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      인공지능 활용 한국어 학습 및 평가 도구 개발 현황 = A Study on the Development of Korean Language Learning and Scoring Tools applying Artificial Intelligence

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      https://www.riss.kr/link?id=A108109291

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study explores the application and implementation of artificial intelligence in the field of Korean language learning. The application of AI for Korean language learning has been discussed since 2017 and has made progress over 2020 and 2021. More...

      This study explores the application and implementation of artificial intelligence in the field of Korean language learning. The application of AI for Korean language learning has been discussed since 2017 and has made progress over 2020 and 2021. Moreover, enhanced AI pronunciation evaluation and dialogue systems have led to the development of chatbots for practicing Korean conversation and are continuously being upgraded. To examine this progress, we analyzed three applications ‘세종학당 AI 선생님’, ‘트이다’, and ‘한컴 지니K.’ We have confirmed that the AI-applied Korean learning applications incorporate sound recognition or synthesis technology, and the accuracy of pronunciation evaluation was high. However, for dialogue processing, only closed conversations based on a given scenario are provided and a free conversation with an AI agent is not yet possible. For AI evaluation and grading, and feedback, we examined the case of LCAT in the field of English learning. Based on the results of the study, we propose the following as the key factors when developing AI-applied Korean learning and evaluation tools. First, the technology for natural pronunciation and intonation realization of the sound synthesis engine is required. Second, AI for practicing speaking must be trained with a collection of data optimal for its purpose. Third, for AI language evaluation and auto-grading, a model development strategy that suits the situation and the purpose of use must be devised. Especially, the Korean language education institutions and educators must actively participate in the data construction and refinement process as the main consumers. Finally, UX research focusing on the AI-service using learners is required. Diversification of future service concepts, research on appealing persona, and the implementation of gamification to provide learning motivations must follow. Public institutions and industries are paying much attention to implementing AI technology in Korean learning. The support of the education industry and academia would lead to the development of advanced AI learning and evaluation tools in the near future.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이정희, "한국어 학습자의 서술형 답안 자동 채점 모델 설계" 한국방송통신대학교 2021

      2 김한샘 ; 한지윤 ; 최경호 ; 정해연 ; 곽용진, "한국어 튜터링 챗봇을 위한 말뭉치 구축의 필요성과 방법론" 국제어문학회 (75) : 61-81, 2017

      3 이성준, "한국어 말하기 평가의 채점 변인 연구" 서울대학교 2019

      4 박정아 ; 이향, "한국어 교육용 AI 챗봇 개발을 위한 챗봇 빌더 활용 방안" 언어연구교육원 한국어학당 63 : 51-91, 2021

      5 박진철, "학문 목적 한국어 말하기 수업에서의 음성합성기술(TTS) 활용 사례 연구 –‘발표하기’ 과제를 중심으로–" 국제한국어교육학회 32 (32): 141-160, 2021

      6 박진철, "인공지능(AI)을 활용한 한국어 듣기 교육 자료 제작 연구 -음성합성기술(TTS) 활용을 중심으로-" 이중언어학회 (82) : 61-84, 2021

      7 이찬규, "인공지능 시대, 한국어 교육의 방향과 전망" 159-164, 2018

      8 박전규, "인공지능 기반의 외국어 말하기 학습 기술 개발" 한국산업기술진흥협회 444 : 48-52, 2020

      9 세종학당재단, "인공지능 기반 한국어 학습 지원 서비스 구축 완료보고서" 이르테크 2020

      10 하민수, "영어기반 컴퓨터자동채점모델과 기계번역을 활용한 서술형 한국어 응답 채점 - 자연선택개념평가 사례 -" 한국과학교육학회 36 (36): 389-397, 2016

      1 이정희, "한국어 학습자의 서술형 답안 자동 채점 모델 설계" 한국방송통신대학교 2021

      2 김한샘 ; 한지윤 ; 최경호 ; 정해연 ; 곽용진, "한국어 튜터링 챗봇을 위한 말뭉치 구축의 필요성과 방법론" 국제어문학회 (75) : 61-81, 2017

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      4 박정아 ; 이향, "한국어 교육용 AI 챗봇 개발을 위한 챗봇 빌더 활용 방안" 언어연구교육원 한국어학당 63 : 51-91, 2021

      5 박진철, "학문 목적 한국어 말하기 수업에서의 음성합성기술(TTS) 활용 사례 연구 –‘발표하기’ 과제를 중심으로–" 국제한국어교육학회 32 (32): 141-160, 2021

      6 박진철, "인공지능(AI)을 활용한 한국어 듣기 교육 자료 제작 연구 -음성합성기술(TTS) 활용을 중심으로-" 이중언어학회 (82) : 61-84, 2021

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      9 세종학당재단, "인공지능 기반 한국어 학습 지원 서비스 구축 완료보고서" 이르테크 2020

      10 하민수, "영어기반 컴퓨터자동채점모델과 기계번역을 활용한 서술형 한국어 응답 채점 - 자연선택개념평가 사례 -" 한국과학교육학회 36 (36): 389-397, 2016

      11 서지혜, "시나리오를 기반으로 한 초급 한국어 말하기 연습용 챗봇 설계 방안 연구" 한국문화융합학회 43 (43): 53-76, 2021

      12 엄정윤, "말하기 수업에서의 챗봇 빌더 활용 방안" 156-191, 2021

      13 조희련 ; 이유미 ; 임현열 ; 차준우 ; 이찬규, "딥러닝 기반 언어모델을 이용한 한국어 학습자 쓰기 평가의 자동 점수 구간 분류 -KoBERT와 KoGPT2를 중심으로-" 국제한국언어문화학회 18 (18): 217-241, 2021

      14 Manning, J., "The role of AI in English assessment: What do teachers really think?"

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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.13 1.13 1.07
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.01 0.96 1.791 0.3
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