교양기초교육의 위상이 점차 확립되어 가면서 교양교육을 성찰하고 새로운 방향을 모색하는 연구(박일우, 2020; 민웅기, 2020)들이 등장하기 시작했다. 또한 거시적인 안목에서의 동향분석과 더불어 각 교과목별 또는 분야별 연구 동향 분석논문들도 보고되고 있다. 하명애(2017)는 1968년부터 2017년 상반기까지 국내에서 발표된 교양영어 관련 논문 227편을 대상으로 연구주제의 흐름과 특징, 그리고 연구방법 등을 고찰하여 연구 동향을 탐색하였고 조윤정 외(2019)는 2000년부터 2019년까지 349편의 논문을 대상으로 학문목적 한국어의 연구 동향을 분석했다. 임희주(2022)는 교양수업에서 플립러닝 교수법의 동향을 관찰하였고 이영주와 김동심(2022)은 교양교육의 성과를 결정하는 요인을 확인하였으며 조남민 외(2022)는 역량기반교육의 타당성을 논했다. 더불어 대학에 재직 중인 교원을 중심으로 교양교육의 이상과 현재, 그리고 미래에 대한 인식을 탐색하는 등(한송이, 박상훈, 이재창, 2022) 2000년 이후 교양교육 관련 질적연구도 꾸준히 증가추세를 보이고 있다(김정민, 2020).

백승수(2017)는 2007년부터 2016년까지 10년간 교양교육의 분야별 연구성과와 동향을 파악하기 위해 『교양교육연구』에 게재된 508편의 논문을 연구 주제와 연구 문제를 중심으로 분석했다. 논문의 제목과 초록을 우선적으로 고려하고 본문의 내용을 확인하여 연구 분야를 규명한 결과, 교양교육의 내용과 방법이 67.1%, 교양교육의 이념과 체계가 17.3%, 교양교육의 지원과 운영이 15.6%의 순으로 많음을 보고하였다.

2019년 12월 이후 갑작스럽게 맞이하게 된 코로나19 팬데믹으로 대면 수업이 전면 비대면으로 전환됨에 따라 비대면 수업에 대한 여러 분야의 연구가 다수 발표되었다. 비대면이 실시되던 초반에는 비대면 수업의 특성이나 만족도, 효과성, 문제점 등이 주를 이루었으나 비대면 수업 상황이 지속됨에 따라 수업실태를 파악하고 개선된 수업 환경을 찾기 위한 다양한 연구들이 진행되었다. 연구의 주제로는 주로 대학의 비대면 수업에 대한 전반적인 고찰과 효과성에 관한 연구(홍성연, 2020), 온라인 수업의 학습성과에 대한 연구(홍성연, 유연재, 2020), 비대면 수업 경험에 관한 연구(최현실, 2021), 수업사례를 기반으로 한 비대면 교수법에 관한 연구(황수정, 2022; 정애리, 조영복, 2022), 평가의 공정성에 관한 연구(이경자, 유정민, 2021) 등이 있다.

홍성연(2020)은 교양 교과목을 담당하는 77명의 교수를 대상으로 코로나19 초반인 2020년 1학기 교양교과목 수업 성찰 자료를 바탕으로 교수들이 어떻게 대응하고 그 결과를 어떻게 평가하는지를 분석하여 개선사항을 도출하였다. 홍성연과 유연재(2020)는 수업 만족도와 달리 2020년 학생의 학습성과는 전년에 비해 위축되었으며, 비대면 원격교육 상황에서도 충분한 학습성과를 담보하기 위해서는 유의미한 학습이 이루어지도록 수업 운영과 교육활동을 설계해야 한다고 지적했다.

비대면 교수법 관련 연구로 임희주(2022)는 대학 교양수업에서 플립러닝 교수법에 관련된 국내저널을 검색하고 분석하여 플립러닝의 동향을 살펴보았는데 2015년부터 2021년까지 총 89편의 국내 학술지 논문 분석 결과 플립러닝에 대한 연구는 연구가 시작된 2015년부터 서서히 증가하였고 2018년도에 가장 높게 나타났다. 그 후로 감소 추세를 보이다가 코로나로 2020년부터 전면 비대면 수업에 들어가면서 플립러닝의 연구가 다시 증가함을 밝혔다.

비대면 수업의 평가공정성 관련 만족도 연구로 이경자와 유정민(2021)은 학생 설문에 기반하여 비대면 환경하에서 평가의 공정성에 대한 대학생들의 인식 연구를 진행하였다. 그 결과, 학생들은 비대면 수업 환경 하에서 좋은 수업의 가장 중요한 판단기준으로 공정한 평가를 가장 중요시하며, 교수와 학생 간의 소통, 주도적인 학습 등을 평가공정성 인식과 만족도를 증진하는 주요 요소로 고려하는 것을 발견하였다. 이와 같이 코로나로 인해 수업이 비대면으로 전환됨에 따라 플립러닝, 평가, 만족도 등이 중요한 이슈로 부각되었음을 알 수 있다.

