한국어 교재 기반 시나리오 챗봇 개발 및 활용 연구 (A Study on the Development and Utilization of Scenario Chatbot Based on Korean Textbook)

서지정보

· 발행기관 : 연세대학교 언어연구교육원 한국어학당
· 수록지 정보 : 외국어로서의 한국어교육 / 70권 / 151 ~ 175페이지
· 저자명 : 장선희

초록

이 연구의 목적은 교재 기반 시나리오 챗봇을 구현시키기 적절한 챗봇의 유형을 선정하고 교재의 교수학습 내용을 적용한 후에 실제 학습자가 챗봇을 활용하는 과정에서 나타날 수 있는 오류의 유형과 보완점을 알아보는 데 있다. 이를 위해 챗봇의 유형 중에 Dialogflow(ES)를 선정하여 시나리오 챗봇을 제작하고 중급 수준의 학생들에게 제공하여 연습을 하게 했다. 그 결과 챗봇의 활용 과정에서 학습자 오류와 시나리오 챗봇의 기능적 오류가 나타났다. 학습자 오류는 일반적으로 교수자가 예측할 수 있는 언어 지식에 대한 오류였고 시나리오 챗봇의 기능적 오류는 학습자의 예측 발언이 챗봇 시나리오 데이터에 포함되지 않은 경우와 챗봇의 자연어 처리 과정에서 오류문을 오류로 인식하지 못하는 데서 나타났다. 이를 해결하기 위해서 교수자는 학습자와 시나리오 챗봇 간의 대화 과정에 대한 적절한 피드백을 지원해야 하며 말뭉치 데이터 등을 활용하여 챗봇 시나리오 데이터의 다양성을 추구해야 한다. 또한 챗봇 빌더의 인터페이스 품질을 향상시킨다면 보다 정교한 챗봇을 개발하여 학습자의 의사소통능력 향상에 기여를 할 수 있을 것이다.

영어초록

The purpose of this study is to select an appropriate type of chatbot to implement a textbook-based scenario chatbot and to find out the types and complements of errors that may occur in learners’ use of chatbots after teaching and learning using chatbots. Dialogflow(ES) was selected among the types of chatbots to create a scenario chatbot and provide them to intermediate-level students for practice. As a result, in the process of using the chatbot, learner errors and functional errors of the scenario chatbot appeared.
The learner’s error was a grammatical error, and the functional error of the scenario chatbot appeared when the learner’s predictive remarks were not in the chatbot scenario data. It also appeared when error statements were not properly distinguished in the Natural Language Processing of chatbots. To solve this problem, instructors should provide appropriate feedback on learner errors and prepare a rich amount of chatbot scenario data by utilizing corpus data. In addition, if the interface quality of chatbot builders is improved, more elaborated chatbots can be developed to contribute to improving learners’ communication competence.

참고자료

· 없음