Earticle

초록

영어

This study aims to identify the knowledge structure and changes in major research topics within the convergence of multicultural education and artificial intelligence (AI), and to propose theoretical, educational, and policy directions for inclusive multicultural education in the AI era. To achieve this purpose, 3,715 relevant records were identified from the Web of Science Core Collection. After applying criteria related to document type, publication year, and language, 2,421 records were selected for screening, and 1,288 records were ultimately included in the analysis through the PRISMA procedure. Bibliometric analyses and topic modeling based on NMF and BERTopic were conducted. The results showed that publications from 2024 to 2026 accounted for 71.8% of the total dataset. Artificial intelligence emerged as the central hub of the keyword co-occurrence network, while generative AI, ChatGPT, and large language models were closely associated with inclusive education and educational technology. In addition, topics such as generative AI, AI literacy, accessibility, and universal design for learning have recently gained increasing attention. These findings indicate that research on the convergence of multicultural education and AI is being restructured and expanded as generative AI and inclusive education are increasingly integrated into the existing AI- and NLP-based research framework. Therefore, future research should promote inclusive AI-based educational environments that comprehensively address support for multilingual and immigrant-background learners, AI literacy, cultural and algorithmic fairness, accessibility, and educational data governance.

한국어

본 연구는 다문화 교육과 인공지능 융합 연구가 형성해 온 지식 구조와 주요 연구 주제의 변화 과정을 규명하고, 이를 바탕으로 AI 시대의 포용적 다문화 교육을 위한 이론적·교육적·정책적 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 Web of Science Core Collection에서 확인된 관련 문헌 3,715건 중 문헌 유형, 출판 연도 및 언어 기준을 적용하여 2,421건을 Screening 대상으로 선정하고, PRISMA 절차를 거쳐 최종 1,288건을 분석하였다. 분석에는 비블리오메트릭스 분석과 NMF 및 BERTopic 기반 토픽 모델링을 활용하였다. 분석 결과, 2024-2026년 문헌이 전체의 71.8%를 차지하였으며, artificial intelligence가 핵심 허브로 나타나고 generative AI, ChatGPT, large language models가 inclusive education 및 educational technology와 밀접하게 연결되었다. 또한 최근에는 generative AI, AI literacy, accessibility, universal design for learning 등의 주제가 빠르게 부상하였다. 이러한 결과는 기존 AI·NLP 기반 연구 구조에 생성형 AI와 포용 교육 관련 연구가 결합되면서 다문화 교육과 AI 융합 연구가 재편·확장되고 있음을 보여준다. 따라서 향후에는 다언어·이주 배경 학습자 지원과 함께 AI 리터러시, 문 화적·알고리즘적 공정성, 접근성 및 교육 데이터 거버넌스를 통합적으로 고려한 포용적 AI 교육 환경을 구축할 필요가 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1.1 연구의 필요성과 목적
1.2 연구 문제
Ⅱ. 이론적 배경과 선행 연구 검토
2.1 다문화 교육의 개념과 확장
2.2 인공지능과 교육의 결합
2.3 다문화 교육과 인공 지능 융합의 주요 쟁점
2.4 국내외 선행 연구 검토
2.5 비블리오메트릭스와 주제 진화 분석
2.6 선행 연구의 한계와 본 연구의 차별성
Ⅲ. 연구 방법
3.1 연구 설계
3.2 연구 범위 및 분석 자료
3.3 검색어 구성 및 검색 전략
3.4 2013-2026년 출판 연도 산정 근거
3.5 PRISMA 기반 문헌 선정 절차
3.6 Screening 절차 및 결과
3.7 포함·보류·제외 기준 및 주요 오탐 처리
3.8 주제 변화 분석을 위한 시기 구분 근거
3.9 데이터 정제 및 분석 방법
3.10 분석 기법의 개요
Ⅳ. 연구 결과
4.1 분석 대상 문헌의 일반적 특성
4.2 기초 서지 분석 결과
4.3 키워드 빈도 분석 결과
4.4 키워드 동시 출현 분석 결과
4.5 공동 저자 네트워크 분석 결과
4.6 동시 인용 분석 결과
4.7 서지 결합 분석 결과
4.8 시기별 키워드 변화 분석 결과
4.9 Thematic Evolution 분석결과
4.10 Trend Topics 분석 결과
4.11 Burst Keywords 분석 결과
4.12 토픽 모델링 분석 결과
4.13 분석 결과 종합
Ⅴ. 결론 및 제언
5.1 결론 및 논의
5.2 이론적 시사점
5.3 교육적·실천적 시사점
5.4 정책적 제언
5.5 연구의 한계와 후속 연구 제언
REFERENCES

키워드

저자

• 배경임 [ Kyungim Bae | 한국열린사이버대학교 사회복지학과 겸임교수 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]

• 간기

  월간

• pISSN

  2508-8270

• 수록기간

  2017~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 506 DDC 606