한·중 창의성 연구 30년 비교 분석 : 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링을 중심으로 = A 30-Year Comparative Analysis of Creativity Research in Korea and China: A Keyword Network and Topic Modeling Approach

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 양국 창의성 연구의 구조적 지식지형을 규명하고, 정책과 교육과정의 주요 변곡점과 연계된 시기별 주제 변화 양상을 추적하며, 네트워크와 토픽 간의 교차 구조를 통합적으로 제시함으로써 향후 창의성 교육 및 연구체계 발전을 위한 시사점을 도출하는 데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 본 연구는 1995년부터 2024년까지 30년간 한국 논문 7,824편과 중국 논문 7,467편의 창의성 관련 학술논문을 대상으로, 키워드 공출현 네트워크 분석과 LDA 토픽 모델링을 결합한 계량적 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 양국의 창의성 연구 동향을 비교·분석하였다.
자료는 한국(KCI·RISS) 및 중국(CNKI)의 국가 단위 대표 학술 데이터베이스에서 동일한 키워드 검색–메타데이터 추출–정제 절차를 적용하여 수집하였으며, 저자 키워드 결측 자료를 제외한 논문만 분석 표본으로 확정하였다. 이는 양국 연구를 공식적이고 동등한 기준에서 비교하기 위함이다. 이후 언어별 전처리, 동의어·표기 정규화, 불용어 제거 절차를 거쳐 비교 가능한 텍스트 코퍼스를 구축하였다. 네트워크 분석에서는 출현 빈도 3회 이상 키워드(한국 1,881개, 중국 1,449개)를 노드로 구성하여 키워드 빈도·근접·매개·고유벡터 중심성을 산출하였다. 토픽 모델링은 Python Gensim 기반 LDA 알고리즘을 활용하여 혼란도·일관성 지수를 종합해 한국 K=10, 중국 K=9를 최적 토픽 수로 확정하였고, 토픽 간 거리 구조와 중첩도를 검증한 뒤 연도별 토픽 강도를 시계열화하였다. 분석 시기는 주요 교육정책 변동을 기준으로 도입기(1995–2004)–성장기(2005–2014)–확장기(2015–2024)로 구분하였다.
분석 결과, 첫째, 연도별 연구 생산 추이를 살펴보면 한국의 경우 2015 개정 교육과정의 시행, 핵심역량 기반 교육의 확산, 디지털 전환 정책 추진 등과 맞물리며 2015–2024년 기간에 연구 생산이 집중되는 경향을 보였다. 반면 중국은 2005–2014년 사이 창의성 관련 연구가 두드러진 증가세를 나타내며, 해당 시기에 연구 활동이 본격적으로 확대된 양상을 확인할 수 있었다.
둘째, 한국 네트워크는 ‘핵심역량–수업/평가–융합(STEAM)–디지털/AI’ 축이 다수 군집을 가로지르는 브리지 구조를 이루며 코어–브리지–주변의 다층 결속을 나타낸 반면, 중국은 ‘创造力(창의성)–创造力培养(창의성 함양)–美育(미적 교육)–幼儿(유아)/小学(초등)–课堂教学(교실수업)/课程改革(교육과정 개혁)’이 강한 중앙집중형 허브를 이루고 외곽 주제는 장꼬리(long-tail) 구조로 분리되는 특징이 나타났다.
셋째, 토픽 분석에서도 양국 모두 ‘창의적 사고–문제해결’, ‘예술/디자인 기반 수업’, ‘프로젝트·융합 활동’, ‘교사·예비교사·교수전략’이 공통적으로 도출되었으나, 한국은 2015년 이후 ‘역량–수업–평가–디지털/AI’ 축이 빠르게 강화되었고, 중국은 2005–2014년 급성장 이후 성숙·재배열 국면으로 전환되며 ‘교실수업 개혁–심리/정서–사고 훈련’이 점증적으로 확대되었다.
넷째, 네트워크×토픽 교차 해석 결과, 한국은 다학제적 결속과 분산된 코어 구조가, 중국은 1–2개 지배적 코어에 집중되는 허브형 구조가 뚜렷했으며, 이는 각각 2015 개정 교육과정·디지털 교과서 정책(한국)과 소질교육·미적 교육·혁신구동 전략(중국) 등 국가 교육체계의 기조와 긴밀히 연동되는 것으로 해석된다.
종합하면, 본 연구는 동일 전처리·분석 규칙을 적용한 대규모 비교 코퍼스를 기반으로, 한·중 창의성 연구의 구조적 차이와 시계열적 전환점을 실증적으로 제시하였다. 이는 향후 AI×STEAM 통합 교육, 교사 전문성 및 평가 혁신, 학교급 간 연계성 강화 등 교육정책 수립의 근거 자료를 제공하며, 동시에 동적 토픽 모델링, 측정 동등성 검증, 정책–연구–현장 간 시차 분석을 비롯한 후속 연구의 필요성을 제기한다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 국문초록 i
• 목 차 ⅳ
• 표 목 차 ⅶ
• 그림목차 ⅷ
• 제 1장 서론 1
• 1.1. 연구 필요성 1
• 1.2. 연구 문제 11
• 1.3. 용어의 정의 11
• 1.3.1. 창의성 12
• 1.3.2. 키워드 네트워크 분석 12
• 1.3.3. 토픽 모델링(LDA) 12
• 1.3.4. 연구 동향 13
• 1.3.5. 비교 연구 13
• 제 2장 이론적 배경 15
• 2.1. 창의성의 개념과 이론적 접근 15
• 2.1.1. 창의성의 개념 및 핵심 요소 15
• 2.1.2. 창의성의 이론적 접근 26
• 2.1.3. 한·중 창의성 연구에서 주로 이론 31
• 2.1.4. 비교문화적 창의성 연구 34
• 2.2. 한·중 창의성 관련 정책 35
• 2.2.1. 한국의 창의성 관련 정책 36
• 2.2.2. 중국의 창의성 관련 정책 41
• 제 3장 연구방법 52
• 3.1. 연구 절차 52
• 3.2. 연구대상 및 데이터 수집 54
• 3.3. 데이터 정제 55
• 3.4. 데이터 분석 방법 59
• 3.4.1. 키워드 네트워크 분석 60
• 3.4.2. 토픽 모델링 61
• 제 4장 연구결과 63
• 4.1. 연구 데이터의 기초적 분포 63
• 4.2. 키워드 네트워크 분석 결과 66
• 4.2.1. 한국 창의성 관련 논문의 키워드 분석 66
• 4.2.2. 한국 창의성 관련 논문의 중심도 분석 74
• 4.2.3. 중국 창의성 관련 논문의 키워드 분석 79
• 4.2.4. 중국 창의성 관련 논문의 중심도 분석 88
• 4.3. 토픽 모델링 분석 결과 91
• 4.3.1. 한국 창의성 관련 논문의 토픽도출 91
• 4.3.2. 중국 창의성 관련 논문의 토픽도출 116
• 4.4. 논의 140
• 4.4.1. 한국과 중국 창의성 관련 논문 시기별 비교 142
• 4.4.2. 한국과 중국 창의성 관련 논문 키워드 네트워크 분석 비교 143
• 4.4.3. 한국과 중국 창의성 관련 논문 토픽 모델링 분석 비교 151
• 4.4.4. 비교문화적 관점에서 본 한·중 창의성 연구 동향의 해석 154
• 제 5장 요약 및 결론 159
• 5.1. 요약 159
• 5.2. 시사점 162
• 5.3. 한계 및 제언 165
• 참고문헌 167
• Abstract 188
• 부 록 192