대학 교육에서의 인공지능 동향 연구 : 국내 언론 보도기사를 중심으로
An Analysis of Trends in Artificial Intelligence in Higher Education: Focusing on News Data
- 주제어 (키워드) 인공지능 , 대학 교육 , 토픽 모델링 , 뉴스 기사 분석 , 빅데이터 , AI , Higher Education , Topic Modeling , News Analysis , Big Data
- 발행기관 서강대학교 교육대학원
- 지도교수 이예경
- 발행년도 2024
- 학위수여년월 2024. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 교육대학원 AI융합 교육설계·경영
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000079232
- UCI I804:11029-000000079232
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
본 연구는 텍스트마이닝 분석기법을 활용하여 대학 교육에서의 인공지능 동향에 대한 언론 매체의 관심도 분석, 주제어 빈도 분석 그리고 토픽 모델링 분석을 하여 주요 쟁점을 살펴보았다. 분석 결과, 첫째, 국내 언론 매체의 관심도는 2017년부터 현재까지 해마다 증가하는 경향을 보였다. 둘째, TF 분석에서는 ‘사업’, ‘교육방안’, ‘산업’, ‘인재’, ‘기업’ 순으로 주요 단어가 도출되었고, TF-IDF 분석에서는 ‘교육방안’, ‘사업’, ‘산업’, ‘인재’, ‘기업’이 상위권에 자리 잡고 있었다. 셋째, LDA 토픽 모델링 결과 ① 인공지능 분야 인재 양성, ② 인공지능·디지털 대전환 시대 정부 주도 국가전략, ③ 대학-산학협력을 통한 활성화, ④ 인공지능 시대 대비 대학 교육 혁신, ⑤ 인공지능 기반 지역-대학 협력을 통한 교육격차 해소, 총 5개의 쟁점이 나타났다. 본 연구는 토픽 모델링 분석기법을 활용하여 대학 교육에서의 인공지능 동향 관련 쟁점 도출을 시도했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 이 연구를 통하여 대학 교육에서 인공지능에 대한 사회적 관심과 인식의 변화 방향을 확인할 수 있었으며 향후 관련 교육정책의 개선과 수정에 필요한 정보를 제공하는 데 활용될 수 있을 것이다.
more초록 (요약문)
This study employed text mining analysis techniques to examine the media's interest in the trend of artificial intelligence in higher education. Keyword frequency analysis and topic modeling analysis were used to identify the main issues. The results of the analysis indicated that, firstly, the interest of Korean media outlets in this topic has increased year by year from 2017 to the present. Secondly, the most significant words in the TF analysis were ‘Project’, ‘Educational Method’, ‘Industry’, ‘Talent’, and ‘Enterprise’, while in the TF-IDF analysis, ‘Educational Method’, ‘Project’, ‘Industry’, ‘Talent’, and ‘Enterprise’ were identified as the most prominent. Thirdly, LDA topic modeling revealed five key issues: (1) Cultivating a leading AI workforce, (2) Government-led strategy in the era of AI and digital transformation for higher education, (3) Fostering university-industry engagements, (4) Innovation in higher education in the era of AI, and (5) AI and Educational equity – based regional and university cooperation. This study sought to identify issues related to the trend of artificial intelligence in higher education by employing topic modeling analysis. The study identified the changing direction of social interest and awareness of AI in higher education, and the findings can inform the development of future education policies.
more목차
Ⅰ. 서론 1
1. 연구의 필요성 및 목적 1
2. 연구 문제 4
Ⅱ. 이론적 배경 5
1. 교육에서의 인공지능(AIED) 5
2. 인공지능 시대 교육정책의 방향 및 추진 과제 9
3. 대학 교육에서의 인공지능 활용 연구 동향 11
4. 대학 교육에 대한 언론 보도 빅데이터 분석 15
Ⅲ. 연구방법 18
1. 연구 절차 18
2. 데이터 수집 18
3. 데이터 전처리 20
4. 데이터 분석 방법 21
Ⅳ. 연구결과 24
1. 대학 교육에서의 인공지능 동향과 관련된 뉴스의 주요 주제어 및 변화 추이 24
2. 대학 교육에서의 인공지능 동향과 관련된 뉴스의 주요 쟁점 30
Ⅴ. 요약 및 논의 48
1. 요약 및 결론 48
2. 논의 및 제언 50
참고문헌 53
