개편 후 TOPIK 읽기 텍스트에 대한 분석 및 학습 전략 연구
New TOPIK Reading Text Analysis and its Learning Strategy Study
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초록
본 논문은 TOPIK 읽기 시험을 위한 텍스트의 유형과 특성을 분류하고 각 유형별 학생이 범한 오류의 평균값을 분석하여 읽기 능력 향상을 위한 학습 방안을 제시하는 데 있다. 본 연구를 수행하기 위하여 선행 연구를 개괄하고 텍스트 유형을 정보 유형, 표현 유형, 감성 유형으로 대별하였으며 정보 유형은 광고, 제안, 공지로 세분화하고 표현 유형은 소개, 설명, 도표, 뉴스로 세분화하였으며 감성 유형은 감성 텍스트로 세분화하여 세부 텍스트의 구성과 내용을 중심으로 외국인 유학생이 범한 오류를 분석하였다. 사전 학습의 유무, 한국어 학습 기간의 차이, 개인의 하루 읽기 등의 조건에 따라 오답률이 차이가 있음을 살펴보았다. 이러한 분석 결과를 중심으로 텍스트 유형별 오류에 따른 학습 전략을 제시하였다. 텍스트를 이해하기 가장 어려운 문장을 감상문 텍스트였으며, 뉴스와 광고는 문자적 정보 외에도 한국의 문화, 감성, 시사점이 필요함을 지적하였다. 이 연구를 통해 텍스트 유형에 따른 오답과 오답률을 요인과 상관 관계에 대한 연구의 필요성도 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to classify the types and characteristics of texts for the TOPIK reading test and to analyze the average value of errors committed by test takers around each type to present learning measures to improve reading ability. To conduct this study, previous studies were outlined, the types of text were roughly classified into information type, expression type, and emotional type, And the information type was subdivided into advertisements, suggestions, and notices, the expression type was subdivided into introductions, explanations, diagrams, and news, and the emotional type was subdivided into sentimental texts and analyzed errors committed by foreign students focusing on the composition and content of the detailed text. It was examined that the rate of errors differs depending on conditions such as the presence or absence of prior learning, the difference in the duration of learning Korean, and an individual's daily reading. Focusing on the results of this analysis, a learning strategy according to errors for each type of Text was presented. The most difficult sentence to understand the text was the appreciation text, and news and advertisements pointed out that in addition to literal information, Korean culture, emotions, and implications were needed. Through this study, the necessity of research on the correlation between the factors of the incorrect answer rate and the incorrect answer rate according to the text type was also presented.
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