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.
영어로 진행하는 전공 수업, 영어로 쓰여진 교재의 사용 등이 빈번한 대학 수준 이상에서의 학업을 위해서는 학문목적영어와 관련된 능력을 갖추는 것이 필수적이다. 영어로 진행되는 공부에 어려움을 경험하는 학생들을 돕기 위해 많은 학자들은 해당 분야의 키워드, 즉 전문어휘 목록 작성을 통해 해당 분야의 어휘 학습을 돕는 것이 중요하다고 강조하고 있다. 이에 본 연구에서는 해당분야의 전문 어휘 추출과 관련한 핵심 개념과 선행연구를 살펴본 후, 각기 상이한 키워드 추출 방법을 채택한 2개의 선행연구를 통해 실제 키워드 추출이 이루어지는 방법 및 각각의 장단점에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구는 남북한 영어교과서에 나타난 어휘를 비교하여 영어어휘의 양적 질적인 차이를 알아보고 궁극적으로 남북한 통일 영어교과서에 담을 영어어휘 목록을 만드는데 필요한 기초적인 작업을 진행하는데 있다. 이를 위해 2000년대에 출간된 남북한 영어교과서로 코퍼스를 구축하여 어휘목록을 추출하고 이들 남북한 영어교과서 코퍼스를 비교하였다. 어휘목록의 추출은 남한 영어교과서의 경우는 7차교육과정 이후 출간된 교과서에서 추출하고 북한 영어교과서의 경우는 김정일정권시대인 2000년대 이후 영어교과서로 코퍼스를 구축하고 그 코퍼스에서 어휘목록을 만들어서 비교하였다. 이를 위해서 AntConc 3.5.7을 사용하여 어휘목록을 추출하고 콘코던스를 통해서 어휘목록에 나온 어휘의 사용맥락을 살펴보면서 점검하였다. 이를 통해서 남북한 영어 어휘의 양적 질적 비교를 통해서 그 차이점들을 도출하였다. 양적으로 남북한이 영어교과서를 통해서 학습해야 할 어휘는 양적으로 비슷하게 3000 단어 내외였으나 북한 영어교과서의 경우 전문학술 어휘가 좀 더 많이 나타났다. 자본주의 시장경제를 따르는 남한과 사회주의 계획경제를 따르는 북한 영어교과서에는 이와 관련된 어휘의 사용과 의미적 차이가 발견되었다. 아울러, 종교와 문법 용어의 사용에 있어서 차이가 나타났다.
이야기를 통한 메시지 전달은 가장 강력한 소통의 기구다. 그것은 디지털미디어가 발달하면서도 마찬가지이다. 정보의 급격한 양과 질적인 변화는 인간에게 다양하고 변화되는 학습이 요구되고 있으며, 평생교육의 개념이 강화되는 상황 속에서, 디바이스의 발달은 지식정보화 사회에서의 필수적인 학습도구로서 자리잡고 있으나, 진화를 요구 받게 되어있다. 특히, 영어학습에서 디바이스들은 EFL 에서 학습한계를 극복하고, 문화적 교육을 가능하게 하는 도구로 발전하고 있으므로, 수집된 정보들은 의미전달에 있어서 효율성을 취하는 설계에 있어서 디지털 스토리텔링방법의 효과성 검증과 디지털 매체 그리고 변화된 환경의 학습자 분석을 통한 교수학습의 촉진기반연구가 필요하며, 이에 기반한 영어어휘 교수 학습설계의 개발연구를 제안하고자 한다.
본 연구는 공과대학 학생들이 배우는 전공영어로서의 특수목적영어(ESP)에 대해 코퍼스 기반 접근법의 유용성을 논하고자 한다. 이에 본 연구에서는 공과대학에서 사용하는 전공텍스트를 코퍼스로 구축하여 컴퓨터에 기반한 분석에서 나온 결과들을 제시하면서 공학영어 코퍼스의 특성을 살펴보고 궁극적으로 영어매개수업을 듣는 공대학생들의 데이터 기반 학습에 일조하고자 한다. 본 연구에서 사용된 목표 코퍼스는 세부전공과 상관없이 공통적으로 적용되는 공학과목을 선정하여 구축되었고 비교대상인 참조 코퍼스는 British National Corpus를 사용하였다. 공학영어 코퍼스는 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 이루어졌고 코퍼스 분석도구인 AntConc 3.4.4를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석이 수행되었다. 고빈도수 어휘의 분석결과 목표 코퍼스와 참조 코퍼스에서 가장 빈번하게 나타나는 어휘군은 내용어(content words)보다는 기능어(function words) 형태가 많다는 점이 나타났고 내용어군만 분석결과 참조코퍼스에 비해 공학영어 코퍼스에 과학영역의 변이어가 많이 분포하고 있음이 드러났다. 또한 키워드 분석에서는 공학영어 코퍼스의 키워드 동사군이 전문적인 어휘(technical vocabulary)보다는 비전문적인 학술적 어휘(non-technical academic vocabulary)가 상대적으로 많이 분포되어 있음이 드러나 ESP교육을 실시함에 있어서 전공관련 전문영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 고양해야 할 필요성이 대두된다.
오늘날은 실용성 있는 생활 영어교육이 절실히 필요한 시대로서 영어 교육은 무엇보다도 의사소통 능력 개발에 중점을 두고 있다. 영어 학습을 시작하는 초기 학습자 단계에서 가장 우선적으로 직면하게 되는 것이 바로 어휘 학습이다. 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적·능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다. 본 학습시스템을 실제 단어 학습에 적용해 본 결과 학습자들의 만족도가 높았다.
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.
솔빛(대표 박현제)에서 개발한 '이것이 여행영어다'는 해외 여행을 즐겁게 하기 위해 필요한 여행관련 어휘들로 구성되어 있다. 즉 외국 생활에서 터득한 살아있는 미국영어 가운데 해외 여행자를 위해 꼭 필요한 내용만을 뽑아 재구성한 실용적인 영어학습 타이틀로서 본격적인 애니메이션 영어회화 타이틀로 획기적인 인기를 끌고 있는 '이것이 미국영어다' 시리즈 중 하나이다.
본 연구는 대학 교양영어 교육에서 영어학습 부진아 학생들을 대상으로 목표어의 유창성과 정확성을 모두 얻기 위해서 언어의 형식적인 특성을 체계적으로 지도해야 할 필요성을 느끼고 기능 중심의 교양영어 교육을 하면서 기본적인 언어 요소인 문법과 어휘를 강화시키는 방법인 'focus on form'(FnF)를 투입하여 그 효과성을 알아보고자 하였다. 동질성이 검증된 3개 집단을 선정하여 의미중심의 의사소통 수업의 비교반과 FnF의 입력 강화 과제 방식 수업의 실험 A반, FnF의 출력 강화 수업의 실험 B반으로 구성하여 13주 실험을 실시하였다. 그 결과, 입력 강화의 실험 A반은 비교반에 비해 문법 습득에 유의한 효과가 있었고, 출력 강화의 실험 B반은 비교반에 비해 어휘 습득에 유의한 효과가 있었다. 그러나 어휘와 문법 습득에서 FnF의 두 방식의 통계적 차이는 나타나지 않았다. 따라서 교양영어수업에서 부진아 학생들에게 문법 항목과 관련해서는 인지적 부담이 낮은 입력 강화를 적용한 수업을 하고, 어휘 항목은 출력 강화를 적용한 FnF수업을 섞어서 할 필요가 있다는 것을 본 연구의 결과가 시사한다.
본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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