교양학 연구 동향 분석: 키워드 네트워크 분석 및 시계열 분석을 중심으로

An Analysis of Research Trends in Liberal Arts Studies: Focusing on Keyword Network Analysis and Time-Series Analysis

본 연구는 ‘교양학 연구’ 관련 181편 논문을 대상으로 텍스트 마이닝과 키워드 네트워크·시계열 분석을 실시하여 연구 주제의 구조와 변화 양상을 탐색하고자 한다. 제목·주제어·초록을 분석 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하고, 공동 출현 네트워크 분석으로 주요 지표를 산출하였다. 군집 분석을 통해 수업·학습설계, 교육 효과 검증, Art·융합 교육과정, 사회·문화·정체성의 네 가지 핵심 주제군과 이들 간의 융합적 구조를 도출하였다. 나아가 연도별 키워드 빈도와 중심성 변화를 바탕으로 시계열 분석을 수행해 연구 경향의 변화를 분석하였다. 이를 바탕으로 통합적 교양교육 체계 구축, 예술·사회 융합 교과 개발, AI 기반 에듀테크 활용 기준 설정, 교양교육 성과지표 체계 고도화를 제안한다.

This study analyzes 181 papers on liberal arts education using text mining, keyword network, and time-series analysis to explore the structure and evolution of research themes. Titles, keywords, and abstracts were examined through text mining, and co-occurrence network analysis was conducted to derive key indicators. Cluster analysis identified four core thematic groups: course and learning design, evaluation of educational effectiveness, art and interdisciplinary curricula, and social, cultural, and identity issues, revealing their integrative structure. Furthermore, time-series analysis based on annual keyword frequency and centrality changes traced shifts in research trends. Building on these findings, the study proposes the establishment of an integrated liberal arts education system, the development of art–society convergence curricula, the setting of standards for AI-based edutech utilization, and the advancement of performance indicator frameworks for liberal arts education.