생성형 인공지능 활용 국어교육 연구의 동향 분석 - 체계적 문헌 분석과 LDA 토픽 모델링을 바탕으로
Analyzing Trends in Korean Education Research Using Generative AI -A Systematic Literature Review and LDA Topic Modeling Approach-
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초록
본 연구는 국어교육과 생성형 인공지능에 관련된 연구에서 도출되는 주요 키워드가 무엇인지, 해당 논문에서 다루어진 연구 토픽이 어떠한 학문 영역과 연계되는지를 파악하기 위해 체계적 문헌 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 분석 결과, ‘인공지능’, ‘ChatGPT’, ‘글쓰기’, ‘윤리’ 등이 반복적으로 나타났으며, 특히 ‘생성형 인공지능을 활용한 작문교육’이 가장 큰 비중을 차지하였다. 이러한 결과는 국어교육에서 생성형 인공지능이 글쓰기와 평가, 문학·고전문학 교육 등 여러 분야로 확산될 가능성을 시사한다. 아울러 연구의 범위 확대, 다양한 도구 비교·분석, 기초·적용 연구 간 균형, 윤리적 고려, AI 기반 평가·피드백 체계 구축 등의 중요성을 제안하였다.
Abstract
This study addresses two central questions about Generative Artificial Intelligence (GAI) in Korean education: Which major keywords emerge from relevant research, and How do the key research topics relate to diverse academic domains? To explore these, we conducted a systematic literature review and applied Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. The findings reveal frequent mentions of “artificial intelligence,” “ChatGPT,” “writing,” and “ethics,” with “AI-assisted writing instruction” emerging as the dominant theme. This suggests that GAI can significantly influence various areas of Korean education, including composition, assessment, literature, and even classical texts. Moreover, key terms such as “human,” “creativity,” and “feedback” underscore the evolving considerations of learner-centered pedagogy and ethical concerns in an AI-driven era. Based on these insights, we recommend broadening research scopes beyond writing instruction to encompass other domains (e.g., grammar, speaking, and reading), conducting comparative studies of different AI tools, balancing foundational and applied research, establishing ethical guidelines for responsible AI integration, and developing AI-based feedback and evaluation systems for more effective teaching and learning in Korean education.