텍스트마이닝을 활용한 국내의 디지털 평생교육 정책 동향 탐색: 코로나19 전후 교육부 업무 보고 및 보도 자료를 중심으로

1. 연구의 필요성과 목적

4차 산업혁명의 가속화는 인공지능, IoT, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 5G 등 첨단 디지털 기술이 사회 전 영역에 심도 있게 융합되어 산업 및 사회 전반의 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히나 2020년 코로나19가 발생하면서 비대면 및 원격 기술의 사회 전반의 전면 도입이 이루어지는 계기가 되었고, 정부와 민간은 신기술을 활용한 비대면 체계 구축에 총력을 기울이며, 교육, 의료, 금융, 물류, 환경 등 다양한 분야에서 디지털 전환을 촉진하는 계기가 되었다. 이후 2022년 OpenAI의 생성형 인공지능(Generative AI) ChatGPT의 등장 그것의 대중적 활용은 사회 전반에 ‘디지털’을 입히며, 사회 구조 전반의 변화와 근본적 재구성을 야기하고 있다.

AI 및 디지털 기술의 발달은 산업 구조를 고도화시키고, 새로운 직무와 역량의 요구, 노동시장의 유연화 및 다양화를 촉구하고 있다. 이에 따라 노동시장 인구 전반의 생산력과 효과성을 근본적으로 점검하는 움직임이 등장하고 있고, 평생학습은 핵심 기제로 주목받고 있다(관계부처 합동, 2020). 반면 디지털 기술 접근성, 활용 능력, 수용 정도에 따른 격차는 사회 전반의 양극화를 심화시키고 있으며, 디지털 기술 혁신과 전환 가속화로 인한 불확실성은 지속 가능한 삶의 안전망 확보를 위한 평생학습 기능 강화 및 위상 재정립을 요구하고 있다(관계부처 합동, 2022a). 이러한 변화 속에서 평생교육 정책에 ‘디지털’이 어떻게 반영되고 있는지, 그리고 정책 문서에서 이러한 키워드가 어떤 맥락과 의미로 활용되고 있는지를 체계적으로 분석하는 것은 미래 사회의 핵심 전략으로서 평생학습의 가치와 작동 방식을 재조명하는 데 필수적인 기초 작업이라 할 수 있다.

한편 저출산 고령화로 인한 인구 구조 변화는 교육, 의료, 복지, 육아, 문화, 교통 등 지역 생활 서비스 인프라 접근성 저하와 지방 소멸 위기를 초래하고 있으며, 가속화되는 디지털화는 지역사회와 현장에 다양한 현안을 발생시키고 있다. 따라서 지역사회의 지속 가능한 발전을 위해서는 평생교육 기능과 역할, 작동 방식에 대한 재점검이 필수적이다. 정부는 연령, 계층, 지역 간 디지털 접근성 및 활용, 수용 역량 격차 심화를 인지하고, 학습 체제 디지털화를 통한 해결 방안 모색을 본격화하고 있다. 미래 불확실성에 능동적으로 대처할 수 있도록 적극적인 학습과 전략을 갖춘 평생학습 정책의 디지털화를 강조하고 있다(관계부처 합동, 2024). 이러한 정책적 강조와 노력이 실제 교육부의 업무보고 자료나 보도자료와 같은 공식 문서에 어떻게 반영되고 있는지 텍스트 마이닝을 통해 분석함으로써, 정책 담론의 실제적 변화를 객관적으로 확인할 수 있다.

그동안의 평생교육 정책은 대상 확대와 양적 성장에 주력해 왔으며, 생애 주기별 단선적 성장 경로를 지원하는 방식으로 추진되었다(이상훈, 2024). 이에 따라, 생애 초기 성장 경로에서 이탈한 사람에 대한 학력 보완 또는 여가 선용 수단 등 선택적 영역에 머물렀다. 또한, 인구 감소, 산업 구조 변화 등 급속한 사회 환경 변화에 따라 다양한 격차와 불균형 해소, 완화를 통한 동등한 평생학습 기회 제공 및 지역 주민 삶의 질 향상 실현에 집중하는 학습 사각지대 발굴 형태로 추진되었다. 특히 디지털 기술과 관련된 평생교육은 주로 정보화 교육이나 디지털 리터러시 교육 등 기술 습득에 초점을 맞춘 접근이 주를 이루었다. 디지털 전환 강조로 정부 예산 관련 사업이 급증하고 있으나, 명확한 수요와 현안 진단이 결여된 채 공급되어 성과 도출과 개선 방안 모색이 어려운 상황이다(최상옥, 2024). 이러한 문제점들이 정책 문서 상에서 어떻게 나타나며, 코로나19를 기점으로 어떠한 변화가 있었는지 텍스트 마이닝을 통해 분석함으로써, 정책의 단절점과 연속성을 객관적으로 파악할 수 있다.

한편 평생교육 분야에서 디지털 전환에 대한 논의는 코로나19 이후 비대면 교육의 필요성이 대두되면서 본격화되었으나, 여전히 임시방편적 대응 수준에 머물러 있다는 지적이 제기되고 있다. 특히 정부의 디지털 교육 정책이 초·중등교육과 고등교육에 집중되면서, 성인 학습자를 위한 디지털 평생교육 체계 구축에 대한 체계적 접근이 상대적으로 부족한 실정이다. 이러한 문제는 평생교육 연구 영역에서도 찾아볼 수 있다. 평생교육 연구 동향을 살펴보는 연구에서 국외 평생교육 연구에서는 ‘Digital Lifelong Learning’을 직접적으로 사용하는 연구들이 등장하고(Ivenicki, 2021), ‘Digital Lifelong Learning and Higher Education(Rawas, 2024)’, ‘Digital technologies in adult education(Gegenfurtner, Schmidt-Hertha, & Lewis, 2020)’, ‘Digital inclusion(Rasi-Heikkinen & Doh, 2023; Smith & Lopez, 2024)’, ‘Digital literacy(Demir, Aslan, & Demir, 2022; Nurhayati, 2024)’ 등 디지털 기술의 영향과 활용, 고등교육의 기능 재편, 디지털 정보 격차 해소 등 디지털과 평생교육 논의를 결합하는 다양한 주제들이 연구로 수행되고 있다. 반면 국내 평생교육 연구는 디지털 관련 주제의 의미 구조 확장이 매우 제한적으로 두면서 ‘평생교육’이나 ‘평생학습’이라는 주제어 안에서 디지털을 언급하는 양상을 보이고 있음을 지적한다(박로사·윤창국, 2022). 국내 평생교육 분야에서 디지털 기술 활용과 관련된 연구는 주로 특정 기술의 도입 효과나 교육 방법론에 초점을 맞추고 있어, 디지털 평생교육의 체계적 개념화와 정책적 접근에 대한 종합적 논의는 여전히 부족한 상황이다. 이러한 연구 영역의 한계는 정책 문서 분석을 통해 보완될 수 있다. 정책 문서에 나타난 키워드와 그 맥락을 분석함으로써 ‘디지털 평생교육’이 정책적으로 어떻게 정의되고 실행되고 있는지에 대한 실증적 근거를 마련할 수 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발한다. 디지털 키워드가 코로나19를 계기로 교육 현장 변화를 본격적으로 이끌고 있고, 생성형 인공지능의 발전으로 정책 현장에서 급속도로 언급되고 있지만, 평생교육 분야에서 ‘디지털’이라는 키워드를 얼마나 적극적으로, 어떠한 맥락과 의미로 활용하고 있는지를 객관적으로 파악하는 것이 본 연구의 핵심 목적이다.

