$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

과학영재학교 재학생 영어발화 주파수 대역별 음향 에너지 분포의 영어 성취도 예측성 연구
A study on the predictability of acoustic power distribution of English speech for English academic achievement in a Science Academy 원문보기

말소리와 음성과학 = Phonetics and speech sciences, v.14 no.3, 2022년, pp.41 - 49  

박순 (서울대학교 영어교육과) ,  안현기 (서울대학교 영어교육과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 미국영어 화자의 평균적 음향 스펙트럼 분포를 확보한 후 과학영재학교 재학생의 영어발화 양상을 비교하여 상대적으로 우수한 지적 역량을 갖춘 우리나라 과학영재들의 초분절적 영어 유창성 양상을 규명하고, 그 근접성 정도가 영재학교 학생의 영어 과목 정기고사 성취도와 어떤 관계성을 갖는지 탐구하고자 진행되었다. 불과 수 초에서 수십 초에 불과한 음성녹음 데이터 위주로 분석을 시행했던 종래의 연구와 달리 총 4시간에 달하는 미국영어 원어민 화자(남성 15명, 여성 15명)의 음성녹음 자료를 MATLAB(R2022a; The Math Works) 코드로 분석하여 20 -20,000 Hz 주파수 범위 내의 대역별로 장기 스펙트럼 음향에너지 분포값을 확보했으며, 이를 기준으로 과학영재학교 1학년 신입생 80명의 녹음데이터 LTASS(long-term average speech spectrum) 분석 수치와 비교한 결과, 영어 과목 학기말고사의 학업성취도 수준이 상위 30% 이내인 학생들의 표본을 제외하고는 미국영어 음향에너지 분포와의 근접성이 통계적으로 유미하지 않다고 밝혀졌다. 영재학교 입학 후 영어 성취도를 예측하기 위한 지표를 발견하기 위해 수용성 어휘크기검사(receptive vocabulary size test), 학기 중 복수 회 실시한 영어 어휘 형성평가 퀴즈 누적 점수, 공인 영어말하기시험(English Speaking Proficiency Test, ESPT) 성취도를 추가 변량으로 하여 정기고사 성취도와의 상관관계 분석 및 각 변량 간 선형 회귀분석을 시행하였는데, 대개 유년시절 완성되는 영어 유창성을 측정하는 ESPT보다는, 1학기 및 2학기 초 실시한 수용성 어휘크기검사 및 수과학 분야 저빈도 어휘 위주 형성평가 점수와의 통계적 유의성이 월등히 높다는 사실이 관찰되었다. 따라서, 본 연구로부터 확보된 이론적 기반을 토대로 국내 영재학교에서는 발음교육보다 과학영재를 주요 대상으로 한 전문적 수준의 저빈도어휘 교육이 보다 효과적인 교수 요목이라 추정할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The average acoustic distribution of American English speakers was statistically compared with the English-speaking patterns of gifted students in a Science Academy in Korea. By analyzing speech recordings, the duration time of which is much longer than in previous studies, this research identified ...

주제어

참고문헌 (27)

  1. Amlani, A. M., Punch, J. L., & Ching, T. Y. C. (2002). Methods and applications of the audibility index in hearing aid selection and fitting. Trends in Amplification, 6(3), 81-129. 

  2. Baars, B. J., & Gage, N. M. (2010). Cognition, brain, and consciousness: Introduction to cognitive neuroscience (2nd ed.). Oxford, UK: Academic Press. 

  3. Behrman, A. (2022). Speech and voice science (4th ed.). San Diego, CA: Plural Publishing. 

  4. Bentler, R., Mueller, G., & Ricketts, T. A. (2016). Modern hearing aids: Verification, outcome measures, and follow-up. San Diego, CA: Plural Publishing. 

  5. Byrne, D., Dillon, H., Tran, K., Arlinger, S., Wilbraham, K., Cox, R., Hagerman, B., ... Ludvigsen, C. (1994). An international comparison of long-term average speech spectra. The Journal of the Acoustical Society of America, 96(4), 2108-2120. 

