Earticle

초록

영어

This study aims to develop design principles and an instructional model for a GPTs-based Korean language education chatbot designed to support self-regulated learning among international undergraduate students enrolled in general education Korean language courses at Korean universities. Previous chatbot research in Korean language education has largely emphasized function-oriented applications, including sentence-pattern practice, dialogue practice, speaking practice, and feedback provision. However, although such support is important for international undergraduate students, discussions on chatbot-mediated support for self-regulated learning—encompassing task understanding, goal setting, strategy enactment, and reflection on and adjustment of performance outcomes—remain limited. Accordingly, this study was conducted as design and development research that systematizes the design principles and instructional application model of a GPTs-based Korean language education chatbot grounded in self-regulated learning theory, rather than empirically verifying the effectiveness of chatbot-assisted instruction. To this end, the COPES model proposed by Winne and Hadwin (1998) was adopted as the core theoretical framework. This study reviewed previous research on chatbots supporting self-regulated learning, the pedagogical and learning demands of Korean for academic purposes and business Korean tasks, and conditions for implementing GPTs. The research procedure consisted of extracting theoretical categories, reorganizing design elements identified in prior studies, recontextualizing them within the field of Korean language education, and examining their feasibility for GPTs implementation. As a result, six design principles were derived: (1) supporting the full cycle of self-regulated learning, (2) providing adaptive support according to learners’ internal states, (3) ensuring alignment between task demands and strategy support, (4) embedding observable indicators for evaluation and validation, (5) promoting metacognitive reflection and strategy readjustment, and (6) integrating rule-based procedural control with natural language generation. The derived design principles were operationalized into a 50-minute instructional model centered on the “Pricing Strategy” unit in business Korean. The instructional model presents the roles and outputs of the teacher, learners, peers, and chatbot across the phases of task definition, goal setting and planning, strategy enactment including peer comparison, and adaptation. In addition, the GPTs prototype was designed to include system instructions, knowledge resources, step-by-step prompts, examples of learner outputs and chatbot responses, and a structured learning log. Dialogue simulations further illustrated that the chatbot could support vocabulary use, grammatical accuracy, discourse organization, evidence-based reasoning, error correction, and self-reflection while preventing simple answer substitution. This study is significant in that it proposes theoretical and practical criteria for designing GPTs-based chatbots not as simple answer-generating tools but as dialogic scaffolds that promote self-regulated learning among Korean language learners. By connecting the cyclical structure of self-regulated learning with instructional procedures, chatbot dialogue flows, and learning-log structures, this study provides a design framework for developing AI-based Korean language learning support tools.

한국어

본 연구는 국내 대학의 교양 한국어 수업을 수강하는 학부 유학생의 자기조절학습을 지원하기 위한 GPTs 기반 한국어 교육용 챗봇의 설계 원리와 수업 모형 개발을 목적으로 한다. 기존 한국어교육 분야의 챗봇 연구는 문형·대화문·말하기 연습및 피드백 등 기능 중심 활용에 초점을 두어 왔으나, 학부 유학생에게 요구되는과제 이해, 목표 설정, 전략 실행, 수행 결과의 성찰·조정을 포괄하는 자기조절학습지원 논의는 제한적이었다. 이에 본 연구는 챗봇 활용 수업의 효과를 실증적으로검증하기보다, 자기조절학습 이론에 근거하여 GPTs 기반 한국어 교육용 챗봇의설계 원리와 수업 적용 모형을 체계화하는 설계·개발 연구로 수행되었다. 이를 위해 Winne과 Hadwin(1998)의 COPES 모형을 핵심 이론 틀로 삼아 자기조절학습 지원 챗봇 관련 선행 연구, 학업 목적 한국어 및 비즈니스 한국어 과제의 교수·학습요구, GPTs 구현 조건을 검토하고, 이론 범주 추출, 선행 연구 요소 재구성, 한국어교육 맥락으로의 재맥락화, 구현 가능성 점검의 절차를 거쳤다. 그 결과 ① 자기조절학습 전주기 지원, ② 학습자의 내적 상태에 따른 적응적 지원, ③ 과제 요구와전략 지원의 정합성 확보, ④ 관찰 가능한 평가·타당화 지표의 내장, ⑤ 메타인지적성찰과 전략 재조정 촉진, ⑥ 규칙 기반 절차 통제와 자연어 생성의 통합을 설계원리로 도출하였다. 도출된 설계 원리는 비즈니스 한국어 ｢가격 전략｣ 단원을 중심으로 한 50분 수업 모형으로 구체화되었다. 수업 모형은 과제 정의, 목표 설정및 계획, 실행, 적응의 흐름에 따라 구성되었으며, 실행 단계에는 개별 수행, 챗봇피드백, 동료 비교 활동이 포함된다. 또한 GPTs 프로토타입은 시스템 지시문, 지식자료, 단계별 프롬프트, 학습자 산출물 및 챗봇 응답 예시, 학습 로그 구조를 포함하도록 설계되었으며, 대화 시뮬레이션을 통해 챗봇이 답안 대체 기능을 제한하면서도 어휘 사용, 문법 정확성, 담화 구성, 근거 기반 판단, 오류 수정 및 자기성찰을지원할 수 있음을 예시적으로 확인하였다. 본 연구는 GPTs 기반 챗봇을 단순한답안 생성 도구가 아니라 한국어 학습자의 자기조절학습을 촉진하는 대화적 스캐폴드로 설계하기 위한 이론적·실천적 기준을 제안하고, 자기조절학습의 순환 구조를 수업 절차, 챗봇 대화 흐름, 학습 로그 구조로 연결함으로써 AI 기반 한국어학습 지원 도구 개발을 위한 설계 틀을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자기조절학습과 챗봇
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 챗봇 설계 원리와 수업 모형
1. 챗봇 설계 원리
2. 수업 모형
Ⅴ. GPTs 기반 챗봇 프로토타입 구현
1. 프로토타입의 구성과 시스템 지시문
2. 캡처 자료와 SRL 단계의 대응
3. 단계별 대화 구현
4. 프로토타입 구현의 정합성
Ⅵ. 결론
References
Abstract

키워드

자기조절학습 GPTs 기반 챗봇 한국어교육 학부 유학생 COPES 모형 수업 모형 Self-regulated learning GPTs-based chatbot Korean language education International undergraduate students COPES model Instructional model

저자

• 김성수 [ Kim, Sungsu | 계명대학교 Tabula Rasa College, 조교수 ]

참고문헌

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