AI 기반 빅데이터 분석을 활용한 국내 영토교육 연구 동향과 발전 방향
Trends and Future Directions of Territorial Education Research in Korea Using AI-Based Big Data Analysis
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초록
본 연구의 목적은 1991년부터 2024년까지 발표된 국내 영토교육 관련 연구를 AI 기반 빅데이터 분석 기법을 활용하여종합적으로 분석하고, 향후 발전 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 텍스트 마이닝, 네트워크 분석, 신경망 기반 토픽 모델링및 시계열 예측 기법을 통합적으로 적용하여 연구 키워드의 흐름, 주제 간 관계 구조, 미래 주제 변화를 분석하였다. 분석 결과, 국내 영토교육 연구는 1990년대에는 ‘독도’, ‘정체성’, ‘주권’, ‘애국심’ 등 국가주의 중심의 키워드가 높은 중심성과 빈도를나타냈으며, 2000년대에는 ‘교과서’, ‘갈등’, ‘시민의식’ 등 시민교육 중심의 키워드가 부상하였다. 이후 2010년대부터는 ‘디지털’, ‘공간’, ‘환경’, ‘지속가능성’, ‘리터러시’ 등 융합형 핵심 키워드가 중심 담론을 형성하였다. 네트워크 분석 결과, 이러한 키워드 간 연결망이 점차 밀집되며 새로운 담론 구조를 형성하고 있었고, 토픽 모델링과 GPT 기반 시계열 예측 결과 역시 향후해당 주제들이 지속적으로 확장될 것으로 전망되었다. 이러한 분석을 바탕으로 본 연구는 영토교육의 패러다임을 국가주의중심에서 공간 인식과 리터러시 역량 중심의 탐구 교육으로 전환할 필요성을 제기하였다. 아울러 디지털･AI 기술을 기반으로 한 융합형 교육 모형을 설계하고, 지속가능성과 환경적 관점을 통합하며, 다양한 관점 이해를 통해 영토 감수성을 함양할 필요가 있음을 제안하였다. 본 연구는 사례 중심의 단편적 접근을 넘어, AI 기반 정량 분석을 통해 국내 영토교육 담론의 구조와변화를 실증적으로 조망하였다는 점에서 의의를 지니며, 향후 교육과정 개발과 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to comprehensively analyze territorial education research conducted in Korea from 1991 to 2024 using AI-based big data analysis techniques and to propose future directions. To this end, the study employed an integrated methodology combining text mining, network analysis, neural topic modeling (NTM), and GPT-based topic forecasting to examine the chronological flow of research keywords, the structural relationships between topics, and the potential for future thematic transitions. The analysis revealed that from the 1990s to the mid-2010s, Korean territorial education research primarily focused on nationalistic keywords such as Dokdo, national identity, sovereignty, and patriotism. From the mid-2000s, citizenship-oriented keywords such as textbooks, conflict, and civic consciousness began to emerge. Since the late 2010s, there has been a noticeable shift toward integrative and inquiry-based keywords such as geography, spatial thinking, digital, sustainability, and environment, which formed a denser and more interconnected network structure according to the network analysis. The analysis revealed that research on territorial education in South Korea has evolved across decades. In the 1990s, keywords such as “Dokdo,” “identity,” “sovereignty,” and “patriotism” demonstrated high centrality and frequency, reflecting a nationalist orientation. During the 2000s, terms like “textbook,” “conflict,” and “civic consciousness” emerged, indicating a shift toward citizenship education. From the 2010s onward, literacy-oriented and interdisciplinary keywords such as “digital literacy,” “spatial literacy,” “sustainability,” “environment,” and “data literacy” have become central to the discourse. Results from topic modeling and GPT-based time series forecasting further suggest that the expansion of these themes is likely to continue in the future. Based on these findings, this study argues for a paradigm shift in territorial education in South Korea—from a nationalism-oriented approach to an inquiry-based model that emphasizes literacy competencies and spatial awareness. It further proposes the need to design a digital- and AI-integrated territorial education framework, to incorporate sustainability and environmental perspectives, and to foster territorial sensitivity through the understanding of diverse and plural viewpoints. This study is significant in that it moves beyond fragmented, case-based approaches by applying AI-based quantitative analysis to provide an empirical overview of the structural trends and future directions of territorial education. The findings offer a foundational basis for curriculum innovation and educational policy development.