Shifting Conversations on Online Distance Education in South Korean Society During the COVID-19 Pandemic: A Topic Modeling Analysis of News Articles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the dominant discourses on online distance education (ODE) that emerged in South Korean society before, during, and after the COVID-19 pandemic. The authors conducted a topic modeling analysis of 8,865 news articles published by 24 South Korean media outlets between 2019 and 2021. Using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm and social network analysis software (NetMiner), the top five topics and the top ten words associated with each topic were identified from each period. The authors observed significant changes not only in the number of news articles but also in the depth of the conversations published each year. The results have revealed several key points. First, ODE, previously considered marginal and abnormal, gained in normality across all educational levels in Korean society. Second, ODE discourses have been shaped by the unique cultural, historical, and technological infrastructure in South Korea. Third, a clear division between social-justice-oriented and business-oriented ODE discourses reflect a persistent inequality in Korean society. Finally, ODE discourses matured in 2021, with more critical and realistic perspectives on both the positives and negatives of ODE. The useful implications of such insights for post-pandemic ODE research and practice are further discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle