스마트 시스템 기반 새로운 대외한어 교육 모델

초록

본 논문은 ‘융지학(融智學)’이라는 통합 지능 관점을 도입하여, 해석‑번역 순서의 ‘나비 모델’과 이중언어 사고 훈련을 핵심으로 하는 대외한어 교육의 새로운 패러다임을 제시한다. 한자·언어·음성 관계 이론, 크라센의 제2언어 습득 가설, 이중언어 기억 모델 등을 결합하고, AI·ChatGPT와 연계된 글로벌 언어 위치 시스템(GLPS)을 활용해 학습 효율과 인간‑기계 상호작용을 혁신하고자 한다.

상세 분석

이 연구는 기존 대외한어 교육이 갖는 ‘언어‑교육‑인간‑컴퓨터 상호작용’의 4가지 고착관념을 탈피하고, ‘융지학’이라는 초학제적 프레임을 통해 새로운 교육 모델을 설계한다. 핵심 메커니즘은 ‘선해석 후 번역(Butterfly Model)’이다. 학습자는 먼저 원어(영어)와 목표어(중국어) 사이의 의미적 해석을 수행하고, 이를 바탕으로 자연스럽게 번역 과정을 진행한다. 이는 전통적인 ‘직접 번역’ 방식보다 인지 부하를 감소시키고, 의미 중심의 입력(i+1) 가설을 실현한다는 점에서 크라센의 입력 가설(Input Hypothesis)과 정서 필터(Affective Filter) 가설을 학습 설계에 직접 적용한다는 의의를 가진다.

또한 논문은 이중언어 기억 모델을 심층적으로 검토한다. ‘공동 저장 모델(Shared Store)’과 ‘독립 저장 모델(Separate Store)’을 비교하고, ‘단어 연상 모델(Word Association)’과 ‘개념 매개 모델(Concept Mediation)’을 통합한 ‘비대칭 모델(Asymmetry Model)’을 제시한다. 이러한 모델은 학습자의 L2 숙달도에 따라 기억표현이 ‘단어‑연상’ 단계에서 ‘개념‑매개’ 단계로 전이한다는 실증적 근거를 제시하며, AI 기반 어휘 훈련 시스템 설계에 활용될 수 있다.

‘언어‑언어(言)와 언어‑음성(語)’의 관계를 형식화한 ‘언어‑언어 관계 데이터베이스’를 구축하고, 이를 전 세계 언어 위치 시스템(GLPS)과 연계한다. GLPS는 학습자의 어휘·전문용어·지식 수준을 실시간으로 측정·분류하고, 맞춤형 AI 튜터(예: ChatGPT)와의 ‘간접·직접 대화’를 통해 학습 경로를 최적화한다. 특히, ‘7번 통(七遍通)’과 ‘8인조(八人组)’라는 두 가지 메타 학습 프레임을 도입해, 청·말·읽·쓰기·번역·서술·평가 등 7가지 언어 활동을 8명의 협업 학습자와 순환적으로 수행하도록 설계한다. 이는 학습자 간의 사회적 상호작용을 촉진하고, AI가 제공하는 대규모 데이터와 인간의 메타인지적 피드백을 결합함으로써 학습 효율을 극대화한다.

마지막으로, 논문은 AI·ChatGPT가 인간의 학습·창의성에 미치는 위협을 인식하고, ‘융지학’적 접근을 통해 인간‑기계 협업을 재구성한다. AI는 ‘해석‑번역’ 단계에서 대량의 ‘i+1’ 입력을 제공하고, 인간은 ‘비판적 사고·문화적 맥락·정서적 동기’를 담당한다. 이러한 역할 분담은 기존의 ‘교사‑학생’ 일방향 모델을 다중 주체 협업 모델로 전환시키며, 교육 과학과 언어 과학의 최신 연구 성과를 실천적 교육 현장에 직접 연결한다.