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저자정보
(고려대학교) (고려대학교, 세종캠퍼스)
저널정보
한국외국어대학교 외국어교육연구소 외국어교육연구 외국어교육연구 제39권 제4호
발행연도
수록면
87 - 107 (21page)

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본 연구는 초급 수준의 한국어 발음 교육 우선순위를 설정하기 위해 AI 기반 음성 인식 시스템인 NAVER CLOVA NOTE를 활용하여 중국어권 초급 학습자의 발음 오류를 분석하였다. 이 연구는 초급 수준의 한국어 발음 교육을 위한 교육 우선순위를 설정하기 위해 AI 기반 음성 인식 시스템인 NAVER의 CLOVA Note를 사용하여 초급 중국어 학습자의 발음 오류를 분석했다. 11명의 중국어 초급 학습자(TOPIK 1급)가 표준 한국어 교과서에서 선정한 82개의 문장을 총 2회씩 발화하여 164개의 발화문을 수집하고 분석하였다. 음성 데이터는 CLOVA Note를 사용하여 전사하고 두 명의 연구자가 교차 검증하였다. 총 234개의 발음 오류를 음운학적 특징에 따라 5가지 유형으로 분류하였다. 본 연구의 결과에 따르면 총 234건의 발음 오류를 분석한 결과, 자음 오류(44.9%)가 가장 높은 비율을 차지하였다. 그 다음으로 종성 오류(18.4%), 기타 오류(14.5%), 모음 오류(13.7%), 유음(ㄹ) 오류(8.5%)의 순으로 나타났다. 본 연구는 AI 음성 인식과 연구자의 검증이 결합되어 발음 오류 분석의 객관성과 효율성을 향상시켰다는 점에 의의가 있다. 또한 초급 단계 학습자를 위한 핵심 발음 교육 항목을 선정하며 효과적인 발음 교육 과정을 설계하기 위한 실증적 기초 자료를 제공하였다는 데 의의가 있다.
#한국어 발음 교육 #중국어 학습자 #발음 오류 분석 #AI 음성 인식 #명료성 기반 접근법 #Korean pronunciation education #Chinese learners #pronunciation error analysis #AI speech recognition #intelligibility-based approach
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