본 연구는 중국인 한국어 학습자의 원활한 의사소통을 실현하기 위해 학습자가 실제 언어 사용에서 오류를 범하는 한자어 간의 유의어를 말뭉치를 활용하여 그 미세한 의미 차이를 분석해 보고, 나아가 중국인 학습자들이 유의 관계를 지니는 한자어들의 의미 차이를 정확하게 변별하여 사용할 수 있도록 데이터 추론 학습((Data-Driven Learning)을 적용한 효과적인 유의어 교육 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 본 연구의 연구 목적을 실...
본 연구는 중국인 한국어 학습자의 원활한 의사소통을 실현하기 위해 학습자가 실제 언어 사용에서 오류를 범하는 한자어 간의 유의어를 말뭉치를 활용하여 그 미세한 의미 차이를 분석해 보고, 나아가 중국인 학습자들이 유의 관계를 지니는 한자어들의 의미 차이를 정확하게 변별하여 사용할 수 있도록 데이터 추론 학습((Data-Driven Learning)을 적용한 효과적인 유의어 교육 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 본 연구의 연구 목적을 실현하기 위해 먼저 제 1장에서 연구의 필요성 및 목적을 설정하고 연구 대상과 연구 방법에 대해서 설명하였다. 또한 선행 연구에서 한국어 유의어의 의미 변별과 한국어 유의어의 교육 방안으로 나누어 검토하였다. 제 Ⅱ장에서는 유의어와 데이터 추론 학습에 대한 이론적 고찰을 살펴보았다. 유의어와 관련해서는 크게 ‘유의어의 개념 및 유형’, ‘유의어의 변별 방법’, ‘한자어 간의 유의어의 특징’에 대해 세 가지를 나누어 검토하였다. 또한 데이터 추론 학습의 원리 및 특징, 그리고 그의 두 가지 형태 귀납적 데이터 추론 학습과 연역적 데이터 추론 학습의 차이를 살펴보았다. 제 Ⅲ장에서는 국립국어원의 오류 주석 말뭉치를 이용하여 학습자가 실제 언어 사용에서 오류를 범하는 한자어 간의 유의어 35개를 수집하였다. 그다음 한자어 간의 유의어 10개로 본 연구의 유의어 변별 대상을 선정하였다. 유의어의 의미 차이를 변별하기 위해 문금현(2004)에서 제시한 유의어 변별 기준을 참고하여 한자어 간의 유의어 특징에 의해 한자어 간의 유의어 변별 기준을 설정하였다. 이 변별 기준에 따라 말뭉치에서 추출한 용례를 바탕으로 유의어 간의 의미 차이를 구체적으로 변별하였다. 제 Ⅳ장에서는 말뭉치 분석에 기반한 유의어의 의미 변별 정보를 바탕으로 중급 중국인 한국어 학습자의 어휘 능력을 신장시키기 위해 데이터 추론 학습을 적용한 유의어 교육 방안을 제시하였다. 우선 DDL을 한국어 유의어 교육에서 효과적으로 적용할 수 있기 위해 교사 측면에서의 말뭉치 용례 선정에 관한 세 가지 기준과 말뭉치 용례 편집에 대해 검토하였다. 또한 학습자들이 유의어의 의미 차이를 스스로 발견하여 사용할 수 있도록 데이터 추론 학습 특유의 ‘KWIC’ 예문 제시 활동, 지시문 활동, 표현 활동을 개발하고 중급 유의어 수업 모형과 교육 지도안을 구체적으로 제시하였다. 다음으로 중급 중국인 학습자 20명을 무작위로 10명씩 두 집단으로 나누어 실제 실험 수업을 수행하였다. 또한 어휘 평가지와 설문 조사를 통해 데이터 추론 학습을 적용한 유의어 교육 방안은 실제 유의어 학습에 긍정적인 효과가 있다는 것을 검증하였다. 본 연구는 지금까지 한국어 유의어 교육 연구에서 많이 다루지 않았던 한국어 한자어 간의 유의어를 변별 대상을 선정하고 말뭉치를 활용하여 구체적인 의미 차이를 분석한 후에 효과적인 데이터 추론 학습을 적용한 유의어 교육 방안을 제시하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