이는 단순히 키워드의 빈도를 파악하는 것을 넘어, 디지털 평생교육 정책 담론의 구조적 변화와 의미적 변화를 종합적으로 분석함으로써, 평생교육과 디지털의 결합 방식에 대한 심도 있는 이해를 제공하고자 한다. 이에 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 교육부 업무보고 자료와 보도자료를 중심으로 코로나19 이전과 이후의 국내 디지털 평생교육 정책 동향 변화를 분석하고, 이를 토대로 향후 디지털 평생교육 정책의 개선 방향을 모색하기 위한 기초자료를 제공하는 것을 목표로 한다.

2. 연구 문제

본 연구는 앞서 제기한 연구의 필요성을 바탕으로 다음과 같은 연구 문제를 탐색하고자 한다.

• RQ1: 디지털 평생교육 정책 담론은 2016년부터 2019년(코로나19 이전)과 2020년부터 2024년(코로나19 이후) 사이에 어떠한 내용적 변화를 보였는가?
• RQ2: 2016년부터 2019년(코로나19 이전)과 2020년부터 2024년(코로나19 이후) 교육부의 디지털 평생교육 정책은 어떤 핵심 주제와 방향성을 중심으로 전개되고 있는가?
• RQ3: 2020년부터 2024년(코로나19 이후) 디지털 평생교육 정책의 변화 추세가 시사하는 향후 발전 방향은 무엇인가?

1. 디지털 평생교육 정책 현황

그 동안 추진된 평생교육의 정책의 영역에서 디지털과 관련된 논의는 크게 두 가지 방향으로 진행되었다. 하나는 ‘디지털 리터러시’를 포함한 논의이고 다른 하나는 ‘원격, 온라인’과 관련된 논의이다.

먼저 ‘디지털 리터러시’를 소화하고 있는 가장 대표적인 평생교육 정책은 ‘성인 문해교육 지원사업’이다. 그동안 교육부와 국가평생교육진흥원은 ‘평생교육진흥 기본계획’을 통해 디지털 리터러시를 포함한 다양한 문해 사업을 전개해왔다. 2002년 처음 ‘평생학습진흥 종합계획’이란 이름으로 수립된 후 지금까지 다섯 차례 ‘평생교육진흥 기본계획’이 마련되었고, 그 안에 성인의 디지털 리터러시를 강화하고자 하는 노력들을 반영하였다. 제1차, 제2차 평생교육진흥 기본계획에서는 비문해·고학력 성인의 교육기회 확대를 위한 성인문해교육 프로그램 지원 및 성인문해교육 교육 인프라 구축 지원에 집중하였다. 성인의 기초 문해교육(읽기·쓰기·계산)에 집중되었으며, 디지털 리터러시는 정보화 교육 수준에서 일부 포함되었다(권재현, 2022).

제3차 평생교육진흥 기본계획에서는 국가문해센터가 설치되면서 국가 수준에서의 문해교육 활성화를 위한 노력을 추진한다. 2014년부터 문해 개념이 문자해독에서 기초생활 능력까지 확장되고 기초생활 능력에 ‘정보문해’가 포함되면서 관련 교육과 지원사업이 추진되었다. 그러나 저학력 성인과 취약계층을 대상으로 한 기본적인 디지털 활용 교육이 추진되었지만 디지털 리터러시에 대한 본격적인 개념정의와 이해는 부족했다. 제4차 평생교육진계획에서는 생활 문해 영역을 정책 지원 범위로 확대하였고, 정보 영역으로서의 문해교육이 추진되었다. 소외계층 대상 평생교육 지원을 위한 문해교육 누적 수혜자 확대와 실생활 중심의 기초능력 개발을 위한 생활 문해 지원 강화 사업이 실행되었고, 생활 문해 교과서를 개선하고, 관련 능력 측정을 위한 도구를 개발하였다. 또한 디지털 활용 역량이 디지털 활용 역량이 부족한 고령층, 저학력 성인, 취약계층을 대상으로 맞춤형 교육을 제공하는 한편, 디지털 기술을 활용한 평생교육 콘텐츠 개발 및 온라인 학습 환경 조성에도 중점을 두었다.

디지털 리터러시에 대한 개념이 평생교육 정책에 본격적 개념과 용어가 등장하게 된 것은 코로나19 시점과 맞물린다. 정보문해를 디지털 리터러시로 재개념화하고 그 구성요소들을 규명하는 연구 수행을 추진하였다(길혜지·이상훈·황정미, 2022), 디지털 리터러시에 대한 적극적 이해를 기반으로 성인의 디지털 리터러시 해결에 집중하고 있는 것은 제5차 평생교육진흥계획에 기반한 사업을 추진 부터이다. 정보 문해에서 디지털 리터러시로 재개념화 하고, 디지털 문해교육으로 지원 영역을 확대하여, 디지털 문해교육 프로그램 운영과 거점 기관 육성에 주력하고 있다. 또한 국민 디지털 리터러시 실태조사를 하기 위한 측정 도구 개발을 통해 3년 주기의 국가승인통계로 자리잡았다. 각 계획에 제시된 성인의 디지털 리터러시 관련 사업을 정리하면 <표 1>과 같다.

<표 1>

평생교육진흥 종합계획에 제시된 디지털 리터러시 관련 사업

다음으로 평생교육의 정책의 영역에서 디지털과 관련된 논의는 ‘원격, 온라인’과 관련된 논의이다. 제1차 평생학습진흥종합계획에는 원격대학 설치 확대 및 운영 내실화 및 평생교육 종합정보시스템 구축·운영의 계획을 담아내면서, 온라인 평생학습 체제 구축의 기본 아이디어가 등장했고, 사이버대학 등 원격대학 형태의 개교가 확대되었다. 이후 제2차 평생학습진흥종합계획에는 군 e-러닝 포탈서비스, 국가평생교육정보망의 과제들이 등장하면서, 온라인 학습 자원 개발 및 보급 시작되었다. 온라인 및 원격교육의 중요성을 인식하고 기초적인 방향성을 제시하고 있는 시기라고 판단된다.

