텍스트 마이닝을 활용한 국내·외 역사교육 연구 동향 비교 연구
A Comparative Study on the Trends of Domestic and international History Education Using Text Mining
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초록
본 연구는 2015~2024년 국내·외 대표 역사교육 학술지 8종 게재 논문 1,744편의 영문초록을 텍스트 마이닝으로 분석하여 연구 동향을 비교하였다. 키워드 분석 결과, 국내는 '교육과정', '수행평가', '토론수업' 등 정책·평가·수업 중심의 실천적 키워드가 집중적으로 나타났고, 해외는 'Historical Thinking', 'Digital Technology', 'Critical Citizenship', 'Multicultural Education' 등 이론·기술·사회적 키워드가 다핵적으로 분포했다. 네트워크 분석 결과, 국내는 교육과정 중심의 단일 허브형, 해외는 다양한 클러스터 형태의 다핵 분산형 구조를 보였다. 시계열 분석에서 국내는 정책 변화에 신속 대응하는 점진적 진화, 해외는 기술 혁신과 글로벌 이슈의 동시다발적 확장을 드러냈다. 이는 국내 연구의 정책 적응성 강화와 함께 이론적 심화, 기술 통합, 글로벌 협력 연구 확대의 필요성을 시사한다.
Abstract
This study analyzed and compared research trends by applying text mining to the English abstracts of 1,744 articles published in eight major domestic and international history education journals between 2015 and 2024. Keyword analysis revealed that Korean research focused heavily on practical terms such as “curriculum,” “performance assessment,” and “discussion class,” centered on policy, evaluation, and instruction, while international research showed a multi-hub distribution around theoretical, technological, and social keywords such as “historical thinking,” “digital technology,” “critical citizenship,” and “multicultural education.” Through frequency analysis, topic modeling, and network analysis, the research found a centralized, single-hub structure in Korea and a multi-core, distributed cluster structure overseas. Combined with time-series and correlation analyses, the results empirically present differences in concentration, diversity, network connectivity, relative strengths, and developmental directions within the research ecosystems of each context.