텍스트 마이닝을 활용한 국내 교육공학 박사학위 논문(1992~2024)의 연구 동향 분석 = Text Mining Trend Analysis of Doctoral Dissertations in Educational Technology in Korea (1992-2024)

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 국내 교육공학 전공 박사 논문의 주요 이슈와 전개양상을 입체적으로 살펴보는 데 있다. 이를 위해 1992년~2024년까지 교육공학 전공 박사 논문 402편을 1기(1992~2004년), 2기(2005~2013년), 3기(2014~2020년), 4기(2021~2024년)로 분류하여 네트워크 텍스트 분석을 진행하였다. 분석결과, 국내 교육공학 박사 논문의 주요 이슈는 ‘상호작용’, ‘지식’, ‘문제해결’, ‘이러닝’, ‘학습성과’ 등이었다. 특정 시기에만 확인되는 주제어는 1기 18개(작동기억, 부하, 기억 등), 2기 11개(모바일, 디지털교과서, 증강현실 등), 3기 5개(경험, 조절, 스캐폴딩 등), 4기 7개(참여, 챗봇, 학습분석학 등)로 나타났다. 둘째, 의미 연결망의 경우 1기(상호작용, 문제해결, 정보, 지식, 학습효과 등), 2기(상호작용, 기술, 교수학습, 지식, 이러닝), 3기(기술, 지식, 경험, 역량, 교수학습 등), 4기(참여, 기술, 역량, 지식, 상호작용 등)가 인지-이러닝-경험-참여와 같은 구조적 변화를 보였다. 마지막으로, CONCOR 분석 결과 1기 4개(인지기반 학습설계, 협력적 지식창출, 테크놀로지 기반 학습환경, 교수매체 설계), 2기 3개(역량기반 조직학습, 학습자 특성 및 학습성과, 이러닝 교수학습), 3기 4개(경험기반 학습환경, 온라인 학습 및 정서, 역량 및 문제해결, 학습지원 시스템), 4기는 3개(데이터 기반 참여학습, 학습경험 및 정서, AI 활용 교육)의 그룹을 형성한 것으로 나타났다. 도출된 주요 결과를, 연구의 시의성, 정체성, 지속 가능성 등 세 가지 측면에서 논의하고 시사점을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines the major issues and developmental patterns of doctoral dissertations in educational technology in Korea from a multidimensional perspective. A total of 402 doctoral dissertations in educational technology in Korea published between 1992 and 2024 were classified into Periods 1-4, corresponding to (1992-2004), (2005-2013), (2014-2020), and (2021-2024), respectively, for network text analysis. The major issues addressed include interaction, knowledge, problem-solving, e-learning, and learning outcomes. Semantic network analysis shows that, Period 1 (interaction, problem-solving, and knowledge), Period 2 (interaction, technology, teaching and learning), Period 3 (technology, knowledge, and experience), and Period 4 (engagement, technology, and competence) reflect a structural shift from cognition to e-learning, then to experience, and finally to engagement. Finally, the CONCOR analysis revealed that the following groups were formed across periods: four groups in Period 1 (cognition-based learning design, collaborative knowledge creation, technology-based learning environments, and instructional media design); three in Period 2 (competence-based organizational learning, learner characteristics and learning outcomes, and e-learning-based teaching and learning); four in Period 3 (experience-based learning environments, online learning and affect, competence and problem-solving, and learning support systems); and three in Period 4 (data-driven participatory learning, learning experience and affect, and artificial intelligence-based education). The key findings were discussed in terms of the timeliness of doctoral dissertation topics, academic identity from an ecological perspective, and research sustainability supported by balanced research supervision.