제3차 평생교육진흥계획에는 온라인 교육을 위한 구체적인 아이디어가 등장하게 된다. 평생학습정보-평생학습서비스-자원공유-이력관리 등을 하나의 과정으로 연계하고자 하는 온라인 평생학습 지원체제 구축 과제의 구체적 아이디어들이 등장하였고, 한국형 대국민 온라인 공개강좌인 K-MOOC 서비스가 도입되었다. 제4차 평생교육 진흥계획에는 온라인 평생교육 생태계 구축이라는 핵심 과제가 제안되면서 온라인, 원격과 관련된 세부 추진 과제들이 구체적으로 시행되는 근거를 마련하였다. 이에 기반하여 직업변화에 대비한 전문대학 참여형 한국형 온라인 공개강좌(K-MOOC)를 개선안이 이루어졌고, 인공지능, 빅데이터, 소프트웨어(SW) 및 로봇 등 관련 무크(MOOC) 강좌 개발도 추진되었다. 또한 해외 우수 강좌 및 세계적 MOOC 플랫폼인 코세라와의 업무 협약을 통한 우수 콘텐츠 확대 제공도 이루어 졌다. 코로나19 시기와 겹치면서 강좌의 확대 및 학습자 수가 대폭 증가하였고 교육과정 질 관리를 위한 노력도 이루어졌다.

제5차 평생교육진흥기본계획은 평생교육 분야의 본격적인 디지털 전환 논의를 담아내고 있다. 디지털 대전환 및 기술혁신에 따른 사회 변화 적응 기제로서 평생교육과 디지털화를 입히는 논의 과제들을 제시하고 있고, 온라인 강의 학위제도 신설, 디지털 배지 연계 강화, 인공지능 기반 평생학습 원스톱 플랫폼 구축, 일반 성인 대상 마이크로디그 운영, 평생학습 빅데이터 센터 지정 등 다양하고 구체적인 과제들을 제시하고 있다. 특히 AI를 활용한 개인별 맞춤형 평생학습 지원과 디지털을 접목한 성인의 재교육·향상 교육 시스템 구축을 위한 논의들을 담아내고 있다. 이와 관련하여 중요한 정책적 이니셔티브도 발표되었다. 2024년 10월 16일 교육부는 급변하는 AI·디지털 세상에서 30세 이상 성인의 디지털 역량을 제고할 수 있도록 국가 차원의 디지털 평생학습 생태계 구축 시급함을 공유하며, 10대 세부 과제들을 제시한. ‘인공지능·디지털(AID) 30+ 프로젝트’를 발표하였다(관계부처 합동, 2024). 제5차 평생교육진흥계획과 그것에 기반한 정책적 추진 논의는 이전의 평생교육진흥계획과 정책 추진과 다르게 디지털 기술 기반의 ‘원격, 온라인 플랫폼’ 논의에 국한되어 있지 않는 것이 특징이다. 다만, 디지털 평생교육이 무엇인지에 대한 명확한 개념 제시와 디지털 전환에 따른 급격한 사회 변화에 평생교육이 어떠한 역할을 해내야 할지에 대한 논의가 미흡하여, 정책 추진의 방향 및 구체성을 부여하기에는 어려움이 있다. 위에서 언급한 각 계획과 과련 정책에 제시된 온라인, 원격교육과 관련 사업을 정리하면 <표 2>와 같다.

<표 2>

평생교육진흥 종합계획에 제시된 디지털 리터러시 관련 사업

2. 디지털 시대 평생교육의 이론적 흐름과 분석 접근

급격한 디지털화와 기술적 진보는 현대 사회의 학습자들에게 평생에 걸친 역량 개발의 중요성을 날로 증가시키고 있다. 전통적인 ‘학교 교육→직업 세계 진입→경력 개발→은퇴’로 이어지는 단선적 생애 경로는 이제 시대에 맞지 않는 모델이 되었다. 이를 대체하여 ‘직무 수행↔교육 참여’가 끊임없이 순환하는 역동적 생애 구조가 새로운 기준으로 확립되고 있다. 이러한 패러다임 전환은 디지털 전환기에 효과적으로 적응하고 개인의 경쟁력을 유지하기 위한 필수적 변화라 할 수 있다(박병영·이정우, 2020). 이러한 생애 경로의 재구성은 성인기 평생교육의 가치를 획기적으로 향상시켰다. 교육은 더 이상 청소년기에 한정된 과정이 아니라, 성인의 직업 활동과 긴밀히 연계된 지속적 여정으로 변모하고 있다. 이런 맥락에서 국제노동기구(ILO)는 평생학습 접근성을 모든 이의 기본권으로 명확히 제시하고 있으며, 이는 국제적 기준으로 신속히 정착되고 있다(박병영·이정우, 2020). 평생학습은 이제 일부 계층의 선택적 활동이 아닌, 모든 구성원이 생애 전체에 걸쳐 참여해야 할 필수적 과정으로 재개념화되고 있다. 이로 인해 교육의 시공간적 범위가 근본적으로 확장되었다. 교육의 연속성과 지속성은 인간의 탄생 순간부터 생의 마지막까지 이어져야 한다는 철학은 디지털 시대 교육 사상의 근간을 이루고 있다(이애란, 2006). 이는 평생교육이 정규 교육의 보조 수단이 아닌, 디지털 사회를 살아가는 시민의 기본적 생활양식이자 권리로 인식됨을 의미한다. 결과적으로 디지털 사회의 평생학습 체계는 시간과 공간의 제약을 초월하는 접근성과 개방성을 핵심 가치로 추구하게 된다. 모든 개인이 나이, 사회적 배경, 직업과 무관하게 생애 어느 시점에서든 필요한 학습에 자유롭게 접근할 수 있는 포용적이고 유연한 교육 체계 구축이 국가 교육정책의 중심 과제로 부상하고 있다(교육부, 2022).

이러한 교육 생태계의 변화는 학습 방식과 내용의 본질적 혁신을 촉진한다. 현대 교육 환경에서는 단순 암기와 기계적 숙달 중심의 전통적 학습법으로는 빠르게 변화하는 사회에 적응하기 어렵다는 인식이 널리 확산되고 있다. 이러한 패러다임 변화에 따라 단순 지식 습득이나 표면적 이해를 넘어, 학습한 내용을 실제 상황에 혁신적으로 적용할 수 있는 적극적 역량이 핵심 경쟁력으로 강조되고 있다. 학습자 중심주의의 강화로 현대의 학습자들은 개인의 필요와 상황에 맞게 지식과 역량을 자율적으로 습득하고 발전시킬 수 있어야 한다는 요구가 증가하고 있다(윤영란, 2006). 교육 현장에서도 교육의 중심축이 교수자에서 학습자로 이동하는 명확한 추세가 나타나고 있다. 전통적으로 교수자가 지식을 일방적으로 전달하고 학습 과정을 주도하던 모델에서 벗어나, 학습자가 자신의 학습 목표를 주도적으로 설정하고 학습 경로를 스스로 설계하며 전체 학습 과정에 주체적으로 참여하는 형태로 진화하고 있다(전소영, 2021). 교육자의 정체성과 기능 또한 근본적으로 재설정되고 있다. 평생교육 시대의 교사는 절대적 지식 보유자나 일방적 전달자가 아닌, 학습자와의 상호작용을 통해 지식을 함께 구축해나가는 학습 조력자로 변모하고 있다. 교사와 학습자 간 관계는 보다 수평적이고 상호적인 형태로 발전하며, 교사는 정보 전달보다 학습 촉진, 조언, 멘토링 역할에 중점을 두고 있다(석지나·조인철·조대연, 2023).

