텍스트마이닝을 활용한 정보교육에서의 프로그래밍 교육 문헌 분석

국문 초록 (Abstract)

목적 본 연구는 컴퓨터 교육 및 정보 교육의 관점에서 프로그래밍 교육 관련 선행 연구를 심도 있게 분석하고자 문헌 내의 모든 텍스트를 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하고 국내 프로그래밍 교육과 관련된 연구의 주요 키워드와 연구 동향 및 향후 연구를 위한 시사점 도출을 목적으로 한다.
방법 이를 위해 2015년부터 2024년 3월까지의 연구 결과를 체계적으로 수집하고 전처리하여 대량의 텍스트를 추출하였으며 이를 바탕으로 TF-IDF를 활용하여 주요 키워드를 도출하고 연구 동향을 분석하였다. 또한 프로그래밍 교육과 더불어 블록, 텍스트, 피지컬 컴퓨팅의 키워드를 중심으로 Word2Vec 결과를 시각화하여 시사점을 도출하였다.
결과 TF-IDF 분석 결과 정보 교육, 인공지능 교육에서 컴퓨팅사고력 증진 관점의 프로그래밍 교육이 강조되고 있음을 확인하였으며 ‘프로그래밍’과 ‘블록’, ‘피지컬 컴퓨팅’ 등 주요 키워드와 함께 ‘유아’, ‘학생’, ‘예비교사’의 주요 연구 대상을 확인하였다. 또한 프로그래밍 교육과 관련된 주요 키워드를 중심으로 한 Word2Vec 분석을 통해 각 교육 방법에 따른 연구 관점을 확인할 수 있었다.
결론 본 연구는 텍스트마이닝을 통해 선행 연구의 전체적인 맥락을 담은 대량의 텍스트를 분석하였으며 프로그래밍 교육과 관련하여 교수·학습 방법 측면의 연구 다양화와 학습문제 관련 연구의 필요성, 인공지능 교육의 특수성을 중심으로 한 심화된 교육 연구의 필요성 등의 연구 방향을 제시하였다는 점에서 학술적 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Objectives This study aims to analyze the previous research on programming education from the perspective of computer education and information education in depth by using text mining techniques on all the texts in the literature, and to derive the main keywords and research trends of research related to programming education in Korea and implications for future research.
Methods We systematically collected and preprocessed research results from 2015 to March 2024 to extract a large amount of text, and based on this, we used TF-IDF to derive keywords and analyze research trends. We also visualized Word2Vec results by focusing on the keywords of block, text, and physical computing along with programming education to draw implications.
Results The TF-IDF analysis confirmed that programming education from the perspective of promoting computational thinking is emphasized in information education and artificial intelligence education, and the main research targets of ‘toddlers’, ‘students’, and ‘pre-service teachers’ were identified along with keywords such as ‘programming’, ‘blocks’, and ‘physical computing’. In addition, the Word2Vec analysis centered on the main keywords related to programming education revealed the research perspectives of each teaching method.
Conclusions This study has academic significance in that it suggests research directions such as diversification of research in terms of teaching and learning methods, the need for research on learning problems, and the need for in-depth educational research centered on the specificity of AI education through text mining to analyze a large amount of text containing the overall context of previous research.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 연구 방법
• Ⅲ. 연구 결과
• Ⅳ. 결론 및 제언
• 참고문헌