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인공지능교육 관련 연구 동향 분석 : 키워드 네트워크 분석
An Analysis on the Research Trends in Artificial Intelligence Education Using the Keyword Network Analysis
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- 발행기관
- 한국인공지능교육학회 바로가기
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- 간행물
- 인공지능연구 논문지 바로가기
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- 통권
- Vol.1 No.2 (2020.12)바로가기
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- 페이지
- pp.20-33
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A391650
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원문정보
초록
- 영어
- The purpose of this study was to investigate the research trends in artificial intelligence education using keyword network analysis. For the study, the abstract content of the paper was analyzed. Theses and Dissertations Retrieval was conducted in RISS using the keyword ‘artificial intelligence education’, which created the basic analysing material. After a three-step screening process, 57 papers were finally analyzed. The results of this study can be summarized as follows; First, through the analysis of the degree centrality of the keyword network, a network with machine learning, positive, unplugged, algorithms, and elementary school students as a large hub is formed between keywords. Second, even in the analysis of betweenness centrality, it can be seen that machine learning, elementary school students, positivity, and algorithms have high betweenness centrality values, so that they are keywords that simultaneously act as intermediaries connecting other keywords. Third, among the tools for evaluating educational effects within the research on artificial intelligence education, the value of eigenvector centrality of learning understanding was higher than that of other measurement tools. This means that keywords of active research topics and learning comprehension are linked together.
- 한국어
- 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 이용하여 인공지능 교육의 연구 동향을 분석하였다. 연구를 위해 학술지에 게재된 논문과 학위 논문의 초록 내용을 분석했다. 자료 선정 과정을 거쳐 57개의 논문을 선정하고, 단어 정제과정을 거쳐 핵심 키워드를 선정 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 키워드 네트워크의 연결 중심성 분석을 통해 머신러닝, 긍정, 언플러그드, 알고리즘, 초등학 생을 대규모 허브로 하는 네트워크가 형성된다. 매개 중심성 분석에서 머신러닝, 초등학생, 긍정, 알고리즘은 매개 중심성 값이 높아 다른 키워드를 연결하는 중개자 역할을 동시에 하는 키워드임을 알 수 있다. 교육 효과를 평가하는 도구 중 학습 이해의 위세 중심성의 가치가 다른 측정 도구보다 높았다. 이것은 활발한 연구 주제와 학습 이해의 키워드가 서로 연결되어 있음을 의미한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 연구 방법
1. 연구 대상 논문 선정
2. 단어 정제 및 키워드 선정
3. 분석 방법
III. 연구 결과
1. 인공지능교육관련 국내 연구 동향
2. 키워드 출현 빈도 및 네트워크 분석
3. 인공지능 교육 연구의 키워드 중심성 분석
IV. 결론 및 제언
References
키워드
인공 지능 교육 키워드 네트워크 분석 연결 중심성 매개 중심성 위세 중심성 artificial intelligence education keyword network analysis centrality저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국인공지능교육학회 [Korean Association of Artificial Intelligence Education]
- 설립연도
- 2019
- 분야
- 사회과학>교육학
- 소개
- 인공지능 기반의 융합 사회의 도래로 사회 전반에서 인공지능의 소양과 역량에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 알파고 이후 인공지능은 우리 생활의 일부가 되고 있고 인공지능 기술이 융합 산업의 핵심으로 대두되었습니다. 인공지능기술이 다른 분야를 만났을 때 창출되는 가치는 자동차, 반도체, 스마트폰의 부가가치를 모두 합친 것보다 초월하고 있고 인공지능 역량을 가진 인재는 세상의 변화를 주도하는 막강한 영향력을 갖게 되었습니다. 이러한 인재의 양성은 혁신 기업의 존망을 좌우하게 되었고 국가의 경쟁력으로 이어지고 있습니다. 이것이 인공지능교육의 필요성이며 이를 이끌 단체로서 인공지능교육학회가 있습니다. 한국인공지능교육학회는 인공지능 기술과 융합적 역량을 가진 인재를 양성하고 미래 사회에서 인공지능이 인간을 위한 기술로 전개될 수 있도록 교육의 기반을 마련하고자 합니다. 학회에서는 인공지능에 관한 산학연 연계의 학문을 발전시키고 국가 발전에 기여하는 인재를 양성하는 등 다양한 방면에서 인공지능교육의 발전을 위해 노력하겠습니다. 또한 글로벌 인공지능과 융합 기술 분야에서 우리나라가 선도할 수 있도록 다양한 연구와 학술활동 그리고 국내외 공유의 장을 만들어 가도록 하겠습니다 .
간행물
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- 간행물명
- 인공지능연구 논문지 [Journal of The Korean Association of Artificial Intelligence Education]
- 간기
- 연3회
- pISSN
- 2733-404X
- 수록기간
- 2020~2026
- 등재여부
- KCI 등재후보
- 십진분류
- KDC 000 DDC 006
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