생성형 AI를 활용한 직무스트레스 미술치료 연구동향 분석 및 키워드 네트워크 분석 (Analysis of Research Trends in Job Stress Art Therapy Using Generative AI and Keyword Network Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 학습자중심교과교육학회
· 수록지 정보 : 학습자중심교과교육연구 / 25권 / 2호 / 397 ~ 415페이지
· 저자명 : 서정완, 박인우, 박대근, 박윤미

초록

목적 현대 사회에서 직무스트레스가 심화되고 이에 대한 효과적인 개입 방안으로 미술치료의 중요성이 증가하는 상황에서, 관련 연구의 체계적 분석이 요구된다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 활용하여 직무스트레스 관련 미술치료 연구의 동향을 체계적으로 분석하는 것이다. 첫째, 직무스트레스 미술치료 연구의 전반적 동향을 파악하고, 둘째, 키워드 네트워크 분석을 통해 연구 주제 간의 연결성을 도출하며, 셋째, AI 기반 분석을 통해 직무스트레스 미술치료의 효과적 접근법을 제시하고자 한다. 이를 통해 미술치료 연구에서 AI 활용의 새로운 방법론적 가능성을 탐색하고, 향후 연구 방향에 대한 실증적 기초를 마련하고자 한다.
방법 본 연구는 프롬프트 작성과 GPT의 답변 검증 및 프롬프트 보완 과정을 거쳐 데이터를 수집하였다. 또한, 통계와 키워드 네트워크 분석을 위한 사전과 매핑테이블을 구축하고, 형태소 분석을 통해 정확도를 높였다. 기초통계를 바탕으로 주요 질의를 선별하고, 키워드 네트워크 분석을 수행하여 키워드 간 연결성을 확인하였다.
결과 직무스트레스 미술치료 연구는 2020년 이후 급증하여 2020-2023년 연구가 전체의 52.01%를 차지했다. 연구대상은 교육/보육(37.50%)과 의료(27.08%) 직군이 주를 이루었으며, 혼합 연령대 연구가 58.33%로 가장 높은 비중을 보였다. 구조화된 접근(94.44%)과 집단치료(94.44%)가 선호되었으며, 10회기 이하, 90-120분 진행(52.78%) 프로그램이 일반적이었다. 실험-통제 사전사후 설계(56.25%)와 양적분석(54.17%)이 주된 연구방법으로 사용되었다. 키워드 네트워크 분석 결과, 스트레스 감소를 위한 미술치료의 작용기제와 직무 특성에 따른 매체 차별화의 중요성이 확인되었다.
결론 본 연구는 2006-2023년 직무스트레스 미술치료 연구 동향을 분석하고, 생성형 AI와 키워드 네트워크 분석을 활용하여 직무스트레스 관리에 대한 과학적 근거를 제시하였다. 연구 결과는 직무별 맞춤형 프로그램 개발을 위한 실증적 기반을 제공하며, 향후 연구에서는 방법론의 다각화와 AI 기반 분석의 고도화의 필요성을 제시한다. 이는 직무스트레스 관리 중재도구로서 미술치료의 가치를 확립하는 데 기여할 것이다.

영어초록

Objectives As job stress intensifies in modern society and art therapy gains increasing importance as an effective intervention measure, there is a growing need for systematic analysis of related research. This study aims to sys tematically analyze research trends in art therapy related to job stress using generative AI. The objectives are threefold: first, to identify overall trends in art therapy research focusing on job stress; second, to derive con nections between research topics through keyword network analysis; and third, to suggest effective approaches to art therapy for job stress through AI-based analysis. Through this research, we seek to explore new methodo logical possibilities of AI application in art therapy research and establish an empirical foundation for future re search directions.
Methods Data was collected through prompt refinement, involving prompt generation and GPT response verification.
Dictionaries and mapping tables were constructed for statistics and keyword network analysis, modified through morphological analysis for accuracy. Keyword network analysis was conducted using key queries from basic sta tistics to identify keyword connections.
Results Art therapy research on job stress increased significantly after 2020, comprising 52.01% of studies from 2020-2023. Primary subjects were education/caregiving (37.50%) and healthcare (27.08%) sectors, with mixed-age studies at 58.33%. Analysis showed preferences for structured approaches (94.44%) and group ther apy (94.44%), typically with 10 or fewer 90-120-minute sessions (52.78%). Research mainly used experimental- control pretest-posttest designs (56.25%) and quantitative analysis (54.17%). Keyword network analysis revealed art therapy's mechanisms for stress reduction and the importance of media differentiation by job characteristics.
Conclusions This study examines the trends in art therapy research on job stress from 2006 to 2023, employing generative AI and keyword network analysis to provide scientific insights into effective stress management. The results offer a solid foundation for designing tailored programs specific to different job roles and emphasize the importance of diversifying methodologies and advancing AI-based analytical approaches in future studies. By do ing so, this research underscores the value of art therapy as a practical intervention for managing job stress.

참고자료

· 없음