한국어 학습자의 한국어 과거 시제 표현 습득 양상에 대한 판별 분석 연구
A study on the classification method of Korean tense expression acquisition of international students
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초록
이 연구는 한국어 학습자의 시제 표현 질문지 조사 결과를 대상으로 두 가지 분석연구 방법론을 적용하는 것을 목적으로 한다. 첫 번째는, 한국어 학습자의 정오답 반응 유형에 따른 분류 기법을 적용하여 학습자의 정오답 반응 양상에 따른 분류를 시행하는 것이 연구 목적이다. 연구 방법으로는 다차원척도법(MDS)과 계층적 군집 분석법(hierarchical clustering)을 사용하며 학습자를 대상으로 한 질문지 데이터베이스 분석에 적용하여 분류 분석을 수행하는 것이 목적이다. 학습자간의 정오답 반응 유형에 따른 거리 측정에는 Jaccard 유사도를 사용한다. 두 번째는, 한국어 학습자의 오답 반응 문항만을 데이터베이스로 구성하여 학습자 별데이터를 트랜잭션으로 설정하고 각 트랜젝션에서 발생하는 오답 유형 중 유의미한 오답 유형의 패턴을 추출하는 것을 연구 목적으로 한다. 이때 분석 방법론은연관규칙 마이닝을 적용한다. 첫 번째 연구 목적의 결과, 정오답 유형에 따른 학습자의 유형이 군집으로 분류되고 이를 시각화하는 것이 가능하였다. 그리고 그결과로 크게 두 가지 유형의 학습자 유형 군집이 이번 데이터에서 나타났다. 두번째 연구 목적을 위해서 지지도(≥ 0.1)와 신뢰도(≥ 0.8) 임계값을 설정하고 이임계값을 기준으로 잉여적 연관 규칙을 제거하여 총 122개의 오답 반응 패턴의연관 규칙을 추출하였다. 두 가지 분석을 통해서 이 연구에서는 학습자의 문법 항목(시제표현) 지식에 따른 분류와 문법 항목에 따른 문항의 오류 패턴 추출의 연구 목적을 달성할 수 있는 방법론으로 군집분석과 연관규칙 분석의 방법론적 가능성을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this paper is to classify KFL (Korean as a Foreign Language) learners by their manner of Korean tense expression acquisition, and to explore the frequently produced error sequences by the KFL learners’ error responses to a questionnaire. The multi-dimensional scaling and hierarchical clustering method are applied to KFL learners’ questionnaire data set, and the Jaccard similarity score is used as a distance metric. The association rule mining is applied to the transactions of the error response item sets from the Korean tense expression questionnaire for the second purpose. From the first analysis of this research, learners’ response pattern can be classified and visualized, and learners are clustered into two major groups by their degree of Korean tense expression knowledge. Next, the association analysis is applied with support threshold (≥ 0.1) and confidence threshold (≥ 0.8). From the association rule set of Korean learners’ error response items, total 122 rules are extracted after redundant association rules are pruned. In this research, it is shown that KFL learners’ can be classified by their proficiency or manner of grammatical items’ knowledge with the multivariate clustering analysis method. It is also shown that error response items can be mined from KFL learners’ questionnaire database by the association rule analysis.
참고문헌 (19)
- 김동성, "연관 규칙 마이닝을 이용한 영작문 형태-통사 오류 자동 탐지", 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, 38(3), pp.169~177 (2011), 한국정보과학회
- 김미란, "한국어 초성-중성 결합의 분포적 특성 및 모음의 군집분석 연구", 음성음운형태론연구, 20(1), pp.23~49 (2014), 한국음운론학회
- 박성현, "중국인 학습자의 시제 오류: 중고급 학습자의 작문 자료와 질문지 조사를 바탕으로", 언어학, (65), pp.111~144 (2013), 사단법인 한국언어학회
- 박성현, "중국인과 몽골인 학습자의 한국어 과거 시제 표현 사용 오류에 대한 계량적 비교", 언어학, (71), pp.221~259 (2015), 사단법인 한국언어학회[DOI]
- 설현수, "문항반응이론 모형에 의한 기준선 설정 방법", 한국교육문제연구, 31(2), pp.179~192 (2013), 한국교육문제연구소
- 유승섭, "한국어 시제 어미의 형태적 오류와 교육 방안-관형사형 어미의 '-(으)ㄹ 때'를 중심으로", 국어문학, 48(48), pp.301~330 (2010), 국어문학회
- 이기황, "계량적 접근에 의한 조선시대 필사본 조리서의 유사성 분석", 언어와 정보, 14(2), pp.131~157 (2010), 한국언어정보학회
- 이숙, "한국어 학습자의 과거시제 사용 오류의 특성", 한국현대언어학회 학술발표논문집, 2013, pp.227~242 (2013)
- 이정희, "한국어 학습자의 시제 오류 연구", 이중언어학, (18), pp.259~278 (2001), 이중언어학회
- 이준규, "한국어 교육을 위한 정형표현 찾기: 잦은 명사 결합을 중심으로", 응용언어학, 27(2), pp.53~71 (2011), 한국응용언어학회
- 최운호, "군집분석 기법을 이용한 텍스트의 계통 분석-수궁가 '고고천변' 대목을 대상으로", 인문논총, (62), pp.203~229 (2009), 인문학연구원
- 최운호, "레벤시타인 거리를 이용한 방언거리의 계산과 몽골어의 분석", 알타이학보, (20), pp.127~160 (2010), 한국알타이학회
- 최운호, "「춘향가」서두 단락의 어휘 사용 유사도를 이용한 판본 계통 분류 연구", 한국정보기술학회논문지, 10(4), pp.111~117 (2012), 한국정보기술학회[DOI]
- 최운호, "‘십장가’ 대목의 어휘 사용 유사도와 계층적 군집 분석 방법을 이용한 판본 계통 분류 연구", 한국정보기술학회논문지, 10(5), pp.133~138 (2012), 한국정보기술학회[DOI]
- Jurafsky, D., "Speech and language processing" (2009), Pearson Education, Inc
- Hahsler, M., "arulesViz: Visualizing Association Rules and Frequent Itemsets. R package version 1.0-0", ~ (2014)
- Hahsler, M., "arules: Mining Association Rules and Frequent Itemsets. R package version 1.1-6", ~ (2014)
- Ligges, U., "Scatterplot3d-an R package for visualizing multivariate data", Journal of Statistical Software, 11(8), pp.1~20 (2003)
- Venables, W. N., "Modern applied statistics with S" (2002), Springer