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TF-IDF 분석과 토픽 모델링을 활용한 AI 기반 개별화 학습 국내외 연구동향 분석
An Analysis of Domestic and International Research Trends on AI-based Personalized Learning through TF-IDF and Topic Modeling

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  • 발행기관
    한국정보교육학회 바로가기
  • 간행물
    정보교육학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제27권 제4호 (2023.08)바로가기
  • 페이지
    pp.453-464
  • 저자
    김세영
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A434973

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원문정보

초록

영어
This study analyzed the domestic and international research trends of AI-based personalized learning from 2016 to April 2023 in order to propose research directions for the future fielding of AI-based personalized learning. For this purpose, TF-IDF analysis and LDA-based topic modeling were conducted on the titles and abstracts of 56 domestic KCI papers and 46 international SSCI papers. As a result, first, the TF-IDF analysis of domestic research showed that TFs were 'learner', 'system', 'English', 'platform', and 'development', and the TF-IDF criteria were 'English', 'system', 'Mathematics', 'chatbot', and 'platform'. Second, as a result of LDA-based topic modeling for domestic research, five major topics were derived. Third, the TF-IDF analysis of international studies showed that the TFs were 'learner', 'system', 'data', 'technology, and ‘educational', and the TF-IDF criteria were 'chatbot', 'collaborative', 'technology', ’gamification’, and 'system'. Fourth, LDA-based topic modeling of international studies resulted in five major topics.
한국어
본 연구는 향후 AI 기반 개별화 학습의 연구 방향을 제안하고자 2016년부터 2023년 4월까지 국내외 연구 동향 을 분석하였다. 이를 위해 국내 56개의 KCI 논문, 국외 46개의 SSCI 논문 제목과 초록을 대상으로 TF-IDF 분석 과 LDA 기반 토픽 모델링을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 국내 연구에 대한 TF-IDF 분석에서 TF는 ‘학습자’, ‘시 스템’, ‘영어’, ‘플랫폼’, ‘개발’ 순으로 나타났으며 TF-IDF 기준에서는 ‘영어’, ‘시스템’, ‘수학’, ‘챗봇’, ‘플랫폼’이 상위 권에 위치해 있었다. 둘째, 국내 연구에 대한 LDA 기반 토픽 모델링 결과 5개의 주요 토픽이 도출되었다. 셋째, 국외 연구에 대한 TF-IDF 분석 결과, TF는 'learner’, ‘system’, ‘data’, ‘technology’, ‘educational’ 순으로 나타났으 며 TF-IDF 기준에서는 ‘chatbot’, ‘collaborative’, ‘technology’, ‘gamification’, ‘system’ 이 상위권에 위치해 있었다. 넷째, 국외 연구에 대한 LDA 기반 토픽 모델링 결과 5개의 주요 토픽이 도출되었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. AI 기반 개별화 학습
2.2. 텍스트 마이닝
2.3. 선행연구
3. 연구방법
3.1. 연구대상
3.2. 연구절차
4. 연구결과
4.1. 국내 연구에 대한 TF-IDF 분석 및 LDA 기반 토픽 모델링
4.2. 국외 연구에 대한 TF-IDF 분석 및 LDA 기반 토픽 모델링
5. 결론 및 논의
참고문헌

키워드

AI 기반 개별화 학습 개별화 학습 인공지능 활용 교육 토픽 모델링 연구동향 분석 AI-based personalized learning Personalized learning AIED Topic modeling Research trends

저자

  • 김세영 [ Seyoung Kim | 서강대학교 교수학습센터 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국정보교육학회 [Korean Association of Information Education]
  • 설립연도
    1997
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    사단법인 한국정보교육학회는 21세기 지식 정보화 사회에서 정보 교육에 관한 학술 및 기술 발전에 기여하기 위하여 정보교육과 관련된 학술대회개최, 학술논문지 발간, 연구지원사업 등을 추진하여 21세기 지식 정보화 시대의 초석을 마련하며 정부에서 추진하고 있는 교육정보화 사업과 연계하는 것을 기본 방향으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    정보교육학회논문지 [Journal of The Korean Association of Information Education]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1229-3245
  • 수록기간
    1997~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 374 DDC 375

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