Oral language comprehension (OLC) and vocabulary depth are widely recognized as key predictors of reading comprehension. However, research has either provided a limited representation of OLC or failed to acknowledge the distinctive predictive nature of vocabulary depth. This study investigates the combined contributions of OLC, conceptualized as a unified composite of foundational language variables and compares its effects on reading comprehension to vocabulary depth, while accounting for writing abilities. A total of 169 advanced Korean university EFL students were tested on listening comprehension, grammar knowledge, vocabulary breadth, vocabulary depth, and reading comprehension in English. SEM analyses revealed that both OLC and vocabulary depth made unique contributions to reading comprehension, with OLC demonstrating relatively stronger predictive power. Writing abilities did not show significant effects when OLC and vocabulary depth were considered in the same model. These findings underscore the independent predictive roles of OLC and vocabulary depth in L2 reading comprehension and highlight the importance of integrating these constructs into EFL pedagogical practices.

본 연구는 스캇(1893)의 훈민정음 기원론과 스캇(1887; 1893)의 한국 어 자모 제시 방법을 고찰하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 스캇 (1893)을 번역하여 훈민정음 기원론을 살펴보았고, 스캇(1887; 1893)을 번역하여 한국어 자모 제시 방법을 살펴보았다. 그러한 결과 스캇(1893) 은 훈민정음의 기원을 산스크리트어에 두었다는 것을 알 수 있었고, 스 캇(1887; 1893)을 통해 스캇(1887)의 자모는 리델(1881)의 육필본을 스 캇(1893)은 리델(1881)의 인쇄본을 참고하였다는 것을 알 수 있었다. 또 한 스캇(1887)은 학습서의 틀을 갖춘 최초의 영어권 한국어 학습자를 위 한 학습서이며, 후속 연구자에게 큰 영향을 주었음을 알 수 있었다. 본 연구의 의의는 비교적 활발히 이루어지지 않고 있는 스캇의 한국어 학습 서 연구에 참여하였다는 것과 이 연구가 한국어 역사 교육의 기초 자료 가 될 수 있다는 것이다.

본 연구는 베트남 대학생들의 한국 문화에 대한 인식 조사를 바탕으로 한국어 및 한국 문화 교육의 방향을 모색하고자 한다. 한류의 영향을 받은 한국 문화에 대한 인식을 살펴보기 위해, 중·고등학교 시절 한류를 처음 접한 다낭 외국어대학 한국어문화학부 학생 140명을 대상으로 설 문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 베트남 대학에서 한국어문화를 전공하는 학생들은 한류의 영향을 받아 한국에 관한 관심이 유의미한 것으로 나타났다. 또한, 베트남 청년들이 한국어를 전 공으로 선택한 후에도 한국에 관한 관심과 애정은 지속되는 것으로 나타났다. 하지만 한류의 영 향으로 베트남 학생들은 주로 K-pop 밴드와 아이돌을 통해 한국 문화를 인식하는 것으로 나타났 으며, 이는 한국의 하위문화 관련 인식이 대중음악과 드라마에 치우쳐 있음을 시사한다. 베트남 대학생들의 한류에 대한 인식은 내재적 동기에서 외재적 동기로 전환되는 과정에서 내재화와 통 합의 특징을 보였다. 이러한 탐색을 통해 우리는 세 가지 제안을 도출했다. 문화적, 경제적 환경 조성을 위한 공존 전략 측면, 한국 하위문화 확산에 대한 대처 전략 측면, 그리고 베트남 내 한국 어 교육 시스템 구축 측면이다.

본 연구의 목적은 외국인 학부생의 한국어능력시험(TOPIK) 중급 취득 을 목표로 하는 한국어 집중 수업의 명암을 확인하고 이를 바탕으로 학 부 유학생 대상 한국어 교육과정 개발 및 운영의 문제점을 고찰하는 데 에 있다. 이를 위해 특정 대학에서 24-2학기에 실시한 8주 300시간의 집중 이수 한국어 수업을 관찰하고 학생과 교수자 대상의 설문조사 및 성적 자료와 문서 등의 데이터를 분석하여 교육과정 운영 사례를 기술하 였다. 분석 결과, 학생들은 집중 이수 수업이 TOPIK 준비에 긍정적인 영향을 미친다고 인식하는 반면 과도한 수업 시간과 학습 분량 및 잦은 평가에 대한 피로감을 상당히 느끼는 것으로 나타났으며 교수자 또한 집 중 이수 수업의 부정적인 측면에 더욱 주목하는 것으로 나타났다.