디지털 역량의 개념 역시 지속적으로 진화하고 있다. 정보화 사회 초창기에는 컴퓨터와 인터넷 보급에 따라 디지털 시민 개념이 출현했고, 디지털 기술 발전과 관련 사회 문제 대두로 디지털 시민의식과 공동체 윤리가 중요시되었다. 인공지능 기반 사회로 진화하면서 디지털 시민성은 기본적 인성 요소로 확장되었다. 디지털 시민성은 기술적 능력 이상의 인간적 가치와 사회적 책임감을 포괄하는 개념으로 발전했으며, 사회 변화에 따라 지속적으로 진화하는 다면적 역량으로 이해된다. 이와 같은 맥락에서 디지털 리터러시도 단순한 정보 활용 능력을 넘어 비판적 사고력, 윤리적 판단력, 사회적 참여 의식을 포괄하는 확장된 디지털 시민성 역량으로 재정의되고 있다(김지은·김경아, 2023).

한편, 4차 산업혁명과 AI 시대를 조망하는 연구들은 미래 사회에 필요한 핵심역량의 변화를 강조한다. 4차 산업혁명 시대에는 사회정서적 학습역량과 다양한 지능 영역(정서, 신체, 정신, 마음 지능)이 강조되며, OECD 2030 역량 프레임워크와 같은 미래지향적 역량 체계가 주목받고 있다(최운실·맹은경·정구영, 2019). 또한 AI 시대에는 디지털 리터러시, 데이터 분석 능력, 창의적 문제해결력과 같은 통합적 역량의 중요성이 더욱 강조된다. 이러한 변화에 대응하여 평생교육 시스템의 역할도 새롭게 조명되고 있다. 평생교육은 현대 사회가 요구하는 실용적 기술을 제공하고 학습 결과가 직업적 역량이나 공식 학력으로 인정받을 수 있는 체계적 시스템을 구축해야 하며, 모든 시민의 학습권을 보장하기 위한 공적 지원 강화가 요구된다(박병영, 2019).

디지털 평생교육 정책을 분석하기 위해서는 이러한 다층적 변화와 복합적 발전 양상을 체계적으로 이해할 수 있는 분석 도구가 필요하다. 텍스트 마이닝은 대량의 비정형 문서에서 의미있는 패턴과 정보를 추출하는 방법론으로, 정책 문서에 내재된 핵심 개념과 관계성을 객관적으로 파악할 수 있게 해준다(백영민, 2020; Feldman & Sanger, 2007). 특히 디지털 평생교육처럼 급속하게 진화하는 분야에서는 연구자의 주관적 해석이나 제한된 관찰로는 포착하기 어려운 미묘한 변화 패턴이 존재할 수 있으며, 텍스트 마이닝은 이러한 패턴을 데이터에 기반하여 체계적으로 발견함으로써 정책 동향의 객관적이고 종합적인 분석을 가능하게 한다(이은경, 2025; 정금필, 2021).

1. 자료수집과 정제과정

본 연구는 교육부 홈페이지에 올라온 업무보고 및 보도자료 중 ‘디지털 평생교육’, ‘온라인 평생교육’, ‘원격 평생교육’ 키워드를 포함한 문서 총 217개를 코로나19 이전(2016년 1월-2019년 12월: 116개)과 이후(2020년 1월-2024년 12월: 101개)로 구분하여 비교, 분석을 수행했다. 디지털 평생교육이라는 개념과 용어가 아직 명확히 정립되지 않고 정책적으로 다루는 범위가 상대적으로 제한적이기 때문에, 관련 정책 동향을 효과적으로 분석하기 위해 광범위한 관련 키워드를 포함하는 문서를 수집하였다. 정제 방법은 먼저 Python의 re 패키지를 활용하여 한글 및 영문 이외의 불필요한 문자(숫자, 특수기호 등)를 제거하였으며, 이후 부산대학교 맞춤법 검사기를 이용하여 1차 정제를 수행하였다. 또한, 분석의 정확도를 높이기 위해 1글자 단어를 제거하였으며, KoNLPy 패키지를 활용하여 의미를 갖는 명사, 형용사 및 동사를 추출하였다. 이후, 텍스트 데이터의 주요 단어 빈도 분석을 위해 파이썬 collections 모듈의 Counter() 함수를 활용하여 상위 100위 이내 단어 빈도를 산출하였다. 이를 기반으로 분석 목적과 무관하거나 의미 전달이 불명확한 단어들을 총 3회에 걸쳐 불용어 처리 및 수정을 수행함으로써 2차 정제를 완료하였다.

2. 분석기법

본 연구는 추출된 핵심 어휘 및 빈도 데이터를 바탕으로, 코로나19를 기점으로 한 디지털 평생교육 관련 정책 담론의 변화를 살펴보고, 교육부의 주요 정책 방향 및 키워드별 언어적 흐름을 분석하였다. 특히, 디지털 환경 변화와 맞물려 등장한 신규 개념, 핵심 교육 정책의 변화 양상, 기술 기반 평생학습 시스템의 발전 흐름을 비교·고찰하였다.

본 연구가 사용한 분석 기법은 다음과 같다. 첫째, 빈도분석으로, 이는 가장 많이 쓰이는 단어들을 시각적으로 표현하는 방법이다. Python 언어를 사용하여 구현하였으며, DataFrame 형식의 데이터를 wordCloud() 함수를 활용해 워드클라우드로 변환하였다. 이때, 단어의 크기와 색상의 진하기를 통해 출현 빈도를 시각적으로 강조하였으며, 코로나19 이전과 이후의 디지털 평생교육 관련 핵심 용어 변화를 비교하는 데 활용하였다. 또한, 워드클라우드의 가시성을 높이기 위해 한글 폰트를 적용하고, 불용어 제거 및 단어 통합 과정을 추가하여 보다 명확한 결과를 도출하였다.

둘째, 단어 간 연결 강도를 분석하는 N그램(N-gram) 기법을 적용하였다(Cavnar & Trenkle, 1994). 본 연구에서는 다양한 N그램 종류 중 두 개 단어의 연결 정도를 나타내는 bi-gram을 활용하였다. Bi-gram 분석을 위해서는 단어들을 두 개씩 묶어주는 과정이 필요하며, 이를 위해 Python의 zip() 함수를 사용하여 단어 쌍을 생성하였다. 이후, value_counts() 함수를 활용하여 zip으로 묶인 단어들의 연결 강도를 정량적으로 분석하였다. 또한, 분석 결과를 보다 직관적으로 이해할 수 있도록, Python 네트워크 시각화 모듈 networkx의 DiGraph() 함수를 사용하여 시각화하였으며, 화살표의 굵기와 색상의 진하기를 통해 단어 간 연결 강도를 강조하였다. 이를 통해 디지털 평생교육 관련 핵심 개념들의 연관성과 네트워크 구조를 보다 명확하게 분석하였다.

