본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

TF-IDF 분석과 토픽 모델링을 활용한 AI 기반 개별화 학습 국내외 연구동향 분석

An Analysis of Domestic and International Research Trends on AI-based Personalized Learning through TF-IDF and Topic Modeling

김세영
한국정보교육학회 (Korean Association Of Information Education)|2023.08|정보교육학회논문지 (JOURNAL OF The Korean Association of information Education)|제27권 제4호|pp. 453-464

0

조회

0

다운로드

11

인용

0

참고문헌

키워드

토픽 모델링Topic modelingResearch trendsAIED연구동향 분석개별화 학습인공지능 활용 교육Personalized learningAI 기반 개별화 학습AI-based personalized learning

초록

본 연구는 향후 AI 기반 개별화 학습의 연구 방향을 제안하고자 2016년부터 2023년 4월까지 국내외 연구 동향을 분석하였다. 이를 위해 국내 56개의 KCI 논문, 국외 46개의 SSCI 논문 제목과 초록을 대상으로 TF-IDF 분석과 LDA 기반 토픽 모델링을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 국내 연구에 대한 TF-IDF 분석에서 TF는 ‘학습자’, ‘시스템’, ‘영어’, ‘플랫폼’, ‘개발’ 순으로 나타났으며 TF-IDF 기준에서는 ‘영어’, ‘시스템’, ‘수학’, ‘챗봇’, ‘플랫폼’이 상위권에 위치해 있었다. 둘째, 국내 연구에 대한 LDA 기반 토픽 모델링 결과 5개의 주요 토픽이 도출되었다. 셋째, 국외 연구에 대한 TF-IDF 분석 결과, TF는 'learner’, ‘system’, ‘data’, ‘technology’, ‘educational’ 순으로 나타났으며 TF-IDF 기준에서는 ‘chatbot’, ‘collaborative’, ‘technology’, ‘gamification’, ‘system’ 이 상위권에 위치해 있었다. 넷째, 국외 연구에 대한 LDA 기반 토픽 모델링 결과 5개의 주요 토픽이 도출되었다.

Abstract

This study analyzed the domestic and international research trends of AI-based personalized learning from 2016 to April 2023 in order to propose research directions for the future fielding of AI-based personalized learning. For this purpose, TF-IDF analysis and LDA-based topic modeling were conducted on the titles and abstracts of 56 domestic KCI papers and 46 international SSCI papers. As a result, first, the TF-IDF analysis of domestic research showed that TFs were 'learner', 'system', 'English', 'platform', and 'development', and the TF-IDF criteria were 'English', 'system', 'Mathematics', 'chatbot', and 'platform'. Second, as a result of LDA-based topic modeling for domestic research, five major topics were derived. Third, the TF-IDF analysis of international studies showed that the TFs were 'learner', 'system', 'data', 'technology, and ‘educational', and the TF-IDF criteria were 'chatbot', 'collaborative', 'technology', ’gamification’, and 'system'. Fourth, LDA-based topic modeling of international studies resulted in five major topics.

참고문헌 (70)