최근 연구 동향 분석 도구로 빅데이터 분석기법인 언어 네트워크 분석이 다양하게 활용되고 있고 주제어 네트워크 분석을 통해 교양교육연구의 동향을 분석하는 연구들이 다수 등장하고 있다(고지민, 박한샘, 2020; 임수민, 윤희정, 방담이, 2020). 임수민 외(2020)는 2011년부터 2019년까지 『교양교육연구』에 게재된 720편의 논문에서 추출한 주제어로 주제어 네트워크 분석을 수행하여 교양교육 분야의 연구 동향과 추후 연구 분야에 대한 시사점을 제시하였다. 분석 결과 교양 연구의 가장 높은 빈도가 글쓰기였고 창의성, 의사소통 능력, 영어교육, 인성교육과 같은 대학별 주요 역량 관련 연구가 많았음을 밝히면서 교양교육 각 영역의 균형과 특정 영역 내에서의 균형이 필요하다고 주장했다. 이는 본 논문과 분석방법이 유사하나 분석대상을 『교양교육연구』 학술지에 국한하였고 2019년 코로나 발생 이전까지의 논문을 대상으로 하였다는 점에서 본 논문과 차이가 있다.

고지민과 박한샘(2020)은 ‘대학’, ‘교양’, ‘교양교육’을 조합한 검색으로 추출된 2,012개의 논문을 분석대상으로 각 논문의 초록에서 추출한 주제어로 대학 교양교육의 주된 이슈들을 살펴보기 위한 분석을 시행했다. 이는 교양관련 논문이라는 공통점이 있으나 키워드를 주제어로 선택한 본 논문과 달리 초록에서 주제어를 추출하였다는 점에서 차이가 있다. 또한 특정교과목에 한정된 연구로 박은희(2021)는 영어교육과 관련한 논문의 연구 동향 파악을 위해 2001년에서 2020년까지 20년간의 논문 313편을 대상으로 빈도분석, LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델링, 시계열분석을 하였고 김완섭(2012)은 컴퓨터 교양교육에 한정하여 로지스틱 회귀분석과 데이터마이닝 분석을 실행하여 교육기간, 담당교수, 강의실, 강의시간 등이 복합적으로 교육성과에 영향을 주는 것을 파악하였다. 학습장애 연구 동향 분석(연석정, 2020), 여가 관련 보도자료 분석(김경식, 2021), 다문화 연구이슈 추적(박종도, 2019), 대학 교양영어 연구 동향 분석 (박은희, 2021) 등도 연구 동향 분석에 토픽 모델링과 언어네트워크를 이용했다.

손복은 외(2020)는 대학 교양교육의 질 관리 및 개선과 관련하여 발표된 학술논문을 대상으로 토픽 모델링 기법을 활용하여 연구 동향 분석을 수행하였다. 분석 결과, 최근 10년간 교양교육의 질 개선과 관련하여 수행된 연구들의 주제는 교수⋅학습 지원, 교재 및 교과 개발, 기초 교과목 운영, 역량기반 교양교육 운영, 글로벌 사회에 적합한 융복합인재 양성임을 밝혔다. 이 연구는 교양교육의 전반적인 동향분석이 아닌 교양교육의 질 관리에 초점을 둔 동향분석이다. 김은회(2022)는 코로나 관련 논문의 연구 동향 파악을 위해 2020년 1월부터 2022년 7월까지 코로나와 관련있는 총 10,599편의 논문정보를 이용해 토픽 모델링 분석을 실시했다. 주제별로 연구가 많이 이루어지는 세부 연구 카테고리 정보와 시계열 분해를 사용해 주제들의 추세(trend)를 분석하였는데 ‘코로나’와 관련된 논문들을 대상으로 했다는 점에서 ‘교양’ 논문을 대상으로 한 본 논문과 차이가 있다. 본 연구에서는 ‘교양’관련 논문을 분석대상으로 하였으며, 교양교육의 연구 동향이 코로나를 전후하여 어떻게 변화하였는지를 파악하는 것에 초점을 두고 있다.