셋째, CONCOR(Convergence of Iterated Correlations) 분석을 수행하여 단어 간 연관성이 높은 군집의 형성을 파악하였다. CONCOR 분석을 위해서는 상위 100위 내 단어 간 동시 출현 빈도를 기반으로 단어×단어 매트릭스를 생성하는 과정이 필요하며, 본 연구에서는 이를 Python을 활용하여 산출하였다. 이후, 생성된 매트릭스를 사회연결망 분석(SNA) 소프트웨어인 Ucinet 6.0을 사용하여 시각화하였다. 또한, 분석 결과를 바탕으로 디지털 평생교육 관련 키워드들의 의미 네트워크를 도출하고, 코로나19를 전후로 정책적 담론의 변화 양상과 주요 개념 간 관계 구조를 심층적으로 고찰하였다. 이러한 다각적 텍스트마이닝 분석을 통해 정책 문서, 보도자료 등의 방대한 데이터에서 주요 개념과 이슈의 등장 빈도 및 연관 관계를 체계적으로 파악함으로써, 디지털 평생교육 정책이 어떻게 논의되고 변화해 왔는지를 객관적으로 분석할 수 있었다(안현용, 2023)

1. 빈도 분석 결과

빈도분석 결과는 다음과 같다. 코로나19 이전 텍스트 분석 결과, 가장 높은 빈도로 나타난 단어는 ‘대학’(2.09%), ‘교육부’(1.603%), ‘평생교육’(1.276%) 순이다. 이는 평생교육 정책이 주로 대학 중심으로 이루어졌음을 시사한다. ‘학교’(1.187%)와 ‘학생’(1.18%)도 높은 빈도로 나타나, 평생교육 정책이 주로 학교교육의 연장선에서 논의되었음을 알 수 있다. 또한 ‘진로’(0.887%), ‘강좌’(0.717%), ‘직업’(0.55%)과 같은 단어들의 빈도가 높게 나타난 것은 평생교육이 주로 진로 및 직업 교육에 초점을 맞추고 있었음을 보여준다. ‘장애’(0.51%)와 ‘장애인’(0.417%), ‘다문화’(0.377%)와 같은 단어들도 상위권에 위치하여, 교육 소외계층을 위한 정책적 관심이 존재했음을 알 수 있다. ‘문해교육’(0.307%)과 ‘문해’(0.243%)의 빈도는 상대적으로 낮은 편이지만, 기초 문해력 향상을 위한 정책적 접근이 있었음을 보여준다.

<표 3>

빈도분석 결과

코로나19 이후에는 ‘교육부’(2.073%), ‘평생교육’(2.058%), ‘대학’(2.012%) 순으로 빈도가 나타났다. ‘평생교육’의 빈도가 코로나19 이전 대비 크게 증가(1.276%→2.058%)한 것은 코로나19 이후 평생교육에 대한 정책적 관심이 높아졌음을 의미한다. ‘온라인’(0.734%)이 상위 10위권 내에 새롭게 등장한 것은 코로나19로 인한 비대면 교육 환경으로의 전환을 반영한다. ‘K-MOOC’(0.597%)의 빈도가 크게 증가한 것도 온라인 교육 플랫폼의 중요성이 강화되었음을 보여준다. ‘성인’(0.52%)이 코로나19 이전에는 상위 50위에 없었으나 이후에는 포함된 점도 주목할 만하다. 이는 평생교육 정책이 학령기 학생 중심에서 성인 학습자로 대상을 확대하는 경향이 있음을 시사한다. 또한 ‘디지털’(0.291%)이 처음으로 상위 50위 안에 등장한 것은 디지털 전환에 대한 관심이 증가했음을 보여준다. ‘미래교육’(0.375%)이라는 새로운 용어의 등장도 교육 패러다임의 변화를 반영한다. ‘코로나’(0.344%)라는 단어의 등장은 코로나19가 교육 정책 전반에 영향을 미쳤음을 직접적으로 보여준다.

코로나19 전후 단어 빈도 변화를 살펴보면, 몇 가지 주목할 만한 변화가 관찰된다. 우선, ‘평생교육’의 빈도가 크게 증가(1.276%→2.058%)한 반면, ‘대학’의 빈도는 다소 감소(2.09%→2.012%)했다. 이는 평생교육이 더 이상 대학 교육의 보조적 역할이 아니라 독자적인 정책 영역으로 자리잡고 있음을 추측할 수 있다. ‘학교’의 빈도가 큰 폭으로 감소(1.187%→0.796%)한 반면 ‘학습’의 빈도는 증가(0.917%→1.385%)한 것은 교육의 영역이 물리적 학교 공간에서 다양한 학습 환경으로 확장되고 있음을 알 수 있다. ‘진로’의 빈도가 크게 감소(0.887%→0.283%)한 반면, ‘국민’(0.22%→0.589%)과 ‘성인’(상위 50위에 새롭게 등장)의 빈도가 증가한 것은 평생교육의 대상이 학생 중심에서 전체 국민으로 확대되고 있음을 의미한다. ‘온라인’과 ‘디지털’이 상위 50위 안에 새롭게 등장한 것은 코로나19 이후 비대면 교육 환경으로의 전환과 디지털 기술 활용의 중요성이 강화되었음을 명확히 보여준다. 대상별로는 코로나19 이전에는 ‘장애’, ‘장애인’, ‘다문화’ 등 특정 소외계층에 초점을 맞추던 것에서, 코로나19 이후에는 ‘국민’, ‘성인’ 등 보다 포괄적인 대상으로 확대된 경향이 있다. 또한 ‘K-MOOC’의 빈도가 크게 증가(0.23%→0.597%)한 것은 온라인 교육 플랫폼이 평생교육 정책에서 핵심적인 위치를 차지하게 되었음을 보여준다. 독자의 이해를 돕기 위해 [그림 1]과 같이 상위 100개 키워드로 워드클라우드 시각화를 진행하였다.

[그림 1]

워드클라우드 시각화

2. 2그램 분석

코로나19 이전 2그램 분석 결과를 살펴보면, ‘평생-학습’(126회)이 가장 높은 빈도로 나타났다. ‘평생교육-진흥’(115회)이 그 뒤를 이어, 평생교육 정책이 진흥과 발전에 초점을 두고 있었음을 알 수 있다. ‘장애-학생’(100회)과 ‘특수-학교’(81회)의 높은 빈도는 교육 소외계층, 특히 장애학생에 대한 정책적 관심이 컸음을 보여준다. ‘장애인-평생교육’(46회)도 상위권에 위치하고 있어, 장애인 대상 평생교육 정책이 중요한 위치를 차지했음을 알 수 있다. ‘학생-진로’(38회), ‘진로-전담’(25회), ‘진로-체험’(25회), ‘진로-직업’(17회) 등 진로 관련 단어쌍이 다수 출현한 것은 학생들의 진로 탐색과 직업 교육이 평생교육 정책의 주요 영역이었음을 시사한다. ‘온라인-개강’(28회), ‘사이버-대학’(18회)과 같은 단어쌍은 디지털 기반 교육에 대한 초기 접근이 있었음을 보여주지만, 전체 빈도에서 차지하는 비중은 상대적으로 낮다. ‘마을-공동체’(29회)와 같은 단어쌍은 지역사회 기반 평생교육 정책 노력이 있었음을 시사한다.