  1. Ministry of Education, "Digital-driven educa-tion reform", ~ (2023)
  2. Guan, C., "Artificial in-telligence innovation in education : a twenty-year data-driven historical analysis", International Journal of Innovation Studies, 4, pp.134~147 (2020)
  3. 임규연, "테크놀로지 기반 개별화 학습에 대한 체계적 문헌 분석: 2011-2020년 국내연구를 중심으로", 교육공학연구, 37(3), pp.525~559 (2021), 한국교육공학회[DOI]
  4. Xie, H., "Trends and development in technol-ogy-enhanced adaptive", personalized learning : a systematic review of journal publications from 2007to 2017, 2019, pp.140, 1~16
  5. 김혜숙, "테크놀로지 기반 개별화 학습에 대한 논의: 개념과 실행에 대한 국내외 문헌을 중심으로", 한국교육논총, 43(2), pp.139~179 (2022), 교육개발연구소[DOI]
  6. Domestic and international EdTech promotion policies and governance, "KERIS", ~ (2022)
  7. Batty, R., "EdTech testbeds: models for improving evi-dence, nesta", ~ (2019)
  8. Joo, J., "Possibilities and challenges of individually custom-ized AI utilization education", Seoul Education Research & Information Institute (2022)
  9. 정희엽, "텍스트 마이닝을 통한 4차 산업혁명시대 ‘맞춤형 교육’ 연구 동향 분석", 교육방법연구, 33(3), pp.433~454 (2021), 한국교육방법학회
  10. Wu, J. Y., "Using supervised machine learning on large-scale online forums to classify course-related Facebook messages in predicting learning achievement within the personal learning environment", Interactive Learning Environments, 28(1), pp.65~80 (2020)
  11. Ouyang, F., "Artificial intelligence in education : the three paradigms", Computers and Education : Artificial Intelligence, 2, pp.1~6 (2021)
  12. 최숙영, "교육에서의 인공지능: 인공지능 활용 교육에 관한 문헌 고찰", 컴퓨터교육학회 논문지, 24(3), pp.11~21 (2021), 한국컴퓨터교육학회[DOI]
  13. Tetzlaff, L., "Developing personalized education : a dynamic framework", Educational Psychology Review, 33, pp.863~882 (2021)
  14. Vandewaetere, M., "Handbook of research on educational communications and technology", pp.425~437 (2014)
  15. Montebello, M., "AI injected e-learning: the future of online education" (2018), Springer International
  16. 최진수, "토픽모델링과 의미연결망 분석을 활용한 영재교육 연구 동향 분석", 교육학연구, 60(4), pp.1~28 (2022), 한국교육학회
  17. 박지우, "텍스트 마이닝을 활용한 국내 개별화 학습 연구동향 분석: TF-IDF, LDA 기반 텍스트 마이닝을 중심으로", 교육방법연구, 34(4), pp.711~739 (2022), 한국교육방법학회
  18. Kim, Y., "Do it! learn R text mining easily" (2021), Seoul; EasysPublishing
  19. 조은별, "소셜빅데이터를 활용한 자기조절학습과 자기주도학습에 대한 일반인의 사회적 인식 분석", 교육연구논총, 41(2), pp.343~369 (2020), 교육연구소[DOI]
  20. Blei, D. M., "Latent dirichlet allocation", Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993~1022 (2003)
  21. 장은아, "토픽모델링과 의미연결망 분석을 통한이주배경 청소년 연구 동향 분석", 한국청소년연구, 34(1), pp.91~122 (2023), 한국청소년정책연구원[DOI]
  22. 김형욱, "R 매핑을 이용한 인공지능의 교육적 활용 탐색 - 국외 문헌 분석을 중심으로 -", 정보교육학회논문지, 24(4), pp.313~325 (2020), 한국정보교육학회[DOI]
  23. 정영주, "초․중․고 교육분야의 인공지능(AI) 관련 해외 연구동향 분석", 한국도서관·정보학회지, 52(3), pp.313~334 (2021), 한국도서관·정보학회[DOI]
  24. Information educa-tion master plan (draft), "Ministry of Education", ~ (2020)
  25. Exploring the use of artificial in-telligence (AI) in schooling, "KICE", ~ (2020)
  26. Baek, Y., "Text mining with R" (2020), Hanul
  27. 이경건, "인공지능 기반 자동평가의 현재와 미래: 서술형 문항에 관한 문헌 고찰과 그 너머", 교육공학연구, 36(2), pp.353~382 (2020), 한국교육공학회[DOI]
  28. 이혜란, "교육용 인공지능 애플리케이션의 특성 및 설계 수준 분석", 교육정보미디어연구, 26(3), pp.647~670 (2020), 한국교육정보미디어학회[DOI]
  29. 박미혜, "Comparison of the cases based on the usage of artificial intelligence in the EdTech industry - Focusing on IBM Watson Talent and Riiid R.Inside", 교육공학연구, 38(2), pp.333~368 (2022), 한국교육공학회[DOI]
  30. 박만구, "수학교육에서 인공지능 활용 가능성", 수학교육 논문집, 34(4), pp.545~561 (2020), 한국수학교육학회
  31. 박만구, "수학교육에서 인공지능의 활용 동향", 한국초등교육, 31, pp.91~102 (2020), 초등교육연구원[DOI]
  32. 신동조, "초·중등교육에서 인공지능: 체계적 문헌고찰", 수학교육학연구, 30(3), pp.531~552 (2020), 대한수학교육학회
  33. 이애진, "난독증 학습자를 위한 AI기반 한글 해득 프로그램 개발 및 효과 검증", 디지털콘텐츠학회논문지, 23(5), pp.781~791 (2022), 한국디지털콘텐츠학회[DOI]
  34. 김부열, "인공지능 기반 적응형 학습 프로그램 영향평가: 대구 중학교 무작위통제실험 사례를 중심으로", 응용경제, 24(4), pp.5~25 (2022), 한국응용경제학회
  35. 김명희, "인공지능(AI) 기반 토익 프로그램을 활용한 토익수업 참여 학생의 LC", RC 학업성취 및 인식 분석, 2023, pp.23(1), 405~421[DOI]
  36. 김명희, "인공지능(AI) 기반 적응형 학습을 적용한 토익수업의 학업성취 효과 및 영향요인", 학습자중심교과교육연구, 22(23), pp.267~280 (2022), 학습자중심교과교육학회[DOI]
  37. 김성훈, "설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발", 컴퓨터교육학회 논문지, 24(1), pp.107~115 (2021), 한국컴퓨터교육학회[DOI]
  38. 이진숙, "대학의 AI 기반 맞춤형 강의 추천 시스템 개발 및 실제 적용 사례 연구: K 대학을 중심으로", 교육공학연구, 37(2), pp.267~307 (2021), 한국교육공학회[DOI]
  39. 진하은, "대화형 챗봇 캐릭터 기반 AI 초등 글쓰기 학습 앱 서비스 제안", 디지털콘텐츠학회논문지, 22(4), pp.587~596 (2021), 한국디지털콘텐츠학회[DOI]