본 연구는 중국인 한국어 학습자의 원활한 의사소통을 실현하기 위해 학습자가 실제 언어 사용에서 오류를 범하는 한자어 간의 유의어를 말뭉치를 활용하여 그 미세한 의미 차이를 분석해 보고, 나아가 중국인 학습자들이 유의 관계를 지니는 한자어들의 의미 차이를 정확하게 변별하여 사용할 수 있도록 데이터 추론 학습((Data-Driven Learning)을 적용한 효과적인 유의어 교육 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 본 연구의 연구 목적을 실현하기 위해 먼저 제 1장에서 연구의 필요성 및 목적을 설정하고 연구 대상과 연구 방법에 대해서 설명하였다. 또한 선행 연구에서 한국어 유의어의 의미 변별과 한국어 유의어의 교육 방안으로 나누어 검토하였다. 제 Ⅱ장에서는 유의어와 데이터 추론 학습에 대한 이론적 고찰을 살펴보았다. 유의어와 관련해서는 크게 ‘유의어의 개념 및 유형’, ‘유의어의 변별 방법’, ‘한자어 간의 유의어의 특징’에 대해 세 가지를 나누어 검토하였다. 또한 데이터 추론 학습의 원리 및 특징, 그리고 그의 두 가지 형태 귀납적 데이터 추론 학습과 연역적 데이터 추론 학습의 차이를 살펴보았다. 제 Ⅲ장에서는 국립국어원의 오류 주석 말뭉치를 이용하여 학습자가 실제 언어 사용에서 오류를 범하는 한자어 간의 유의어 35개를 수집하였다. 그다음 한자어 간의 유의어 10개로 본 연구의 유의어 변별 대상을 선정하였다. 유의어의 의미 차이를 변별하기 위해 문금현(2004)에서 제시한 유의어 변별 기준을 참고하여 한자어 간의 유의어 특징에 의해 한자어 간의 유의어 변별 기준을 설정하였다. 이 변별 기준에 따라 말뭉치에서 추출한 용례를 바탕으로 유의어 간의 의미 차이를 구체적으로 변별하였다. 제 Ⅳ장에서는 말뭉치 분석에 기반한 유의어의 의미 변별 정보를 바탕으로 중급 중국인 한국어 학습자의 어휘 능력을 신장시키기 위해 데이터 추론 학습을 적용한 유의어 교육 방안을 제시하였다. 우선 DDL을 한국어 유의어 교육에서 효과적으로 적용할 수 있기 위해 교사 측면에서의 말뭉치 용례 선정에 관한 세 가지 기준과 말뭉치 용례 편집에 대해 검토하였다. 또한 학습자들이 유의어의 의미 차이를 스스로 발견하여 사용할 수 있도록 데이터 추론 학습 특유의 ‘KWIC’ 예문 제시 활동, 지시문 활동, 표현 활동을 개발하고 중급 유의어 수업 모형과 교육 지도안을 구체적으로 제시하였다. 다음으로 중급 중국인 학습자 20명을 무작위로 10명씩 두 집단으로 나누어 실제 실험 수업을 수행하였다. 또한 어휘 평가지와 설문 조사를 통해 데이터 추론 학습을 적용한 유의어 교육 방안은 실제 유의어 학습에 긍정적인 효과가 있다는 것을 검증하였다. 본 연구는 지금까지 한국어 유의어 교육 연구에서 많이 다루지 않았던 한국어 한자어 간의 유의어를 변별 대상을 선정하고 말뭉치를 활용하여 구체적인 의미 차이를 분석한 후에 효과적인 데이터 추론 학습을 적용한 유의어 교육 방안을 제시하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
The purpose of this study is to analyze the meaning of the Sino-Korean synonyms which are used incorrectly by Chinese Learners, by using corpus, and then to enable Chinese Learners to correctly identify and use these synonyms. Thus, this paper proposes a Korean synonym education scheme based on the ...
