This study examined how 16 Chinese transformational structures are generated using generative AI from the perspective of learners whose native language is Korean. To summarize: (1) In weak AI models, using the zero-shot input method, Baidu generated 13 transformed Chinese Sentences, and Papago generated 11 transformed Chinese Sentences. (2) In strong AI models, using the prompt input method, WRTN generated 12 transformed Chinese Sentences, and Yuanbao generated 11 transformed Chinese Sentences. The possible reason why weak AI showed better results than strong AI may be because the analysis target was simple sentences. Baidu and Papago AI are programs specialized in translation. Therefore, under the same conditions as the experiment, it can posited that weak AI is more specialized than strong AI. Thus, it may be sufficient to utilize weak AI in current Chinese writing education. Nevertheless, for this research be applicable to Chinese writing education, the following additional analyses are necessary: (1) This study targeted ‘simple sentences.’ If applied to ‘complex sentence’ writing education, an analysis of whether weak AI remains useful is necessary. (2) An analysis of how to conduct education using Artificial Intelligence is required.
본고는 모바일 러닝 기반 환경에서의 중국어 쓰기 교육방안 연구를 하고자 한다. 이를 위해 수업에 효과가 있는 교수-학습 방안을 실제 개발 및 적용하며 교육 방안을 제시하고자 한다. 또한 모바일 러닝 기반 중국어 쓰기 수업의 효과 분석 및 학습자의 정의적 영역에 미치는 영향을 분석하고 국내 적용 가능한 모바일 러닝 기반 중국어 쓰기 수업 활용방안을 제언하고자 한다. 이에 본 연구는 모바일 러닝 기반 환경에서의 중국어 쓰기 수업에 효과가 있는 교수-학습 방안 개발과 이런 교수-학습 방안들이 중국어 학습자들에게 중국어 쓰기 능력과 중국어 학습에 어떠한 영향을 미쳤는지, 또한 실제 효과가 있었는지에 대한 실험 검증을 실시하고 분석하고자 한다.