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저자정보
민태호 (Dankook University) 문예진 (Dankook University) 맹희주 (Dankook University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제30권 제2호(통권 제251호)
발행연도
2025.2
수록면
213 - 226 (14page)
DOI
10.9708/jksci.2025.30.02.213

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본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내외 AI 리터러시 관련 연구의 주요 주제를 비교하는 것이었다. 2020년 1월부터 2024년 9월까지 발표된 문헌 중 AI 리터러시의 하위 요소가 명시된 논문을 수집하고, TF-IDF를 적용한 시계열 분석과 토픽 모델링 기법을 사용해 주요 연구 주제를 도출했다. 연구 결과, 국내 연구는 주로 학습 프로그램 개발, 교사 중심 연구 및 평가 등 실천적 접근에 중점을 두었다. 반면 해외 연구는 AI 리터러시의 이론적 프레임워크와 특정 맥락에서의 활용 가능성을 연구하는 데 주력하고 있었다. 본 연구의 결과는 AI 리터러시 연구 주제의 전반적 경향과 국내외 차이를 이해하기 위한 기초 자료를 제공한다.
#TF-IDF #AI literacy #AI education #Literature review #Time-series analysis #Topic modeling #AI 리터러시 #AI 교육 #문헌 분석 #시계열 분석 #토픽 모델링

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

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