뉴스 빅데이터를 활용한 AI교육 언론 분석 = Press Analysis on AI Education Using News Big Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2020년부터 2022년까지 뉴스 빅데이터를 활용하여 AI교육에 관한 언론의 키워드 변화와 주제를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 빅카인즈(BIGKinds)를 사용하여 AI교육 관련 2,464건의 뉴스 빅데이터를 수집하였고, 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 통해 시각화하였다. 연구결과는 첫째, 2020년부터 2022년까지 AI교육 관련 뉴스 기사는 단순 보도자료와 심층 보도자료 건수 모두 증가하였으며, AI 교육 정책이 AI교육에 대한 사회적 관심과 뉴스 기사에 큰 영향을 끼치는 것을 알 수 있었다. 둘째, 주요 키워드는 학습, 학교, 소프트웨어, 대학, 지원, 교사, 운영, 사업, 수업, 기업 순으로 나타났다. 셋째, 주요 토픽은 여섯 개로 나타났는데, 그것은 1) 미래교육 확대를 위한 교육청의 역할, 2) 지역-대학협력을 통한 소프트웨어 체험 프로그램 운영, 3) AI산업 전문가 양성을 위한 기업의 디지털교육 지원, 4) 미래혁신을 위한 대학의 변화, 5) 에듀테크를 활용한 학습 서비스 시장 확대, 6) AI 데이터를 활용한 온라인 수업 플랫폼이었다. 따라서 본 연구결과로서 제시된 키워드와 주제를 중심으로 향후 언론은 더 많은 AI교육 기사를 다룰 것으로 예측된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 시기별 AI교육의 사회적 인식 및 흐름을 파악하고, 시사점 및 정책적 제언을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study was to explore the media’s keyword changes and topics in AI education using news big data from 2020 to 2022. To do so, 2,464 news big data related to AI education were collected using BIGKinds, and visualized through keyword frequency analysis and topic modeling method. Research results were as follows: First, from 2020 to 2022, news articles related to AI education increased in both simple and in-depth press releases, which indicates that AI education policies had a great impact on social interest in AI education and news articles. Second, the main keywords were in the order of learning, school, software, university, support, teacher, operation, business, class, and company. Third, there were six major topics, including 1) the role of the Office of Education to expand future education, 2) managing software experience programs through region-university cooperation, 3) supporting corporate’s digital education to foster experts of AI industry, 4) changing universities for future innovation, 5) expanding the learning service market using Edutech, and 6) online teaching platforms using AI data. As such, the study predicts that the media would deal with more on AI education in the future, focusing on the keywords and topics presented by this research. Based on the research results, the social perception and flow of AI education by period were identified, and implications and suggestions were presented.