Bibliometrix 패키지를 활용한 인공지능 융합 과학교육의 연구동향 분석: 국제저명학술지를 중심으로

• 영문명: Analysis of research trends in AI-integrated science education using the bibliometrix package: Focusing on SCI & ESCI-indexed journal
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 김나현(Nahyeon Kim) 최재혁(Jaehyeok Choi) 손연아(Yeon-A Son)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제25권 13호, 281~295쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.07.15

국문 초록

목적 본 연구는 국제저명학술지에 게재된 인공지능 융합 과학교육 연구의 동향을 분석하여, 국내 AI 융합 과학교육 연구의 방향성에 대한 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 방법 이를 위하여 WoS 데이터베이스에서 AI와 과학교육 관련 논문을 수집하고, 데이터 전처리 과정을 통해 55개의 문헌을 연구대상으로 설정하여 R의 bibliometrix 패키지를 활용해 상세서지분석을 실시하였다. 결과 AI 융합 과학교육 연구는 국내외 모두 2022년 이후 급격히 증가했으며, 주요 연구 주제로 생성형 AI, 머신러닝, 학습 평가, 교사교육 등이 부각되었다. 그러나 국내 연구는 실천적 연구가 중심인 반면 비판적 사고력과 같은 AI 윤리 및 데이터 분석 연구는 미흡한 것으로 나타났다. 결론 국내 AI 융합 과학교육 연구는 데이터 기반 연구와 AI 윤리 연구를 강화하고, 교사 연수 및 AI 교육 환경 개선을 통해 보다 체계적이고 실천적이며 윤리적인 방향으로 발전해야 한다.

영문 초록

Objectives This study aims to analyze the trends of artificial intelligence (AI)-integrated science education research published in SCI and ESCI-indexed journals and to provide implications for the direction of AI-integrated science education research in South Korea. Methods For this purpose, research articles related to AI and science education were collected from the Web of Science (WoS) database. After a data preprocessing process, 55 studies were selected for analysis. A detailed bibliometric analysis was conducted using the bibliometrix package in R. Results The study found that AI-integrated science education research has surged globally and domestically since 2022. Key research topics include generative AI, machine learning, learning assessment, and teacher education. However, while domestic studies predominantly focus on practical research, they lack sufficient attention to AI ethics and data analysis, particularly in areas such as critical thinking. Conclusions To advance AI-integrated science education research in South Korea, it is necessary to strengthen data-driven research and AI ethics studies. Additionally, efforts should be made to enhance teacher training programs and improve AI education environments, ensuring a more systematic, practical, and ethical approach to AI-integrated science education.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 결과 및 논의

Ⅳ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

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