다항 로지스틱 회귀분석을 이용한 한국어 학습자의 언어권별 오류 분석 = Analyzing the Error Types of Korean Language Learners Using Multinomial Logistic Regression

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study attempted to grasp the characteristics of errors by statistically analyzing the corpus of errors in large-scale learners. This study examined the characteristics of language-specific errors in the location, pattern, and level of errors in the learner’s corpus using the multinominal logistic regression model along with the occurrence rate. As a result, it was possible to identify characteristic error types with high or low probability of occurrence by student’s language. Through this study, the results that can be referred to in order to summarize the characteristic types of language-specific errors were presented. This study is meaningful in that it statistically searched for significant variables for each language region by comparing and analyzing the overall errors using large-scale learner balance corpus data.

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 대규모 학습자 산출 오류 주석 말뭉치를 통계적으로 분석하여 한국어 학습자의 언어권별 오류의 특징을 파악하고자 시도한 것이다. 이 연구는 학습자 말뭉치의 오류 위치, 양상, 층위 등에서 나타나는 언어권별 오류의 특징을 발생 비율과 함께 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 살펴보았다. 확인 결과 언어권별로 발생확률이 높거나 낮은 특징적인 오류 유형들을 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 언어권별 오류의 특징적 유형을 정리하기 위해 참조할 수 있는 결과를 제시할 수 있었다. 이 연구는 대규모 학습자 균형 말뭉치 자료를 이용하여 전반적인 오류를 비교 분석해 봄으로써 언어권별로 유의미한 변인들을 통계적으로 탐색하였다는 점에서 의의가 있다.

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