본 연구는 코로나19 전후 기간의 교양교육 연구 논문을 연구대상으로 한다. 연구기간은 2017년 1월 1일~2022년 12월 31일이며, 한국연구재단(KCI)에 등재된 등재학술지에 게재된 논문을 자료 수집 대상으로 한다. 분석을 위한 논문 수집은 넷마이너(Netminer) 4.5.0의 확장프로그램인 비블리오 데이터 콜렉터(Biblio Data Collector)를 활용하였다. 이를 통해 KCI에 등록된 모든 논문을 대상으로 특정 조건에 해당하는 논문의 서지 정보를 수집할 수 있으며, 본 연구에서는 코로나 전후 비교를 위해 2020년 1월부터 2022년 12월 말까지의 논문을 코로나19 이후 기간 연구대상으로 정하고 동일한 기간 비교를 위해 2017년 1월부터 2019년 12월까지를 코로나19 이전 기간 연구대상으로 정의하였다. 3년이라는 기간으로 전과 후를 구분하였으나 이는 코로나로 인한 영향을 비교하기 위한 정확한 기간선정이라고 단정하기 어렵다. 그러나 코로나 발생이후부터 현재까지 3년이라는 기간이 확정적이라 동일기간으로 연구대상기간을 맞추고자 하였다. 코로나19 이전, 코로나19 이후로 나눈 각 기간별로 비블리오 데이터 콜렉터에서 논문의 제목에 ‘교양’이 포함된 논문을 찾아 교양교육 관련 논문 정보를 수집하였다. 연도별 논문수는 <표 1>과 같으며, 코로나19 이전이 691편, 951편이 코로나19 이후에 해당하여, 총 1,642편을 연구대상 논문으로 선정하였다.

본 논문의 연구방법으로 넷마이너를 활용한 데이터 수집 및 정제 작업 후, 텍스트 마이닝 기법인 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석 및 LDA(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당) 토픽 모델링 기법을 활용하였다. 토픽 모델링은 구조화되지 않은 대량의 텍스트에 잠재되어 있는 주제들의 구조를 발견하기 위하여 통계적 알고리즘을 활용하고 유사한 의미를 가지는 키워드들을 분석하거나 추론하는 방법이다(이수상, 2012). 기초 데이터 수집과 분석은 넷마이너 4.5.0 프로그램을 사용하였으며, 수집한 논문의 키워드(keyword)를 기반으로 논문에서 자주 등장하는 단어의 출현 빈도를 파악하였고, LDA 토픽 모델링 분석을 활용하여 연구 주제 분석을 실시하였다. 논문의 제목이나 초록에서 단어를 추출하는 것보다 연구자가 직접 제시한 키워드가 주요단어가 될 것이라는 판단으로 키워드를 대상으로 하였다.

넷마이너에서 분석대상 형태소를 명사로 지정하여 전처리를 실시했다. 전처리란 정확한 데이터 분석을 위해 세가지 사전(dictionary)을 미리 정의하여 단어를 정제하는 작업을 의미하며, 처리순서대로 유사어 사전(Thesaurus), 지정어 사전(Defined words), 제외어 사전(Exception List)이 있다1). 이와 같은 데이터의 전처리 과정을 거쳐 데이터를 정제한 후, 데이터 분석을 위해 먼저 워드 네트워크를 구성하였으며, 코로나19 전후의 교양교육 연구 주제 변화의 동향을 살펴보기 위해 워드클라우드 및 LDA 토픽 모델링 분석을 실시하였다2). 본 연구에서 활용한 연구대상 분석 과정은 [그림 1]에 제시된 바와 같다.

본 연구에서는 먼저 코로나19 전후 논문 주제의 변화 동향을 한눈에 살펴보기 위하여 연구대상 논문을 코로나19 전후 기간으로 나누어 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석을 실행하였다. 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석은 데이터의 특징을 도출하기 위한 텍스트 마이닝 분석기업으로 텍스트 데이터, 즉 문서에서 의미있는 개념 정보를 직관적으로 파악할 수 있도록 분석 결과를 제시한다. 키워드 빈도분석에서는 각 기간별 논문을 대상으로 자주 등장하는 키워드를 단어 단위로 정의하여 해당 기간 논문에서 자주 다루고 있는 주제의 동향을 파악하고자 하였으며, 워드클라우드 분석은 코로나19 전후의 각 연구대상 기간의 논문에서 등장하는 핵심 단어를 직관적으로 시각화하여 살펴보고 비교할 수 있도록 하기 위한 분석 방법으로 활용하였다.

먼저, 본 연구의 키워드 빈도분석은 각 논문의 전체 주제어(키워드)를 대상으로 하였으며 빈도분석 결과는 분석대상 논문에 등장하는 단어의 빈도에 따라 각 기간별로 상위 30개의 단어를 정의하였으며, 이에 따른 결과는 <표 2>에 보고한 바와 같다. <표 2>의 A는 코로나19 이전 기간에 포함된 논문의 주제어(키워드)를 대상으로 키워드 분석을 실시한 결과이며, 총 691개 논문에서 추출된 1,327개를 출현빈도수가 높은 순으로 30개의 키워드를 정의한 결과이다.

