The present study aims to compare teacher talk and the course book used as a source of vocabulary input. For the research purpose, part of Yenny Corpus (Kwon, 2013) was used to analyze the vocabulary content of the two input sources. Yenny Corpus consists of a total of 247,398 words collected from EFL classes of four native and five non-native university lecturers. In this study, however, the data of 1,416 words by the native teachers and 1,651 words by the non-native teachers with their course book scripts were used. To analyze the quantity and quality of the vocabulary use (e.g., level, diversity) of the two input sources, some representative word lists such as BNC-COCA 25,000 word family list topped on Range Program (Heatley & Nation, 2002) were applied. The results show that the teachers (including both native and non-native teachers) orally provide 8,090 word types while their course books introduce 4,713. The non-native teachers provide a little more vocabulary input compared with the native teachers’ talk. In addition, the level of the vocabulary provided by the non-native teachers seems more appropriate for their students’ vocabulary ability. Nevertheless, in order to generalize the findings further research is needed in different settings.

본 연구에서는 실제 원어민 언어 자료인 코퍼스에서 추출한 예시문을 가리키는 ‘콘코던스’와 ‘온라인 사전’의 활용이 쓰기 오류의 수정에 어떠한 영향을 주는지를 중점적으로 살펴보며 코퍼스 분석 프로그램을 활용한 쓰기 오류 피드백 관리 방법을 제안하는 것을 연구의 목적으로 한다. 본 연구는 대표성 있는 표집을 통한 실증적인 통계 자료를 제시하기 보다는 소수의 실험 대상을 통하여 영어 쓰기 오류 지도 및 관리, 그리고 새로운 방식의 오류 피드백 방법에 대한 시사점을 이끌어 내는 데 초점을 두었다. 본 연구에 참여한 실험 대상은 서울 소재 A대학교의 1학년 학생 3명이다. 실험 대상 모두 비영어전공의 학생들로 교양영어 과목을 수강하고 있는 학생들이다. 3명 가운데 2명은 쓰기 능력에서 상위권으로 분류될 수 있는 학생들이며 나머지 1명의 학생은 중위권으로 볼 수 있는 학생이다. 3명 모두 장기간의 영어권 국가의 체류 경험은 없었다.본 연구에서는 실험 대상자로 하여금 동일한 주제에 대하여 A4 한 장 길이의 에세이를 작성하게 하였다. 이후 1주일 간격으로 두 차례 글을 수정하여 제출하게 하였다. 첫 번째 수정은 초안 작성과 마찬가지로 어떠한 참고자료나 피드백 없이 글을 수정하도록 요청하였고 두 번째 수정은 아래 그림과 같이 코퍼스 예시 샘플인 콘코던스와 온라인 사전의 참고가 가능한 Concord Writer v.3.3라는 프로그램을 활용하여 수정하게 하였다. 그 결과 기존 연구들과 마찬가지로 상위권 학생들에게서 콘코던스와 온라인 사전의 참고를 활용하여 에세이를 수정해 보는 것이 오류의 수를 줄이는데 보다 효과적이라는 점을 확인 할 수 있었다 본 연구에서는 코퍼스 프로그램을 통한 오류의 관리나 피드백이 보다 체계적인 교수학습의 방법을 소개함으로써 교육적인 시사점과 추후 연구에 대한 방향성을 제시하였다.

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.