Analysis of AI Digital Textbook Policy Discourse Using KR-FinBERT-SC: Focusing on News Data Sentiment-Analysis

본 연구는 KR-FinBERT-SC 모델을 활용하여 디지털 교과서 정책에 대한 온라인 담론을 정량적·정성적으로 분석하였다. 데이터 수집 및 전처리를 거쳐 정책 찬성·반대·중립의 감성 분류를 수행하고, 각 입장별 주요 키워드와 담론구조를 비교하였다. 분석 결과, 찬성 측에서는 ‘맞춤형 교육’, ‘디지털 혁신’ 등 미래 지향적 교육 가치가 주로 언급된 반면, 반대 측에서는 ‘사교육 조장’, ‘데이터 관리 우려’ 등 교육 불평등 심화와 개인정보 문제를 우려하는 목소리가 두드러졌다. 이러한 차이는 디지털 교과서 정책에 대한 사회적 합의 형성 과정에서 기술적 완성도뿐 아니라 교육 형평성 및 데이터 윤리에 대한 고려가 필수적임을 시사한다. 본 연구는 정책 의사결정자에게 실제 담론 지형에 기반한 전략 수립의 근거를 제공하며, 교육 분야 인공지능 분석의 적용 가능성을 제시한다.