학부 유학생의 대학 생활 한국어 말하기를 위한 인공지능 챗봇 활용 연구 ― 시나리오 기반 챗봇 개발을 중심으로 ―
A Study on the Use of AI Chatbot for University Life Korean Speaking of International Undergraduates ― Development of a Scenario-Based Chatbot ―
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초록
본 연구는 한국어 초·중급 학부 유학생들을 대상으로 대학 생활에 필요한 말하기 능력을 향상시키기 위해 시나리오 기반 챗봇을 Dialogflow으로 구현하고 교양 한국어 수업에 적용한 사례를 분석하였다. 이를 위해 대학 생활 관련 교재 7종을 분석하여 학생증 발급, 수강 신청, 도서관 이용, 동아리 활동, 학교생활의 다섯 가지 주제를 도출하였으며, 각 주제를 단계적 발화 연습이 가능하도록 설계하였다. 수업에 참여한 초급 학부 유학생 29명의 발화 로그를 CAF(Complexity, Accuracy, Fluency) 모델을 기준으로 분석한 결과, 과제가 누적될수록 평균 발화 길이와 어휘 다양도, 발화량이 꾸준히 증가하였으며, 오류의 양상에서도 기초 문법 오류에서 복합문 구성 오류로의 질적 변화가 나타났다. 이는 학습자들의 의사소통 능력이 점진적으로 향상되었음을 보여주는 실증적 근거로 해석된다. 또한 설문 및 개방형 응답 분석 결과, 학습자들은 챗봇을 통해 발화 기회를 확대하고 발음 점검과 학습 동기 향상에 긍정적 효과를 경험한 것으로 나타났다. 그러나 발화 인식률, 대화 흐름의 다양성, 자동 피드백 기능 등의 기술적·교육적 보완이 필요하며, 향후 연구에서는 발화 데이터 기반의 시나리오 확장과 피드백 알고리즘 고도화를 통해 학습 효과를 한층 강화할 수 있을 것이다.
Abstract
This study analyzes a case in which a scenario-based chatbot was implemented using Dialogflow and applied in a liberal arts Korean class to improve the speaking skills required for university life among beginner–intermediate international undergraduates. To develop the chatbot, seven university-life Korean textbooks were reviewed, from which five core themes were extracted: student ID issuance, course registration, library use, club activities, and general campus life. Each theme was designed to enable gradual speaking practice through a structured progression. Speech logs from 29 beginner-level international undergraduates who participated in the class were analyzed using the CAF (Complexity, Accuracy, Fluency) framework. As tasks accumulated, students showed consistent improvement in average utterance length, lexical diversity, and overall speech quantity. Error patterns also shifted qualitatively—from basic grammatical errors to errors involving complex sentence construction—indicating progressive development in learners’ communicative competence. Furthermore, survey responses and open-ended feedback revealed that learners perceived the chatbot as helpful for increasing speaking opportunities, checking pronunciation, and enhancing learning motivation. However, the findings also highlight the need for technological and pedagogical improvements, such as higher speech recognition accuracy, more flexible dialogue flows, and stronger automated feedback capabilities. Future research should explore expanding scenario coverage based on learner speech data and refining feedback algorithms to further enhance learning outcomes.