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This study aims to examine the research trends in AI-based English language teaching and learning using semantic network analysis. For this purpose, data were collected from domestic theses as well as academic journals available on Research Information Sharing Service (RISS). Then keywords from the English abstract of the studies were extracted and analyzed via text mining. The study revealed that both domestic and academic papers have surged since 2019; in the case of domestic academic papers, ‘machine translation’ was ranked higher than ‘chatbot’ in 2016―2018, but in 2019—2021.9, ‘chatbot’ was more frequently mentioned than ‘machine translation’; and 'writing' was the most mentioned language domain in both domestic and academic papers. Pedagogical implications are provided.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 연구 결과 및 분석
5. 논의 및 결론
참고문헌
참고문헌 (45)
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강진구 / 2019 / 텍스트마이닝(Text Minning)을 통해 본 제주 예멘 난민 -네이버 뉴스 댓글을 중심으로 / 다문화콘텐츠연구 (30):103~135
권은영 / 2020 / 파이썬과 텍스트 마이닝을 활용한 ESP 연구 동향분석 / Foreign Languages Education 27(2):111~139
김민지 / 2021 / 인공지능 챗봇의 교육적 활용 연구 동향 분석: 활동이론을 중심으로 / 교육정보미디어연구 27(2):699~721
김성애 / 2021 / 토픽모델링을 활용한 초·중등 인공지능 교육 관련 연구 동향 분석에 따른 기술교육의 방향과 과제 / 한국기술교육학회지 21(1):106~124
김성희 / 2021 / AI활용 영어교육에 대한 초․중․고 영어(담당)교사의 인식 / 외국어교육연구 35(1):131~146
권은영 / 2020 / 파이썬과 텍스트 마이닝을 활용한 ESP 연구 동향분석 / Foreign Languages Education 27(2):111~139
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