코로나19 이후에도 ‘평생-학습’(94회)과 ‘평생교육-진흥’(81회)이 여전히 가장 높은 빈도로 나타났으나, 그 빈도는 다소 감소했다. 이는 평생교육 정책 논의가 보다 다양한 키워드로 확장되었음을 의미할 수 있다. ‘온라인-개강’(40회)과 ‘개강-강좌’(40회)의 빈도가 증가하고, '원격-대학'(18회), ‘원격-수업’(15회)과 같은 새로운 단어쌍이 등장한 것은 코로나19로 인한 비대면 교육 확대를 반영한다. ‘장애-학생’(28회)의 빈도가 크게 감소한 반면, ‘성인-학습자’(25회)의 빈도는 증가했다. 이는 평생교육 정책의 대상이 학령기 학생에서 성인으로 확대되는 추세를 보여준다. 새롭게 등장한 ‘디지털-전환’(9회) 단어쌍은 아직 빈도는 낮지만, 코로나19 이후 디지털 전환이 평생교육 정책의 새로운 방향으로 주목받기 시작했음을 보여준다. ‘코로나-위기’(9회)의 등장은 코로나19가 교육 정책 전반에 영향을 미쳤음을 직접적으로 드러낸다.

[그림 2]

2그램 분석(코로나 19 이전)

[그림 3]

2그램 분석(코로나 19 이후)

<표 4>

2그램 분석 결과

코로나19 전후 2그램 분석 결과를 비교해보면, 몇 가지 주목할 만한 변화가 관찰된다. 첫째, 정책 대상의 변화가 뚜렷하다. 코로나19 이전에는 ‘장애-학생’(100→28회), ‘특수-학교’(81회→미등장), ‘다문화-학생’(19→11회) 등 특정 소외계층에 초점을 맞추던 것에서, 코로나19 이후에는 ‘성인-학습자’(27→25회), ‘국민-여러분’(미등장→18회) 등 보다 보편적인 대상으로 확대되는 경향이 있다. 둘째, 교육 방식의 변화도 명확하다. ‘온라인-개강’(28→40회)의 빈도 증가와 함께, ‘원격-대학’, ‘원격-수업’, ‘대학-원격교육’, ‘온라인-평생교육’ 등 비대면 교육 관련 단어쌍이 새롭게 등장했다. 또한 ‘디지털-전환’이라는 단어쌍이 처음으로 등장한 것은 디지털 기술을 활용한 교육 혁신이 시작되었음을 보여준다. 셋째, 정책 초점의 변화도 관찰된다. ‘진로-전담’, ‘진로-체험’ 등 진로 교육 관련 단어쌍의 빈도가 감소한 반면, ‘인재-양성’, ‘직무-능력’, ‘역량-강화’ 등 역량 개발 관련 단어쌍의 빈도가 증가했다.

3. CONCOR 분석

올바른 군집 수를 결정하기 위해 Ucinet 프로그램으로 도출된 군집 다이어그램(Cluster Diagram)의 계층 구조를 우선적으로 검토하였다. 분석 결과, 군집 다이어그램은 여러 계층(Depth)에 걸쳐 분화되는 양상을 보였고, Depth 1에서는 2개, Depth 2에서는 4개, Depth 3에서는 6개의 군집으로 세분화되었다. 또한, 밀도 매트릭스에 따르면, 6개 군집의 대각선 값으로 나타나는 내부 밀도는 군집 1(20.140)과 군집 5(20.000)를 필두로 대부분 10.0 이상의 높은 값을 보여 각 군집의 내부적 동질성이 매우 높음을 입증하기에, 본 연구에서는 적절한 군집을 6으로 선정하였다. 군집 1(정책 및 고등교육 중심)은 ‘대학’, ‘교육부’, ‘평생교육’, ‘정책’, ‘혁신’, ‘직업’ 등 27개 키워드를 포함한 가장 큰 규모의 군집으로, 밀도값 20.140을 나타내며 내부 응집성이 가장 높다. 이는 평생교육 정책의 핵심이 대학을 중심으로 한 고등교육 체계와 밀접하게 연계되어 있음을 시사한다. 특히 ‘역량’, ‘취업’, ‘인재’ 등의 키워드가 포함된 것은 평생교육이 인재 양성과 고용 연계에 초점을 맞추고 있음을 보여준다. 군집 2(온라인 교육 플랫폼)는 ‘국민’, ‘강좌’, ‘K-MOOC’, ‘증가’의 4개 키워드로 구성되며, 밀도값 11.667을 보이며 디지털 기반 평생교육의 확산을 나타낸다. 이 군집은 상대적으로 작지만, 평생교육의 디지털 전환 측면을 대표하는 중요한 영역이다. 특히 K-MOOC와 같은 온라인 플랫폼의 등장은 평생교육의 접근성을 확대하는 주요 채널로 작용하고 있다. 군집 3(학습자 중심 및 문해교육)은 ‘진흥’, ‘학습자’, ‘프로그램’, ‘문해’, ‘문해교육’을 포함하며, 밀도값 14.200을 보인다. 이는 학습자 관점의 교육 접근과 기초 문해력 향상이 평생교육의 한 축을 형성하고 있음을 의미한다. 특히 문해교육이 학습자 중심 프로그램과 연계되어 있는 것은 기초 역량 개발을 통한 평생학습 기반 구축의 중요성을 시사한다. 군집 4(교육 인력 및 학교 환경)는 ‘교사’, ‘교원’, ‘학교’, ‘다문화’ 키워드로 구성되며, 밀도값 13.167을 보이며 평생교육의 실행 기반을 나타낸다. ‘다문화’ 키워드의 포함은 평생교육이 다양한 배경의 학습자를 포용하는 방향으로 발전하고 있음을 시사한다. 군집 5(학생 맞춤형 개선)는 ‘개선’, ‘협력’, ‘학생’, ‘맞춤’ 키워드를 포함하며, 밀도값 20.000으로 두 번째로 높은 내부 응집성을 보인다. 이는 평생교육 정책에서 개인별 맞춤형 접근과 질적 개선이 매우 중요한 위치를 차지하고 있음을 의미한다. 다양한 주체 간 협력을 통한 맞춤형 교육 지원의 중요성이 강조된다. 군집 6(특수교육 및 진로 지원)은 ‘체험’, ‘진로’, ‘장애’, ‘장애인’, ‘특수’, ‘학기’를 포함하며, 밀도값 10.584를 보인다. 이 군집은 특수교육과 진로교육이 통합적으로 접근되고 있음을 보여주며, 평생교육의 포용성과 다양성을 강조한다. 체험 기반 학습과 맞춤형 지원을 통해 장애인 등 다양한 학습자의 요구에 대응하려는 정책적 노력이 드러난다.

