연구배경 오늘날 인공지능 기술의 발전에 따라 교육 현장에서도 인공지능 디지털 교과서(AIDT)의 도입이 점차 현실화되고 있다. AIDT가 학습자에게 실질적인 도움을 주고 만족스러운 교육 경...

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2026
Korean
KCI등재
학술저널
37-46(10쪽)
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다운로드연구배경 오늘날 인공지능 기술의 발전에 따라 교육 현장에서도 인공지능 디지털 교과서(AIDT)의 도입이 점차 현실화되고 있다. AIDT가 학습자에게 실질적인 도움을 주고 만족스러운 교육 경...
연구배경 오늘날 인공지능 기술의 발전에 따라 교육 현장에서도 인공지능 디지털 교과서(AIDT)의 도입이 점차 현실화되고 있다. AIDT가 학습자에게 실질적인 도움을 주고 만족스러운 교육 경험을 제공하기 위해서는, 이에 관심 있는 사람들의 생각, 행동, 요구를 실질적으로 이해할 필요가 있다. 이에 본 연구는 AIDT에 대한 인식을 분석하고, 이를 바탕으로 AIDT 디자인에 활용 가능성을 모색하였다.
연구방법 본 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 문헌 연구를 통해 AIDT를 이해하고, AIDT에 대한 인식 탐색의 필요성을 알아보았다. 그리고 AIDT 관련 영상의 유튜브 댓글을 대상으로, 주요 관심 주제를 파악하기 위한 토픽 모델링, 각 주제에 대한 정서적 반응을 확인하기 위한 감정 분석을 실시하였다. 마지막으로 관심 주제 간 상호 관계를 종합적으로 파악하기 위해 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였다.
연구결과 분석 결과, 총 10개의 주제가 도출되었으며, 이는 디지털 학습 효과, 정부 중심 추진, AI 학습 보조 역할, 디지털 학습 환경 변화, 개인 맞춤 학습 지원, 학교 운영 실무, 종이 교과서 경험, 디지털 기기 사용, 교사 주도 수업 운영, 디지털 교육 서비스 이해관계에 관심을 보였다. 주제 대부분에 대해 작성자들은 긍정적인 반응을 보였으나, ‘디지털 기기 사용’과 ‘정부 중심 추진’에 대해서는 중립적인 태도를, ‘종이 교과서 경험’에 대해서는 유일하게 부정적인 반응을 나타냈다. 또한 주제 간의 상호 관계를 분석한 결과, ‘종이 교과서 경험’과 ‘교사 주도 수업 운영’을 서로 관련지어 인식하고 있었으며, 이외에도 ‘개인 맞춤 학습 지원’과 ‘학교 운영 실무’, ‘디지털 학습 효과’와 ‘정부 중심 추진’, ‘디지털 학습 환경 변화’와 ‘디지털 기기 사용’ 역시 서로 연관된 주제로 인식하고 있는 것으로 나타났다.
결론 본 연구는 AIDT에 대한 인식을 분석하고 이를 디자인 측면에서 해석함으로써, 향후 AIDT 디자인에 반영할 수 있는 가능성을 제시하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Abstract Background With the growing adoption of AIDT in education, it is necessary to understand user perceptions, needs, and behaviors to ensure they deliver meaningful and satisfying learning experiences. This study analyzed these perceptions to ex...
Abstract Background With the growing adoption of AIDT in education, it is necessary to understand user perceptions, needs, and behaviors to ensure they deliver meaningful and satisfying learning experiences. This study analyzed these perceptions to explore their applicability to future AIDT design.
Methods A literature review was conducted to understand AIDTs and clarify the need for perception analysis. Then, YouTube comments on AIDT-related videos were analyzed using topic modeling to identify key themes, sentiment analysis to examine emotional reactions, and co-occurrence network analysis to explore theme relationships.
Result Ten major topics were identified, including digital learning effectiveness, government-led implementation, AI as a learning assistant, personalized learning support, teacher-led instruction, and others. Most topics were viewed positively, while ‘use of digital devices’ and ‘government-led implementation’ showed neutral attitudes, and ‘experience with paper textbooks’ was notably negative. Network analysis revealed associations among themes, such as linking ‘experience with paper textbooks’ with ‘teacher-led instruction’ and ‘digital learning effectiveness’ with ‘government-led implementation.’ Conclusion This study examined perceptions of AIDT from a design perspective and proposed directions for their application in future AIDT design.
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