유아 인공지능 관련 글로벌 연구 동향: Web of science 게재 논문을 중심으로

• 영문명: Global research trends in earlychildhood artificial intelligence: Focus on web of science publications
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 김병기(Byoung-gi Kim) 이다은(Da Eun Lee) 이예리(Ye Ri Lee)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제25권 11호, 397~409쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.15

국문 초록

목적 본 연구에서는 글로벌 유아교육 분야에서 유아 인공지능 관련 연구의 동향을 채계적으로 분석하고 향후 유아교육 분야에서 인공지능 관련 연구를 실행하고자 하는 연구자들에게 유아교육 분야에서 인공지능 관련 글로벌 연구의 방향과 연구의 활용에 대한 기초자료를 제공하고자 한다. 방법 이를 위하여 2016년부터 2024년 6월까지의 유아교육 분야의 인공지능 관련 글로벌 연구 50편을 분석하였다. 분석을 위해 김동환(2023)의 연구를 기반으로 하여 분석기준을 ‘발행연도’, ‘연구대상’, ‘연구방법’, ‘연구내용’, ‘국가’로 분류하였다. 분류한 연구물은 내용 분석을 통해 연구의 빈도와 동향을 분석하였다, 결과 첫째, 유아교육 분야에서 인공지능 관련 연구는 2016년 2편(0%)으로 시작하여 2024년까지 지속적으로 출판된 것으로 나타났다. 둘째, 연구대상은 대부분 인적대상으로 이루어졌으며 유아, 교사, 부모, 예비교사 순으로 연구가 가장 많이 이루어졌다. 셋째, 연구방법은 양적연구, 질적연구, 혼합연구 순으로 가장 많이 나타났다. 넷째, 연구내용별로는 대부분 실천연구로 이루어졌으며 프로그램 개발 및 효과검증, 애플리케이션과 콘텐츠 개발 및 분석, 관련 변인 탐색, 교사교육 순으로 나타났다. 다섯째, 국가별로는 미국, 중국에서 가장 많이 출판되었으며 홍콩, 영국, 스위스 등의 순으로 나타났다. 결론 연구 결과를 바탕으로 국·내외 유아교육 분야에서 인공지능 관련 연구 방향과 활용을 위한 시사점을 제시하였다.

영문 초록

Objectives The purposes of this study were to examine the trends of early childhood AI-related research in global early childhood education, and to explore the direction and utilization of AI research in this field by providing basic data for future researchers. Methods 50 global studies related to AI in early childhood education from 2016 to June 2024 were analyzed. The analysis criteria were established based on the study of Kim Dong-hwan (2023), and trends were analyzed according to ‘publication year,’ ‘research subject,’ ‘research method,’ ‘research content,’ and ‘country.’ Results First, research on artificial intelligence in the field of early childhood education began with two studies (0%) in 2016 and has been continuously published through 2024. Second, most research subjects were human participants, with studies focusing primarily on young children, followed by teachers, parents, and pre-service teachers. Third, the research methods were primarily quantitative, followed by qualitative and mixed methods. Fourth, in terms of research content, most studies were practical research, including program development and effectiveness verification, application and content development and analysis, exploration of related variables, and teacher education. Fifth, by country, most studies were published in the United States and China, followed by Hong Kong, the United Kingdom, and Switzerland. Conclusions Based on the results of the study, the authors suggested research directions and implications for the utilization of AI in the field of early childhood education at home and abroad.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구 결과

Ⅳ. 논의 및 제언

참고문헌

키워드

유아 인공지능 유아교육 글로벌 연구동향 Early Childhood AI Early Childhood Education Global Research Trends