The purpose of this study was to analyze recent research trends of mathematics textbooks to provide implications for textbook research and development. For this purpose, 90 out of 1121 research papers published between 2006 and 2011 in seven prestigious domestic journals were selected. The papers dealing with only Korean mathematics textbooks were analyzed by school levels (i.e., elementary or secondary), mathematics content areas, analytic methods, and implications. The papers comparing our mathematics textbooks with foreign counterparts were analyzed by reasons for the comparison, school levels, subjects for analysis, and implications. The results of this study urge us to pay more attention to secondary mathematics textbooks, least studied content areas, and various but inconsistent analytic methods. This paper also suggests close connections between textbook analysis and textbook development.
Human exposure to pollutants has been on the rise. Thus, researchers have been focused on understanding the effect of these compounds on human health, especially on the genetic information by using various tests, among them the somatic mutation and recombination tests (SMARTs). It is a sensitive and accurate method applicable to genotoxicity analysis. Here, a comprehensive bibliometric analysis of SMART assays in genotoxicity studies was performed to assess publication trends of this field. Data were extracted from the Web of Science database and analyzed by the bibliometric tools HistCite, Biblioshiny (RStudio), VOSViewer, and CiteSpace. Results have shown an increase in the last 10 years in terms of publication. A total of 392 records were published in 96 sources mainly from Brazil, Spain, and Turkey. Research collaboration networks between countries and authors were performed. Based on document co-citation, five large research clusters were identified and analyzed. The youngest research frontier emphasized on nanoparticles. With this study, how research trends evolve over years was demonstrated. Thus, international collaboration could be enhanced, and a promising field could be developed.
Purpose: This study aimed to identify research topics in the emergency medical technician (EMT) field and examine research trends. Methods: In this study, 261 research papers published between January 2000 and May 2022 were collected, and EMT research topics and trends were analyzed using topic modeling techniques. This study used a text mining technique and was conducted using data collection flow, keyword preprocessing, and analysis. Keyword preprocessing and data analysis were done with the RStudio Version 4.0.0 program. Results: Keywords were derived through topic modeling analysis, and eight topics were ultimately identified: patient treatment, various roles, the performance of duties, cardiopulmonary resuscitation, triage systems, job stress, disaster management, and education programs. Conclusion: Based on the research results, it is believed that a study on the development and application of education programs that can successfully increase the emergency care capabilities of EMTs is needed.
Educational technology (ET) and learning sciences (LS) are two related disciplines that have shared interests in studying technologies for advancing human learning. This study conducted a content analysis of articles published in authoritative academic journals, Educational Technology Research and Development (ETR&D) and Journal of the Learning Sciences (JLS) from 2003 to 2012. By selecting and examining 93 issues with 429 articles during this decade with three analytical frameworks, the purpose of this study is to determine research trends precisely and create a scientific communication and theoretical connections for these two disciplines. The illustrated results indicate the dialogue between these two communities has begun yet accompanied by some certain limitations, whereas, they still need be more cooperative and communicational to move towards further integration, so as to contribute to promoting progressive education, learning theory and practice.
Background: Regardless of countries, the myth that rain makes the body ache has been worded in various forms, and a number of studies have been reported to investigate this. However, these studies, which depended on the patient's experience or memory, had obvious limitations. Google Trends is a big data analysis service based on search terms and viewing videos provided by Google LLC, and attempts to use it in various fields are continuing. In this study, we endeavored to introduce the 'value as a research tool' of the Google Trends, that has emerged along with technological advancements, through research on 'whether toothaches really occur frequently on rainy days'. Methods: Keywords were selected as objectively as possible by applying web crawling and text mining techniques, and the keyword "bi" meaning rain in Korean was added to verify the reliability of Google Trends data. The correlation was statistically analyzed using precipitation and temperature data provided by the Korea Meteorological Agency and daily search volume data provided by Google Trends. Results: Keywords "chi-gwa", "chi-tong", and "chung-chi" were selected, which in Korean mean 'dental clinic', 'toothache', and 'tooth decay' respectively. A significant correlation was found between the amount of precipitation and the search volume of tooth decay. No correlation was found between precipitation and other keywords or other combinations. It was natural that a very significant correlation was found between the amount of precipitation, temperature, and the search volume of "bi". Conclusion: Rain seems to actually be a cause of toothache, and if objective keyword selection is premised, Google Trends is considered to be very useful as a research tool in the future.
