발음 교육의 새로운 접근- 토픽 말하기 시험과 AI 기반 자동채점을 중심으로 -
A New Approach to Pronunciation Education: Focusing the TOPIK Speaking Test and AI-Based Automatic Scoring
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초록
이 연구는 토픽 말하기 시험의 정규 시행과 AI 기반 자동채점에 대비하여 발음 교육에 대한 새로운 시각과 접근의 필요성을 논의하는 데 일차적인 목적이 있고, 나아가 한국어 교육에서 발음 교육의 중요성을 강조하는 데 또 다른 목적이 있다. 이를 위해 토픽 말하기 시험의 평가 요소 중 이해 가능한 발음이 무엇인지에 대해 분석하고, 또 이때 중요하게 고려할 사항이 무엇인지에 대해 논의하였다. 그 결과 말하기 평가에서 자연스러운 발화 속도, 분절음과 초분절음의 정확성, 휴지의 최소화 등이 중요한 요소임을 밝혔다. 또, 추후에 자동채점 기술이 도입될 예정이기 때문에 교수자와 연구자는 이에 대한 대비가 필요하다고 보았다. 특히, 자동채점 방식의 핵심인 AI 기반의 자동 음성인식기술을 이해할 필요가 있고, 이를 발음 교육에 어떻게 적용해야 하는지 논의하였다. 자동 음성인식기술의 현재 상황은 ‘내용과 담화’보다 ‘발음, 속도, 리듬’과 같은 요소를 평가하는 데 더 특화되어 있다는 것을 파악하였다. 그러므로 어느 때보다 정확한 발음 능력이 강조되기 때문에 최신 기술을 활용한 발음 교육 방법개발의 필요성, 채점 전문가와 자동채점 기술을 결합한 하이브리드 방식 채점 시스템 도입, 그리고 L2 학습자의 구어 말뭉치 구축을 제언하였다.
Abstract
This study emphasizes the significance of pronunciation education in Korean language education and the necessity for a fresh perspective and approach to pronunciation education in response to the regular administration of the TOPIK Speaking Test and the integration of AI-based automated scoring. To substantiate this assertion, the study analyzes the definition of ‘comprehensible pronunciation,’ which is one of the evaluation criteria of the TOPIK Speaking Test, drawing on prior research. The primary considerations include maintaining a natural speaking pace, avoiding excessive slowness, accurately articulating both segmental and suprasegmental elements to minimize foreign accents, and utilizing pauses appropriately. Furthermore, given the current limitations of AI-based speech recognition technology in assessing content and discourse of speech, the study suggests that precise pronunciation skills will play a pivotal role as an automated scoring criterion for language fluency. Therefore, creating pronunciation teaching methods that make use of cutting-edge technology is more important than ever. The study recommends establishing an L2 spoken language corpus and designing a hybrid scoring system that blends automated scoring technology with human evaluation.
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