Purpose: This study aims to examine the effect of 'debate education using generative artificial intelligence (AI)' on 'debate efficacy' targeting elementary school students in the 5th and 6th grades. Through this, we aim to provide valuable information on debate classes using generative AI to field teachers and researchers in debate-related studies. This study aimed to provide students with a positive communication experience by allowing them to articulate their arguments, engage with peers, and persuade others. Additionally, it sought to serve as a foundation for fostering students' collaborative communication skills and digital language literacy. Furthermore, in alignment with the introduction of the “Media” domain in the 2022 Revised Korean Language Education Curriculum, this study aimed to offer pedagogical implications for teachers regarding debate education using generative AI. Lastly, it sought to expand the scope of Korean language education by preparing students to actively adapt to the rapidly evolving communication environment of the future society. Methods: To achieve this, a triangulation study combining quantitative and qualitative research methods was conducted. The quantitative research compared and analyzed the pre-post debate self-efficacy of the participants, while the qualitative research explored the effects of debate classes using generative AI by analyzing portfolios generated by the participants. Descriptive statistics and the Wilcoxon signed-rank test were used to analyze quantitative data. As some of the response data from the participants did not satisfy the assumption of normality, the pre-and post-test changes in debate efficacy among the participants were analyzed using a nonparametric Wilcoxon signed- rank test (p<.05). The reliability of this study was verified through Cronbach’s ⍺ value. Portfolio analysis was employed for the qualitative data analysis. Results: The “Debate Self-Efficacy” of the participants was measured pre- and post-intervention using the Wilcoxon Signed-Rank Test. The results showed a significant improvement in all subcomponents of debate self-efficacy, including Emotional Self-Efficacy, Cognitive Self-Efficacy, and Social Self-Efficacy. In particular, significant improvements were observed in the components of Emotional Self-Efficacy, namely ‘expectation,’ ‘persistence,’ and ‘emotion regulation.’ Furthermore, the analysis of portfolios composed of activity sheets developed for this study revealed that engaging in debate activities using Generative AI positively enhanced the debate self-efficacy of the participants. Conclusion: This study demonstrates through action research and empirical analysis that Korean language debate classes utilizing generative AI are effective in enhancing students' debate efficacy. This study hopes to serve as a stepping stone for fostering Inclusivity and enhancing Communication Competence among learners, thereby contributing to the strengthening of their Debate Self-Efficacy. Furthermore, it is expected that this research will contribute to the activation of Debate Education Using Generative AI in school.

This study examines the signs of 83 Korean restaurants operating in Berlin as of January 2025 and discusses the following from the perspective of the language landscape: First, in which characters are these signs written? Second, in what language is the term ʺKorean restaurantʺ stated? Third, in which language is the store name written? Fourth, do other design considerations exists? The result shows that those who operate Korean restaurants in Berlin tend to display signs primarily in Roman letters instead of highlighting Hangul, which is still considered an unfamiliar character to Germans to avoid creating an overly heterogeneous language landscape. But the result of more comprehensive examination shows that the Korean restaurants in Berlin tend to display their identity and characteristics as Koreans. These research results can be used as reference material to gauge the lifestyle of Korean immigrants in the present Germany, beyond a simple discussion of the language landscape.

본 연구는 한국어교육 분야의 기존 메타버스 관련 개별 연구를 혼합연 구의 방법으로 종합적으로 분석하고 수업 모형 개발을 통해 구체적인 교 육 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 일차 선정된 한국 어교육 분야의 학술지 논문 및 학위논문 52편을 대상으로 통합 요소를 도출하고, 양적·질적·혼합적 방법으로 결과를 통합하였다. 먼저 양적 통 합 결과 교육 분야에서 많이 활용되는 플랫폼, 학습자 대상 및 숙달도 수준의 경향성을 확인할 수 있었다. 다음으로 혼합적 통합 결과 메타버 스 활용 수업에 대한 인식과 기대, 몰입감 및 실재감과 관련된 의견을 통합할 수 있었다. 마지막으로 질적 통합 결과 기존 연구에서 제안한 수 업 모형 사례를 분석하고 교육 방안과 방향성 내용을 통합하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 메타버스 활용 모듈식 한국어 수업 모형을 제안 하였다. 이 모형은 지식 중심, 상호작용 중심, 수행 중심 모듈로 구분되 며 수업 환경이나 학습자에 따라 적용할 수 있도록 구성되어 효용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