  40. 이서이, "중국어 교육에서 AIED 보조 도구의 활용 가능성 탐구 - 챗봇, 인공지능 스피커, ITS를 중심으로 -", 한중인문학연구, (76), pp.89~114 (2022), 한중인문학회[DOI]
  41. 이승관, "영어 교수·학습을 위한 인공지능 플랫폼 분석", The SNU Journal of Education Research, 32(1), pp.21~44 (2023), 교육종합연구원[DOI]
  42. 정진경, "챗봇 빌더를 활용한 한국어교육용 챗봇 설계 연구", 한국언어문화학, 19(3), pp.405~441 (2022), 국제한국언어문화학회
  43. 황홍섭, "초등 사회과 마이크로러닝을 위한 챗봇의 개발", 사회과교육, 60(3), pp.81~104 (2021), 한국사회과교육연구학회
  44. 황홍섭, "초등 사회과 마이크로러닝을 위한 챗봇의 현장 수업 적용 및 검증", 사회과교육, 61(2), pp.69~94 (2022), 한국사회과교육연구학회
  45. 오동주, "지역기반 세계지역학습을 위한 AI기반 챗봇의 개발과 활용: 문화 다양성 이해를 중심으로", 국제이해교육연구, 17(1), pp.59~91 (2022), 한국국제이해교육학회[DOI]
  46. 이재무, "A Development of Adaptive Learning System Considering Learners’ Knowledge Level", 한국지식정보기술학회 논문지, 13(6), pp.727~735 (2018), 한국지식정보기술학회[DOI]
  47. 한지원, "ITS를 위한 개인화 학습코스 추천 모델 개발", 한국융합학회논문지, 9(10), pp.21~28 (2018), 한국융합학회[DOI]
  48. 조규희, "영어 발화 오류에 대한 AI 챗봇의 반응: AI 펭톡과 스피킹 클래스", 경인교육대학교 교육연구원 교육논총, 42(4), pp.179~195 (2022), 교육연구원[DOI]
  49. 김명희, "인공지능(AI) 기반 맞춤형 학습 적용 수업의 효과 및 참여자 인식에 대한 연구", 교육문화연구, 29(1), pp.137~159 (2023), 교육연구소[DOI]
  50. 김수영, "AI 기반 적응형 학습에 대한 인식 및 요구 분석 : A대학 사례를 중심으로", 교육연구논총, 44(1), pp.107~139 (2023), 교육연구소[DOI]
  51. 성수진, "AI펭톡 활용 영어 학습에 대한 학습자와 교사의 인식 분석 및 활용 방안", 학습자중심교과교육연구, 21(21), pp.915~935 (2021), 학습자중심교과교육학회
  52. 신종호, "대학 교육에서 인공지능 기반 적응형 학습 구현을 위한 교수자 인식 및 요구분석", 디지털융복합연구, 19(10), pp.39~48 (2021), 한국디지털정책학회[DOI]
  53. Hwang, G. J., "Roles and research trends of artificial intelligence in mathematics edu-cation : a bibliometric mapping analysis and sys-tematic review", Mathematics, 9(6), pp.1~19 (2021)
  54. Rodríguez, M. E., "An intelligent nudging system to guide online learners", International Review of Research in Open and Distributed Learning, 23(1), pp.41~62 (2022)
  55. Lee, Y. F., "Impacts of an AI-based cha bot on college students’after-class review, academic performance, self-efficacy, learning attitude, and motivation", Educational technology research and development, 70(5), pp.1843~1865 (2022)
  56. Nguyen, A., "Examining socially shared regulation and shared physiological arousal events with multimodal learning analytics", British Journal of Educational Technology, 54(1), pp.293~312 (2023)
  57. Kim, M. K., "Learner experience in artificial intelligence-scaffolded ar-gumentation", Assessment & Evaluation in Higher Education, 47(8), pp.1301~1316 (2022)
  58. Chen, Y. C., "Effects of technology-enhanced language learning on reducing EFL learners’ public speaking anxiety", Computer Assisted Language Learning, pp.1~25 (2022)
  59. Sharma, K., "Building pipelines for educational data us-ing AI and multimodal analytics : a"grey-box"approach", British Journal of Educational Technology, 50(6), pp.3004~3031 (2019)
  60. Wang, H., "Using achievement goal-based personalized motivational feedback to enhance online learning", Educational Technology Research and Development, 69, pp.553~581 (2021)
  61. Sargazi Moghadam, T., "Toward an artificial intelligence-based decision framework for develop-ing adaptive e-learning systems to impact learners’emotions", Interactive Learning Environments, pp.1~21 (2023)
  62. Conati, C., "Toward personalized XAI : A case study in intelligent tutoring systems", Artificial in-telligence, 298, pp.1~23 (2021)
  63. Bennani, S., "Adaptive gamification in E learning : a literature re-view and future challenges", Computer Applications in Engineering Education, 30(2), pp.628~642 (2022)
  64. Daghestani, L. F., "Adapting gamified learning systems using educational data mining techniques", Computer Applications in Engineering Education, 28(3), pp.568~589 (2020)
  65. Dai, D. D., "Artificial intelligence technology assisted music teaching design", Scientific Programming, 2021, pp.1~10 (2021)
  66. Lin, Y. S., "Analysis of ai pre-cision education strategy for small private online courses", Frontiers in Psychology, 12, pp.1~10 (2021)
  67. Tang, H., "Classification and anal-ysis of college students’ skills using hybrid AI models", Journal of Mathematics, 2022, pp.1~10 (2022)
  68. Wang, S., "Adaptive edu-cation system for drama education in college edu-cation system based on human-computer", International Journal of Human–Computer Interaction, pp.1~16 (2022)
  69. 김민지, "인공지능 챗봇의 교육적 활용 연구 동향 분석: 활동이론을 중심으로", 교육정보미디어연구, 27(2), pp.699~721 (2021), 한국교육정보미디어학회
  70. Pérez, J. Q., "Rediscovering the use of chatbots in education : a systematic literature review", Computer Applications in Engineering Education, 28(6), pp.1549~1565 (2020)

