한국인 스페인어 학습자의 발음 및 말하기 과제 수행 간의 관계 분석: AI Hub [교육용 한국인의 스페인어 음성 데이터]를 바탕으로
Analysis of the Association between Pronunciation and Speaking Task Performance in Korean Learners of Spanish: Based on the AI Hub Korean Learners’ Spanish Speech Corpus
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초록
본 연구는 AI Hub에서 제공하는 [교육용 한국인의 스페인어 음성 데이터]를 기반으로, 한국인 스페인어 학습자를 대상으로 발음 평가(PRN)와 말하기 수행(SPK) 간의 관계를 분석한다. 본 연구의 목적은 자동으로 산출된 발음 점수가 실제 말하기 지표와 어떤 관련이 있는지를 밝히고, 이 관계가 학습자의 언어 숙련도에 따라 달라지는지를 탐색하는 데 있다. 이를 위해 다음과 같은 연구 질문을 제시한다: (1) 자동 발음 평가 점수는 말하기 과제 수행 지표(총 발화 시간, 발화 횟수)와 유의미한 상관관계를 보이는가? (2) 자동 발음 평가 점수는 말하기 수행 지표를 통계적으로 유의미하게 예측할 수 있는가? (3) 학습자의 언어 능력 수준에 따라 발음 평가와 말하기 수행 간의 상관관계는 어떤 양상으로 달라지는가? 연구 결과, PRN 점수(조음, 운율, 총합)는 SPK 지표와 일관된 정적 상관관계를 보였으며, 회귀분석 결과 PRN 총점은 SPK 수행을 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 숙련도 집단 분석에서는 초급 수준(LOW)의 학습자들이 가장 강한 상관관계를 보였으며, 이는 발음 점수가 학습 초기 단계에서 말하기 능력을 예측하는 유의미한 지표가 될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 특히, 스페인어 초급 학습자에게 자동 발음 평가 시스템이 진단 및 피드백 도구로서 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.
Abstract
This study examines the relationship between pronunciation assessment (PRN) and speaking performance (SPK) among Korean learners of Spanish, based on the “Korean Learners’ Spanish Speech Corpus” provided by AI Hub in Korea. The research aims to investigate how automatically generated pronunciation scores relate to actual speaking indicators, and whether this relationship varies depending on learners’ language proficiency. To this end, the study addresses the following research questions: (1) Do automated pronunciation scores correlate significantly with speaking performance measures (total utterance length and utterance count)? (2) Can automated pronunciation scores significantly predict speaking performance indicators? (3) How does the relationship between pronunciation scores and speaking performance indicators vary by learners’ language proficiency level? The results reveal a consistent positive correlation between PRN scores (articulation, prosody, total) and SPK indicators. Furthermore, regression analysis shows that the PRN total score significantly predicts SPK performance. The ability-group analysis indicates that learners at the LOW proficiency level exhibit the strongest correlations, suggesting that pronunciation scores may serve as a meaningful predictor of speaking ability at earlier stages of learning. These findings highlight the potential of automated pronunciation assessment systems as diagnostic and feedback tools, particularly for beginning learners of Spanish.