This study aims to collect and analyze Common European Framework of Reference for Languages (CEFR)-related research in Korean language education to identify emerging trends. It examines 28 academic articles published in Korea from 2020 to 2024, using text mining and language network analysis methods. Term Frequency (TF) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analyses revealed that studies on curriculum design and application in Korean language education appeared with high frequency. Semantic network analysis identified key research directions, such as comparing proficiency level systems in Korean curricula, proposing “mediation” activities based on CEFR, and evaluating CEFR as an assessment tool. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling categorized the studies into three groups: (1) research directly analyzing CEFR, (2) research applying CEFR to overseas Korean language curriculum design, and (3) research comparing existing Korean curricula with CEFR. This study is significant as the first to analyze CEFR-related research trends in Korean language education. By employing objective data analysis tools such as text mining, it enhances the reliability of findings and provides valuable insights into recent research trends.

본 연구는 생성형 AI(GPTs)를 활용하여 한국어 학습자를 위한 인접쌍 생성 챗봇을 개발하고, GPTs가 생성한 사과 화행 인접쌍 전략을 분석하 는 데 초점을 맞추었다. GPTs의 대화 생성을 통해 사과 화행에 대한 인 접쌍의 전략 유형을 담화완성형 테스트(DCT)를 기반으로 다양한 상황별 로 도출하고, 인접쌍을 연구하였다. 연구 결과, 공적·사적 상황, 친밀도, 사회적 지위 등의 사회적 변인이 GPTs의 인접쌍 생성에 영향을 미침을 확인하였다. 특히, 공적 상황에서는 문제 해결 중심의 대안 제시 전략이 주로 사용되었으며, 사적이면서 사회적 지위 차이가 있는 상황에서는 상 대방의 체면을 회복시키는 이해 전략이 두드러졌다. 본 연구는 GPT 기반 인공지능 챗봇을 활용하여 학습자들이 실제 대화 상황에서 사용할 수 있는 전 략적 도구를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다는 데 의의가 있다.

This study aims to analyze the correlation between the digital literacy competency and the TPACK (Technological Pedagogical And Content Knowledge) of Korean language teachers. By measuring both the digital literacy competency and the TPACK of Korean language teachers, the study analyzes the correlation between these two variables. To this end, the digital literacy competency of Korean language teachers was divided into ‘technical, cognitive, and socialjustice aspects’ for investigation. The results showed that cognitive digital literacy was the highest competency, while technical digital literacy was the lowest. TPACK was further divided into TK (Technological Knowledge), TCK (Technoligical Contenet Knowledge), TPK (Technoligical Pedagogical Knowledge) and TPCK for measurement, revealing that teachers scored the lowest on TK and the highest on TPK. The analysis revealed a strong correlation between technical digital literacy and TPACK, suggesting that enhancing technical competencies should be prioritized. Furthermore, based on the finding that teaching experience in Korean language education does not influence digital literacy and TPACK, it is believed that practice-oriented teacher training focused on integrating digital tools and technologies could enhance teachers’ digital literacy competencies.

정보 기술이 교육에서 지속적으로 응용됨에 따라 ‘혼합형’ 수업 교육 모델이 대학 교의 개방 교육에 점차 융합되고 있다. 중국의 많은 대학교들은 시대의 조류를 따라 현대 정보 기술과 원격 개방 교육의 결합을 통해 온라인 핵심 과정, 온라인 학습 공 간, 온라인 교수진, 온라인 학습 서비스, 온라인 학습 평가, 온라인 교수 관리 등을 중심으로 한 ‘혼합형’ 교수 모델을 구축하고 있다. 본 연구는 중국 개방대학의 ‘응용 한국어’ 전공 교재 편찬에서 나타나는 특징을 분석하였다. 특히, 대학생을 중심으로 한 인터넷 플랫폼을 활용한 자율 학습을 강조하는 하는 교재 편찬 사고방식을 바탕으로, 온라인 교육 시대에 적합한 교재의 내용 및 디자인 방안을 논의하였다. 연구는 한국어 발음, 전문 용어, 한국어 문법 및 문법 프로젝트, 평가 방안 등 교재 편찬에 있어 중요한 요소들을 살펴보고, 각 항목 별로 제시되는 편찬 순서를 구체적으로 소 개하였다.