키워드 출현 빈도가 높은 단어 30개 중 영어와 글쓰기, 체육, 인문학, 과학, 한국어, 기독교 등 교양과목 교과목명 외에 코로나19 이전 표본 기간 중 빈도 높게 핵심 키워드로 등장하는 주요 주제어(키워드)는 만족도, 융합, 문화, 플립러닝, 대학생, 역량, 창의, 시민, 토론, 핵심역량 등의 순으로 나타났다. 이를 해석해보면, 연구대상의 만족도에 대하여 탐구하는 것을 주제로 하는 연구의 빈도가 높은 것과 융합 교과목 또는 융합 교수법 등 교과목 또는 교수법 등을 융합하여 그 효과를 연구하는 주제의 연구가 빈도 높게 진행되고 있음을 추측할 수 있다. 또한 대학생들을 대상으로 하는 연구와 이들의 역량 또는 핵심역량을 주제로 하는 연구에 관심이 높은 것을 살펴볼 수 있으며, 플립러닝 등의 교수법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있음을 알 수 있다. 그 밖에도 프로그램이나 4차 산업혁명에 대한 연구 등의 연구 주제가 다수 등장하기 시작하였음을 관찰할 수 있다.

<표 2>의 B는 코로나19 이후 기간에 포함된 분석대상 총 951개의 논문에서 추출된 1,622개의 키워드를 출현빈도수가 높은 순으로 30개를 정의한 결과이다. <표 2> B의 주요 내용을 살펴보면, 출현 빈도수가 높은 30개의 키워드 중 영어, 한국어, 체육, 과학 등과 같은 교과목은 코로나19 이전과 같이 주요 분석 대상 교과목에 해당하고 있음을 알 수 있다. 또한, 역량, 만족도, 융합, 플립러닝 등과 같은 주요 주제어는 코로나19 이전과 마찬가지로 출현 빈도수가 30위 이내로 포함되어 코로나19 이후 기간에도 주요 연구 주제에 포함되고 있음을 알 수 있다. 한편, 코로나19 이후 기간을 대상으로 한 본 분석에서는 코로나19 이전과 비교하여 온라인, 비대면, 인공지능, 리터러시, 코로나 등의 주제가 30위권의 주요 논문 주제 키워드에 출현한 것이 관찰된다. 이는 코로나19 이전과 비교하여 특징적인 키워드로 해석할 수 있으며, 특히 온라인, 비대면, 코로나 등의 키워드는 코로나19가 교양교육의 연구 분야에도 중요한 영향을 끼쳤으며, 이와 관련한 온라인, 비대면 등 환경 하의 교수법에 대한 연구가 활발해졌다는 것을 예측할 수 있는 근거를 마련한다.

[그림 2]의 워드클라우드는 코로나19 전후 기간 대상으로 각각 단어의 등장 빈도를 기준으로 상위 300개의 단어를 추출하여 도식화하한 것이다. [그림 2]의 A는 코로나19 이전 기간 논문 주제에 대한 워드클라우드를, B는 코로나19 기간 이후의 워드클라우드를 보여준다. 워드클라우드는 연구대상 텍스트의 주요 키워드를 빈도에 따라 글자의 크기를 달리하여 보여줌으로써 해당 텍스트의 출현빈도를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도움을 준다. [그림 2]의 A를 보면 영어, 인문학, 한국어, 체육 등의 교양교육의 기초 연구 교과목 분야에 대한 관심도와 함께, 만족도, 융합, 플립러닝, 창의, 문화, 역량 등과 같이 빈도분석에서 나타난 주요 키워드들의 글자 크기가 두드러지게 나타나 코로나19 이전 기간 교양교육 분야 연구의 주요 주제에 대해 한눈에 살펴볼 수 있다.

[그림 2]의 B는 코로나19 이후 기간의 논문 주제어(키워드)를 대상으로 한 워드클라우드이며, 이를 통해 <표 2> B에서 보고한 핵심 키워드의 비중을 그림을 통해 직관적으로 관찰할 수 있다. [그림 2] B를 보면 영어와 한국어, 글쓰기, 인문학 등 주요 연구 분야에 해당하는 교과목 핵심 키워드 외에, 온라인이 새로운 핵심 키워드로 큰 비중을 차지하고 있음을 한 눈에 발견할 수 있다. 그 외에도 만족도, 역량 등에 관한 여전한 연구 비중과 함께, 비대면, 인공지능, 리터러시 등의 키워드 또한 핵심 키워드로 나타나 코로나19 이후 기간에는 이들 관련 주제에 대한 연구 비중이 높았으며, 코로나19 이전 기간과는 비교되는 새로운 연구 동향이 나타났음을 직관적으로 이해할 수 있도록 도와준다.