전 세계적으로 유례없는 Covid-19 팬데믹으로 인해 기업의 비즈니스 방식 및 내용이 크게 변화됐다. 따라서 Covid-19 이후 산업 전반에서 일어나고 있는 혁신 양상을 면밀히 모니터링하고, 이를 바탕으로 미래 비즈니스를 기획/설계하는 것이 산업현장에서 크게 요구되고 있다. 다수 연구에서 펜데믹 이후 비즈니스 동향 분석이 시도됐으나 특정 산업에 국한된 분석을 수행하는 점, 설문 및 문헌 연구 중심으로 수행되어 객관적 데이터의 활용이 부족한 점에서 한계점이 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 스타트업 데이터인 Crunchbase를 활용하여 Covid-19 이후 비즈니스 산업의 트렌드를 분석하고자 한다. 트렌드 분석을 위해 Crunchbase에서 2018년부터 2021년까지 2년 단위로 데이터를 수집 및 전처리를 진행하였다. 산업 변화를 확인하기 위해 네트워크 분석, LDA 기반 토픽 분석, Doc2vec 클러스터링 분석을 결합한 접근 방식을 사용하여 비즈니스 콘텐츠의 변화를 분석하였다. 연구 결과 각 분야에서 비대면/온라인 기술들이 훨씬 전문성을 갖추며 성장하고 있으며, 기술융합에 초점을 두고 많은 산업들이 성장하고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구는 Covid-19의 영향으로 기업투자자 및 예비 창업자들에게 급속도로 변화하는 산업의 흐름을 파악할 수 있게 하고 투자 의사결정에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
The major purpose of this study is to find and analyze the characteristics of Fisheries Business Administration Research based on using social network analysis. This study examines every paper of The Journal of Fisheries Business Administration from 2007 to 2016. This study analyzes fisheries business administration research through bibliometric data including research trends, researcher characteristics, and key words. The 229 source articles are all papers published from 2007 to 2016 in The Journal of Fisheries Business Administration in Korea. Comparing with previous research, the major research areas of Korean fisheries business administration have a little changed and the topics of recent research are much diversified. Through basically based on frequency analysis and SNA(Social Network Analysis) method, most of the bibliographical characteristics were founded. And based on the result of this study showed that 1) increasement on number of researcher and organization 2) climate change and economic related topics are most popular terms 3) DEA is most adopted methodology in recent papers 4) joint research among the organizations has somewhat been increased 5) human resource management, history of fisheries management and education still have been conducted in terms of sustainability.
The aim of this study was to analyze the research trends in articles published in the Korean Journal of Medical Education (KJME) and Korean Medical Education Review (KMER) using keyword network analysis. The analyses included 507 papers from 2010 to 2019 published in KJME and KMER. First, keyword frequency analysis showed that the research topics that appeared in both journals were "medical student," "curriculum," "clinical clerkship," and "undergraduate medical education." Second, centrality analysis of a network map of the keywords identified "curriculum" and "medical student" as highly important research topics in both journals. Third, a cluster analysis of 20 core keywords in KMER identified research clusters related to academic motivation, achievement, educational measurement, medical competence, and clinical practice (centered on "learning," while in KJME, clusters were related to educational method and program evaluation, medical competence, and clinical practice (centered on "teaching"). In conclusion, future medical education research needs to expand to encompass other research areas, such as educational methods, student evaluations, the educational environment, student counseling, and curriculum.
Objective: The purpose of this study is to explore trends in institutional evaluation research in early childhood education through keyword network analysis. This aims to understand trends in academic discourse on institutional evaluation and gain implications for follow-up research and related policy directions. Methods: A total of 6,629 keywords were extracted from 572 dissertations and journal articles published from January 2006 to October 2023 for the purpose of analyzing and visualizing the frequency and centrality of keywords, as well as the structural properties of keyword networks. The analysis and visualization were conducted using the TEXTOM, UCINET6, and NetDraw programs. Results: First, the number of institutional evaluation studies increased steadily from 2006 to 2010 and then decreased, with a higher frequency of studies on daycare centers compared to kindergartens. Second, the most frequently occurring keyword in the analysis was 'daycare center,' and the highest connection strength was found in the term 'daycare-center-evaluation.' Third, network analysis revealed that key terms for institutional evaluation research included 'evaluation certification,' 'recognition,' 'evaluation indicators,' 'teacher,' 'daycare center,' and 'kindergarten.' In the ego network analysis for each institution, 'parent' emerged as a highly ranked keyword. Conclusion/Implications: This study confirmed the perspectives of previous studies by revealing the structure of core concepts in early childhood education institution evaluation research, and provided implications for follow-up and direction of institution evaluation
이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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