<표 5>

CONCOR 분석 결과(코로나19 이전)

군집 간 연결성 분석 결과, 가장 강한 연결성은 군집 1(정책 및 고등교육)과 군집 5(맞춤형 개선) 사이(19.093)에서 나타나며, 이는 고등교육 중심의 평생교육 정책이 맞춤형 교육 접근과 강하게 연계되어 있음을 시사한다. 또한 군집 4(교육 인력 및 학교 환경)와 군집 5(맞춤형 개선) 사이의 연결성(15.688)도 높게 나타나, 교육 인력과 학교 환경이 맞춤형 교육 실현의 중요한 기반이 됨을 보여준다. 반면, 군집 2(온라인 교육 플랫폼)와 군집 6(특수교육 및 진로 지원) 사이의 연결성(2.563)은 가장 낮게 나타났다. 이는 디지털 플랫폼이 아직 특수교육이나 진로 지원과 충분히 연계되지 못하고 있음을 시사하는데, 이 부분은 향후 정책적 보완이 필요한 영역으로 볼 수 있다. 군집 3(학습자 중심 및 문해교육)과 군집 1(정책 및 고등교육) 사이의 연결성(14.200)은 비교적 높게 나타나, 학습자 중심 접근과 문해교육이 정책의 중요한 고려사항임을 보여준다. 이러한 군집 분석 결과는 디지털 평생교육 정책이 여섯 가지 핵심 영역을 중심으로 구조화되어 있으며, 특히 고등교육 기관 중심의 정책 거버넌스와 맞춤형 교육 접근이 강하게 연계되어 있음을 보여준다. 그러나 R2 값이 0.280으로 다소 낮게 나타난 것은 평생교육 정책 담론의 구조가 아직 완전히 안정화되지 않았음을 시사한다. 이는 디지털 평생교육이 발전 과정에 있는 정책 영역으로, 특히 온라인 교육 플랫폼(군집 2)과 특수교육 및 진로 지원(군집 6) 간의 낮은 연결성(2.563)에서 볼 수 있듯이, 여러 정책 영역 간의 통합적 접근이 향후 발전 과제로 남아있음을 보여준다.

[그림 4]

CONCOR 분석(코로나 19 이전)

코로나19 이후 CONCOR 분석 결과는 다음과 같다. 올바른 군집 수를 결정하기 위해 도출된 군집 다이어그램의 계층 구조를 우선적으로 검토한 결과, Depth 1에서는 2개, Depth 2에서는 4개, Depth 3에서는 8개, 그리고 Depth 4에서는 16개 이상의 군집으로 세분화되었다. Depth 4는 군집이 지나치게 세분화되어 해석의 의미를 확보하기 어렵고, Depth 2는 핵심 주제들이 통합되어 세부적인 정책 변화를 포착하는 데 한계가 있었다. 또한, 밀도 매트릭스에 따르면 8개 군집의 내부 밀도는 군집 1(19.714), 군집 6(12.643), 군집 5(11.400) 등을 중심으로 비교적 높은 응집성을 보여 각 군집이 내부적으로 의미 있는 동질성을 확보하고 있음을 입증하였다. 이에 본 연구에서는 각 군집이 고유한 정체성을 가지면서 내부적 동질성을 확보하는 Depth 3의 8개 군집을 최종 분석 단위로 선정하였다. 군집 1(교육부 주도 정책 거버넌스)은 ‘교육부’, ‘평생교육’, ‘대학’, ‘학습’, ‘평생’, ‘평생학습도시’, ‘정책’, ‘유은혜’, ‘체계’, ‘확대’, ‘수업’, ‘주요’, ‘국민’, ‘강화’ 등의 키워드를 포함하는 군집으로, 밀도값 19.714를 나타내며 내부 응집성이 가장 높다. 이는 코로나19 이후 평생교육 정책이 교육부를 중심으로 하는 정책 거버넌스 체계가 더욱 강화되었음을 시사한다. 특히 ‘유은혜’(당시 교육부 장관)의 이름이 직접 등장하는 것은 코로나19 대응 과정에서 평생교육 정책에 대한 교육부 주도의 리더십이 강화되었음을 보여준다. ‘평생학습도시’, ‘체계’, ‘국민’ 등의 키워드는 전국적 차원의 체계적인 평생교육 시스템 구축을 강조하는 정책 방향을 나타낸다. 군집 2(장애인 교육 지원)는 ‘장애’, ‘진로’, ‘장애대학생’ 키워드로 구성되어 있으며, 밀도값 6.333으로 중간 수준의 내부 응집성을 보인다. 이 군집이 독립적으로 형성된 것은 코로나19 이후 장애인에 대한 교육 지원이 더욱 중요한 정책적 관심사로 부각되었음을 시사한다. 특히 ‘장애대학생’이라는 구체적인 키워드의 등장은 고등교육에서의 장애인 포용 정책이 강화되었음을 보여준다. 군집 3(디지털 교육 혁신)은 ‘교원’, ‘인재’, ‘학교’, ‘코로나’, ‘고등교육’, ‘고등’, ‘디지털’, ‘학생’, ‘혁신’, ‘추진’, ‘협력’ 등 다양한 키워드를 포함하는 군집으로, 밀도값 8.364를 보인다. 이 군집은 코로나19로 인한 교육 환경 변화에 대응하기 위한 디지털 기반 교육 혁신을 강조하는 정책적 접근을 나타낸다. ‘코로나’와 ‘디지털’이 같은 군집에 포함된 것은 코로나19가 교육의 디지털 전환을 가속화했음을 직접적으로 보여준다. ‘인재’와 ‘혁신’의 연계는 미래 지향적 인재 양성을 위한 교육 혁신의 중요성이 강조됨을 시사한다. 군집 4(역량 중심 교육)은 ‘학기’, ‘역량’, ‘증가’, ‘대비’ 키워드로 구성되며, 밀도값 4.833을 보인다. 이 군집은 코로나19 이후 역량 중심의 교육 접근이 강화되었음을 나타낸다. ‘증가’와 ‘대비’가 함께 등장하는 것은 미래 변화에 대비한 역량 강화의 중요성이 증가했음을 시사한다. 군집 5(온라인 교육 플랫폼)은 ‘신규’, ‘K-MOOC’, ‘강좌’, ‘개강’, ‘온라인’ 키워드로 구성되며, 밀도값 11.400으로 비교적 높은 내부 응집성을 보인다. 이 군집은 코로나19로 인한 비대면 교육 확대에 따라 온라인 교육 플랫폼의 중요성이 크게 증가했음을 보여준다. 특히 ‘K-MOOC’가 핵심 키워드로 등장한 것은 한국형 온라인 공개강좌가 평생교육의 주요 플랫폼으로 자리매김했음을 시사한다. ‘신규’와 ‘개강’의 연계는 코로나19 이후 새로운 온라인 강좌의 개설이 활발히 이루어졌음을 보여준다. 군집 6(학습자 맞춤형 지원)은 ‘개발’, ‘성인’, ‘학습자’, ‘원장’, ‘맞춤’, ‘평가’, ‘진흥’, ‘신청’ 등 다양한 키워드를 포함하는 군집으로, 밀도값 12.643을 보인다. 이 군집은 성인 학습자를 위한 맞춤형 교육 지원과 콘텐츠 개발에 초점을 맞춘 정책적 접근을 나타낸다. ‘성인’과 ‘학습자’가 함께 등장하는 것은 코로나19 이후 성인 학습자를 위한 평생교육의 중요성이 증가했음을 시사한다. ‘맞춤’과 ‘평가’의 연계는 개인별 맞춤형 학습과 그 효과성 평가가 중요한 정책 요소로 자리잡았음을 보여준다. 군집 7(미래교육 및 산업연계)은 ‘산업’, ‘미래교육’, ‘교육과정’ 키워드로 구성되며, 밀도값 9.333을 보인다. 이 군집은 코로나19 이후 미래 산업 변화에 대응하기 위한 교육과정 혁신의 중요성이 부각되었음을 나타낸다. ‘미래교육’이라는 키워드의 등장은 포스트 코로나 시대를 대비한 교육 패러다임의 전환이 강조되고 있음을 시사한다. 군집 8(직무 역량 매칭)은 ‘매치’, ‘직무’ 키워드로 구성되며, 밀도값 7.000을 보인다. 이 군집은 노동시장의 요구와 교육 내용 간의 매칭을 강조하는 정책적 접근을 나타낸다. ‘직무’와 ‘매치’의 연계는 코로나19 이후 변화된 노동시장에 대응하기 위한 직무 중심 교육의 중요성이 강조되고 있음을 시사한다.

