2020~2022년 국내 메타버스 교육 연구 동향 분석

• 영문명: Analysis of Domestic Metaverse Education Research Trends From 2020 to 2022: Focusing on Topic Modeling
• 발행기관: 한국문화융합학회
• 저자명: 한송이 김태종
• 간행물 정보: 『문화와융합』제45권 4호, 123~141쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.04.30

국문 초록

본 연구는 코로나19 이후 국내 메타버스 교육 연구동향을 분석함으로써 메타버스의 교육적 활용방안을제시하기 위해 수행되었다. 전통적인 문헌고찰의 한계를 보완하기 위해, 머신러닝 기반의 토픽 모델링분석 방법 중 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 활용하였다. 토픽 모델링 분석 결과, (1)우리가살아갈 또 다른 디지털 지구, 메타버스 공간·환경 구축, (2)메타버스와 고등교육의 만남, 메타버스 활용수업, (3)평등한 메타버스 세상을 위한 접근성 확장, 복지·종교 분야의 활용, (4)메타버스의 확장, 가상· 증강 현실 기술을 활용한 콘텐츠 개발, (5)메타버스와 초등학교의 만남, 가상현실 활용 수업, (6)메타버스의 다양성, 간호·예술·언어 분야로 확장 등 6개의 토픽이 도출되었다. 분석 결과를 바탕으로 메타버스교육 관련 연구의 학술적 시사점을 제안했다.

영문 초록

This study aimed to suggest an educational use for the Metaverse by analyzing the trends in domestic Metaverse education research after COVID-19. To supplement the limitations of traditional literature review, the LDA (Latent Dirichlet Allocation) technique was used among machine learning-based topic modeling analysis methods. As a result of the topic modeling analysis based on thesis data related to Metaverse education research, the following topics were derived: (1) Developing a Metaverse space and environment for another digital Earth, (2) The use of Metaverse in higher education and education in general, (3) Expansion of accessibility for an equal Metaverse world, utilization of welfare and religion, (4) Expanding Metaverse, content development using virtual and augmented reality technology, (5) Metaverse in elementary school, education in using virtual reality, and (6) Diversity of the Metaverse, expanding to nursing, art, and language fields. Based on the analysis results, academic implications of studies related to Metaverse education were suggested.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 연구방법

4. 연구결과

5. 결론 및 제언

키워드

메타버스 메타버스 활용 교육 토픽 모델링 분석 잠재 디리클레 할당 Metaverse Metaverse based Learning Topic Modeling LDA(Latent Dirichlet Allocation)