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초록·키워드
급변하는 AI·SW 교육 환경에 대한 정책 수립과 연구를 위해서는 관련 논의를 객관적으로 분석하는 것이 중요하지만, 데이터 분석 및 해석의 경우 연구자의 주관이 개입될 여지가 있으며, 많은 양의 데이터를 시의성 있게 처리하기 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 BERTopic과 LLM을 연계한 자동화된 분석 프레임워크를 제안하고, 그 효용성을 검증했다. AI·SW 교육 관련 뉴스 및 학술 데이터를 프레임워크로 분석하여 ‘컴퓨팅 사고력 중심의 기초 교육’, ‘국가 주도의 Top-Down 방식 추진’ 등 네 가지 핵심 의제를 도출하였으며, 도출된 결과의 객관성을 증명하기 위해, 정부 및 유관 기관의 공식 자료와 비교 검증하였다. 또한 ‘교육과정 절벽(Curriculum Cliff)’ 현상 등의 미래를 예측하고 주체별 실행 전략을 도출함으로써, 해당 프레임워크가 정책 수립을 지원하는 효과적인 도구임을 제안하였다.
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