This study analyzes the language identity of a 1.5 generation Korean woman in her 30s through a qualitative research method, focusing on her journey of seeking a stable sense of belonging, and reveals its sociocultural implications. The research participant is a woman in her 30s who moved to Germany, with her family in her early teens. She chose, maintained, and strengthened her sense of belonging between Korean and German in the following ways. First, the participant held German citizenship but did not consider herself to have citizenship rights. Second, she perceived people who spoke Korean well as attractive and wanted to connect with Korea. Third, the participant utilized her Korean language skills to position herself as marked German. This study is significant in that it explores the process by which a 1.5 generation Korean woman constructs her language identities, builds a sense of belonging, and shapes her meaning of existence, thereby contributing to a deeper understanding of the various aspects of Korean diaspora.

This study explores the integration of ChatGPT, OpenAI’s conversational AI, into English as a Foreign Language (EFL) classrooms at Korean universities, focusing on student interactions and language learning strategy preferences. It categorises interactions using the Strategy Inventory for Language Learning (SILL) and Strategic Self-Regulation (S2R) frameworks to evaluate the pedagogical effectiveness of AIassisted learning. Ninety-nine university students participated in training sessions with ChatGPT prompts tailored to different learning strategies. Data were collected through surveys, chat transcripts, and qualitative feedback. Results indicate frequent student interactions with ChatGPT, averaging 4.49 strategies in initial training chats. Compensatory strategies like error correction and adaptive difficulty received high ratings, while social strategies were rated lowest. Metacognitive strategies, especially planning and summarising, were also well-received. The study concludes that ChatGPT supports diverse learning strategies, enhancing linguistic competence and promoting self-regulated learning. However, limitations such as AI accuracy and authenticity issues highlight the need for continued human interaction in language education.

본 연구는 언어 정책에 속하는 한국과 프랑스의 자국어 국외보급 정책 에 관해 검토해 보았다. 한국은 21세기에서야 본격적인 자국어 국외보급 의 정책이 시행되었고 프랑스는 19세기부터 시작하여 긴 역사를 가지고 있다. 한국의 자국어 국외보급의 중심인 세종학당과 프랑스의 알리앙스 프랑세즈를 살펴보고 세종학당의 문제점과 개선 방안을 제시해 보는 것 을 연구의 목적으로 하였다. 연구 방법으로 ‘역사적 접근 방법’을 사용하 였고 이 방법으로 한국과 프랑스의 자국어 국외보급 정책의 보급 시스템 을 분석하였다. 자국어의 국외보급 정책에 대한 이론으로 ‘언어 제국주 의’와 ‘언어 세계화’를 논하고 언어 정책의 선례인 프랑스의 자국어 국외 보급 정책에 대해 서술하였다. 세종학당의 개선 방안으로 1) 접근성이 고려된 현지화의 전략을 펼칠 필요가 있다. 2) 전문성을 갖추고 있는 교 원과 교직원을 채용할 필요가 있다. 3) 홍보하는 방법을 다양화할 필요 가 있다. 4) 협업형의 세종학당으로 변환 추진하여 현지에 진출한 한국 기업과의 협력을 강화하도록 한다. 5) 운영체제를 민관이 함께 운영하는 방법으로 바꿀 필요가 있다. 6) 세종학당을 프랜차이즈 방식으로 운영하 는 방법이다. 등을 제시하였다.

The increasing integration of Chinese in education poses new challenges for countries, with Korea offering valuable insights due to its rich history and resources in Chinese education and domestic examinations. This paper employs a bibliometric perspective to systematically analyze research literature on Korean Domestic Chinese language examinations from 2000 to 2023, aiming to retrospectively and prospectively examine the past two decades of related studies. Through the distribution of publication frequencies, literature reviews, and the analysis of keyword frequencies, this study identifies the most frequently studied Korea’s domestic Chinese language examinations, main research domains, and developmental characteristics over time. It summarizes the limitations of existing research and proposes future directions, including the integration of technology with testing, the application of diversified research methodologies, and the expansion of international comparative studies. Despite the extensive history and variety of Chinese tests in Korea, the scope of actual domestic examination research is fragmented, with insufficiently diverse methodologies, perspectives, or depth, and an inadequate volume of literature, which results in a lack of systematic inquiry. This research aims to stimulate further scholarly attention to this field, and to offer reference points for the development, reform, and adjustment of Chinese examinations in Korea, China, and beyond.

