생성형 AI 기반 일본어 예문 생성의 품질 검토─ 제약 수준별 프롬프트와 교수자의 역할 ─
Evaluating the Quality of Japanese Example Sentences Generated by Generative AI: The Impact of Prompt Constraints and Instructor Involvement
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초록
본 연구는 일본어 문법 항목 ‘〜てしまう’를 대상으로, 프롬프트 제약 수준(L0-L5)에 따라 생성형 AI(GPT-5)가 산출하는 예문의 교육적 품질이 어떻게 변화하는지를 정량, 정성적으로 분석하였다. 제약 충실도(CSR), 다양성(VUC), 중복률(DUP), 교육적 제어 지수(ECI)를 활용한 정량 분석 결과, 제약의 단순한 강화가 품질 향상으로 직결되지 않으며, 의미 기능의 균형을 명시한 중간 수준(L3)에서 형식적 안정성과 의미적 다양성이 가장 조화롭게 나타났다. 정성 분석에서는 AI가 문법적으로는 정확하나 안전 주제에 편중되는 경향을 보였으며, 일부 번역의 어색함과 표현 중복이 관찰되었다. 또한 gloss, 품사 태깅, 출력 형식 지정 등의 기능은 교수자의 자료 제작 부담을 줄이는 실질적 보조 도구로서 유용함이 확인되었다. 이러한 결과는 생성형 AI가 문법적 정합성과 생산성면에서는 높은 수준에 도달했지만, 의미, 맥락, 표현의 관점에서는 여전히 교수자의 설계와 검증이 필수적임을 보여준다. 결국 AI는 교사의 역할을 대체하는 존재가 아니라, 교수자의 프롬프트 설계 역량과 결합될 때 교육적 잠재력을 실현하는 협력적 파트너로 기능할 수 있음을 제시하였다.
Abstract
This study examines the quality of Japanese example sentences generated by GPT-5 under varying levels of prompt constraint, focusing on the grammar pattern “〜てしまう.” Quantitative indices (CSR, VUC, DUP, ECI) and qualitative analysis showed that moderate constraints achieved the best balance between grammatical accuracy and semantic variety, whereas excessive restrictions reduced contextual diversity. The AI frequently produced safe and repetitive topics, indicating limitations in creative variation. These findings suggest that pedagogical quality depends more on the instructor’s strategic prompt design than on the sheer number of constraints, positioning AI as a supportive tool for developing educational materials.