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      ESL Learners’ Readiness to Use Machine Translation: A Case of a Beginning College English Writing Class

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      https://www.riss.kr/link?id=A108530409

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Recently billions of people in every corner of the world have relied on machine translation(MT) to meet their foreign language needs. The language classroom is not an exception for this phenomenon. However, if we hope to help our students improve their language skills with it, they should be able to detect errors it produces and revise them accurately. In this light, this study explores whether Korean college students are ready to benefit from it for their language development and communication. In the study, eighteen students in a college basic writing class were asked to produce Korean narrative texts and translate the texts into English using MT. Then, they were asked to detect and correct errors in the MT output. The analysis of the MT output manifests its low accuracy and various error types. Further, the analysis of the students' revision works reveals that many students' abilities to both detect and correct errors in the output are limited and that the revision of longer sentence parts tend to be unsuccessful. The study suggests that, despite the results of the study, since its benefits for the learning are too great to be ignored, foreign language teaching professionals should find a way to integrate it to the instruction optimally.
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      Recently billions of people in every corner of the world have relied on machine translation(MT) to meet their foreign language needs. The language classroom is not an exception for this phenomenon. However, if we hope to help our students improve thei...

      Recently billions of people in every corner of the world have relied on machine translation(MT) to meet their foreign language needs. The language classroom is not an exception for this phenomenon. However, if we hope to help our students improve their language skills with it, they should be able to detect errors it produces and revise them accurately. In this light, this study explores whether Korean college students are ready to benefit from it for their language development and communication. In the study, eighteen students in a college basic writing class were asked to produce Korean narrative texts and translate the texts into English using MT. Then, they were asked to detect and correct errors in the MT output. The analysis of the MT output manifests its low accuracy and various error types. Further, the analysis of the students' revision works reveals that many students' abilities to both detect and correct errors in the output are limited and that the revision of longer sentence parts tend to be unsuccessful. The study suggests that, despite the results of the study, since its benefits for the learning are too great to be ignored, foreign language teaching professionals should find a way to integrate it to the instruction optimally.

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      참고문헌 (Reference)

      1 남신혜, "한국어 학습자의 온라인 기계번역 도구 사용 경험 및 태도에 관한 연구 - 초급 및 중급 학습자를 대상으로 -" 한국언어문화교육학회 15 (15): 55-81, 2019

      2 이윤재 ; 이동주, "영어자동번역기 활용이 고등학생 영어 글쓰기에 미치는 영향" 한국영어교과교육학회 19 (19): 159-180, 2020

      3 김순미, "신경망번역기(NMT) 활용 학부 번역교육의 가능성 연구" 한국통번역교육학회 15 (15): 5-37, 2017

      4 김경란, "대학 L2 글쓰기에서 번역기 사용은 필요한가?: 타당성에 대한 초급반 학습자의 인식" 한국디지털정책학회 18 (18): 99-108, 2020

      5 조인희, "기계번역을 활용한 영어작문 수업의 효과: 자기 효능감과 글쓰기의 양적 증가를 중심으로" 한국중앙영어영문학회 60 (60): 253-279, 2018

      6 공수, "기계번역 프로그램 품질에 대한 사용자 평가와 사용자의 L2 수준 간 상관관계 고찰 -한중 언어 쌍을 중심으로-" 한국통역번역학회 21 (21): 1-29, 2019

      7 임희주, "교양영어 수업에서 영어자동번역기 사용에 대한 대학생의 인식 및 태도연구 ― 영작문 수업을 중심으로" 한국교양교육학회 11 (11): 727-751, 2017

      8 Tsai, S., "Using Google Translate in EFL drafts: A preliminary investigation" 32 (32): 510-526, 2019

      9 Choi, H., "Understanding neural machine translation" 37 (37): 16-24, 2019

      10 Pintado Gutiérrez, L., "Translation in language teaching, pedagogical translation, and code-switching : restructuring the boundaries" 49 (49): 219-239, 2021

      1 남신혜, "한국어 학습자의 온라인 기계번역 도구 사용 경험 및 태도에 관한 연구 - 초급 및 중급 학습자를 대상으로 -" 한국언어문화교육학회 15 (15): 55-81, 2019

