초·중·고 AI(인공지능) 교육의 키워드 네트워크 분석을 통한 연구 동향 비교 및 시사점

• 영문명: A Keyword Network Analysis of AI Education in Elementary, Middle, and High Schools: Comparative Research Trends and Implications
• 발행기관: 고려대학교 교육문제연구소
• 저자명: 조예리(Yeri Jo) 임종찬(Jongchan Im) 김대권(Daekwon Kim)
• 간행물 정보: 『교육문제연구』第97輯, 117~142쪽, 전체 26쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.11.30

국문 초록

본 연구는 텍스트 마이닝과 키워드 네트워크 분석을 활용하여 국내 초･중･고 수준의 AI(인공지능) 교육 연구 동향을 비교･분석하는 것을 목적으로 한다. 2020년부터 2025년까지 RISS, KCI, 학위논문 통합검색 등을 통해 수집한 국내 학위논문과 학술논문 총 296편을 분석 대상으로 하였다. Python 3.13과 Gephi 0.10.1을 활용하여 주요 키워드를 추출･정제하고, 구조적 특성과 중심성을 비교하였다. 분석 결과, ‘인공지능’, ‘교육’, ‘학습’, ‘수업’이 모든 학제에서 공통적으로 중심 키워드로 나타나 국내 AI 교육 연구가 여전히 교실 기반 교수･학습 실천 중심에 머물러 있음을 보여주었다. 초등 단계에서는 체험･놀이 중심의 기초 개념 이해, 중등 단계에서는 코딩과 데이터 리터러시 중심의 기능 학습, 고등 단계에서는 진로･창의성･융합 역량 중심의 확장 학습이 특징적으로 나타났다. 또한 ‘기술’과 ‘설계’가 높은 매개 중심성을 보여 실천적 접근의 중요성을 시사한 반면, ‘윤리’와 ‘사회’ 키워드는 낮은 중심성을 보여 윤리적･사회적 함의에 대한 논의가 제한적임을 확인하였다. 이러한 결과는 국내 AI 교육 연구가 여전히 기술 중심적 성격을 띠며, 향후 윤리적･창의적 관점을 통합한 균형적 방향으로 확장될 필요성을 시사한다.

영문 초록

This study aims to analyze trends in artificial intelligence (AI) education across elementary, middle, and high schools in Korea by employing text mining and keyword network analysis based on Python 3.13 and Gephi 0.10.1. A total 296 academic and graduate these published between 2020 and 2025 were collected from national databases. Major keywords were extracted and refined, and visualized to examine their structural properties and centrality patterns. The results showed that “artificial intelligence,” “education,” “learning,” and “instruction” were central across all levels, indicating a predominant focus on classroom-based practice. Elementary education emphasized experiential and foundational learning, middle school education highlighted coding and data literacy, while high school studies emphasized career preparation, creativity, and convergence competencies. “Technology” and “design” showed high betweenness centrality, suggesting a strong practical and implementation-oriented focus, whereas “ethics” and “society” appeared less central, revealing limited attention to ethical and social dimensions. Overall, these findings indicate that Korean AI education research remains heavily technology-oriented and should evolve toward a more balanced and integrated framework that incorporated ethical, social, and creative perspectives.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

인공지능 교육 키워드 네트워크 분석 초･중･고 연구 동향 AI 윤리 Artificial Intelligence Education Keyword Network Analysis K-12 Research Trends AI Ethics