상세 보기
초록
초등 인공지능교육 관련 연구는 최근 급증하여 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 토픽 모델링 기법을 활용하여 초등 인공지능교육 연구 동향을 분석하고 초등 인공지능교육의 방향성과 시사점을 제안할 목적으로 실시되었다. 학술연구정보서비스(RISS)에서 분석 시점인 2023년 9월 8일까지 발표된 관련 논문을 수집하고 전처리하여 제목, 키워드, 국문 초록을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 수집한 논문에서 4,360개의 명사를 추출하였으며, 융합, 교사, 데이터, 학습자, 영어, 윤리, 수학의 순으로 자주 등장하였다. 둘째, LDA 기반 토픽 모델링을 실시하여 4개의 토픽을 추출하였으며, 토픽별 논문 수에 근거하여 살펴볼 때 토픽 2, 토픽 1, 토픽 3, 토픽 4의 순으로 많은 연구가 이루어졌다. 셋째, 다양한 교과에서 인공지능 융합 프로그램 관련 연구가 활발히 이루어졌다. 넷째, 2017-2018년을 제외한 모든 시기에 인공지능과의 관계 및 윤리와 관련된 연구의 비중이 높았다. 본 연구는 국내 초등 인공지능교육 연구 동향을 종합적으로 분석하여 시사점을 도출하고 추후 연구의 방향을 제시했다는 데 의의가 있다.
키워드
Artificial Intelligence Education; Topic Modeling; Association Rule; LDA(Latent Dirichlet Allocation); Elementary Education; 인공지능교육; 토픽 모델링; 연관 규칙 분석; LDA; 초등교육
- 제목
- 토픽 모델링을 활용한 국내 초등 인공지능교육 연구 동향 분석
- 제목 (타언어)
- Analysis of Research Trends in Domestic AI Education in elementary schools using Topic Modeling
- 저자
- 김수진; 문지훈; 김용성
- 발행일
- 2024-07
- 저널명
- 컴퓨터교육학회 논문지
- 권
- 27
- 호
- 4
- 페이지
- 59 ~ 75