관련 논문AI추천

텍스트 마이닝을 활용한 국내 개별화 학습 연구동향 분석: TF-IDF, LDA 기반 텍스트 마이닝을 중심으로박지우, 박하나, 임규연, 정성희한국교육방법학회 · 교육방법연구2022 · 제34권 제4호개별화 학습 지원을 위한 지능형 튜터링 시스템 연구 동향 분석: LDA 토픽 모델링을 활용하여신서경, 장지수한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2023 · 제29권 제4호AI 기반 적응형 학습 시스템에 대한 학습자 반응 분석: 토픽 모델링을 통한 적응성 진단김선영, 임규연한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2025 · 제31권 제6호한국 AI 교육 연구의 시기별 변화 양상과 동향전민지, 조규락한국교육공학회 · 교육공학연구2025 · 제41권 제4호텍스트 마이닝 기법을 활용한 국내외 AI 리터러시 연구 주제 비교맹희주, 문예진, 민태호한국컴퓨터정보학회 · 한국컴퓨터정보학회논문지2025 · 제30권 제2호토픽모델링 기반의 인공지능 교육 연구 동향 분석고유정한국컴퓨터정보학회 · 한국컴퓨터정보학회논문지2024 · 제29권 제2호

이 간행물의 다른 논문 (6건)

인공지능·디지털 역량 강화를 위한 초등교원 원격연수 지원 전략김수현, 박남제, 한정혜pp. 401-409초등학생을 위한 교육용 로봇 활용 SWㆍAI 캠프 프로그램의 개발 및 효과 분석전수진, 이소율, 김인주pp. 411-423인공지능 기반의 초등학생용 상담 챗봇 개발 및 효과성 검증이시훈, 이재용pp. 425-432인공지능윤리 교사교육을 위한 정보윤리체계에 대한 인식한정혜pp. 433-442자연어 처리 챗봇을 활용한 교육프로그램이 AI 기술 태도에 미치는 효과이금화, 구덕회pp. 443-452
원문 보기