본 연구에서는 예비 기독영어교사들이 전공봉사학습의 일환으로 서울 소재 두 교회의 주일학교 중학생들을 대상으로 개발한 영어성경학습 교재를 실제 교육상황에 적용해 본 후, 예비 영어교사들의 교재개발 과정에 대한 인식과 주일학교 교사들의 교재에 대한 인식이 어떠한지를 살펴보고자 하였다. 본 연구에는 영어성경학습 교재 개발 과정이 단계별로 기술되어 있다. 본 연구의 자료 분석을 위해 예비 영어교사들과 주일학교 교사들과의 심층 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰 내용은 녹음하여 전사하였고 내용분석 방법을 통해 분석하였다. 연구 결과, 예비 영어교사들의 영어성경학습 교재 개발 경험을 통한 전공봉사학습이 전공 전문성 향상은 물론 교회를 돕는 보람과 만족감을 갖게 한 것으로 나타났다. 성경학습 교재 내에서 성경교육과 영어교육 목표 사이의 균형을 이루는 것은 예비 영어교사들과 교재를 사용해 본 주일학교 교사들 모두에게 어려운 점으로 드러났다. 마지막으로, 주일학교 교사들은 교재 내의 학습활동들의 연계가 자연스럽지 못한 점을 한계로 인식하였으나, 교재의 소재가 학생들의 실생활과 밀접하게 연관되어 있는 점은 긍정적으로 인식하고 있었다.
현재 초등학교에서는 이루어지는 영어 교육은 기본적인 의사소통 능력을 기르기 위해 언어의 4기능(듣기, 말하기, 읽기, 쓰기)을 통합적으로 사용할 수 있도록 내용이 구성되어 있다. 그러나 6학년 영어 쓰기 학습 내용의 구성을 보면, 영어 문장 쓰기 학습은 하고 있으나 단순히 문장 따라 쓰기, 단어 넣어 문장 완성하기 등으로 한정되어 있고, 영어 쓰기 학습을 할 시간이 절대적으로 부족하다. 또한, 학생들의 영어 쓰기 학습은 영어 단어 암기 학습으로 생각하여 영어 쓰기 학습에 대해 부정적인 생각을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구자는 웹을 기반으로 한 협동 영어 쓰기 학습 시스템을 개발하여 시간과 장소의 제약 없이 정규 수업 시간 외에 방과 후 시간 또는 가정에서 학습할 수 있도록 하였다. 또한, 학생들은 시스템을 활용해 자신의 생각을 영어로 표현하고, 동료들과의 협동학습을 통해 영어 쓰기 활동에 적극적으로 참여한 결과 영어 쓰기의 정의적 영역과 영어 쓰기 능력에 향상되었다.
본 연구는 인공지능 챗봇을 활용한 채팅 활동이 국내 대학생의 영어 문법 능력 향상에 미치는 영향을 조사한 것으로, 챗봇과의 채팅을 통해 실험 참가자의 영어 문법 능력이 실제로 상승하는지에 대한 여부를 알아보는 데 그 목적이 있다. 총 16주 동안 70명의 참가자가 챗봇 그룹과 인간 그룹으로 나뉘어 본 연구에 참여하였고, 참여인원은 각각 36명, 34명이었다. 챗봇 그룹은 수업시간에 배운 내용을 주제로 챗봇과의 채팅에 참여하였고, 인간 그룹은 같은 반 학생들끼리 짝지어 채팅을 진행하였다. 채팅 활동의 효과를 파악하기 위하여 본 연구 시작 전과 종료 후, 사전 사후 영어 문법 시험을 실시하였고, 그룹 간 비교를 위하여 독립표본 t검증을 실시하였다. 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 평가 분석 결과, 두 그룹 모두에서 영어 문법 능력이 유의미하게 상승한 것으로 나타나 채팅 활동의 효과를 증명하였다. 문법 능력 상승에 대한 그룹 간 차이 역시 통계적으로 유의미한 것으로 밝혀져 국내 영어 교육에 있어서 챗봇의 긍정적인 역할을 확인하였다. 본 연구는 영어 문법 능력 향상을 위한 인공지능 챗봇 활용에 대한 시사점을 제시하는데 그 의의를 갖는다.
본 논문은 의료분야의 음성 인식 시스템의 발음모델의 성능 향상에 필요한 올바른 영어 단어 발음열을 얻고자 한다. 본 시스템의 텍스트는 의료 전문 용어인 영어와 한글의 조합으로 되어있어, 한국어 G2P 성능뿐만 아니라 영어 G2P의 성능도 중요한 문제가 되고 있다. 또한 본 시스템의 의료 음성 데이터가 한국 화자로써, 표기열이 영어식 발음 폰셋으로 변환되면 효율적이지 못하다. 이를 위해, 영어 G2P의 결과를 한국 화자에 적합하게 변환해주는 방법론이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 텍스트에서 영어만 추출한 후, 영어 G2P 프로그램(addttp, NIST)을 이용해 발음열을 구한다. 그리고 한국 화자의 실제 음성을 통해 얻은 정답 발음열을 구하여 서로 비교한다. 비교를 위해 각 발음열의 한 폰씩 정렬을 수행한 후, 삽입, 삭제, 대치 에러가 이러나는 쌍과 좌우 바이그램 정보를 추출한다. 마지막으로, 좌우 바이그램 정보에서 best1의 에러 패턴을 통해 모든 단어에 적용한다. 이 때, 최종적으로 실보다 득이 되는 에러패턴만을 추출, 적용한다. 실험에서는 26여개의 에러 패턴을 찾을 수 있어, 8%의 올바른 발음열을 추가적으로 얻는데 성공하였다.
