Comparative Analysis of Research Trends in Academic Papers and Theses on AI Convergence Education

본 연구는 2024년까지 인공지능융합교육을 주제로 수행된 133편의 학술논문과 117편의 학위논문의 연구동향을 파악하고, 이를 비교·분석하기 위해 메타데이터 분석과 제목 키워드 기반의 네트워크 텍스트 분석을 수행하였다. 연구 결과, 학술논문과 학위논문의 총 수는 2019년 이후 지속적으로 증가하고 있었다. 학술논문은 정보·컴퓨터 관련 학회뿐 아니라 교과교육, 공학, 문화, 미디어, 콘텐츠, 융합 등 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있었다. 연구자들의 소속은 대학-초등학교-중학교-고등학교의 순으로 나타났다. 개발, 프로그램, 적용, 활용, 분석, 초등, 영향 등의 키워드 빈도수가 공통적으로 높게 나타났고 학술논문에서는 교사 키워드가, 학위논문에서는 학생 키워드의 빈도가 상대적으로 높게 나타났다. 네트워크 텍스트 분석 결과 학술논문이 거시적, 체계적, 정책, 교육과정, 교사 중심임에 비해 학위논문은 미시적, 실천적, 현장, 수업, 학생 중심의 연구 주제가 주로 다루어지고 있었다. 이를 통해 기술 종속의 관점이 아닌 인간 중심의 가치와 꿈을 실현할 수 있는 전연령층 대상의 인공지능융합교육 연구가 필요함을 밝혔다.