교육 분야 AI 및 IoT 연구 동향 분석

인공지능(AI)과 사물 인터넷(IoT)의 융합은 적응형 학습 환경의 기술적 기반으로 주목받고 있으나, 관련 문헌의 구조와 성숙도에 대한 체계적인 분석은 부족했습니다. 본 연구는 2016년부터 2025년까지 Scopus에 등재된 824편의 문헌을 대상으로 서지계량학적 분석을 수행하여 이 분야의 성장, 주제 진화, 지적 구조를 매핑했습니다. 분석은 bibliometrix R 패키지(Biblioshiny)와 VOSviewer를 활용하여 수행되었습니다. 출처, 저자, 국가 분석, 키워드 동시 출현, 전략적 주제 지도, 세 기간에 걸친 주제 진화, 저자 동시 인용, 로지스틱 생애 주기 모델 등을 포함했습니다. PRISMA 2020 가이드라인에 따라 문헌을 선별했습니다. 연구 결과, 연간 출판물 수가 2016년 1편에서 2024년 274편으로 급증했으나, 출판은 매우 분산되어 있었습니다. 교육 저널보다는 컴퓨팅 학술대회 시리즈와 공학 분야에서 주로 발표되었고, 학술대회 논문이 47.1%를 차지했습니다. 저자 생산성은 Lotka의 법칙과 크게 달랐으며, 인도와 중국이 주도적인 역할을 했지만 국제 공동 저술은 20.87%로 미미했습니다. AI, IoT, 기계 학습이 핵심 키워드 클러스터를 형성한 반면, 교육 관련 용어는 주변부에 머물렀습니다. 전략적 주제 지도에는 기본 및 틈새 주제만 존재하고 핵심 동인 주제는 없었으며, 주제 진화 분석에서 AI와 IoT는 지속적인 계보를 보였으나 교육학은 그렇지 않았습니다. 저자 동시 인용 분석은 Industry 4.0, 사이버 물리 시스템, 기계 학습 연구에서 지적 기반이 형성되었음을 보여주었습니다.