원문정보
초록
영어
This study collects social data and academic research data from portal sites and RISS, and analyzes TF-IDF, N-Gram, semantic network analysis, and CONCOR analysis to analyze the social awareness and current aspects of 'AI Literacy' and 'AI Convergence Education'. Through this, we tried to understand the social awareness aspect and the current situation, and to suggest implications and directions. In the social data, the collection of 'AI Convergence Education' was more than twice that of 'AI Literacy', indicating that awareness of 'AI Literacy' was relatively low. In 'AI Literacy', the keyword 'human' in social data showed no cluster to which it belonged, indicating a lack of philosophical interest in and awareness of humanities and AI. In addition, the keyword 'Ministry of Education' showed high frequency, importance, and centrality of connection only in the social data of 'AI convergence education', confirming that 'AI convergence education' is closely related to government policy.
한국어
본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성 을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많 아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에 서 ‘인간’ 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식 이 부족한 것으로 나타났다. 또한 ‘교육부’ 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연 결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. 인공지능 리터러시
2.2. 인공지능 융합 교육
2.3. 텍스트 마이닝
2.4. 선행연구분석
3. 연구방법
3.1. 연구절차
3.2. 데이터 수집
3.3 분석방법
4. 연구결과
4.1. 주요 핵심어 분석 결과
4.2. 네트워크 분석 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