  6. Cho, S., & Munro, M. J. (2017, September). F0, long-term formants and LTAS in Korean-English bilinguals. Proceedings of the 31st General Meeting of the Phonetic Society of Japan (pp. 188-193). Tokyo, Japan. 

  7. Cox, R. M., & Moore, J. N. (1988). Composite speech spectrum for hearing and gain prescriptions. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 31(1), 102-107. 

  8. Coxhead, A., Nation, P., & Sim, D. (2015). Measuring the vocabulary size of native speakers of English in New Zealand secondary schools. New Zealand Journal of Educational Studies, 50(1), 121-135. 

  9. Dunn, H. K., & White, S. D. (1940). Statistical measurements on conversational speech. The Journal of the Acoustical Society of America, 11(3), 278-288. 

  10. Eady, S. J. (1982). Differences in the F0 patterns of speech: Tone language versus stress language. Language and Speech, 25(1), 29-42. 

  11. French, N. R., & Steinberg, J. C. (1947). Factors governing the intelligibility of speech sounds. The Journal of the Acoustical Society of America, 19(1), 90-119. 

  12. Jespersen, O. (1904). How to teach a foreign language. London, UK: George Allen & Unwin. 

  13. Johnson, K. (2011). Acoustic and auditory phonetics (3rd ed.). Oxford, UK: Wiley-Blackwell. 

  14. Keating, P., & Kuo, G. (2012). Comparison of speaking fundamental frequency in English and Mandarin. The Journal of the Acoustical Society of America, 132(2), 1050-1060. 

  15. Kuhl, P. K. (2004). Early language acquisition: Cracking the speech code. Nature Reviews Neuroscience, 5(11), 831-843. 

  16. Ladefoged, P., & Johnson, K. (2014). A course in phonetics (7th ed.). Stamford, CT: Cengage Learning. 

  17. Li, F., Edwards, J., & Beckman, M. (2007, August). Spectral measures for sibilant fricatives of English, Japanese, and Mandarin Chinese. Proceedings of the XVIth International Congress of Phonetic Sciences (pp. 917-920). Saarbrucken, Germany. 

  18. McLoughlin, I. V. (2016). Speech and audio processing: A MATLAB ® -based approach.Cambridge, UK: Cambridge University Press. 

  19. Mennen, I., Schaeffler, F., & Docherty, G. (2012). Cross-language differences in fundamental frequency range: A comparison of English and German. The Journal of the Acoustical Society of America, 131(3), 2249-2260. 

  20. Moon, C., Lagercrantz, H., & Kuhl, P. K. (2013). Language experienced in utero affects vowel perception after birth: A two-country study. Acta Paediatrica, 102(2), 156-160. 

  21. Nation, P., & Beglar, D. (2007). A vocabulary size test. The Language Teacher, 31(7), 9-13. 

  22. Noh, H., & Lee, D. H. (2012). Cross-language identification of long-term average speech spectra in Korean and English: Toward a better understanding of the quantitative difference between two languages. Ear and Hearing, 33(3), 441-443. 

  23. Olsen, W. O., Hawkins, D. B., & Van Tasell, D. J. (1987). Representations of the long-term spectra of speech. Ear and Hearing, 8(5), 100S-108S. 

  24. Plack, C. J. (2018). The sense of hearing (3rd ed.). New York, NY: Routledge. 

  25. Schnupp, J., Nelken, I., & King, A. J. (2012). Auditory neuroscience: Making sense of sound. Cambridge, UK: MIT Press. 

  26. The Math Works. (2022). MATLAB (version R2022a) [Computer software]. Retrieved from https://www.mathworks.com/ 

  27. Vasilescu, I., Dutrey, C., & Lamel, L. (2015, October). Large scale data based linguistic investigations using speech technology tools: The case of Romanian. Proceedings of the 2015 International Conference on Speech Technology and Human-Computer Dialogue (SpeD) (pp. 1-6). Bucharest, Romania. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로