earticle

영어

This study examines research trends in Korean literary education from 2000 to 2024 using keyword network analysis and topic modeling to propose future research directions. By systematically analyzing past studies, it aims to provide a comprehensive understanding of the field’s development and implications for future research. A total of 219 academic papers were analyzed using NetMiner 4.5 for co-occurrence word and centrality analysis, while the LDA model identified thematic structures and key concept relationships. The study categorizes the research period into two phases: an early phase (20002017) marked by a quantitative increase and a later phase (20182024) focused on qualitative advancements. The keyword network analysis reveals a shift from traditional, material-centered research to more diverse, learner-centered approaches. Topic modeling highlights the expansion into multicultural perspectives, translation, and modern literature, reflecting the growing interdisciplinarity of the field. By systematically analyzing research trends with objective data, this study provides valuable insights into the evolution of Korean literary education and lays a foundation for future in-depth studies and the development of effective educational strategies.

한국어

본 연구는 2000년부터 2024년까지 발표된 한국어 문학교육 논문들을 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링 기법을 활용하여 연구 동향을 체계적으로 분석하여 향후, 한국 어 문학교육의 연구 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 수집된 학술 논문 219편을 대상으로, 넷마이너 4.5를 사용하여 동시 출현 단어 분석과 연결 중심성을 분석하고, 토픽모델링에는 LDA 모형을 적용하여 주제의 흐름과 주요 개념 간의 관계를 분석하였 다. 우선, 연도별 분석 결과를 바탕으로, 연구의 양적 증가를 보인 2000년에서 2017년 까지를 전기로, 문학교육의 질적인 제고를 이루고자 노력했던 2024년까지를 후기로 구 분하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 전기에는 전통적이고 교육 자료 중심의 연구 경 향이 강했으며, 후기로 갈수록 현대적이고 실질적인 주제와 학습자 중심의 접근이 강 화되면서 연구의 흐름이 다양화되었다. 또한, 토픽모델링 분석 결과 한국어 문학 연구 는 다문화적 관점, 번역을 통한 국제적 상호작용, 현대 문학의 활용 등 다양한 주제로 분화되고 있음이 확인되었다. 본 연구는 객관적인 데이터를 활용하여 한국어 문학교육 의 연구 동향을 분석함으로써, 한국어 문학교육의 연구 방향을 제시하였다는 데 의의 가 있다. 이를 기반으로 한국어 문학교육에 대한 좀 더 심화한 연구와 구체적인 교육방 안이 마련되기를 기대한다.