Research Trends Analysis in Educational Journal Publications on Covid19 Using Descriptive and Text Mining Methods :Preliminary Analysis

Authors : Cansu Çiğdem EKİN, Mustafa ÇAKICI, Egemen ŞENER, Sıla TÜRKER, Sinem ALTANLAR

Pages : 432-437

Doi:10.31590/ejosat.1036109

View : 23 | Download : 10

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Çalışma, eğitim alanındaki dergilerde yer alan Covid19 ile ilgili yapılan çalışmaların profilini ortaya çıkarmayı amaçlamıştır. Bu amaçla, Ocak 2020 ile Mayıs 2021 tarihleri arasında SCOPUS veri tabanı tarafından indekslenen 3039 dergi makalesini analiz etmek için olasılıksal konu modelleme ve betimsel analiz ile birlikte kullanılmıştır. Betimsel analiz kapsamında en çok atıf alan dergiler, en çok yayın yapan dergiler ve en çok yayın yapan ülkeler analiz edilmiştir. Olasılıksal konu modelleme aşamasınde ise; başlıklarında covid, corona, pandemi gibi anahtar kelimeler içeren yayınlardaki çalışma konularını belirlemek için ilgili belgelerin özetlerine Latent Dirichlet Tahsisi (LDA) algoritması uygulanmaktadır. Metin madenciliği sonuçları, eğitim alanındaki dergilerde covid19 ile ilgili çalışmaların profilini haritalayan 10 ana konuyu ortaya koymuştur. Bu çalışmada ön analiz sonucları verilmiştir.
Keywords : COVID 19, Latent Dirichlet Algorithm, Online Eğitim, e Learning, Digital Eğitim, Konu Modelleme