본 연구는 모바일의 장점이 영어어휘 학습에 새로운 환경을 제공해 줄 수 있을 것으로 보고 초등영어학습자들을 위한 모바일 게임용 영어어휘 학습 목록과 함께 그 적용 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서, 첫째, 영어교육 과정의 초등 필수 어휘목록, 초등 영어교과서 어휘, 그리고 초등 영어단어집으로부터 초등학교 5, 6학년 학습자들의 어휘학습에 적합한 기본 어휘목록을 선정하였다. 둘째, 기존에 상용화 중인 모바일 게임을 분석하여 영어어휘 학습용 게임으로 적합한 것을 선정하였다. 마지막으로, 선정된 게임에 구축된 어휘목록을 적용해 개발하였다.
이동 통신과 휴대용 컴퓨터의 통합은 개인과 집단에게 언제 어디서나 학습할 수 있는 기술 개발 기회를 제공하였다. 본 논문에서는 교육용 모바일 콘텐츠를 위한 학습 모델을 제시하고, 영어 어휘 학습을 위한 모바일 콘텐츠를 구현한다. 그 모바일 콘텐츠는 두 부분: 어휘 학습, 어휘 평가로 구성된다. 어휘 학습에서는 모바일 학습자에게 영어 어휘를 제시할 뿐만 아니라 원어민의 발음도 제공한다. 그리고 학습 성취도는 게임 형식의 퀴즈 프로그램에 의해 평가된다. 따라서 영어 어휘 학습을 위한 제안된 원형 시tm템은 에듀테인먼트 모바일 학습을 위한 개인 모바일 시스템의 견본으로써 설계되고 구현되었다.
본 논문은 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전과 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network: U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동 문제 생성 기술을 소개하고, 이 기술을 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소하기 위하여, 자동 문제 생성을 위한 한국어 어휘 문제의 유형을 8가지로 분류하고, 각 문제 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하였다. 이러한 자동 문제 생성 패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보와 의미적 정보를 이용하여 어휘 문제를 자동으로 출제하는 한국어 어휘학습 시스템을 구현하였다.
소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.
본 연구는 챗봇의 활용이 한국 대학생의 영어 어휘 학습에 미치는 영향을 조사한 것으로, 챗봇과의 채팅을 통해 실험 참가자의 영어 어휘 능력이 실제 상승하는지 여부와 영어 어휘 학습에 대한 인식이 어떻게 변하는지 알아보는 데 그 목적이 있다. 47명의 국내 대학생을 실험그룹과 통제그룹으로 나누어 총 8주 동안 실험을 진행하였고, 챗봇 활용의 효과를 파악하기 위해 실험 시작 전과 종료 후 사전 사후 어휘 평가를 실시하였으며, 사전 사후 설문조사를 통해 챗봇을 활용한 어휘 학습에 대한 참가자의 인식 변화를 조사하였다. 본 연구의 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 어휘 평가 결과, 참가자의 어휘 능력은 실험 전에 비해 실험 종료 후 상승한 것으로 나타났고, 사전 사후 설문 결과, 챗봇의 활용은 참가자의 영어 어휘 학습에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는 데 중요한 역할을 하는 것으로 파악되었다. 테크놀로지의 발달과 함께 최근 영어 교육에 있어 챗봇의 활용이 증가하는데 비해 그에 대한 실증적 연구가 부족하다는 점을 고려해 볼 때, 본 연구가 갖는 시사점이 크다고 할 수 있다.
본 연구의 목적은 어휘 학습의 측면에서 컴퓨터 보조 학습을 통한 컴퓨터 기술의 효과와 유용성을 알아보고자 하는데 있다. 컴퓨터 기술을 통한 멀티미디어 수업은 네 가지 (듣기, 말하기, 일기, 쓰기의) 언어기술과 관련하여 다양한 언어학습방법을 제공한다. 한국인 영어 언어 학습자는 주입식 교육에 익숙해져 왔으며, 단어를 습득하는데 있어 반복적인 어휘 암기방법을 활용한다. 이를 위해 본 연구에서는 세 가지 연령 그룹을 대상으로 설문 조사와 교육용 멀티미디어 학습실험이 이루어져있다. 본 연구는 오프라인에서의 어휘학습과 다르게 교사는 컴퓨터 멀티미디어프로그램을 응용하여 교실 수준에 적합한 어휘 학습 응용 프로그램을 어떻게 효과적으로 개선 할 수 있는지 밝히고자 한다.
본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.
언어학습에서 어휘는 가장 필수적이고 기본이 되는 단위임에도 불구하고 교육현장에서는 학생들에게 어휘를 지도하고 별도의 학습시간을 제공하는 경우는 매우 드물다. 어휘를 습득한다는 것은 소리 내어 말하고 듣는 과정을 통해 이루어진다. 눈으로 내용을 이해하고 암기하는 전통적인 언어 습득 방식은 분명 한계가 있을 수밖에 없다. 본 논문에서는 학습자 특성을 고려한 인지전략과 음성인식을 기반으로 한 Speaking 중심의 학습 방법을 연구하여 초등 영어 어휘 습득을 위한 인지전략 기반의 Speaking Training system을 설계하고 구현하였으며, 초등학교 5학년 두 개 학급을 선정하여 수준 테스트 후 실험 그룹과 비교 그룹으로 각각 편성하여 분석한 결과 학습자의 동기부여와 성취감을 높임으로써 학습자의 소리 영어 중심의 어휘 습득을 강화할 수 있었고, 학력향상 뿐만 아니라 학습참여도, 과제수행 정도, 흥미도 등의 자기주도적 능력까지도 향상시킬 수 있다는 놀라울만한 성과가 있었다. 본 연구를 통해 학생들의 실용적인 영어 말하기 능력을 향상시킬 것으로 기대한다.
한국 대학생들의 외국어 어휘 학습에 미치는 부적 정서(상태-특성 불안, 우울)와 작업기억의 영향을 조사하였다. 또한 이것이 외국어 어휘 학습 콘텐츠 개발에 함의하는 바가 무엇인지를 알아보았다. 이를 위하여 132명에게 상태-특성 불안, 우울, 그리고 네 종류의 작업기억 검사를 실시하였다. 또한 참가자들로 하여금-특정 외국어에 대한 개인 간의 차이를 최소화하고자-처음 보는 스와힐리어 단어를 학습하도록 하였다. 참가자들의 상태-특성 불안과 우울의 평균은 정상 수준이었다. 구조방정식모형에서 부적 정서에서 외국어 학습으로의 직접효과는 없었으며, 부적 정서에서 작업기억으로의 직접효과와 작업기억에서 외국어 학습으로의 직접효과는 유의미하였다. 이는 부적 정서에 의한 작업기억의 손상이 외국어 어휘 학습의 부진으로 이어질 수 있음을 의미하였다. 이를 바탕으로 대학생들을 위한 외국어 어휘 학습 콘텐츠를 개발할 때에, 학습자의 부적인 정서를 고려해야 할 필요성과 작업기억의 부담을 최소화해야 할 필요성을 제기하였다.
인식 대상 학습 모델이 분류되어 있지 않거나 명확하게 분류되지 않은 경우 어휘 인식을 결정하지 못하여 인식률이 저하되며 학습 모델 분류 형태가 변경되거나 새로운 학습 모델이 추가되면 인식 모델의 결정 트리 구조가 변경되어야 하는 구조적 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 학습 알고리즘을 제안한다. 음운 현상이 충분히 반영된 음성 데이터베이스를 구성하고 학습 효과를 확보하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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