국내 인공지능 교육 연구 동향 분석

Research Trends of Artificial Intelligence Education in Korea: Keyword and Topic Analysis focused on LDA

목적 본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육 연구의 주요 키워드와 토픽을 도출하여, 인공지능 교육의 연구 동향을 파악하고 향후연구 방향에 대한 시사점을 제안하는 것이다. 방법 KCI에서 2014년 3월 1일부터 2021년 12월 31일까지 한국연구재단 등재(후보)학술지에 게재된 314건의 인공지능 교육관련 논문을 대상으로, 머신러닝 알고리즘인 토픽 모델링 LDA 기법을 활용하여 분석을 수행한 결과, 총 4개의 토픽이 도출되었다. 결과 도출된 토픽은 (1)학교 수업 현장 기반 인공지능 리터러시 역량 강화 방안(설계⋅모형⋅과정 개발) 연구, (2)인공지능 기술적용 대화형 챗봇 설계 및 언어(한국어⋅영어⋅중국어) 교육 사례와 효과성 연구, (3)인공지능 및 빅데이터 활용 융합인재 교육 프로그램 개발과 효과성 연구, (4)인공지능 시대 인간-인공지능의 관계 및 협업과 관련된 융합 연구 등이다. 결론 분석결과를 토대로, 생애 단계별 인공지능 기본 소양 및 교육과정 개발, 인공지능 융합 교육 프로그램 개발, 교사의 인공지능리터러시 역량 함양, 인공지능 관련 국내 기술 개발 및 적용사례 연구 활성화 등을 제안했다.

Objectives The purpose of this study is to determine what the main agenda of social formation is and how it changes through the research by utilizing big data from the Artificial Intelligence Education in Korea, and to suggest the direction of future reporting. Methods To this end 314 artificial intelligence education articles from March 1, 2014 to December 31st, 2021 were collected and a topic modeling analysis, LDA a machine learning algorithm, was conducted. Results Topics are (1) Research on strengthen AI literacy competency based on school environments (design, model, course development), (2) Research on interactive chatbot design and language (Korean, English, Chinese) education, (3) Research on convergence talent education program using AI and big data, (4) Research on humans and AI’s collaboration and relation. Conclusions Based on the results, it proposed developing basic AI knowledge and curriculum by life stage, developing AI convergence education programs and faculty competency on AI literacy, developing AI-related technologies, and revitalizing case studies.