AI 기계번역을 활용한 교양강좌 영작문 수업 사례
A Case Study of English Writing Classes Using AI Machine Translation
1
조회
0
다운로드
6
인용
0
참고문헌
키워드
초록
글로벌 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위하여 많은 대학은 교양 영어 수업에서 효과적인 영어 작문 수업이 이루어지도록 노력을 기울이고 있다. 특히 작문 수업에서는 학습자의 작문 과업에 대해 효과적인 피드백을 제공하는 것이 교수자의 가장 중요한 역할이라고 할 수 있겠다. Hyland and Hyland(2006), Zimmerman and Kitsantas, 2002) 윤권기, 정동욱, 2010 등의 연구에 따르면 학습자가 받는 피드백은 직접적인 작문 능력 향상뿐 아니라 나아가 학습 동기 유발에도 긍정적인 측면이 있어, 작문 수업에서 피드백은 작문 실력 향상에 결정적인 역할을 한다고 볼 수 있겠다. 본고에서는 대학의 영어 작문 교양수업에서 AI기반(Artificial Intelligence based) 기계번역(Machine Translation)인 DeepL과 ChatGPT를 피드백의 도구로 활용한 수업 사례를 공유하고, 긍정적인 측면과 동시에 기계번역 사용 시 주의해야 할 점을 살펴보고 학습지도시 발전 방향을 제시하고자 한다.
Abstract
In order to develop globally-competent students, many universities are striving to teach effective English writing in their liberal arts classes. Studies such as Hyland and Hyland(2006), Zimmerman and Kitsantas(2002), and Yoon and Jung(2010) have shown that feedback has a positive effect on learners’ writing skills, not only in terms of direct improvement but also in terms of motivation to learn, so it can be said that feedback plays a crucial role in improving writing skills. In this article, we will share a classroom example of using DeepL and ChatGPT as a feedback tool in English writing classes. In terms of the efficiency, learners and instructors can encounter various expressions and forms within a limited time. It is believed that collaboration between learners and instructors can stimulate learners’ learning motivation and at the same time help learners to self-review and cultivate foreign language skills by utilizing MT in a self-directed manner. In addition, instructors should directly demonstrate the use of AI-based MT in the classroom informing learners of the limitations of using the translator and familiarizing them with the points to keep in mind. In this article, we examine the positive aspects and the points to be noted when using machine translation, and suggest developmental directions for learning guidance.
참고문헌 (30)
- 정제영, "챗GPT 교육혁명: Chat GPT를 활용한 하이터치 하이테크 미래교육" (2023), 포르체
- 김은영, "해외 대학의 플립드 수업사례 분석 연구", 평생학습사회, 11(1), pp.115~137 (2015), 미래원격교육연구원
- 김은영, "AI기계번역을 활용한 외국어교육의 방향성- 포스트에디팅 수업 사례를 통해 -", 언어학연구, 26(1), pp.23~42 (2021), 한국언어연구학회
- 김윤정, "대학의 수준별 영어 수업에 대한 연구", 영어교육연구, 27(3), pp.107~124 (2015), 팬코리아영어교육학회[DOI]
- 김혜경, "AI 기반 영작문 학습도구에 대한 대학생 학습자 인식: Google Translate, Naver Papago, 그리고 Grammarly를 중심으로", 현대영어교육, 22(4), pp.90~100 (2021), 현대영어교육학회[DOI]
- 박옥수, "한영 기계 번역에서 ST의 유형적 특징에 따른 번역 오류 분석", 동아인문학, (41), pp.155~183 (2017), 동아인문학회
- 백지연, "AI 융합시대의 EFL 학습자의 기계번역 활용", 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집, pp.205~206 (2021)
- 윤권기, "시뮬레이션 활용 수업에서 학습자의 인지양식에 따른 교사의 피드백 제공 시기가 학습동기 향상에 미치는 영향", 교원교육, 26(3), pp.1~19 (2010), 교육연구원
- 임희주, "교양영어 수업에서 영어자동번역기 사용에 대한 대학생의 인식 및 태도연구 ― 영작문 수업을 중심으로", 교양교육연구, 11(6), pp.727~751 (2017), 한국교양교육학회
- 정덕교, "교양영어교육에서의 수준별 영어수업 - 한양대학교 사례를 중심으로 -", 교양교육연구, 4(1), pp.177~197 (2010), 한국교양교육학회
- Biber, D., "Longman grammar of spoken and written English" (2000), Pearson PTR Interactive
- Carter, R., "Cambridge Grammar of English Paperback with CDROM: A Comprehensive Guide" (2006), Cambridge University Press
- Celce-Murcia, M., "A Comprehensive Grammar of The English Language. Randolph Quirk, Sidney Greenbaum, Geoffrey Leech, & Jan Svartvik. New York: Longman, 1985. Pp. x+ 1, 779. $89.95", Studies in Second Language Acquisition, 9(1), pp.109~111 (1987)
- Crossley, S. A., "Technological disruption in foreign language teaching : The rise of simultaneous machine translation", Language Teaching, 51(4), pp.541~552 (2018)
- Garcia, I., "Machine translation-assisted language learning : Writing for beginners", Computer Assisted Language Learning, 24(5), pp.471~487 (2011)
- Hyland, K., "Second language writing" (2003), Cambridge University Press
- Hyland, K., "Feedback on second language students’ writing", Language teaching, 39(2), pp.83~101 (2006)
- Jiménez-Crespo, M. A., "The role of translation technologies in Spanish language learning", Journal of Spanish Language Teaching, 4(2), pp.181~193 (2017)
- Kenner, H., "The Oxford English Grammar by Sidney Greenbaum", London Review of Books, 18, pp.16~16 (1996)
- Koehn, P., "Findings of the WMT 2020 shared task on parallel corpus filtering and alignment", Proceedings of the Fifth Conference on Machine Translation, pp.726~742 (2020)
- Kulhavy, R. W., "Feedback complexity and corrective efficiency", Contemporary educational psychology, 10(3), pp.285~291 (1985)
- 이상민, "인공신경망 기계번역의 오류분석 및 퀄리티 평가", 외국어교육연구, 34(4), pp.129~153 (2020), 외국어교육연구소[DOI]
- Lee, S. M., "Effects of using machine translation to mediate the revision process of Korean university students’ academic writing", ReCALL, 33(1), pp.18~33 (2021)
- Briggs, N., "Neural Machine Translation Tools in the Language Learning Classroom : Students’ Use, Perceptions, and Analyses", Jalt call journal, 14(1), pp.2~24 (2018)
- O’Neill, E., "Measuring the impact of online translation on FL writing scores", Journal of Language Learning Technologies, 46(2), pp.1~39 (2016)
- Takakusagi, "Validation of the Reliability of Machine Translation for a Medical Article From Japanese to English Using DeepL Translator", Cureus, 13(9), pp.e17778~ (2021)
- Tsai, S., "Using Google translate in EFL drafts: A preliminary investigation", Computer Assisted Language Learning, 32(5-6), pp.510~526 (2019)
- White, K., "Our Policies, Their Text : German Language Students’Strategies with Beliefs about Web-Based Machine Translation", Die Unterrichtspraxis, 2013, pp.46(2), 230~250
- Zimmerman, B. J., "Acquiring writing revision and self-regulatory skill through observation and emulation", Journal of educational psychology, 94(4), pp.660~ (2002)
- "Google. Translate vs ChatGPT vs DeepL: Translator Ultimate Showdown" (2023)[URL]