키워드 네트워크 분석을 활용한 유아인공지능교육 연구 동향분석

• 영문명: Keyword network analysis of research trends in early childhood artificial intelligence education
• 발행기관: 한국어린이미디어학회
• 저자명: 이현정 라유경 주현정
• 간행물 정보: 『어린이미디어연구』제24권 제2호, 129~158쪽, 전체 30쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

본 연구는 키워드 네트워크 분석 방법을 활용하여 유아인공지능교육의 연구동향을 분석하였다. 이를 위해 유아인공지능교육 관련 학술논문의 키워드를 수집하여 정제 후 Excel과 UCINET6를 이용하여 자료를 분석한 후 Gephi 0.10.1로 시각화하였다. 자료분석은 학술논문의 발간 현황 및 빈도분석, 네트워크의 구조적 속성, 키워드 중심성, 에고 분석, 커뮤니티 분석을 실시하였다. 유아인공지능교육 학술논문의 발간 현황 분석 결과 2022년과 2023년에 가장 많은 연구가 이루어졌고, 키워드 빈도는 증강현실, 유아, 인공지능 순으로 높게 나타났다. 전체 네트워크 속성을 분석한 결과 관련 연구가 많이 이루어지지 않아 키워드 간 연결이 비교적 조밀하지 않은 모습을 보였고, 중심성 분석결과 증강현실, 인공지능, 유아, 지능형로봇 키워드가 세 가지 중심성에서 모두 높은 순위로 나타났다. 에고 네트워크 분석은 코딩교육과 인공지능 리터러시를 선정하여 분석하였고, 하위 네트워크 분석 결과 7개의 커뮤니티가 도출되었다. 본 연구결과는 키워드 네트워크 분석을 바탕으로 유아 인공지능교육 관련 전체 학술논문의 발간 동향을 거시적, 미시적으로 살펴보았다는 것에 그 의의가 있다. 이를 바탕으로 유아 인공지능교육 연구의 방향성에 대해 논의하였다.

영문 초록

This study investigated research trends in early childhood artificial intelligence (AI) education using keyword network analysis. Keywords were collected from the two academic databases the National Assembly Library of Korea and the Research Information Sharing Service, and then refined, and analyzed using Microsoft Excel and UCINET6, Network visualization was performed using Gephi 0.10.1. The analysis examined various factors that reflect research trends, such as publication trends, keyword frequency, network structural properties, centrality measures, ego network analysis, and community detection. The results indicated that research publications peaked in 2022 and 2023, with “augmented reality,” “young children,” and “artificial intelligence” being the most frequently used keywords. The network analysis revealed relatively sparse connections among keywords, suggesting that this is a developing research field. Centrality analysis identified “augmented reality,” “artificial intelligence,” “young children,” and “intelligent robots” as key concepts. “Coding education” and “AI literacy” were selected as the keywords for ego network analysis, and modularity analysis dentified seven distinct communities. The study provides macro- and micro-level insights into the research landscape of early childhood AI education and discusses implications for future research development.

목차

Ⅰ. 연구의 필요성 및 목적

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅳ. 논의 및 제언

참고문헌

키워드

유아 young children 인공지능 artificail intelligence 인공지능교육 AI education 키워드 네트워크 분석 keyword network analysis