<표 2>와 [그림 2]의 코로나 전후결과를 비교해보면, 교양교육 연구의 주요 주제를 발견할 수 있으며, 기간별로 공통점 및 각각 특성적인 모습과 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 빈도분석과 워드클라우드 분석은 이러한 차이를 한 눈에 나타내는 결과를 보고하며, 코로나19가 두 기간의 연구 주제에 변화를 가져오는 중요한 사건의 역할을 하였음을 직관적으로 보여준다. 또한 각각의 기간별로 빈도수에 따라 정의된 30대 주요 키워드의 빈도와 순위를 살펴보면 코로나19의 영향으로 인하여 각 기간별 키워드로 표현된 각 연구 주제가 교양교육 전반의 연구에서 차지하는 비중에 변화가 있음을 추론할 수 있다. 그리고, 코로나19 이후 기간에 30위 내의 높은 빈도로 새롭게 등장하는 키워드는 코로나19 이후 새롭게 등장한 연구 주제가 있음을 시사하고 있다.

이와 같은 키워드 빈도분석 결과와 워드클라우드 결과는 코로나19가 교육 전반과 교양교육 전반의 연구 동향에 유의미한 변화를 가져오고 있다는 점을 비교하여 관찰하고자 하는 데 있어 각 기간별로 교양교육 논문의 주요 관심 교과목과 연구 분야 등에 대하여 폭넓게 이해할 수 있도록 기준을 제시해 주는 역할을 한다.

빈도분석과 워드클라우드 분석에서는 각 기간별 논문의 주제어를 개별 단어의 단위로 분석하여 결과를 보고하지만, 관련 주제어(키워드)들을 연결하여 각 해당 기간별 논문의 주제 또는 주제의 변화를 단정하여 해석하는 데는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 각 기간별 논문 주제의 변화가 어떠한 동향으로 나타나는지를 보다 통합적인 관점에서 정교하게 분석하고자 하였다.

이를 위하여 본 논문에서는 LDA 토픽 모델링을 활용하여 각 기간별 연구대상 교양교육 논문의 주요 주제를 5개의 주요 주제로 나누어 키워드와 함께 분석하였다. LDA 토픽 모델링은 확률 기반 모델링 기법을 이용하여 문서 내 주제가 어떤 비율로 구성되는지를 분석하고, 각 주제별 키워드의 조합을 제공하여 추출된 주제의 의미를 통찰력있게 해석할 수 있는 기반을 제공한다. 이에 따라 본 연구에서는 LDA 토픽 모델링을 활용하여 코로나19 전후 기간 논문의 주요 주제를 각각 5개의 주제로 추출하고, 각 주제에 연관된 키워드를 5개씩 추출하였으며, 이를 서로 연관하여 각 기간별 주요 주제가 내포하는 연구 주제의 변화를 정교하고, 통찰력 있고, 보다 의미있게 해석하고자 하였다. LDA분석은 주제의 분류를 위해 주제별 키워드를 보면서 주제수를 모델링 하는 과정에서 연구자가 정성적 판단을 통해 신뢰도 높은 주제수를 선정하여 토픽 모델링을 할 수 있으며, 정량적으로는 주제수에 따른 실루엣 계수(Silhouette Coefficient)를 측정하여 이를 근거로 선정한 토픽 모델의 타당성을 검증할 수 있다(하근희, 2021). 본 연구에서는 넷마이너의 K-Means값을 활용하여 반복횟수를 1000번으로 설정하고 토픽 모델링을 실시하여 코로나19 전후 기간의 특징을 잘 드러내는 토픽의 특성이 나타나는 5개의 주제를 기준으로 한 토픽 모델링 결과를 채택하였으며, 이에 대한 실루엣계수(Silhouette Coefficient)를 측정하여 채택한 토픽 모델의 타당성을 검증하였다. 검증 결과, 토픽 모델의 주제 갯수가 5개일 때 코로나19 전후 기간의 특성을 반영하는 주요 키워드들이 모두 포함되어 이를 채택하였으며, 코로나19 전후 기간별 토픽 모델의 실루엣계수(Silhouette Coefficient)는 코로나19 이전 모델에 대해 0.808, 코로나19 이후 모델에 대해 0.862로 높게 나타나 정량적으로도 토픽 모델링의 타당성을 확인할 수 있다.

