연구목적 본 연구는 무용 분야의 문화예술교육의 동향 분석을 통해 향후 진행될 수 있는 의미 있는 기초 자료의 제공과 다양한 문화예술교육 프로그램 개발의 기반 조성에 대한 목적이 있다. 연구방법 분석의 자료는 2005년 12월 29일부터 2023년 9월 30일까지의 학술연구정보서비스(RISS)와 학국학술지인용색인(KCI)에 등록된 국내 문헌을 대상으로 조사를 실시하였으며 총 108개의 검색된 학술지 및 학위 논문에 대한 연도별 논문 수, 발간 학회 및 기관 별 논문수에 대한 빈도분석과 국문 초록을 바탕으로 텍스트마이닝을 통한 단어빈도, TF-IDF, 텍스트 네트워크 분석을 진행하였다. 결과 자료수집을 통해 83편의 학술지와 25편의 학위 논문을 합하여 총 108개의 논문을 검색하였다. 이를 정제과정을 통해 필터링된 논문의 초록을 바탕으로 1,405개의 국문 키워드와 679개의 영문 키워드 총 2,084개의 어휘를 도출하였으며 분석의 결과로 국문의 경우 무용, 교육, 무용교육, 문화예술교육, 문화의 5개 단어가 가장 높은 빈도와 중요도로 함께 나타났으며 영문의 경우 Dance, Education, Dance education, Art까지 4개의 단어만 일치하였다. 둘 모두 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과의 상위 30개의 텍스트 순위는 차이를 보였다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 무용, 교육, 소양, 학교, 예술, Dance, Art, Dance education, Education, Culture의 핵심 어휘를 도출하고 관계 키워드의 관계 분석도 진행하여 시각화하였다. 결론 본 연구는 빅데이터의 기술인 텍스트 마이닝을 활용하여 국내 문헌을 정량분석함으로써 객관적이고 신뢰성 높은 연구 결과를 제시하였다는 것에 그 의의가 있다. 다만 좀더 현장에 도움이 있는 연구로서의 발전을 위해 추후 세부적인 내용이 포함된 질적 연구와 연계하여 심도있는 분석 또한 이루어질 필요가 있다. Purpose The purpose of this study is to provide meaningful basic data that can be carried out in the future by analyzing trends in culture and arts education in the dance field and to create a foundation for the development of various culture and arts education programs. Methods The data of the analysis were surveyed on domestic literature registered in the Academic Research Information Service (RISS) and the Academic Journal Citation Index (KCI) from December 29, 2005 to September 30, 2023. The frequency analysis of the number of papers by year, published societies, institutions, and schools for a total of 108 searched papers, and word frequency, TF-IDF, and text network analysis were conducted through text mining based on Korean and English abstracts. Based on the abstract of the paper filtered through the data collection and refining process, a total of 2,084 vocabulary words were derived from 1,405 Korean keywords and 679 English keywords. Result Through data collection, a total of 108 papers were searched, including 83 academic journals and 25 dissertations. As a result of the analysis, five words in Korean, dance, dance education, culture and arts education, and culture were found to have the highest frequency and importance, and only four words in English, including Dance, Education, Dance education, and Art, were matched. Both showed differences in the ranking of the top 30 texts in frequency analysis and TF-IDF analysis results. Through text network analysis, dance, education, literacy, school, art, dance education, and culture were derived as key vocabulary. In addition, a relationship analysis between key vocabulary and relationship keywords was conducted and visualized. Conclusion This study is meaningful in that it presented objective and reliable research results by quantitatively analyzing domestic literature using text mining, a technology of big data. However, in-depth analysis is also necessary in connection with qualitative research that includes detailed details in the future for the development of research as a more field-friendly study.