생성형 AI 활용 수정에 따른 대학생 글쓰기의 문장 오류 양상 변화
Changes in Sentence Error Patterns in University Students’ Writing after Revisions Using Generative AI
1
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
이 연구의 목적은 대학생이 생성형 AI를 활용하여 자신의 글을 수정했을 때 초고와 수정고의 문장 오류 양상이 어떻게 변화하는지 분석하여 그 특성을 드러내는 것이다. 이를 위해 초고의 문장 오류를 ‘문법 오류’ 및 ‘어색한 표현’ 범주의 총 11개 세부 유형을 기준으로 분석하고, 수정고의 문장 오류에서 (1) 초고의 기존 오류가 어떻게 변화하는지, (2) AI 활용 수정 과정에서 새롭게 발생하는 오류 양상에는 무엇이 있는지 분석했다. AI 활용 수정으로 인해 초고의 문장 오류는 ‘문법 오류’를 중심으로 크게 감소했으나, ‘어색한 표현’ 범주에서는 인간 필자의 어색한 표현이 AI 특유의 추상․모호 표현 등으로 대체되는 양상이 나타났다. 또한 ‘논리 관계 왜곡’, ‘맥락 누락’ 등 초고에 없었던 새로운 ‘의미 변화 왜곡’ 범주의 오류가 다수 발생하여 전체 오류 감소율이 낮아졌다. 생성형 AI는 대학생 글쓰기의 오류를 일부 줄일 수 있으나, 의미 변화와 왜곡이 새롭게 발생할 수 있으므로 수정안을 비판적으로 수용하는 역량을 길러주는 교육이 필요하다.
Abstract
This study investigates how the patterns of sentence errors shift when university students revise their drafts using generative AI. Sentence errors in the initial drafts were classified into 11 subtypes under two main categories: “grammatical errors” and “awkward expressions.” The revised drafts were then analyzed to examine (1) how original errors were addressed and (2) what new errors emerged during the AI-assisted revision process. While grammatical errors significantly decreased, awkward expressions were often replaced by abstract or vague language characteristic of AI-generated text. Furthermore, new types of meaning-related errors—such as distorted logical relations and missing contextual cues—emerged, leading to a lower overall error reduction rate. These findings suggest that although generative AI can help reduce certain surface-level errors in student writing, it may also introduce semantic distortions. Therefore, writing instruction should include support for developing students’ ability to critically assess and selectively accept AI-generated revisions.