LDA 토픽 모델링을 이용한 코로나19 전후 논문의 주제와 각 주제별 키워드의 추출 결과는 <표 3>에 보고하였다. 먼저 코로나19 이전 기간의 총 논문 키워드 1,327개 중 연관성이 높은 키워드들이 조합된 5개의 토픽이 <표 3> A와 같이 도출되었다. 논문의 분석결과 도출된 주제별 키워드에 따라 각 주제별 키워드를 연관짓는 토픽별 주제는 각각 기초교육 영역 과정 개발과 목표, 교양교육 교수학습 목표와 효과, 기초 의사소통교육 및 교수학습방법, 교양교육 영역 기타 및 교양교육 학습자 정의 및 소양 교육으로 정의하였으며 해당 주제별 키워드의 출현 빈도와 비중순에 따라 결과를 보고하였다. 토픽별 주제의 선정을 위해 백승수(2017) 등의 연구에서 제시한 교양교육 연구분야 분석의 영역 구분을 활용하여 키워드에 제시된 교육 영역 등을 구분하였으며, 본 연구의 목적에 맞게 코로나19 기간 전후의 특성을 나타내는 주제를 중심으로 주제별 키워드와 연관된 주제(토픽)를 도출하고자 하였다.

분석에 포함된 총 691편의 코로나 이전 논문 표본 중 가장 많은 논문 편수(234편)와 높은 비중(33.9%)을 차지한 토픽은 기초교육영역 과정 개발과 목표 관련 주제였으며, 해당 논문 토픽의 주제별 키워드로는 융합, 역량, 창의, 일본어, 프로그램 등이 추출되었다. 교양교육 교수학습 목표와 효과 주제 하의 논문은 모두 126편(18.2%)가 정의되었으며, 만족도, 체육, 핵심역량, 기독교, 전공 등이 관련 주제에 따른 키워드로 검색되었다. 기초 의사소통교육 및 교수학습방법 관련 주제 논문의 키워드로는 글쓰기, 플립러닝, 의사소통, 독서, 말하기 등의 키워드가 추출되었으며 115편(16.6%)의 논문이 주제와 연관되었다. 교양교육 영역 기타 관련 주제로는 영어, 인문학, 과학 등의 기초교양 교과목명과 토론, 융복합이 주제별 키워드로 추출되었으며 모두 114편(16.5%)의 논문이 관련 토픽의 논문으로 보고되었다. 기타 문화와 대학생, 한국어, 시민, 문학 등의 키워드는 교양교육 학습자 정의 및 소양교육의 주제 하에 포함되었으며 모두 102편(14.8%)의 논문이 관련 논문으로 도출되었다.

<표 3>의 B는 코로나19 이후 기간의 논문 주제를 대상으로 하는 주제별 키워드와 이를 연관한 각 주제의 추출 결과를 나타낸다. 코로나19 이후 기간에는 역량, 문화, 인공지능, 리터러시, PBL 등의 키워드를 연관짓는 인공지능 교양교육 분야 확대와 교수학습방법 주제의 논문이 총 951편의 연구대상 논문 중 272편으로 도출되어 해당 기간에 가장 비중이 높은(28.6%) 논문의 주제임을 알 수 있다. 영어, 글쓰기, 코로나, 플립러닝 및 과학 등의 주제별 키워드를 연관짓는 두 번째 토픽(주제)은 기초교양교육에 대한 코로나의 영향으로 정의하였으며 173편(18.2%)의 논문이 관련된 주제 논문에 해당된다. 세 번째 토픽은 교양교육 융복합과 목표를 관련 주제로 도출하였으며 융합, 인문학, 핵심역량, 융복합, 사회 등의 주제별 키워드를 포함한 172편(18.1%)의 논문을 포함한다. 온라인, 만족도, 비대면, 문학, 피드백 등을 연관하는 네 번째 주제별 키워드는 온라인과 비대면 교양교육의 교수학습방법 및 효과에 관한 주제로 정의하였으며 167편(17.6%)의 논문수(비중)로 나타났다. 한국어와 대학생, 창의, 체육, 포스트의 주제별 키워드는 교양교육 학습자 정의 및 포스트 코로나의 주제하에 연관지었으며 167편(17.6%)의 논문을 포함하였다.

