한국어 학습자의 한국어 과거 시제 표현 습득 양상에대한 판별 분석 연구

최운호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최운호

저널정보: 한국외국어대학교 외국어교육연구소 외국어교육연구 외국어교육연구 제29권 제3호

발행연도: 2015.1

수록면: 1 - 29 (29page)

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The purpose of this paper is to classify KFL (Korean as a Foreign Language) learners by their manner of Korean tense expression acquisition, and to explore the frequently produced error sequences by the KFL learners’ error responses to a questionnaire. The multi-dimensional scaling and hierarchical clustering method are applied to KFL learners’ questionnaire data set, and the Jaccard similarity score is used as a distance metric. The association rule mining is applied to the transactions of the error response item sets from the Korean tense expression questionnaire for the second purpose. From the first analysis of this research, learners’ response pattern can be classified and visualized, and learners are clustered into two major groups by their degree of Korean tense expression knowledge. Next, the association analysis is applied with support threshold (≥ 0.1) and confidence threshold (≥ 0.8). From the association rule set of Korean learners’ error response items, total 122 rules are extracted after redundant association rules are pruned. In this research, it is shown that KFL learners’ can be classified by their proficiency or manner of grammatical items’ knowledge with the multivariate clustering analysis method. It is also shown that error response items can be mined from KFL learners’ questionnaire database by the association rule analysis.

이 연구는 한국어 학습자의 시제 표현 질문지 조사 결과를 대상으로 두 가지 분석연구 방법론을 적용하는 것을 목적으로 한다. 첫 번째는, 한국어 학습자의 정오답 반응 유형에 따른 분류 기법을 적용하여 학습자의 정오답 반응 양상에 따른 분류를 시행하는 것이 연구 목적이다. 연구 방법으로는 다차원척도법(MDS)과 계층적 군집 분석법(hierarchical clustering)을 사용하며 학습자를 대상으로 한 질문지 데이터베이스 분석에 적용하여 분류 분석을 수행하는 것이 목적이다. 학습자간의 정오답 반응 유형에 따른 거리 측정에는 Jaccard 유사도를 사용한다. 두 번째는, 한국어 학습자의 오답 반응 문항만을 데이터베이스로 구성하여 학습자 별데이터를 트랜잭션으로 설정하고 각 트랜젝션에서 발생하는 오답 유형 중 유의미한 오답 유형의 패턴을 추출하는 것을 연구 목적으로 한다. 이때 분석 방법론은연관규칙 마이닝을 적용한다. 첫 번째 연구 목적의 결과, 정오답 유형에 따른 학습자의 유형이 군집으로 분류되고 이를 시각화하는 것이 가능하였다. 그리고 그결과로 크게 두 가지 유형의 학습자 유형 군집이 이번 데이터에서 나타났다. 두번째 연구 목적을 위해서 지지도(≥ 0.1)와 신뢰도(≥ 0.8) 임계값을 설정하고 이임계값을 기준으로 잉여적 연관 규칙을 제거하여 총 122개의 오답 반응 패턴의연관 규칙을 추출하였다. 두 가지 분석을 통해서 이 연구에서는 학습자의 문법 항목(시제표현) 지식에 따른 분류와 문법 항목에 따른 문항의 오류 패턴 추출의 연구 목적을 달성할 수 있는 방법론으로 군집분석과 연관규칙 분석의 방법론적 가능성을 제시하였다.

#외국어로서의 한국어교육 #분류 #군집 #빈출패턴 #연관규칙 #선험적 알고리즘 #시제표현 #KFL #classification #clustering #FP #association rules #apriori algorithm #tense expression

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Hahsler, M. / 2014 / arules: Mining Association Rules and Frequent Itemsets. R package version 1.1-6

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Jurafsky, D. / 2009 / Speech and language processing / Pearson Education, Inc

Ligges, U. / 2003 / Scatterplot3d-an R package for visualizing multivariate data / Journal of Statistical Software 11 (8) : 1 ~ 20

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