이 연구는 한국어 학습자의 시제 표현 질문지 조사 결과를 대상으로 두 가지 분석연구 방법론을 적용하는 것을 목적으로 한다. 첫 번째는, 한국어 학습자의 정오답 반응 유형에 따른 분류 기법을 적용하여 학습자의 정오답 반응 양상에 따른 분류를 시행하는 것이 연구 목적이다. 연구 방법으로는 다차원척도법(MDS)과 계층적 군집 분석법(hierarchical clustering)을 사용하며 학습자를 대상으로 한 질문지 데이터베이스 분석에 적용하여 분류 분석을 수행하는 것이 목적이다. 학습자간의 정오답 반응 유형에 따른 거리 측정에는 Jaccard 유사도를 사용한다. 두 번째는, 한국어 학습자의 오답 반응 문항만을 데이터베이스로 구성하여 학습자 별데이터를 트랜잭션으로 설정하고 각 트랜젝션에서 발생하는 오답 유형 중 유의미한 오답 유형의 패턴을 추출하는 것을 연구 목적으로 한다. 이때 분석 방법론은연관규칙 마이닝을 적용한다. 첫 번째 연구 목적의 결과, 정오답 유형에 따른 학습자의 유형이 군집으로 분류되고 이를 시각화하는 것이 가능하였다. 그리고 그결과로 크게 두 가지 유형의 학습자 유형 군집이 이번 데이터에서 나타났다. 두번째 연구 목적을 위해서 지지도(≥ 0.1)와 신뢰도(≥ 0.8) 임계값을 설정하고 이임계값을 기준으로 잉여적 연관 규칙을 제거하여 총 122개의 오답 반응 패턴의연관 규칙을 추출하였다. 두 가지 분석을 통해서 이 연구에서는 학습자의 문법 항목(시제표현) 지식에 따른 분류와 문법 항목에 따른 문항의 오류 패턴 추출의 연구 목적을 달성할 수 있는 방법론으로 군집분석과 연관규칙 분석의 방법론적 가능성을 제시하였다.
본 연구는 한국어 학습자의 시제 표현 질문지 조사 결과를 대상으로 두 가지 분석연구 방법론을 적용하는 것을 목적으로 한다. 이 연구에서는 학습자의 문법 항목(시제표현) 지식에 따른 분류와 문법 항목에 따른 문항의 오류 패턴 추출의 연구 목적을 달성할 수 있는 방법론으로 군집분석과 연관규칙 분석의 방법론적 가능성을 제시했다.