The purpose of this study is to analyze the meaning of the Sino-Korean synonyms which are used incorrectly by Chinese Learners, by using corpus, and then to enable Chinese Learners to correctly identify and use these synonyms. Thus, this paper proposes a Korean synonym education scheme based on the Data-Driven Learning. In order to achieve the purpose of this study, the first chapter describes the necessity and purpose of the study, and describes the research object and research methods. In addition, in the previous researches, it mainly discusses the meaning discrimination of Korean synonyms and the education scheme of Korean synonyms. The second chapter introduces the theoretical background of synonym and Data-Driven Learning. This paper mainly introduces "the concept and types of synonyms", "the identification methods of synonyms" and "the characteristics of Sino-Korean synonyms". In addition, the principle and characteristics of Data-Driven Learning are introduced, and the differences between the two forms of Data-Driven Learning: inductive DDL and deductive DDL are introduced. The third chapter collects 35 Sino-Korean synonyms which are used incorrectly by Chinese Learners, through analyzing the Korean Learners’ Corpus Search Engine. Then, 10 Sino-Korean synonyms are selected as the research objects. Referring to the "discrimination criterion" of synonyms, the meaning of synonyms is identified according to the examples in the corpus. In the fourth chapter, a synonym education scheme based on Data-Driven Learning is proposed. First of all, in order to effectively apply Data-Driven Learning in Korean synonym education, from the perspective of teachers, this paper introduces the three standards for teachers to select corpus examples and the editing methods of corpus examples. In addition, it also introduces the demonstration method of "KWIC" example sentences, the classroom activities of "prompt text" and exercises. And, it specifically introduces the teaching model and teaching plan of synonyms. Next, in order to test the actual teaching effects of this education scheme, twenty intermediate Chinese Learners were randomly divided into two groups, 10 in each group. Finally, through the vocabulary assessment form and questionnaire, the experimental results show that Data-Driven Learning plays a positive role in Korean synonym teaching. The significance of this study is to select Sino-Korean synonyms as the research object, and use the corpus to carry on the specific word meaning discrimination, and then put forward the synonym education scheme of Data-Driven Learning which can play a positive role in the education of the Korean synonyms.
The purpose of this study is to analyze the meaning of the Sino-Korean synonyms which are used incorrectly by Chinese Learners, by using corpus, and then to enable Chinese Learners to correctly identify and use these synonyms. Thus, this paper proposes a Korean synonym education scheme based on the Data-Driven Learning. In order to achieve the purpose of this study, the first chapter describes the necessity and purpose of the study, and describes the research object and research methods. In addition, in the previous researches, it mainly discusses the meaning discrimination of Korean synonyms and the education scheme of Korean synonyms. The second chapter introduces the theoretical background of synonym and Data-Driven Learning. This paper mainly introduces "the concept and types of synonyms", "the identification methods of synonyms" and "the characteristics of Sino-Korean synonyms". In addition, the principle and characteristics of Data-Driven Learning are introduced, and the differences between the two forms of Data-Driven Learning: inductive DDL and deductive DDL are introduced. The third chapter collects 35 Sino-Korean synonyms which are used incorrectly by Chinese Learners, through analyzing the Korean Learners’ Corpus Search Engine. Then, 10 Sino-Korean synonyms are selected as the research objects. Referring to the "discrimination criterion" of synonyms, the meaning of synonyms is identified according to the examples in the corpus. In the fourth chapter, a synonym education scheme based on Data-Driven Learning is proposed. First of all, in order to effectively apply Data-Driven Learning in Korean synonym education, from the perspective of teachers, this paper introduces the three standards for teachers to select corpus examples and the editing methods of corpus examples. In addition, it also introduces the demonstration method of "KWIC" example sentences, the classroom activities of "prompt text" and exercises. And, it specifically introduces the teaching model and teaching plan of synonyms. Next, in order to test the actual teaching effects of this education scheme, twenty intermediate Chinese Learners were randomly divided into two groups, 10 in each group. Finally, through the vocabulary assessment form and questionnaire, the experimental results show that Data-Driven Learning plays a positive role in Korean synonym teaching. The significance of this study is to select Sino-Korean synonyms as the research object, and use the corpus to carry on the specific word meaning discrimination, and then put forward the synonym education scheme of Data-Driven Learning which can play a positive role in the education of the Korean synonyms.
주제어
#유의어 말뭉치 데이터 추론 학습 한국어 유의어 교육 한자어 중국인 한국어 학습자 Synonyms Corpus Data-Driven Learning Korean synonym education Sino-Korean Chinese Learners
학위논문 정보
저자
왕환환
학위수여기관
중앙대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
국어국문학과 한국어교육학전공
지도교수
이찬규
발행연도
2021
총페이지
iv, 94 p.
키워드
유의어 말뭉치 데이터 추론 학습 한국어 유의어 교육 한자어 중국인 한국어 학습자 Synonyms Corpus Data-Driven Learning Korean synonym education Sino-Korean Chinese Learners
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