<표 6>

CONCOR 분석 결과(코로나19 이후)

군집 1(교육부 주도 정책 거버넌스)은 ‘교육부’, ‘평생교육’, ‘대학’, ‘학습’, ‘평생’, ‘평생학습도시’, ‘정책’, ‘유은혜’, ‘체계’, ‘확대’, ‘수업’, ‘주요’, ‘국민’, ‘강화’ 등의 키워드를 포함하는 군집으로, 밀도값 19.714를 나타내며 내부 응집성이 가장 높다. 이는 코로나19 이후 평생교육 정책이 교육부를 중심으로 하는 정책 거버넌스 체계가 더욱 강화되었음을 시사한다. 특히 ‘유은혜’(당시 교육부 장관)의 이름이 직접 등장하는 것은 코로나19 대응 과정에서 평생교육 정책에 대한 교육부 주도의 리더십이 강화되었음을 보여준다. ‘평생학습도시’, ‘체계’, ‘국민’ 등의 키워드는 전국적 차원의 체계적인 평생교육 시스템 구축을 강조하는 정책 방향을 나타낸다. 군집 2(장애인 교육 지원)는 ‘장애’, ‘진로’, ‘장애대학생’ 키워드로 구성되어 있으며, 밀도값 6.333으로 중간 수준의 내부 응집성을 보인다. 이 군집이 독립적으로 형성된 것은 코로나19 이후 장애인에 대한 교육 지원이 더욱 중요한 정책적 관심사로 부각되었음을 시사한다. 특히 ‘장애대학생’이라는 구체적인 키워드의 등장은 고등교육에서의 장애인 포용 정책이 강화되었음을 보여준다. 군집 3(디지털 교육 혁신)은 ‘교원’, ‘인재’, ‘학교’, ‘코로나’, ‘고등교육’, ‘고등’, ‘디지털’, ‘학생’, ‘혁신’, ‘추진’, ‘협력’ 등 다양한 키워드를 포함하는 군집으로, 밀도값 8.364를 보인다. 이 군집은 코로나19로 인한 교육 환경 변화에 대응하기 위한 디지털 기반 교육 혁신을 강조하는 정책적 접근을 나타낸다. ‘코로나’와 ‘디지털’이 같은 군집에 포함된 것은 코로나19가 교육의 디지털 전환을 가속화했음을 직접적으로 보여준다. ‘인재’와 ‘혁신’의 연계는 미래 지향적 인재 양성을 위한 교육 혁신의 중요성이 강조됨을 시사한다. 군집 4(역량 중심 교육)은 ‘학기’, ‘역량’, ‘증가’, ‘대비’ 키워드로 구성되며, 밀도값 4.833을 보인다. 이 군집은 코로나19 이후 역량 중심의 교육 접근이 강화되었음을 나타낸다. ‘증가’와 ‘대비’가 함께 등장하는 것은 미래 변화에 대비한 역량 강화의 중요성이 증가했음을 시사한다.

군집 5(온라인 교육 플랫폼)는 ‘신규’, ‘케이무크’, ‘강좌’, ‘개강’, ‘온라인’ 키워드로 구성되며, 밀도값 11.400으로 비교적 높은 내부 응집성을 보인다. 이 군집은 코로나19로 인한 비대면 교육 확대에 따라 온라인 교육 플랫폼의 중요성이 크게 증가했음을 보여준다. 특히 ‘케이무크’(K-MOOC)가 핵심 키워드로 등장한 것은 한국형 온라인 공개강좌가 평생교육의 주요 플랫폼으로 자리매김했음을 시사한다. ‘신규’와 ‘개강’의 연계는 코로나19 이후 새로운 온라인 강좌의 개설이 활발히 이루어졌음을 보여준다. 군집 6(학습자 맞춤형 지원)은 ‘개발’, ‘성인’, ‘학습자’, ‘원장’, ‘맞춤’, ‘평가’, ‘진흥’, ‘신청’ 등 다양한 키워드를 포함하는 군집으로, 밀도값 12.643을 보인다. 이 군집은 성인 학습자를 위한 맞춤형 교육 지원과 콘텐츠 개발에 초점을 맞춘 정책적 접근을 나타낸다. ‘성인’과 ‘학습자’가 함께 등장하는 것은 코로나19 이후 성인 학습자를 위한 평생교육의 중요성이 증가했음을 시사한다. ‘맞춤’과 ‘평가’의 연계는 개인별 맞춤형 학습과 그 효과성 평가가 중요한 정책 요소로 자리잡았음을 보여준다. 군집 7(미래교육 및 산업연계)은 ‘산업’, ‘미래교육’, ‘교육과정’ 키워드로 구성되며, 밀도값 9.333을 보인다. 이 군집은 코로나19 이후 미래 산업 변화에 대응하기 위한 교육과정 혁신의 중요성이 부각되었음을 나타낸다. ‘미래교육’이라는 키워드의 등장은 포스트 코로나 시대를 대비한 교육 패러다임의 전환이 강조되고 있음을 시사한다. 군집 8(직무 역량 매칭)은 ‘매치’, ‘직무’ 키워드로 구성되며, 밀도값 7.000을 보인다. 이 군집은 노동시장의 요구와 교육 내용 간의 매칭을 강조하는 정책적 접근을 나타낸다. ‘직무’와 ‘매치’의 연계는 코로나19 이후 변화된 노동시장에 대응하기 위한 직무 중심 교육의 중요성이 강조되고 있음을 시사한다.

[그림 5]

CONCOR 분석(코로나 19 이후)