<표 4>는 LDA 토픽 모델링 결과 나타난 각 주제가 연도별로 출현한 빈도수를 나타내며, 주제에 따라 연도별로 주제별 관련 키워드의 출현 빈도의 추세는 다르게 나타나는 것을 볼 수 있다. <표 4>의 A에서 보고한 바와 같이 코로나19 이전인 2017년~2019년에는 다섯 개의 논문 토픽(주제) 중 교양교육 교수학습 목표와 효과, 교양 기초 의사소통교육 및 교수학습방법 등의 주제 관련 연구가 지속적으로 증가하였으며 특히 교양교육 교수학습 목표와 효과는 2019년에 큰 폭으로 증가하였다. 교양교육 과정 개발과 목표 및 교양교육 학습자 정의 및 소양교육 관련 연구는 2017-2019-2018년의 빈도 순으로 나타났으며, 교양교육 영역 기타 주제의 연구는 2018-2019-2017년 순으로 높은 빈도가 나타났다. B를 보면 인공지능 교양교육 분야 확대와 교수학습방법 주제는 2020년과 2021년에 증가세를 보이다가 2022년에는 관련 주제의 비중이 줄어들었으며, 교양교육 융복합과 목표 주제와 교양교육 학습자 정의 및 포스트 코로나 주제 연구의 경우 2020년-2022년-2021년의 순으로 그 비중이 변화하는 것으로 나타난다. 기초교양교육에 대한 코로나의 영향 주제와 온라인과 비대면 교양교육 교수학습방법 및 효과 주제는 2020년 이후 2022년까지 꾸준히 상승하는 것으로 연도별 각 주제 관련 논문의 출현 빈도 수를 통해 알 수 있다.

<표 3>과 <표 4>의 A와 B에서 분류한 바와 같이, 코로나19 전후 기간을 나누어 각 주제별 키워드와 관련 연구 주제의 특성을 비교하여 살펴보면, 코로나19 이전과 이후 교양교육 연구의 주요 주제에 다음과 같은 특성과 의미있는 변화가 있음을 알 수 있다.

코로나19 이전과 이후에 LDA 토픽 분석 결과를 단순하게 비교해보면, 모든 주제가 포함하는 25개(주제별 5개)의 키워드 중 중복되는 유사 키워드가 다수 존재하지만, 코로나19 이후의 교양교육 관련 논문 주제는 코로나19 이전 기간의 주제와는 키워드의 연관성이 다르게 구성되어 있는 것을 볼 수 있다. 또한 코로나19 이전에 비해 코로나19 이후에 새롭게 등장하거나 사라진 개별 키워드도 찾아볼 수 있다. 이러한 결과는 코로나19 이전과 이후의 교양교육 분야 연구 주제는 유사한 면을 바탕으로 하나 서로 다른 카테고리로 묶여 기간별로 관심있는 연구 주제의 동향에 차이가 있음을 해석할 수 있는 근거가 된다. 특히 코로나19 이후 등장하는 핵심 키워드 ‘코로나’의 출현 및 이와 연관된 키워드를 바탕으로 하는 연구 주제의 통합은 코로나19가 연구 동향의 변화에 영향을 미쳤음을 시사하고 있다. 또한 코로나19 이후 기간의 ‘온라인’ 또는 ‘비대면’의 키워드는 코로나19가 교육 전반 및 교양교육에 미치는 중요한 영향으로 나타나는 온라인 또는 비대면 수업 관련 연구 주제의 등장에 대한 동향을 내포하여 코로나19 전후로 교양교육 연구 주제가 변화하고 다양화되었음을 시사하고 있다.

코로나19의 등장 이후를 보다 구체적으로 살펴보면, 먼저 기초교양교육 영역의 교수학습과 관련된 교육 과정의 개발과 목표 등에 대한 중요성이 유지되면서도 인공지능 분야에 대한 관심도가 확대되었음을 발견할 수 있다. 이는 코로나19와 함께 중요성과 관심도가 높이 증가한 인공지능분야에 대한 연구와 이를 적용한 교수학습방법의 발전 동향이 반영되고 있는 추세라고 추정할 수 있다. 또한, 코로나19 이후에 ‘코로나’가 교양교육 분야 연구에서도 관련된 중요 키워드로 등장하면서, 두 번째로 코로나19가 교양교육 교수학습 분야 미친 영향에 대한 연구가 활발하게 이루어졌음을 알 수 있다. 또한 이와 연관하여 온라인, 비대면 등 코로나19 환경에 적응하기 위한 다양한 실험적 교수방법에 대한 시도와 결과가 연구 동향에 반영되었다고 볼 수 있으며, 마지막으로 이는 코로나19가 종식된 이후의 변화의 동향이 앞으로 교육 환경과 동향에 어떠한 영향을 미칠지를 전망하는 포스트 코로나라는 주제와도 연관된다고 볼 수 있다. 이러한 특성은 교양교육 분야에서 코로나19라는 예측불가한 상황에 어떻게 대응하였는지에 대한 추세와 동향을 제시한다. 교육현장의 급격한 변화에 대해 교양교육 분야의 변화에 대한 민감도와 대응책 및 향후 전망이 새로운 연구 동향으로 드러난다는 점에서 그 특성을 정리할 수 있다.

