Comparison of Domestic and International AI Literacy Research Topics Using Text Mining Techniques
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내외 AI 리터러시 관련 연구의 주요 주제를 비교하는 것이었다. 2020년 1월부터 2024년 9월까지 발표된 문헌 중 AI 리터러시의 하위 요소가 명시된 논문을 수집하고, TF-IDF를 적용한 시계열 분석과 토픽 모델링 기법을 사용해 주요 연구 주제를 도출했다. 연구 결과, 국내 연구는 주로 학습 프로그램 개발, 교사 중심 연구 및 평가 등 실천적 접근에 중점을 두었다. 반면 해외 연구는 AI 리터러시의 이론적 프레임워크와 특정 맥락에서의 활용 가능성을 연구하는 데 주력하고 있었다. 본 연구의 결과는 AI 리터러시 연구 주제의 전반적 경향과 국내외 차이를 이해하기 위한 기초 자료를 제공한다.
Authors
- Yeong-Ho Moon
- T. J. Min
- Hee-Ju Maeng
Publication Details
- Journal
- Journal of the Korea Society of Computer and Information
- Published
- 2025-02-28
- DOI
- https://doi.org/10.9708/jksci.2025.30.02.213
- Citations
- 2
- Primary Topic
- Technology and Data Analysis
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 6.49