The purpose of this study is to develop a chatbot for Korean language education using Google Dialogflow, aiming to determine its effectiveness as a learning tool and to investigate learners’ perceptions of prototype chatbots. Six Korean language education chatbots were developed for beginner Korean language learners, and 30 beginner learners—15 from Mongolia studying in Korea and 15 from Japan studying abroad—were recruited. These learners practiced Korean conversation with the chatbots for about three weeks, and pre- and post-surveys were conducted. Analysis showed that using the chatbots for conversation practice positively impacted learners’ confidence. However, the chatbots’ overall effectiveness fell short of expectations, as significant results were observed only in confidence among the three investigated areas: interest, confidence, and motivation. Learners were generally satisfied with the chatbots, although Japanese learners rated its effectiveness in improving expressions and comprehension skills low, suggesting a need for further analysis. Both groups found voice chatbots more beneficial, underscoring a significant need for individual speaking practice, especially among Japanese learners. Despite limitations such as the inability to engage in flexible conversations, the study demonstrates the potential of chatbots developed as a learning tool and identifies learners’ perceptions from various perspectives.

This is a case study of tandem learning using a metaverse platform in a Vietnamese-Korean language course. It aimed to explore more efficient foreign language teaching methods beyond traditional approaches. To achieve this, the study provides an in-depth look at the course structure that incorporated tandem learning, the interactions between learners on the metaverse platform, and survey results reflecting their learning experiences and perceptions of this particular approach. This study is significant in that it provided a new learning environment using the metaverse, enabling more active participation from learners. It also integrated the tandem learning method, which allows learners to actively participate in the mutual language acquisition process as both target language learners and as instructors or experts of the partner’s target language. Furthermore, the study is meaningful for its specific attempt to design tandem learning classes using the metaverse, particularly for Vietnamese-Korean classes.

This paper aims to test deep-learning-based Korean language models’ capacity to learn and detect social registers embedded in speech data, specifically age, gender, and regional dialects. A comprehensive understanding of linguistic phenomena requires contextualizing speech based on speakers’ age, gender, and geographic background, along with the processing of syntactic structures. To bridge the gap between human language understanding and model processing, we fine-tuned three representative Korean language models—KR-BERT, KoELECTRA-base, and KLUE-RoBERTa-base—using transcribed data from 4,000 hours of speech by middle-aged and elderly Korean speakers. The findings reveal that KoELECTRA-base outperformed the other two models across all social registers, which is likely attributed to its larger vocabulary and parameters size. Among the dialects, the Jeju dialect showed the highest accuracy in inference, which is attributed to its distinctiveness, making it easier for the models to detect. In addition to the fine-tuning process, we have made our fine-tuned models publicly available to support researchers interested in Korean computational sociolinguistics.

이 연구의 목적은 일본 대학 한국어 교수자의 코로나 전·중·후 수업 경험을 비교함으로써 코로나 팬데 믹이 한국어 수업에 어떤 영향을 주었으며 한국어 교수자들이 어떤 능력을 갖추게 되었는지를 확인하는 것이다. 이를 위해 이 연구에서는 2023년 5월부터 7월까지 일본 대학의 한국어 교·강사 16명을 대상으로 ‘반구조화된 인터뷰’를 실시했다. 비대면 수업 시기에 다수의 일본 대학은 화상회의 프로그램을 활용하여 실시간 강의를 제공하거나 강의 동영상을 올려서 수업을 한 것으로 확인되었다. 일본의 한국어 교수자들은 일차적으로 학교의 정책과 방침에 따라 비대면 수업을 운영하되, 학교의 시스템과 학습자의 학습 환경 등을 고려하여 수업 방식을 결정했다. 구체적으로는 실물 화이트보드를 카메라로 찍어 보여주거나, 파워포 인트(PPT) 자료를 화면 공유로 제시하거나, 태블릿과 전자펜을 사용하는 등 다양한 시도를 한 것을 볼 수 있었다. 또한 학생 학습 지원을 위해서 과제를 더 많이 활용하고, 퀴즐렛 등을 수업에 도입하기도 했으며, 영상 자료를 수업 전이나 후에 제공하는 노력을 했다. 이런 노력은 재일 한국어 교수자의 매체 활용 역량을 향상 시킨 것으로 보인다. 이는 교육 발전에 중요한 동량이 될 것이므로 앞으로 이를 유지·발 전·조정하기 위한 방안을 모색할 필요가 있겠다.

This study presents an overview of the generational language attitudes of 58 Korean Paraguayans living in Asunción, Paraguay. The survey and interview items were divided into Korean language usage, determinants of language choice, unconscious language attitudes, and impressions of language. The results show that the identity of Korean expatriates toward the identity of their country of residence has changed across the generations. However, compared to the language attitudes of Brazilian expatriates in Latin America, we found that Korean was well preserved and transmitted in the Paraguayan Korean community. We also found that, although the identity of expatriates changed to that of their country of residence in the second generation, more than 50% of expatriates had maintained a Korean identity.