키워드 네트워크 분석을 활용한 인공지능 융합 영재교육 연구 동향 분석

• 영문명: Analysis of Research Trends of Artificial intelligence convergence Gifted education using Keyword Network Analysis
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이주영(Juyoung Lee)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제24권 17호, 731~740쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.09.15

국문 초록

목적 본 연구의 목적은 인공지능에 초점을 두고 연구된 초⋅중등 인공지능 융합 영재교육의 동향을 분석하고, 관련 연구의 중요한 이슈와 주제, 흐름과 경향성 등을 도출하는 것이다. 방법 인공지능 융합 영재교육 연구 동향 분석은 인공지능과 연계한 영재교육 연구 문헌, 인공지능 융합 영재교육 프로그램을 ‘개발’, ‘설계’, ‘적용’한 문헌 75편을 대상으로 하였고, 학술연구정보서비스(RISS)를 통하여 분석자료를 수집하였다. 수집한 데이터는 엑셀과 텍스톰을 활용하여 정제작업을 수행하고 빈도 분석과 키워드 네트워크 분석을 통해 주요 키워드를 파악하여 분석하고 시각화하였다. CONCOR 군집분석을 활용하여 키워드의 연결 중심성을 확인하였다. 결과 첫째, 2017년 이후 인공지능 융합 영재교육 관련 연구는 내용과 방법 측면에서 꾸준히 확대되고 있다. 둘째, 인공지능 융합 영재교육 관련 연구의 주요 키워드의 빈도 분석 결과, ‘인공지능’, ‘인공지능교육’, ‘영재교육’, ‘컴퓨팅사고력’, ‘머신러닝’, ‘정보영재’, ‘인공지능교육프로그램’, ‘과학영재’, ‘영재’, ‘창의적문제해결력’ 순서로 나타났다. 셋째, TF-IDF 가중치 분석 결과 ‘인공지능’, ‘인공지능교육’, ‘영재교육’, ‘컴퓨팅사고력’, ‘과학영재’, ‘인공지능교육프로그램’, ‘정보영재’, ‘머신러닝’, ‘창의성’, ‘인공지능스토리텔링학습법’ 순으로 출현 빈도 분석 결과와 유사하게 도출되었으나 순위에는 차이가 있는 것으로 확인되었다. 출현 빈도에 비해 비교적 가중치가 높은 키워드는 ‘과학영재’, ‘인공지능교육프로그램’. ‘창의성’ 등으로 확인되었다..넷째, 네트워크로 표현한 연결 중심성 분석과 CONCOR 군집분석을 통해 인공지능 융합 영재교육 연구는 ‘인공지능교육프로그램’, ‘컴퓨팅사고력’, ‘융합교육’, ‘소프트웨어영재’를 중심으로 형성되어 있고 각각 ‘교육 콘텐츠’, ‘교육적 효과’, ‘교수 방법’, ‘교육 대상’을 중심으로 인공지능 융합 영재교육 연구가 진행되고 있음을 확인할 수 있다. 결론 본 연구는 국내 인공지능 융합 영재교육 관련 연구의 키워드 네트워크 분석 결과를 바탕으로 연구의 주요 주제 및 흐름에 대해 도출하였고 이를 바탕으로 후속 연구의 방향성을 제안하였다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to analyze trends in artificial intelligence convergence gifted education in elementary and middle schools that have been studied with a focus on artificial intelligence, and to derive important issues, topics, trends, and trends in related research. Methods Research trends were analyzed for 75 literatures related to artificial intelligence and artificial intelligence convergence gifted education research and education programs. Analysis data was collected through Academic Research Information Service (RISS). The collected data was refined using Excel and text, and major keywords were identified, analyzed, and visualized through frequency analysis and keyword network analysis. CONCOR cluster analysis was used to determine the centrality of keywords. Results First, since 2017, research on artificial intelligence convergence gifted education has been steadily expanding in terms of content and methods. Second, the results of frequency analysis of the main keywords in research related to artificial intelligence convergence gifted education showed ‘artificial intelligence’, ‘artificial intelligence education’, ‘gifted education’, ‘computational thinking ability’, and ‘machine learning’.Third, as a result of TF-IDF weight analysis, ‘artificial intelligence’, ‘artificial intelligence education’, ‘gifted education’, ‘computational thinking ability’, ‘science gifted’, ‘artificial intelligence education program’, and ‘information gifted’ were found. In general, it was similar to the results of the frequency analysis of major keywords, but it was confirmed that there was a difference in the rankings. Keywords with relatively high weight compared to their frequency of occurrence are ‘science gifted’, ‘creativity’, and ‘artificial intelligence education program’.Fourth, through semantic network and CONCOR analysis, it can be confirmed that artificial intelligence convergence gifted education research is being conducted focusing on ‘educational content’, ‘educational effect’, ‘teaching method’, and ‘educational target’. Conclusions This study derived the main topics and flows of research based on the results of keyword network analysis of domestic artificial intelligence convergence gifted education-related research.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구 결과 및 분석

Ⅳ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

영재교육 인공지능 교육 융합교육 연구 동향 분석 키워드 네트워크 분석 gifted education artificial intelligence education convergence education research trend analysis keyword network analysis