이 논문의 목적은 일본 학생들의 영어 청취 능력에 대한 확실한 평가를 내릴 수 있는 청취판별테스트를 개발하는 데에 있다. 이 테스트를 통하여 일본사람들이 범하는 청취 오류를 평가, 분석하고 일본어의 음성·음운체계가 이러한 오류에 미치는 영향을 평가한다. 테스트의 결과는 청취 및 발음훈련에 적용될 수 있으므로 일본인의 영어 능력을 향상시키는데 공헌할 수 있을 것이다.
This paper aims at implementing a new program designed to improve the level of communicative competence of Korean learners of English. For this purpose, the most important issue to be resolved is defined first. Then, a brief survey of the literature on the nature of communicative competence. Next, methodological considerations are added in because they are thought to be the keys to success. Lastly, the main teaching points are presented to ensure the success. The paper as a whole is a presentation of a new program for a better communicative competence. The new program is nothing other than actual communicative practice which ensures an authentic interaction.
본 예비연구의 목적은 이미지 생성 인공지능 도구인 DALL-E2를 활용하여 영어 작문 활동을 실시한 후 중학생들의 영어 학습에 미치는 반응을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 15명의 중학교 영어학습자를 대상으로 3주간 실험 수업을 진행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 설문조사 결과, 자신감, 흥미 및 인공지능 기반 도구 활용 쓰기에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였음을 알 수 있었다. 아울러 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였으며 이는 인공지능 활용 학습이 영어 작문 및 전반적인 영어 학습에 있어 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 의미하였다. 둘째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 소감문을 내용분석을 통해 분석한 결과, 핵심 주제를 3가지(인지적, 정의적, 심동적 특성)로 추출할 수 있었으며 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 DALL-E2의 활용과 접목은 학습에 대한 새로운 흥미와 도전, 의지, 적극성을 높이며 궁극적으로는 영어표현력(productive skill) 향상에 일부 기여한 것으로 해석할 수 있었다.
본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 통계 기반의 언어 이해 모듈, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모듈, 교육 및 평가 기능을 개발하였다.
문장 정렬은 두 개의 문서 간의 대응이 되는 문장을 찾는 작업이다. 이 방법은 통계적 기계 번역의 학습 문서인 병렬 말뭉치를 자동으로 구축하는데 필수적인 방법이다. 본 연구에서는 길이 정보에 추가적으로 유사도 정보를 반영하는 한영 문장 정렬 방법을 제안한다. 먼저 한국어로 된 문서를 기계번역 시스템에 적용하여 영어 문서로 변환한다. 그리고 번역된 영어로 된 문서 결과와 영어로 된 대상 문서 간의 정렬 작업을 수행한다. 정렬 완료된 결과와 원시 문서, 대상 문서로부터 최종적인 결과를 생성해낸다. 본 논문에서는 기계 번역을 이용하는 방법과 더불어 기존의 길이 기반 문장 정렬 프로그램에 문장 유사도 정보를 추가하여 단어 정렬의 성능 향상을 꾀하였다. 그 결과 "21세기 세종기획"의 최종 배포본 내에 포함된 한영 병렬 말뭉치에 대해 한영 문장 정렬 F-1 자질의 결과가 89.39%를 보였다. 이 수치는 기존의 길이 기반의 단어 정렬의 성능 평가 결과와 비교했을 때 약 8.5% 가량 성능이 향상되었다.
급격히 변화하고 있는 현대 사회에서 학습자들에게 반드시 필요한 창의적 사고, 문제 해결 능력, 발표력, 자신감, 자기 주도적 학습 능력, 협동심, 의사소통능력 향상을 위해 PBL(Problem-Based Learning) 학습법은 다양한 과목에 적용되고 있다. 그 중 세계 공용어로 자리매김 된 영어는 영어 교육 전문기업인 윤선생에 따르면 사교육 현장에서 타 과목에 비해 2.3배나 더 투자되고 있는 만큼 영어교육 현장에서도 PBL은 빠질 수 없는 중요한 학습법이다. 하지만 여전히 현실은 교사 중심 수업, 모범 답안을 위한 지식 습득, 획일적인 평가가 주체가 되고 있다. 이러한 점들을 보완하고 현대 사회에서 능동적으로 대처할 수 있기 위하여 본 연구는 Barrows&Myers(2002), ADDIE 모형이 기반된 영어 교과 수업을 위한 학습 모형을 설계하였다. 이 모형은 5가지 절차로 구성되어 있는데 즉, 분석, 설계, 개발, 실행, 평가로 구성된다. ADDIE 모형이 기반이 된 PBL 영어 수업이 진행된 결과 그렇다, 이상 응답한 학습자들이 발표력 향상에 86%, 학습에 대한 흥미도 86%, 학습에 대한 이해력 86%이며 무엇보다 학습에 대한 문제 해결 능력(100%) 및 협동력(100%)을 향상할 수 있어 좋았다는 의견이 가장 높았다. 이와 같이 PBL 수업을 통해 21세기 영어 교육의 목적인 학습자들의 의사소통 능력 함양 및 영어로 된 정보 처리 능력에 도달할 수 있기에 지속적으로 이러한 학습 모형 설계에 관한 연구가 이루어져야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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