텍스트마이닝을 활용한 AI 디지털교과서 관련 국내언론보도분석 = Analysis of Press Articles in Korean Media on AI Digital Textbooks Using Text Mining Techniques

국문 초록 (Abstract)

텍스트마이닝을 활용한 AI 디지털교과서 관련 국내 언론보도 분석 송 주 신 한국교원대학교 교육정책전문대학원 교육정책전공 (지도교수 김 성 천) 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 AI 디지털교과서 관련 국내 언 론보도를 체계적으로 분석함으로써, 시기별 담론의 변화 양상을 규명하고 자 하였다. 이를 위해 2017년 1월부터 2025년 9월까지 국내 주요 언론사의 기사 13,850건을 수집하였으며, 버즈 분석, 주제어 분석, 네트워크 분석, 토 픽모델링을 적용하여 언론보도의 특징과 의미 구조를 파악하였다. 연구 결과, 첫째, 버즈 분석 결과 언론의 관심도는 정책 일정과 밀접하 게 연동되었다. 1구간(2017~2022년)은 탐색적 보도가 중심이었고, 2구간 (2023년)은 정책 발표와 함께 기사량이 급증하였으며, 3구간(2024~2025.9 년)은 지위 격하 논란으로 최고조를 기록하였다. 둘째, 주제어 분석 결 과, 1구간은 '디지털교과서', '학습', '교사' 등 교육 활동 중심, 2구간은 'AI 디지털교과서', '추진', '지침' 등 정책 제도화 중심, 3구간은 '교육자 료', '지위', '논란' 등 실행과 갈등 중심으로 담론이 변화하였다. 셋째, 토 픽모델링 결과, 1구간은 실험·준비 단계, 2구간은 정책 추진·제도 확 립 단계, 3구간은 법적 지위 격하와 정책 논란이 핵심 토픽으로 부상하 였다. 개인정보 보호, 데이터 관리, 인프라 지원 등의 토픽도 함께 나타 났다. 넷째, 담론 분석 결과, 1구간은 미래교육 과제로서 다양한 입장이 공존하였고, 2구간은 '교육 대전환' 정책으로 제도화되며 정치·이념적 쟁점으로 확장되었으며, 3구간은 '교육자료' 격하 논란과 정권 변화로 정 책 혼선과 신뢰 위기가 두드러졌다. 논의에서는 AI 디지털교과서 담론을 여섯 가지 축으로 구조화하였다. 첫째, '지위의 정치'는 '교과서'와 '교육자료' 간 법적·상징적 투쟁으로 정책 정당성의 핵심 쟁점이었다. 둘째, '재정·형평의 정치'는 구독료 부 담과 낮은 접속률이 결합되며 사회적 분배의 정의 문제로 전환되었다. 셋째, '규범·윤리·데이터 거버넌스'는 개인정보 보호, 알고리즘 편향성, 데이터 주권 등이 교육의 공공성을 재정의하는 쟁점으로 부상하였다. 넷 째, '교육 생태계 전환'은 공교육·사교육·출판·에듀테크 전반의 구조 재편을 촉발하였다. 다섯째, '정책 실행과 현장 괴리'는 정부의 혁신 담 론과 현장의 낮은 수용성 간 불일치가 드러났다. 여섯째, '사회적 수용성 과 미래 전망'은 혁신 기회와 불평등 심화 위험이 공존하는 이중적 양상 을 보였다. 이를 바탕으로 다음과 같은 정책 제언을 제시하였다. 첫째, 법적 지위를 명료화하고 "준교과서" 등의 법적 근거를 마련해야 한다. 둘째, 성과 연동 형 재정지원 모델과 취약 지역 우선 지원을 통해 형평성을 확보해야 한 다. 셋째, 교육 데이터 거버넌스 위원회를 설치하고 AI 윤리 가이드라인을 제정해야 한다. 넷째, 교사를 공동 설계자로 포함하는 참여형 개발 체계를 구축해야 한다. 다섯째, 공공 주도의 개방형 표준 생태계를 마련해야 한 다. 여섯째, 근거기반 평가를 위한 단계적 시범 운영이 필요하다. 마지막 으로, 투명한 거버넌스를 통해 사회적 정당성을 확보해야 한다. ※ 이 논문은 2026년 2월 한국교원대학교 교육정책전문대학원위원회에 제출된 교육학석사(교육정책)학위 논문임.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 4
• Ⅱ. 이론적 배경 5
• 1. AI 디지털교과서 5
• 가. 교육정보화사업 5
• 나. AI 디지털교과서의 이해 8
• 다. AI 디지털교과서 정책 13
• 2. 텍스트 마이닝 15
• 가. 빅데이터의 이해 15
• 나. 텍스트 마이닝 16
• 다. 토픽모델링과 담론 23
• 3. 선행연구 검토 25
• Ⅲ. 연구방법 29
• 1. 연구 설계 29
• 가. 데이터 대상 선정 및 수집 29
• 나. 데이터 정제 및 처리 32
• 다. 데이터 분석 33
• 2. 연구 절차 36
• Ⅳ. 연구 결과 39
• 1. 버즈(buzz) 분석 결과 39
• 가. 연도별 기사 추이 분석 40
• 나. AI 디지털교과서 주요 정책 변화별 언론보도 추이 분석 41
• 다. 주요 정책 국면과 언론 보도의 구체적 사례 43
• 2. 주제어(Key word) 분석 결과 46
• 가. 1구간(2017~2022년) 주제어 분석 47
• 나. 2구간(2023년) 주제어 분석 51
• 다. 3구간(2024~2025.9) 주제어 분석 54
• 3. 토픽모델링 분석 결과 60
• 가. 1구간(2017~2022년) 분석 60
• 나. 2구간(2023년) 분석 63
• 다. 3구간(2024~2025.9) 분석 68
• 라. 토픽모델링을 통한 시기별 담론 형성과 변화 71
• 4. AI 디지털교과서를 둘러싼 담론의 변화 81
• 가. 1구간(2017~2022년)의 사회적 담론 82
• 나. 2구간(2023년)의 사회적 담론 84
• 다. 3구간(2024~2025.9)의 사회적 담론 87
• Ⅴ. 논의 93
• Ⅵ. 결론 107
• 1. 연구 결과 101
• 2. 제언 및 연구의 제한점 109
• 참고문헌 115
• ABSTRACT 126