Earticle

현재 위치 Home

생성형 AI는 일본어 문법교육에 도입할 수 있는가 : 대우·수수·모달리티 표현의 산출 품질 진단
Generative AI in Japanese grammar education : Assessing output quality in honorific, benefactive, and modality expressions.

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국외국어교육학회 바로가기
  • 간행물
    외국어교육 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제33권 제3호 (2026.09)바로가기
  • 페이지
    pp.109-128
  • 저자
    류경희
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A492985

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

5,500원

원문정보

초록

영어
This study asks whether generative AI can be adopted in Japanese grammar education and, if so, in which grammatical areas it can be trusted. Rather than analyzing how a model processes language internally, it treats AI as an educational tool and evaluates the quality of its outputs on classroom-type tasks. A controlled probe set covers honorific (keigo), benefactive (yarimorai), and modality expressions, with case particles and transitivity pairs as control categories, and encodes points of Korean L1 transfer. Outputs from three commercial models (Gemini, ChatGPT, and Claude) are scored through two-pass human coding: a first pass from a Japanese learner’s perspective and a second from a linguistically informed native-speaker perspective. On discrete items the three models are at or near ceiling in accuracy; in context-dependent open generation they diverge in aspect, construction choice, and register—differences the second pass detects where the first does not. Notably, none of the models reproduced the L1-transfer errors typical of Korean learners, suggesting increasingly native-like performance; the residual risks lie instead in avoiding target constructions and in over-formalization. The study offers a category-by-task suitability map and prompt-design and teacher-AI guidelines, arguing for selective rather than wholesale adoption.
일본어
本稿は、生成AIを日本語文法教育に導入できるか、できるとすればどの文法領域 まで信頼できるかを問う。モデルの内部処理ではなく、AIを教育の道具とみな し、教室型の課題における産出の質を評価する。統制刺激は敬語・授受表現・モ ダリティを中核に、格助詞と自他動詞対を対照群として含み、韓国語のL1転移 の地点を符号化する。三つの商用モデル(Gemini・ChatGPT・Claude)の産 出を二段階の人手コーディング(日本語の学習者の一次、言語学的知識を持つ母 語話者視点の二次)で評価した。個別項目では三モデルともほぼ天井水準の正確 さを示したが、文脈依存の開放型生成では相・構文選択・文体に差が現れ、その 差は一次では見落とされ二次でのみ検出された。特に、三モデルとも韓国語学 習者に典型的なL1転移の誤りを再現せず、母語話者に近づきつつあることが示 された。残るリスクはむしろ目標構文の回避と過剰な格式化にある。本稿は領 域×課題の適合度マップと、プロンプト設計および教師とAIの役割分担の指針 を示し、導入は一括ではなく選別的であるべきだと論じる。

목차

Abstract
I. 서론
II. 선행연구 검토
1. 생성형 AI와 일본어 교육
2. 언어모델의 일본어 문법 처리에 관한 배경
3. 한·일 대조와 한국어 L1 전이
III. 연구 방법
1. 연구 설계와 그 근거
2. 진단 문항과 산출 수집 방법
3. 평가와 분석
IV. 연구 결과 및 논의
1. 범주별 산출 품질의 개관
2. 모델별 맥락 의존 생성의 비교
3. 질적 사례분석
4. 사용 적합성 지도
5. 논의: 교육적 함의
V. 결론 및 제언
참고문헌
부록

저자

  • 류경희 [ Ryu, Kyoung-Hee | 장안대학교, 일본어콘텐츠과, 교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    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.

간행물

  • 간행물명
    외국어교육 [Foreign Languages Education]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1226-4628
  • eISSN
    2384-1427
  • 수록기간
    1995~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 705 DDC 405

이 권호 내 다른 논문 / 외국어교육 제33권 제3호

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장