Analysis of In-depth Trends and Practical Implications of Artificial Intelligence (AI) Research in Early Childhood Education

본 연구는 2016년부터 2025년 11월까지 국내에서 발표된 유아교육 인공지능 관련 문헌 156편을 분석하여 연구 동향과 유아교육 현장의 안정적인 디지털 전환을 위한 실천적 함의를 도출하는 데 있다. 분석 결과, 국내 유아교육 인공지능 연구는 초기 탐색기, 활성화기, 폭발기, 고도화기, 현장 정착기의 5단계로 구분되었으며, 2024~2025년 연구가 전체의 60% 이상을 차지하여 단기간에 양적 성장을 이룬 것으로 나타났다. 주제별로는 교사 및 예비유아교사 인식•역량과 정책•교육과정•동향이 높은 비중을 차지하여 논의가 교사 전문성과 제도 담론에 집중되어 있었고, 유아–AI 경험, 교육 프로그램, 부모 인식 연구는 상대적으로 부족하였다. 기술 구현 측면에서는 인공지능 일반 연구가 다수를 이루는 반면, 코딩•SW, 로봇, 생성형 인공지능, 음성인식 스피커, 분석 및 특정 시스템 등 구체 기술을 다룬 연구는 실제 적용 가능한 기술별 교육설계와 효과 검증이 제한적인 것으로 드러났다. 실천적 함의로, 상당수 연구가 교사 전문성과 역할 재정립을 강조하며 교사를 놀이와 배움을 설계•조정하는 학습 촉진자로 규정하고, 데이터 프라이버시•알고리즘 편향•조기 학습 심화 등 위험 요인과 인간 존엄성•정서적 유대의 중요성을 부각하였다. 본 연구는 지난 10년간의 연구 성과를 체계적으로 정리함으로써 유아교육 현장에 기반한 인공지능 교육 모델 구축을 위한 기초 자료를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.