성인 학습자의 코딩 교육 인식 변화 분석: 생성형 AI 시대의 텍스트 마이닝적 접근

A Text Mining Analysis of Adult Learner’s Coding Education Perceptions in the Generative AI Era

본 연구는 AI 기술 발전 속에서 원격대학 성인 학습자들의 코딩 인식이 3개년 간 어떻게 변화했는지 분석하는 데 목적이 있다. 기존 연구가 학생 중심이었던 한계를 넘어, 생업과 학업을 병행하며 자기 주도적 특성을 가진 성인 학습자들의 실제 인식을 포착하고자 하였다. 이를 위해 A 사이버대학 ‘코딩의 첫걸음’ 수강생들이 2023년부터 2025년까지 작성한 토론 게시판의 비정형 텍스트 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 연구 방법으로는 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 TF-IDF 분석, 네트워크 분석, CONCOR 분석을 수행하였다. Python 환경에서 형태소 분석기 MeCab을 통해 데이터를 정제하고 핵심 키워드를 추출하였으며, 단어 간 동시 출현 빈도를 바탕으로 인식의 구조적 변화를 시계열적으로 추적하였다. 분석 결과, 학습자들의 인식은 기초 역량 습득에서 AI를 활용한 실용적 가치 창출로 변화하였다. 초기에는 프로그래밍 문법 중심의 객체로 인식했으나, 점차 생성형 AI와 결합한 문제 해결 도구이자 필수 환경으로 패러다임이 바뀌는 것을 확인하였다. 이는 향후 코딩 교육이 단순 언어 전수를 넘어 AI 리터러시 기반의 통합적 교육으로 나아가야 함을 시사한다.

This study aimed to examine longitudinal changes in the perception of coding among adult learners at a distance university over a three-year period, specifically within the context of rapid advancements in AI technology. Moving beyond the limitations of previous student- centered research, this study focused on adult learners who simultaneously manage professional responsibilities with academic pursuits and demonstrate high levels of self-directedness. To achieve this, unstructured text data were gathered from discussion boards of the ‘First Steps in Coding’ course at A Cyber University from 2023 to 2025. Text mining techniques, including TF-IDF, network, and CONCOR analyses, were applied. Data were refined and key keywords were extracted using the Mecab morphological analyzer in a Python environment. Structural changes in learners’ perceptions were tracked chronologically based on word co-occurrence frequencies. The results revealed a significant shift in paradigm in learner perception from the acquisition of basic foundational skills to the creation of practical value through AI. While learners initially perceived coding as an object of study focused on programming syntax, their views evolved towards conceptualizing as an essential environment and a problem-solving tool integrated with Generative AI. These findings suggest that future coding education must go beyond the mere transmission of programming languages and move toward an integrated educational model based on AI literacy.