This study examined how 16 Chinese transformational structures are generated using generative AI from the perspective of learners whose native language is Korean. To summarize: (1) In weak AI models, using the zero-shot input method, Baidu generated 13 transformed Chinese Sentences, and Papago generated 11 transformed Chinese Sentences. (2) In strong AI models, using the prompt input method, WRTN generated 12 transformed Chinese Sentences, and Yuanbao generated 11 transformed Chinese Sentences. The possible reason why weak AI showed better results than strong AI may be because the analysis target was simple sentences. Baidu and Papago AI are programs specialized in translation. Therefore, under the same conditions as the experiment, it can posited that weak AI is more specialized than strong AI. Thus, it may be sufficient to utilize weak AI in current Chinese writing education. Nevertheless, for this research be applicable to Chinese writing education, the following additional analyses are necessary: (1) This study targeted ‘simple sentences.’ If applied to ‘complex sentence’ writing education, an analysis of whether weak AI remains useful is necessary. (2) An analysis of how to conduct education using Artificial Intelligence is required.
Abstract I. 서론 II. 분석 설계 1. 쓰기 지도와 관련된 생성형 AI 소개 2. 분석 문장: 중국어 변형 구조 III. 제로샷(Zero-Shot) 입력 분석 결과 1. 문법구조와 어휘 층위 분석 2. 분석 결과 IV. Prompt 입력으로 재분석 1. Prompt 입력 2. 분석 결과와 시사점 V. 결론 참고문헌
키워드
중국어 쓰기 교육생성형 AI 활용 쓰기 교육중국어 변형 구조Chinese writing educationwriting education utilizing generative AIChinese transformed structures漢語寫作敎育生成式人工知能寫作敎育漢語變形結構
한국외국어교육학회 [The Korea Association of Foreign Languages Education]
설립연도
1995
분야
인문학>언어학
소개
본 학회는 외국어 교육 분야 상호간의 연구 성과 교류를 통하여, 외국어 교육의 이론과 실제를 발전시키고, 회원 상호간의 친목을 도모함으로써 외국어 교육 분야간의 학문적 교류를 활성화하는 것을 그 설립 목적으로 한다. 그리고 더 나아가서는 국제 협력 차원에서 다양한 언어 및 문화의 이해를 증진시키는 동시에 언어 정책과 관련하여 국제 관계 개선을 위한 가교 역할을 담당하고자 한다.