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영어

This study chronologically analyzed the changes in core concepts of the informatics curriculum, spanning from the 7th National Curriculum to the 2022 Revised Curriculum, by applying text mining techniques(TF, IDF, TF-IDF) to the ‘Character’, ‘Objectives’, ‘Content System’, and ‘Achievement Standards’ sections. First, the TF analysis confirmed a shift in quantitative emphasis across periods, with ‘Programming’ and ‘Problem-Solving’ appearing most frequently in the 2015 Revised Curriculum, and ‘Artificial Intelligence’ and ‘Data’ in the 2022 Revised Curriculum. Second, the IDF analysis revealed that terms such as ‘Computational Thinking’ and ‘Artificial Intelligence’ recorded high values, identifying them as distinctive keywords that distinguish their respective periods. Third, the TF-IDF analysis demonstrated a qualitative paradigm shift in informatics education, evidenced by the transition of representative keywords from ‘Word Processor’ (7th Curriculum) to ‘Computational Thinking’ (2015 Revised Curriculum) and ‘Artificial Intelligence’ (2022 Revised Curriculum). This study is significant as it provides foundational data for envisioning the future direction of informatics education by offering a multidimensional analysis of its historical trajectory.

한국어

본 연구는 제7차 교육과정부터 2022 개정 교육과정에 이르는 정보과 교육과정의 ‘성격’, ‘목표’, ‘내용 체계’, ‘성 취기준’을 대상으로 텍스트 마이닝 기법(TF, IDF, TF-IDF)을 적용하여 핵심 개념의 변화를 시계열적으로 분석하 였다. 첫째, TF 분석 결과, 2015 개정 시기에는 ‘프로그래밍’과 ‘문제해결’, 2022 개정 시기에는 ‘인공지능’과 ‘데이 터’의 출현 빈도가 가장 높게 나타나 시기별 양적 강조점의 변화를 확인하였다. 둘째, IDF 분석 결과를 통해 ‘컴 퓨팅사고력’, ‘인공지능’ 등이 높은 값을 기록하여 해당 시기를 구별하는 특징어임을 규명하였다. 셋째, TF-IDF 분석 결과, 제7차 ‘워드프로세서’에서 2015 개정의 ‘컴퓨팅사고력’, 2022 개정의 ‘인공지능’ 으로 이어지는 핵심 특 징어의 변화 양상을 통해 정보 교육 패러다임의 질적 전환을 실증하였다. 본 연구는 정보 교육의 흐름을 입체적 으로 분석함으로써, 미래 정보 교육의 방향성을 조망하기 위한 기초 자료를 제공한다는 데 의의가 있다.