      2 이윤재 ; 이동주, "영어자동번역기 활용이 고등학생 영어 글쓰기에 미치는 영향" 한국영어교과교육학회 19 (19): 159-180, 2020

      3 김순미, "신경망번역기(NMT) 활용 학부 번역교육의 가능성 연구" 한국통번역교육학회 15 (15): 5-37, 2017

      4 김경란, "대학 L2 글쓰기에서 번역기 사용은 필요한가?: 타당성에 대한 초급반 학습자의 인식" 한국디지털정책학회 18 (18): 99-108, 2020

      5 조인희, "기계번역을 활용한 영어작문 수업의 효과: 자기 효능감과 글쓰기의 양적 증가를 중심으로" 한국중앙영어영문학회 60 (60): 253-279, 2018

      6 공수, "기계번역 프로그램 품질에 대한 사용자 평가와 사용자의 L2 수준 간 상관관계 고찰 -한중 언어 쌍을 중심으로-" 한국통역번역학회 21 (21): 1-29, 2019

      7 임희주, "교양영어 수업에서 영어자동번역기 사용에 대한 대학생의 인식 및 태도연구 ― 영작문 수업을 중심으로" 한국교양교육학회 11 (11): 727-751, 2017

      8 Tsai, S., "Using Google Translate in EFL drafts: A preliminary investigation" 32 (32): 510-526, 2019

      9 Choi, H., "Understanding neural machine translation" 37 (37): 16-24, 2019

      10 Pintado Gutiérrez, L., "Translation in language teaching, pedagogical translation, and code-switching : restructuring the boundaries" 49 (49): 219-239, 2021

      11 Lee, S., "The impact of using machine translation on EFL students' writing" 33 (33): 157-175, 2020

      12 Lewis-Kraus, G., "The great A.I. awakening: How Google used artificial intelligence to transform Google Translate, one of its more popular services—and how machine learning is poised to reinvent computing itself" New York Times

      13 Kohl, J. R., "The global English style guide: Writing clear, translatable documentation for a global market" SAS Publishing 2008

      14 홍문표, "Pre-editing oder Post-editing? - 통제언어와 포스트에디팅을 통한 독-한 기계번역시스템의 실무적용 가능성에 대하여 -" 한국독어학회 (21) : 251-273, 2010

      15 Popović, M., "On nature and causes of observed MT errors" 1 : 163-175, 2021

      16 Briggs, Neil, "Neural machine translation tools in the language learning classroom : Students’ use, perceptions, and analyses" 14 (14): 3-24, 2018

      17 Cribb, M. V., "Machine translation: The alternative for the 21st century?" 34 (34): 560-569, 2000

      18 Garcia, I., "Machine translation-assisted language learning: Writing for beginners" 24 (24): 471-487, 2011

      19 Niño, A., "Machine translation in foreign language learning : Language learners' and tutors' perceptions of its advantages and disadvantages" 21 (21): 105-122, 2009

      20 Ducar, C., "Machine translation and the foreign language classroom: pedagogical solutions for making peace with Google Translate" 51 (51): 779-795, 2018

      21 이상민, "L2 작문 수정에 미친 기계번역의 효과성에 대한 한국 대학생 학습자의 인식" 한국멀티미디어언어교육학회 22 (22): 206-225, 2019

      22 Wu, Y, "Google's neural machine translation system:Bridging the gap between human and machine translation" arXiv

      23 Bahri, H., "Google Translate as a supplementary tool for learning Malay : A case study at Universiti Sains Malaysia" 7 (7): 161-167, 2016

      24 Niño, A., "Evaluating the use of machine translation post-editing in the foreign language class" 21 (21): 29-49, 2008

      25 전유아 ; 신동광, "Direct Writing, Translated Writing, and Machine-Translated Writing: A Text Level Analysis with Coh-Metrix" 한국영어교육학회 75 (75): 25-48, 2020

      26 이정화 ; 차경환, "An Error Analysis of English Writings of Korean University Students with the Assistance of Machine Translators" 학습자중심교과교육학회 20 (20): 133-163, 2020

      27 김은영, "AI기계번역을 활용한 외국어교육의 방향성- 포스트에디팅 수업 사례를 통해 -" 한국언어연구학회 26 (26): 23-42, 2021

      28 Mundt, K., "A double-edged sword: the merits and the policy implications of Google Translate in higher education" 6 (6): 387-401, 2016

      29 이일재, "A Quality Comparison of English Translations of Korean Literature between Human Translation and Post-Editing" 국제문화기술진흥원 6 (6): 165-171, 2018

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