본 연구의 목적은 인공지능융합교육대학원 석사학위논문 411편을 분석하여 연구주제의 동향을 파악하는 데 있다. 이를 위해 키워드 분석과 네트워크 텍스트 분석을 수행하였다. 분석 결과, 제목 키워드는 총 699개로 나타났고, 인공지능, 교육, 개발, 프로그램, 수업, AI, 융합, 영향, 학습, 분석, 적용, 초등학생, 리터러시 등의 키워드들이 높은 빈도수로 나타났다. 동출현빈도 도출 결과, ‘초등(학생)대상의 인공지능 융합 교육(수업) 프로그램 개발’이 가장 중심성이 높은 연구 주제로 추론하였다. 클러스터 분석 결과 1) 교육과정과 융합교육에서의 기술적 적용, 개발, 설계 및 분석 관련 연구주제 그룹, 2) 실제 인공지능 융합교육의 목적과 실천적 측면에 관한 연구주제 그룹, 3) 보편적 기술을 활용한 인문 교과와 관련된 연구주제 그룹으로 나뉘었다. 현재까지의 학위논문의 연구주제는 대다수가 활용에 대한 부분에만 치우쳐 있어 향후 원리 탐색 및 철학적 개념과 윤리적 가치적 측면의 연구를 통해 균형을 맞출 필요가 있을 것으로 보인다.
The purpose of this study is to identify trends in research topics by analyzing 411 master's theses from the Graduate School of AI Convergence Education. For this purpose, keyword analysis and network text analysis were conducted. As a result of the analysis, a total of 699 title keywords were found, and the following keywords appeared in high frequency: artificial intelligence, education, development, program, class, AI, convergence, impact, learning, analysis, application, elementary school students, and literacy. Based on the co-occurrence frequency, it was inferred that 'developing an AI convergence education (class) program for elementary school students' was the most central research topic. The cluster analysis showed that the research topics were divided into three groups: 1) research topics related to the application, development, design, and analysis of technology in curriculum and convergence education, 2) research topics related to the purpose and practical aspects of AI convergence education in practice, and 3) research topics related to humanities curriculum using universal technology. The majority of the research topics in theses to date have been centered on the utilization part, and it is necessary to balance this by exploring principles and researching philosophical concepts and ethical values.