본 연구는 국내·외에서 2017년부터 2023년 10월까지 출판된 인공지능 관련 미술교육 연구물 69편을 대상으로 LDA 토픽모델링을 실시하여 오늘날 미술교육 분야에서 인공지능의 연구 동향을 파악하고, 향후 미술교육과정에서 연구자가 심도 있게연구해야 할 연구 방향 및 아이디어를 도출하고자 하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 미술교육 분야에서 인공지능을활용하는 연구는 증가세를 보이고 있었으며, 이러한 추이는 지속될 것으로 예측된다. 둘째, 인공지능 활용 미술교육 연구는미래 시대에 새로운 창의성, 인공지능이 견인하는 4차 산업혁명이 불러올 기술 혁신과 이를 반영한 미래 교육 전망, 교육내용으로서의 인공지능과 교육 도구로서의 인공지능 미술교육 프로그램 개발, 학습자의 학습능력과 학습동기 신장을 위한미술교육 지도안 개발 및 효과 입증, 포스트휴머니즘 탐구, 교사 교육과정 개발 등 다양하게 논의되고 있었다. 셋째, 특히인공지능 관련 미술교육 프로그램 개발 및 제안 연구에 관심이 집중되어 있었다. 넷째, 인공지능 활용 미술교육 연구는 주로공교육을 기반으로 수행되고 있었다. 다섯째, 인공지능 리터러시 증진 및 학습자 흥미와 동기부여에 관한 인공지능의 효과성을 확인하였다.
This study conducted LDA topic modeling, a keyword analysis method, on 69 research papers on AI-re lated art education published domestically and internationally from 2017 to October 2023. The findings are as follows. First, research on the use of AI in art education has been steadily increasing, and this trend is expected to continue. Second, AI-based art education research covers various topics, including new cre ativity in the future era, technological innovations driven by the Fourth Industrial Revolution, future educa tional prospects reflecting these changes, AI as educational content and a tool for developing art education programs, lesson plans to enhance students’ learning abilities and motivation, posthumanism exploration, and teacher training programs. Third, there has been a strong focus on developing and proposing educa tional programs. Fourth, AI-based art education research has primarily been conducted in public education settings. Fifth, AI has been confirmed as an effective tool for improving AI literacy and enhancing students’ interest and motivation in learning.
I. 서론 Ⅱ. 연구 문제의 배경 및 용어 정의 Ⅲ. 연구 방법 및 절차 Ⅳ. 연구결과 및 해석 Ⅴ. 결론 및 제언 참고문헌
