본 연구는 2017년부터 2024년까지 국내에서 발표된 인공지능(AI) 활용 교육 관련 KCI 등재 논문 195편의 초록을 대상으로, 자연어처리 기반 텍스트 마이닝 기법을 활용한 메타연구를 수행하였다. 기존의 빈도 기반 주제 분석이 지닌 한계를 보완하고자 TF-IDF 분석, Naive Bayes 분류, Sentence-BERT 임베딩과 K-평균 군집화, GPT-4o 기반 자동 요약을 단계적으로 적용하였다. 분석 결과, 국내 AI 활용 교육 연구는 생성형 AI 수업 설계, AI 리터러시 및 기초 역량 교육, 교사 연수, 초등 맞춤형 학습, 수업 효과 검증, AI 윤리 및 기술 수용성 탐색 등 여섯 개의 주제 클러스터로 분류되었다. 이 중 생성형 AI 중심의 수업 적용 사례가 가장 높은 비중을 차지한 반면, 윤리적 접근을 다룬 연구는 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 국내 AI 교육 연구가 실천 중심에 편중되어 있으며, 윤리적․사회적 관점의 탐색은 상대적으로 부족함을 시사한다. 본 연구는 문장 임베딩 기반 클러스터링과 GPT 요약 기법을 결합함으로써, AI 활용 교육 연구의 주제 구조를 정밀하게 조망하였으며, 향후 연구 기획, 교육 정책 수립, 교원 연수 설계 등에 활용 가능한 기초 자료로서의 의의를 지닌다. 다만 분석 대상이 논문 초록에 한정되어 있어, 연구의 전체 맥락과 세부 내용을 충분히 반영하지 못했다는 한계가 있다.

주요어 : 인공지능 활용 교육, 텍스트 마이닝, Sentence-BERT, GPT 요약, 메타연구