코로나19 전·후 디지털교과서 정책 경향 분석

Analysis of Trends in Digital Textbook Policy Before and After COVID-19

본 연구는 사회관계망분석(Social Network Analysis)을 이용하여 코로나19 전·후로 디지털교과서 정책 변화와 관계된 핵심 키워들을 분석하여 디지털교과서의 발전 방향성을 살펴보는데 있다. 본 연구를 코로나19 전·후로 디지털교과서에 관련해서 KCI에 출간된 399편의 학술지를 krkwic과 Ucinet 프로그램을 활용하여 분석하였다. 분석결과 연결중심성, 매개중심성 그리고 위세중심성에서는 코로나19 전·후로 디지털교과서, 디지털, 활용, 분석, 학습 등과 같은 비슷한 핵심 키워드들이 나타났다. 근접중심성에서는 코로나19이전에는 특수교육, 중독, 교육과정 등과 같은 핵심 키워드들이 나타났으나 코로나19 이후에는 2022 교육과정, 학부모, 생성형 등과 같은 핵심 키워드들이 나타났다. 사회관계망분석을 통해 제시된 결과는 추후 AI 디지털교과서 정책적 발전방향에 설립하는데 있어 중요한 시사점을 전달해준다고 볼 수 있다.

This study aims to examine the developmental direction of digital textbooks by analyzing important words related to changes in digital textbook policies before and after COVID-19 using Social Network Analysis(SNA). The study used the krkwic and the Ucinet programs to analyze 399 academic journals published in KCI related to digital textbooks before and after COVID-19. Results obtained from the analyses showed that similar keywords such as digital textbooks, digital, utilization, analysis, and learning appeared in degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality before and after COVID-19. However, results obtained from closeness centrality showed a little different from other centralities. Keywords such as special education, addiction, and curriculum appeared before COVID-19, while keywords such as the 2022 curriculum, parents, and generative appeared after COVID-19. The results presented through SNA provide important implications for establishing developmental direction for the future AI digital textbook(AIDT) policy.