생성형 인공지능 모델로 생성한 오류의 수정을 통한 독일어 문법 학습의 효과
Lerneffekt der deutschen Grammatik durch die Korrektur von mit generativer KI erzeugten Grammatikfehlern
- 발행
- 2024
- 소속·발행
- 성균관대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문등록
- 2024-07-29
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
독일어 교육, 독일어 문법 교육, 오류 분석, 생성형 인공지능, Deutschunterricht, Deutschgrammatikunterricht, Fehleranalyse, Generative Künstliche Intelligenz
초록
본 연구에서는 생성형 인공지능 모델로 독일어 문법 오류를 포함하는 문장을 생성하고, 학습자가 이에 대한 문법성을 판단하고 직접 오류를 수정함으로써 독일어 문법을 학습하는 방식에 대해 논의한다. 학습자가 작성한 독일어 텍스트에 대한 생성형 인공지능 모델의 교정을 통해 부수적으로 문법을 학습할 수 있음을 밝힌 기존 연구들과 달리, 본 연구는 사용자가 직접 오류를 수정할 것을 목표로 의도적으로 문법 오류 문장을 생성형 인공지능 모델에 요구하고 생성된 학습 자료를 바탕으로 독일어 문법을 학습하는 것을 제안한다. 이를 위해 독어독문학 전공 대학생 16명을 대상으로 실험을 진행하였다. 문법 주제는 관사와 동사 어미변화로 선정하였고, 각각 총 3번의 실험을 수행하였다. 실험 결과 독일어 관사에 대한 오류 수정에서는 실험 회차가 진행됨에 따라 정답률이 상승하는 것을 확인할 수 있었지만, 초급 학습자의 수준에 맞는 실험 재료를 생성하지 못해 동사 어미변화의 경우 실험 1, 2회차에서는 정답률이 상승했지만 3회차에서 정답률이 급격하게 하락하였다. 본 연구는 기존의 DaF 교재에 부재한 연습문제 유형을 최근 활발하게 활용되고 있는 생성형 인공지능 모델을 이용해 생성함으로써 새로운 교육⋅학습법을 제안한다는 의의가 있다. 하지만 실험에 참여한 피험자 수가 다소 부족하고 오류 수정과 문법 학습 간의 직접적인 상관관계를 보여줄 수 있는 실험 설계의 부족 등의 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 향후 연구계획을 밝히며 논문을 마무리한다.