<표 5>에서는 위에서 제시한 연구 주제의 변화를 보다 정교하게 관찰하기 위하여, 코로나19 이전과 이후 기간의 각 5개의 주제 그룹별 키워드 각 5개씩을 빈도분석 결과를 적용하여 해당 키워드의 빈도에 따라 제시하고 이의 변화를 빈도 차이와 비율 차이로 분석하여 제시하였다. 먼저 코로나19 전후의 두 기간과 각 5개의 주제 및 각 5개의 주제별 키워드를 조합한 결과 총 50개의 키워드를 정의하였으며, 이 중 중복되는 단어를 제외하고 총 33개의 키워드를 추출하였다. 그리고 33개의 키워드를 대상으로 코로나19 전후 기간을 나누어 키워드 빈도 분석을 실시한 결과를 바탕으로 그 빈도 차이를 분석하였으며, 분석대상에 포함된 기간별 각 25개 키워드의 주제어(키워드)의 총 출현 빈도수가 코로나 전후로 각각 699개와 1304개에 해당하여 절대적인 빈도 차이의 분석에 한계가 있으므로, 각 기간별 분석대상 키워드의 총 출현 빈도수를 바탕으로 각 키워드의 출현 빈도 비중을 비율로 계산하고 해당 비율의 증감을 분석하여 차이를 다시 비교하였다.

<표 5>의 전체 키워드 중 굵은 글자로 표시된 ‘코로나, 비대면, 온라인, 포스트, 인공지능, 리터러시, 사회, 피드백 및 PBL’ 키워드는 코로나19 이후 기간에만 주제별 주제어에 포함된 단어이며, 그 외 단어는 코로나19 이전 기간과 이후 기간에 중복하여 주제별 핵심 키워드에 포함되었다. 이 중 ‘코로나’와 ‘비대면’은 코로나19 이전에는 연구 논문의 주제에 언급된 바 없는 신생 키워드이며, 그 외 온라인, 포스트 등의 키워드는 코로나 이전 기간에 비해 출현 빈도수가 약 1.66배에서 8.46배 이상 증가하여 주제별 키워드로 새롭게 추출되었다는 점을 알 수 있다. 핵심역량 이하 과학에 이르는 키워드는 코로나19 이후 빈도수는 증가하였으나, 전체 키워드의 총수에서 해당 키워드가 차지하는 비중은 코로나19 이전 기간에 비해 감소하였다. 글쓰기, 의사소통, 말하기, 시민, 체육 및 기독교 등의 키워드는 코로나19 이전과 이후 기간의 빈도수가 유사한 듯 나타나지만, 출현 비중의 차이에서는 거의 절반 이하의 수준으로 감소한 것을 알 수 있다.

이와 같이 LDA 토픽 모델링을 통해 추출한 코로나19 전후 주제 변화와 각 주제에 포함된 핵심 키워드 빈도분석의 특성 변화를 비교하여 본 결과, 코로나19는 ‘코로나’와 ‘비대면’ 수업을 연관하여 새로운 연구 동향을 발전시켰음을 알 수 있다. 또한 온라인, 포스트, 인공지능, 리터러시와 같은 키워드의 변화를 살펴보면, 코로나19 이전 기간에도 연구 주제로 논의되었으나 그 비중이 낮았던 주제들이 코로나19 이후 빈도수의 증가와 함께 주요 주제의 키워드로 등장하였으며, 출현 비중으로는 약 3배~8배 이상 증가하여 주요 연구 동향에 새롭게 포함되고 있다는 점을 발견할 수 있다. 또한 글쓰기, 의사소통, 말하기 등의 주제는 코로나19 전후 기간에 수집된 주제어로 출현 빈도 수는 감소하여 큰 차이가 나지 않지만, 비중 차이로는 주제어로 포함된 비중이 약 절반 정도로 감소하였음을 알 수 있어, 해당 키워드 관련 연구 주제에 초점을 맞춘 연구는 줄어들었다는 점을 알 수 있다.

이러한 연구 동향의 변화는 코로나19가 교양교육 및 교육 전반의 연구 주제에 큰 변화를 가져왔다는 선행연구의 주장을 뒷받침하고 있다. 또한 연구 주제의 변화 동향의 주요 흐름이 코로나19의 영향과 온라인 및 비대면 수업방식의 효과 등에 초점을 맞추고 있다는 점을 지지하고 있다. 특히 본 연구에서는 이러한 코로나19의 영향을 교양교육 분야에서 구체적인 사례로 발견하였으며, 그 특성을 발견하고 해석하였다는 점에서 연구의 의의와 공헌점 및 연구 방향에 대한 시사점을 제시한다.