본 논문은 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 본 논문의 시스템은 학습자의 대화 흐름을 제한하지 않고 주제를 벗어난 자유대화를 허용하며 문법오류에 대한 피드백을 한다. 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템은 대화턴 성공률로 평가되었는데, 평균 대화턴 성공률은 80.86%였으며, 주제별로는 1) 뉴욕시티투어 티켓 구매 71.86%, 2) 음식주문 71.06%, 3) 건강습관 대화 85.41%, 4) 미래화폐에 대한 생각 조사 95.09%였다. 또한 영어 문법 오류 교정도 측정되었는데 문법 오류 정확률은 66.7%, 재현율은 31.9%였다.
규칙 기반의 영한 기계번역에서는 영어의 문법 규칙을 구축하고 이를 이용하여 영어의 구문 분석을 수행한다. 그러나 쉼표를 포함한 문장이나 특수한 형식의 문장들은 문법에 의해 분석하기 어렵다. 이를 문법에 의해 분석하기 위해서는 문법이 복잡해지고 문법의 수가 많아지게 되어 분석의 복잡도를 증가시키게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이미 존재하는 규칙에 의해 분석할 수 있는 형태로 문장을 바꾸는 문장 다시 쓰기를 제안한다. 문장 다시 쓰기를 위해 쉼표를 포함한 문장에 대해서 다시 쓰기가 필요한 패턴을 구축하였으며 이에 대해 문장 다시 쓰기를 실험하였다. 문장 다시 쓰기를 통해 입력 문장을 변형함으로써 규칙의 추가 없이 구문 분석이 가능하며 제안한 방법은 특수한 형식을 가진 문장 및 쉼표에 의해 연결되는 문장들에 대해 보다 정확한 분석과 번역을 위한 새로운 방법으로서 의의가 있다.
변환 방식의 기계 번역에서 가장 중요한 부분은 변환 단계이며 여기서 변환사전이 매우 중요한 역활을 담당한다. 그러므로 인간이나 기계 번역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사 사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다. 이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법 검사기들은 영어권의 사람들을 위주로 만들어졌기 때문에 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문장을 검사하고 교정할 수 있도록, 확장된 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용한 영어 문장 검사기를 구현한다.
본 연구는 EFL 상황인 한국 영어 교실 수업에서의 문법 교육의 효과를 통합적으로 살펴보는 목적을 갖고 있다. 이를 위해 총 30개 논문에 수록된 67개의 개별 연구 결과를 토대로 메타분석을 실시하였고, 이를 통해 평균효과크기를 산출하였다. 또한 조절변인별 문법 교육의 효과를 비교해 보기 위해 각 연구를 연구대상, 처치 기간, 문법 교육의 종류를 기준으로 분류하여 분석하였다. 그 결과 문법 교육 연구 전체의 평균 효과크기는 .907로 매우 높은 효과를 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 연구대상별 비교에서 중학생과 대학생 대상의 문법교육 효과가 초등학생과 고등학생 대상으로 한 경우보다 통계적으로 유의한 수준에서 높은 효과를 지니고 있는 것으로 나타났다 (Q=37.065, df=3, p=.000). 반면 처치기간과 문법 교육의 유형을 기준으로 비교해 봤을 때는 효과의 차이는 나타나지 않았다.
본 연구의 목적은 한국대학생의 통합과 분리 형태초점 교수법에 대한 견해를 조사하고, 이러한 견해가 집중도와 문법학습의 믿음과 어떠한 상관관계가 있는 지, 추가적으로 수준별 성별 차이점을 조사하는 것이다. 본 연구의 목적을 위해서 서울소재 대학생 157명을 대상으로 실시한 설문지 조사 결과를 상관관계분석과 T 검정을 사용하여 분석하였다. 참여 학생들은 통합 형태초점교수법을 선호하는 것으로 나타났으며, 통합 형태초점교수법의 선호도는 학습자의 영어 수업시간의 집중도와 영어 수준과 유의미하게 연관성이 있다는 것을 보여준다. 다른 한편으로 분리 형태초점 교수법의 선호도는 학습자의 문법에 대한 믿음과 유의미한 상관관계를 보여주었고 수준별 성별로 모든 학생들이 공통적인 결과로 나타났다. 결론적으로 통합 형태초점 교수법은 학습자의 집중도와 영어 수준에, 분리 형태초점 교수법은 학습자의 문법 학습에 대한 믿음에 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. 결론적으로 교실현장에서 통합 형태초점교수법을 사용할 필요하며, 이러한 접근도 학습자의 수준과 집중도를 고려할 필요가 있다는 것을 보여준다.
본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.
인간이나 기계변역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다.이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법검사기들은 문자의 문형을 결정하는 중요한 요소인 동사형이나 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다.본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문자을 검사하고 교정할 수 있도록,확장 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용하여 영어 문장의 검사에 적용하는 방안에 대해 연구한다.
This study is to examine grammar understanding with beginner English speakers according to presentational methods of grammatical content. 18 English-speaking Korean beginners were randomly assigned and divided into two groups. We first examined if there was a statistically significant difference between the two groups in grammar comprehension with and without illustrations. It was found that the group given the presentation illustrations showed greater understanding than the group without them. Second, no statistically significant difference in grammar understanding was found between the groups with and without materials marked for their awareness. Third, no statistically significant difference was found between the groups with the order of presenting content elements related to grammatical items. This study is to affirm the importance of illustrations as a component of Korean textbooks.
본 연구의 목적은 인공지능 챗봇이 한국 대학생 영어학습자들에게 전치사와 관사 두 목표 문법을 습득하는데 효과적인지 실험하기 위한 것이었다. 필수 영어 과목을 수강한 46명의 1학년 학생들을 대상으로 하였다. 참여자들은 실험군과 통제군. 두 그룹으로 무작위로 선별되었다 (각 그룹 23명). 실험 그룹은 6주 동안 챗봇과 6번의 채팅 세션을 가졌다. 사전·사후 실험을 통해 영어 작문에서 목표 문법의 오류 빈도의 변화를 비교함으로써 효과를 검토했다. 실험결과는 챗봇과의 대화 후에 실험군이 전치사와 관사 모두에서 누락 오류의 평균을 유의하게 줄였다는 것을 보여줬다. 다른 오류 범주에서 큰 효과를 거두기 위해서는 학생들의 단답형 또는 부정확한 답변을 줄이고 챗봇과의 대화에 적극적으로 참여하도록 유도하는 챗봇 피드백이 개선되어야 한다.
과거에는 영어를 배우는 한국인 언어 학습자들이 문법구조에 대한 지식을 익히는데 학습 초점을 두었다. 문법구조 설명에 학습 초점을 맞춘 EFL (외국어 학습 교실) 수업 속 훈련된 강사들은 EFL 수업에서 선호하는 강사들로 보여졌다. 하지만, 학습 초점이 말하기 능력으로 영향력이 더하여지므로 한국인 영어 학습자들은 현제 '정확성' 보단 가능하면 '유창성'에 더 많은 관심을 보여 유창하게 영어 말하기를 희망한다. 본 연구는 ELT (영어수업 교실) 상황에서 비원어민 영어 학습자들이 원어민과 비원어민 영어교사의 차이점에 대하여 어떻게 인식하고 있는지 밝히고자 한다. 또한, 그에 따른 문제점들을 조사하고, 멀티미디어 응용을 통해 비원어민 영어 교사의 말하기 듣기 수업을 어떻게 개선할 수 있는지 밝히고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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