본 연구는 최근 주목을 받고 있는 AI 기기를 영어 교육에 활용하는 방안의 하나로 대표적인 AI 챗봇(chatbot)인 Mitsuku와 Cleverbot의 활용 가능성을 탐색하였다. 이를 위해 7단계로 구성된 다양한 과업을 제시하고 27명의 대학생을 대상으로 이들 챗봇과 채팅을 수행하도록 하였다. 그 결과, 먼저 두 챗봇 모두 대화에서 구사하는 어휘의 90% 이상이 상위 3,000단어 이내에 포함되어 대화 시 학습자들이 챗봇의 표현을 이해하는데 큰 문제가 없었다. Mitsuku와 Cleverbot의 기능 비교에서는 실제 대화의 양상과 설문 조사를 바탕으로 볼 때 Mitsuku에 대한 평가가 훨씬 긍정적이었다. Mitsuku는 맥락 파악에 다소 한계를 보이기는 했지만 대화 구사에 큰 무리가 없었고 Mitsuku 자체의 지식 데이터베이스를 뛰어넘는 내용에 대해서는 웹검색을 바탕으로 정보를 제공할 수 있다는 점에서 Cleverbot에 비해 높은 만족도를 보였다. 본 연구에서 나타난 챗봇의 한계에도 불구하고 실험에 참여한 대부분의 학습자들은 영어 구사의 기회와 영어 입력을 제공한다는 점, 그리고 무엇 보다도 인간 대화와는 달리 부담 없이 어떠한 민감한 대화 주제도 꺼낼 수 있고 채팅 시 나타날 수 있는 영어 오류에 대해 신경이 덜 쓰인다는 점을 챗봇 활용의 장점으로 꼽았다. 끝으로 본 연구에서는 그 밖의 시사점과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.

The present study attempted to explore the feasibility of using the most representative AI chatbots Mitsuku and Cleverbot, as one of the ways to utilize AI devices for teaching and learning English. For this, 27 university students chatted with the two chatbots. During the chatting seven various sub-tasks were given to the students. As a result, both chatbots used 90%, or more of their words, within the top 3,000 words during their conversations, and it was thus not difficult for the students to understand the two chatbots’ expressions. In the comparison between Mitsuku and Cleverbot, the evaluation of Mitsuku was much more positive. Although Mitsuku demonstrated some limitations regarding its ability for context recognition, she could properly respond to the students using her own knowledge database and even conducted web searches. In spite of the limitations of the chatbot the participants thought that the chatbot could provide a lot of English-use opportunities and English input, and reduce foreign language anxiety of the learner. Finally, this study addresses additional implications and suggestions for further research.

요 약
 Ⅰ. 들어가는 말
 Ⅱ. 이론적 배경
  1. AI 챗봇 개발의 현황
  2. 외국어 교육에서 AI 챗봇 활용 연구
 Ⅲ. 연구방법
  1. 실험 대상
  2. 실험 도구 및 절차
  3. 분석도구 및 절차
 Ⅳ. 연구결과
  1. 챗봇과 사용자 대화의 어휘적 특성 비교
  2. 사용자의 설문 분석
 Ⅴ. 결 론
 References
 Abstract

• 신동광(광주교육대학교) | Shin Dong-Kwang (Gwangju National University of Education)