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한자・중국어 어휘 교육에서 데이터 주도 학습(DDL) 과 생성형 AI의 통합 ― 대학 전공 교과목 사례에 대한 파일럿 연구 KCI 등재

Integrating Data-Driven Learning (DDL) and Generative AI in Chinese Character an d Vocabulary Instruction: A Pilot Study on an Undergraduate Major Course

백종이
  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/453387
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中國學 (중국학)
대한중국학회 (Korean Association For Chinese Studies)
초록

본 연구는 코퍼스 분석 도구와 생성형 AI를 통합한 한자・중국어 어휘 수업 모형을 설계하고, 이를 대학 중국어 전공 기초 교과목에 적용하여 학습자 반응을 탐색적으 로 검토한 파일럿 연구이다. 2025년도 2학기 A대학교 중국학전공 수강생 15명을 대 상으로 22문항 설문을 실시하고 기술통계, Friedman 검정, Spearman 상관분석 등을 수행하였다. 분석 결과, 감각어 기반 어휘 설명과 AI・코퍼스 통합 활동이 비교적 긍 정적으로 평가되었다. 또한 AI와 코퍼스 분석 결과를 비교하는 활동의 유용성 인식 은 개념구조 이해 향상에 대한 인식과 정적으로 관련되는 것으로 나타났다. 개방형 응답에서는 AntConc・N-gram 분석 활동이 가장 도움이 된 활동으로 선택되었다. 이는 생성형 AI와 코퍼스 비교 활동의 교육적 잠재력, 그리고 인지언어학적 어휘 교육 과 데이터 주도 학습을 연결하는 접근의 가능성을 시사한다.

This pilot study examines a Chinese character and vocabulary instruction model that integrates corpus analysis tools (AntConc and N-gram) with generative AI (ChatGPT and Gemini) in an undergraduate foundation course. The model was designed around three principles: meaning-based vocabulary expansion, toolmediated self-directed inquiry, and critical AI literacy. A 22-item survey was administered to fifteen students enrolled in “Core Chinese Characters and Basic Chinese Vocabulary” at a University A in Korea in the fall semester of 2025. The data were analyzed using descriptive statistics, Cronbach’s alpha, Friedman tests, Spearman correlations, and thematic analysis. Results showed generally positive responses, with sensory-based vocabulary instruction receiving the highest mean score. The AI–corpus integration domain was rated significantly higher than the digital-only exploration domain, and was positively associated with learners' perceived improvement in conceptual vocabulary understanding. In the openended responses, AntConc and N-gram activities were identified as the most helpful. These findings suggest the pedagogical potential of combining generative AI with corpus-based inquiry in Chinese vocabulary education and indicate that AI outputs may be more productively treated as objects of critical comparison rather than fixed answers.

키워드
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목차
【목 차】
【초록】
1. 서론
    1) 연구 배경 및 필요성
    2) 연구 목적 및 연구 문제
    3) 연구 범위 및 논문 구성
2. 이론적 배경
    1) 코퍼스 기반 어휘 교육과 데이터 주도 학습(DDL)
    2) 생성형 AI의 언어 교육 적용과 비판적 리터러시
    3) 감각어 기반 어휘 교육의 인지언어학적 근거
    4) 소결
3. 수업 모형 설계
    1) 수업 모형의 설계 원리
    2) 3교시 연동 수업 구조
    3) 코퍼스 텍스트 선택: 홍루몽
    4) 감각어 연동 주제 계열화
    5) 평가 체계 및 워크북 설계
    6) 소결
4. 연구 방법
    1) 연구 참여자
    2) 자료 수집 도구
    3) 자료 분석 방법
    4) 자료 수집 및 분석 절차
    5) 연구 윤리
    6) 소결
5. 연구 결과
    1) 수업 모형 각 영역의 효과성 인식
    2) 도구 통합 활동과 어휘 개념구조 이해의 관계
    3) 학습자 선호 활동 및 개선 요구
    4) 소결
6. 논의 및 결론
    1) 수업 모형 설계의 의의
    2) 생성형 AI와 코퍼스 도구의 교육적 역할 분담
    3) 연구 방법론적 한계
    4) 결론
【참고문헌】
【논문초록】
저자
  • 백종이(경상국립대학교 국제지역연구원 학술연구교수) | Baek Jong-Ie
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