Artificial intelligence in higher education management a bibliometric analysis of challenges opportunities and future research directions

Motivation

• Known: 디지털화와 AI는 교육 분야에서 교수-학습에 주로 적용되어 왔으며, 학생 성취도 향상 및 engagement 증대에 긍정적 효과가 보고되었다. 그러나 AI 리터러시 부족, 윤리적 우려, 기술 실업 위험 등이 동시에 제기된 바 있다.
• Gap: 고등교육 관리 맥락에서 AI의 적용, 특히 institutional governance와 strategic management 관점의 체계적 연구가 부족하며, 기존 연구는 교수-학습 중심으로 단편화되어 있다.
• Why: AI가 고등교육 기관의 경쟁 우위 확보와 디지털 혁신의 핵심 요소로 부상하고 있으나, 관리 차원의 전략적 수용, 윤리적 규제, 거버넌스 체계에 대한 누적적 이해가 필요하다.
• Approach: Biblioshiny와 VOSviewer를 활용하여 performance analysis, co-citation analysis, bibliographic coupling, keyword co-occurrence, thematic mapping을 수행하고 연구 패턴과 주제 궤적을 체계적으로 매핑한다.

Achievement

• 출판 성장 추세: 연간 10.17% 성장률로 735명 저자, 181개 학술지에 걸쳐 지속적 확대
• 핵심 주제 식별: artificial intelligence와 management education이 성숙한 motor themes로, machine learning과 deep learning이 방법론적 기초 제공
• emerging themes 발견: AI ethics, AI in education, governance 관련 주제가 급부상 중
• generative AI 초점 이동: ChatGPT 등 생성형 AI의 고등교육 관리 응용에 대한 관심 증가
• 연구 갭 규명: institutional governance, ethical regulation, strategic AI management에서의 부족한 영역 체계적 도출

How

• Scopus 데이터베이스에서 'Artificial Intelligence
• machine learning
• ChatGPT
• higher education management' 등 키워드 조합으로 1988-2025년 논문 검색", 'PRISMA protocol 준수하여 systematic review 절차 수행 및 B-SLR(Bibliometric-Systematic Literature Review Framework) 적용
• Biblioshiny를 이용한 performance analysis(출판수, 저자, 국가별 기여도) 수행
• VOSviewer를 통한 co-citation analysis, bibliographic coupling, keyword co-occurrence network 작성
• thematic mapping으로 motor themes, niche themes, emerging themes 분류 및 thematic evolution 추적

Originality

• 기존 AI-교육 연구가 교수-학습 중심이었던 것에서 벗어나 higher education management 관점의 최초 체계적 bibliometric 분석
• 단순 기술 수용이 아닌 governance, ethics, strategic management 차원의 research gap 규명
• generative AI 시대의 ChatGPT 등 최신 기술이 고등교육 관리에서 어떻게 진화하는지 thematic evolution으로 추적
• 735개 저자, 279개 논문, 181개 저널의 대규모 데이터로 현장성 높은 intellectual structure 제시

Limitation & Further Study

• Scopus만 사용하여 일부 지역 학술지나 회색 문헌(grey literature) 누락 가능성
• 279개 논문이 특정 시간대에 집중되어 초기 시대(1988년 이전)의 발전 과정 추적 불가
• co-citation과 keyword co-occurrence 분석이 정성적 해석에 의존하여 분석자 주관 개입 가능
• 후속 연구 방향: AI ethics와 governance 관련 실증적 사례 연구 필요, 비영어 논문 포함 확대, 고등교육 기관의 실제 AI 도입 과정에 대한 질적 연구 병행

Evaluation

총평: 본 논문은 고등교육 관리 맥락에서 AI의 지적 구조와 주제 진화를 최초로 체계적으로 매핑한 중요한 bibliometric 리뷰이며, institutional governance와 ethical regulation 차원의 명확한 연구 갭을 제시함으로써 향후 AI 정책 수립 및 학술 연구 방향 설정에 실질적 기여를 한다.