한국 AI 교육 연구의 시기별 변화 양상과 동향
Changes and Trends in AI Education Research in Korea Over Time
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초록
본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 미래 교육의 중요한 축인 AI 교육의 주요 연구동향을 파악하고자, AI 교육에 관한 키워드와 주요 토픽이 어떠한지를 심층적으로 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 2004년부터 2024년 4월까지 KCI에 등재된 AI 교육 관련 학술 2,142편의 논문을 대상으로 발간 현황을 조사하고, 2016년을 기점으로 정부 AI 산업 정책 이전과 이후 시기로 나누어 단어빈도(TF)와 TF-IDF 가중치를 활용한 키워드 분석, 네트워크 분석, 유사한 키워드들의 상관관계를 통한 CONCOR 분석 및 토픽 모델링 분석과 같은 텍스트 마이닝 기법을 수행하였다. 연구결과는 정부 AI 산업 정책 이전과 이후로 나누어진 시기별로 논문의 발간 현황, 핵심 키워드, 연결 패턴, 주요 토픽에서 많은 차이점을 보였다. 구체적으로는 먼저 이전 시기에 비해 후기 시기에 훨씬 많은 연구 논문이 발간되었으며 지속적으로 증가할 것으로 보였다. 또한 이전 시기에는 도구로서의 AI 활용이 주요 키워드였으나 이후 시기에는 교육 현장의 실제와 관련한 키워드의 등장과 연결 패턴의 모습이 보였고, 교육 실천의 응용이나 평가 등을 강조하는 토픽이 도출되었다. 이는 새로운 교육 패러다임이 형성되고 있음을 보여주는 결과다. 이러한 연구결과에 대한 논의와 시사점을 제시하였다.
Abstract
This study aimed to identify key research trends in AI education, a cornerstone of future education, through in-depth text mining of keywords and major topics. A total of 2,142 KCI journal articles on AI education published from 2004 to April 2024 were analyzed, divided into pre-2016 (previous period) and post-2016 (later period) phases. The year 2016 was selected as demarcation due to significant shifts in national AI industrial policies. Text mining techniques included keyword analysis (TF and TF-IDF), network analysis, CONCOR analysis (based on correlations among similar keywords), and topic modeling, applied separately to each period. Findings revealed significant differences in publication volume, core keywords, network connection patterns, and dominant topics. Publication numbers surged in the later period, with continued growth anticipated. Research in the previous period primarily viewed AI as a pedagogical tool, while later period studies emphasized practical classroom applications, evolving network patterns and structures, and major topics centered on pedagogical implementation and evaluation. These indicate a transition toward a new educational paradigm. The study discusses these results and outlines implications for future AI education research and practice.