This study proposes principles for reconstructing deep learning-based sentiment analysis results into teaching materials for Korean literature education and develops them into concrete lessons for advanced learners of Korean. Drawing on a previous study's analysis of Hyun Jin-geon’s “A Lucky Day,” three types of results-scene-level sentiment flow, sentence-level emotion predictions, and the multi-emotion pattern of the ending-were selected and reorganized according to three principles: selection based on educational goals, adjustment to learners’ proficiency, and connection to textual context and interpretive activities. Based on these principles, a four-session lesson plan was designed, proceeding from comprehension of the text to reading emotional shifts across scenes, comparing model predictions with learners’ interpretations, and interpreting the irony of the ending. In this design, analysis results serve not as authoritative answers but as reference materials that support learners’ interpretation, and discrepancies between model predictions and learners’ readings function as resources for interpretive discussion. The study thereby lays a foundation for integrating AI-based analytical tools into Korean literature education.
한국어
본 연구는 감성 분석 결과를 한국어 문학 교육 자료로 재구성하는 원리를 제시하고 이를 고급 한국어 학습자를 위한 문학 수업으로 구체화하는데 목적이 있다. 이를 위해 현진건의 「운수 좋은 날」을 대상으로 한 선행연구의 감성 분석 결과 가운데 장면별 감성 흐름, 문장별 감정 예측, 결말부의 다중 감정 양상을 교육 자료로 선별하고 교육 목표에 따른 선별, 학습자 수준에 맞는 조정, 작품의 맥락과 해석 활동의 연결이라는 세 가지재구성 원리를 설정하여 고급 한국어 학습자를 대상으로 한 총 4차시의수업을 설계하였다. 본 연구에서 제안한 한국어 문학 수업에서 감성 분석결과는 작품 해석의 정답이 아니라 학습자의 해석 활동을 돕는 참고 자료로 활용되며 모델의 예측과 학습자의 해석이 어긋나는 지점은 오류가 아니라 해석적 토론을 촉발하는 학습 자원으로 기능한다. 이러한 설계는언어 학습과 문학 감상이라는 과제를 동시에 수행해야 하는 한국어 학습자의 특성을 반영한 것으로 인공지능 기반 분석 도구와 한국어 문학 교육을 접목하는 후속 논의의 토대를 마련하였다는 점에서 의의를 지닌다.
목차
1. 서론 2. 이론적 배경 3. 연구 자료 및 교육적 구성 원리 4. 감성 분석을 활용한 한국어 문학 수업 설계 5. 결론 참고문헌 【초록】