 최근 연구 동향을 교수자의 강의안을 중심으로 소개한다.
2) 디지털 실습: 4~7주차에는 MediaWiki 문서 작성법, 텍스트 마이닝, Neo4j 등 디지털 실습을 진행한다.
3) 연구 주제 발표 및 상호 피드백: 8주차에는 각자 선택한 연구 주제를 발표하고, 동료와 교수의 피드백을 통해 주제의 적절성 및 실현 가능성을 점검한다.
4) 연구 프로젝트 수행:
- 9주차~ 11주차에는 학생 개인별로 설정한 연구 주제를 중심으로, 선행 연구 논문의 키워드와 초록을 수집 및 정제하여 데이터 처리과정을 수행한다.
- 12주차~ 14주차에는 연구 주제 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석 등 데이터 분석 기법을 개별적으로 수행하며, 이 과정에서 교수자는 개별 피드백과 멘토링을 지속적으로 제공한다.
5) 최종 보고서 및 발표:
- 15주차에 한 학기 동안 수행한 중국어학 연구 주제 탐색과 데이터 분석 결과를 중심으로 '중국어학 연구 주제'에 대한 최종보고서(연구 주제의 필요성, 선행연구 현황, 연구 방법, 목차를 포함)를 작성하고 이를 발표한다.
Evaluation Standard
2) 기말고사(40점)는 학생 개인별로 설정한 중국어학 연구 주제에 대한 최종 보고서를 작성하고 발표하여 평가한다. 최종보고서에는 연구 주제의 필요성, 선행연구 현황 분석, 연구 방법 및 목차를 포함해야 한다. 또한 데이터 분석 결과와 연구의 기대효과도 함께 제시해야 한다. 최종 발표는 연구 내용의 타당성과 논리성, 자료 분석의 정확성 및 명료성, 발표 능력 등을 평가한다.
3) 수업참여도(15점)는 수업 전반에 걸쳐 학생들의 과정 중심 참여를 평가한다. MediaWiki 개인 페이지에 성실히 연구 진행 상황을 기록하였는지, 디지털 실습 수행 결과물을 제때 제출하였는지, 동료 학생들의 발표에 적극적으로 피드백을 제공했는지 등을 종합적으로 평가한다.
4) 출석(15점)은 결석 1회 1점 감점, 지각 0.5점 감점.(학칙에 따라 1/4선 이상 결석은 F)
Other Things
※ 본 강의는 웹 환경과 컴퓨터 활용을 전제로 이루어지기에 수강생 개개인의 노트북 지참이 필수입니다.
Students
Plan
| 주차 | 날짜 | 강의 내용 | 강의 형식 |
|---|---|---|---|
| 01주차 | 09월01일 | 오리엔테이션 및 중국어학 연구 개관 | 강의소개 |
| 02주차 | 09월08일 | 중국어학 연구의 전공 지형과 핵심 이슈 소개 | 이론 강의 |
| 03주차 | 09월15일 | 중국어학 연구 동향 및 연구 방법론 개관 | 이론 강의 |
| 04주차 | 09월22일 | 미디어위키(MediaWiki) 전자문서 작성 실습 | 이론 및 실습 |
| 05주차 | 09월29일 | 텍스트 마이닝 실습 1 | 이론 및 실습 |
| 06주차 | 10월06일 | 텍스트 마이닝 실습 2 | 이론 및 실습 |
| 07주차 | 10월13일 | Triple(S-P-O) Data와 Graph DB 활용(기본) | 이론 및 실습 |
| 08주차 | 10월20일 | 중간고사:연구계획서 작성 및 발표 | 발표 |
| 09주차 | 10월27일 | Graph DB 활용(응용) | 이론 및 실습 |
| 10주차 | 11월03일 | 선행연구 논문 검색 및 데이터 수집 | 실습 및 토론 |
| 11주차 | 11월10일 | 선행연구 데이터 정제 및 기초 전처리 실습 | 실습 및 토론 |
| 12주차 | 11월17일 | 키워드 분석 및 토픽 모델링 실습 II | 실습 및 토론 |
| 13주차 | 11월24일 | 데이터 처리 과정 리뷰 및 개인 데이터셋 최종 점검 | 실습 및 토론 |
| 14주차 | 12월01일 | 키워드 네트워크 분석 | 실습 및 토론 |
| 보강주 | 12월08일 | 보강주차 | 발표 및 평가 |
| 15주차 | 12월15일 | 기말고사: 최종 연구계획서 발표 | 발표 및 평가 |
Research Resource
Research Topics
Student's Research Project
Research Design
Final Paper
Data
Google Spreadsheet
김두환
김태현
김한비
박수아
이재갑
Useful Information
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○ 위키백과 - 위키문법 요약
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○ 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료
○ 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)
How to create a Data Network
○ 데이터의 시각화: 네트워크 그래프
○ 나의 네트워크 그래프 제작 방법
○ 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)
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