중국인 학습자 대상 한국어 교육 연구 동향 : 언어 네트워크 및 텍스트 마이닝 활용 = Trends in Korean Language Education Research for Chinese Learners: A Semantic Network and Text Mining Approach

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 1997년부터 2024년 12월까지 발표된 중국인 학습자를 위한 한국어 교육 연구 논문 1,450편을 대상으로변화 양상을 체계적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 NetMiner 4.5를 활용하여 언어 네트워크 분석 및 텍스트마이닝을 수행하였다. 워드 클라우드, 동시 출현 단어쌍, 연결 중심성, 네트워크 클러스터, 토픽 모델링 등 다양한정량적 기법과 지표를 통합적으로 적용하였다. 분석결과, 초기 주제는 발음 및 문법을 중심으로 하였고 이후 교재개발, 정의적 요인, 디지털 기술 활용 등으로 점차 다변화되다. 특히 COVID-19 이후에는 온라인 학습 및 기술 융합형연구로 확장되는 경향을 보였으나, AI 기반 교수법, 맞춤형 학습 플랫폼, 실시간 피드백 시스템, 학습자 빅데이터분석 등 첨단 기술을 체계적으로 활용한 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다. 한편, 2024년 12월DeepSeek의 출시를 시작으로 중국 내에서도 생성형 AI 기반의 교육 기술 활용 가능성이 점차 확대되고 있다. 이러한변화는 향후 중국인 학습자 대상 AI 기반 한국어 교육이 컴퓨터 공학 및 데이터 과학과의 융합을 보다 실용적이고개인화된 학습 전략 개발로 이어질 수 있음을 시사한다. 향후 심리적 요인과 언어 생산 능력을 통합적으로 고려한, 학제 간 접근과 AI·빅데이터 기반의 맞춤형 교육 플랫폼 개발을 통해 통합적이고 적응력 있는 한국어 교육 체계구축이 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to systematically analyze the trends and shifts in Korean language education research for Chinese learners by examining 1,450 studies published between 1997 and December 2024. Using NetMiner 4.5, this study applied integrated quantitative methods such as word clouds, co-occurrence word pairs, centrality, network clusters, and topic modeling through semantic network analysis and text mining. The findings indicate a thematic evolution from early research focused on pronunciation and grammar to diverse topics such as textbook development, affective factors, and the use of digital technology. Since the beginning of the COVID-19 pandemic, there has been a noticeable expansion in online learning and convergence with educational technology. However, studies that systematically apply cutting-edge tools such as AI-based teaching methods, personalized learning platforms, real-time feedback systems, and learner big data analysis remain in the early stages. The release of DeepSeek in December 2024 suggests a growing potential for generative AI in education in China. These technological advances highlight the need for interdisciplinary approaches that integrate psychological and productive language factors, as well as the development of adaptive, AI-, and big data-based Korean language education systems tailored to individual learners.