텍스트마이닝을 활용한 국내외 인공지능 리터러시 연구 키워드 비교
Comparison of Domestic and International AI Literacy Research Keywords using Text Mining
- 발행
- 2024 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 창원대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.47116/apjcri.2024.03.19
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
인공지능 리터러시, 연구동향분석, N그램 분석, LDA토픽모델링분석, CONCOR분석, AI Literacy, Research Trend Analysis, N-gram Analysis, LDA Topic Modeling Analysis, CONCOR Analysis
초록
본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용하여 국내외 인공지능 리터러시 개념과 관련된 연구 키워드를 분석하여 연구 동향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2023.08.01.~08.31. 기간 내 국내논문 검색엔진인 RISS, KCI에 게재된 모든 학술지, 학위 논문 중 '인공지능 리터리시' 키워드를 포함한 논문(505건)과 국외논문 검색엔진인 SCIENCE DIRECT, ERIC에서 ‘AI Literacy’ 키워드를 포함한 논문(3,248건)을 합친 총 3,753건을 수집하여 빈도 분석, 워드클라우드 분석, N그램 분석, LDA토픽모델링 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 분석 결과 국내외 연구 모두 “교육”이라는 키워드가 두드러지는 것으로 인공지능 리터러시 함양을 위한 교육이 활발하게 일어나고 있음을 알 수 있다. 특히, 국내에서는 인공지능 교육에 대한 연구가 프로그램 단위, 학교 현장에서의 교육 효과 등 미시적 관점에서의 연구가 더 많은 것으로 것으로 나타났다. 국외의 경우 교육을 포함하여 거시적 관점에서 건강, 기후 위기 등과 관련되어 다양한 주제의 연구가 활발히 진행되고 있음을 알 수 있었다. 이에 국내에서 교육 프로그램보다 더욱 거시적인 시작에서 인공지능 리터러시에 대한 교육 연구가 필요하다. 인공지능 리터러시는 현재와 미래에 필수적인 역량으로 평생 교육 관점에서 연구될 필요성이 있다. 뿐만 아니라 다양한 관점에서 인공지능 리터러시 주제로의 연구 접근이 필요하다.