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AI 활용 한국어 정서 문화 통합수업 설계 : 감정 데이터셋(KOTE·KPoEM) 기반 윤동주의 <서시>를 중심으로

원문정보

Designing an AI-Assisted Emotion-Oriented Korean Language and Culture Integrated Instruction : Focusing on Yun Dong-ju’s Seosi Based on Emotion Datasets(KOTE·KPoEM)

권혁미

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초록

영어

The purpose of this study is to propose an emotionally oriented Korean language and culture integrated instructional model using poetry for intermediate and advanced Korean language learners, and to concretize this model through an educational design that combines emotion datasets and AI-based emotion analysis. This study seeks to reconceptualize emotion not as a peripheral element of language learning but as a core component of Korean cultural education. As a result of the analysis, the emotional analysis of Yun Dong-ju’s poem Seosi (Foreword) using the poetry-specific emotion dataset KPoEM enabled the identification of pedagogically appropriate core emotion categories for intermediate and advanced learners— shame (self-reflection), resolve, hope, and compassion. These categories functioned as criteria for educationally restructuring the poem’s emotional progression. Furthermore, by linking these emotion categories with the five core competencies of Social–Emotional Learning (SEL), this study systematically designed a two-session emotionally oriented instructional model that progresses through emotional awareness, emotional verbalization, cultural interpretation, emotional empathy, and internalization of emotional culture. In the proposed instructional model, AI-based emotion analysis does not replace learners’ emotional interpretation; rather, it is utilized as a metacognitive support tool that helps learners compare and reflect on their poetry responses and mini-poem outputs in relation to emotion categories.

한국어

이 연구의 목적은 중‧고급 한국어 학습자를 대상으로 시(詩)를 활용한 정서 문화 중심 한국어 문화 통합 수업 모형을 제안하고, 이를 감정 데이터셋과 AI 기반 감정 분석을 결합한 교육 설계로 구체화하는 데 있다. 이 연구는 정서를 언어 학습의 부차적 요소가 아닌 한국어 문화교육의 핵심 내용으로 재정립하고자 하였다. 분석 결과, 시 전용 감정 데이터셋 KPoEM을 활용한 윤동주〈서시〉의 정서 분석을 통해 중‧고급 학습자 수 준에 적합한 교육용 핵심 감정 범주(부끄러움(성찰), 다짐, 희망, 연민)를 도출할 수 있었으며, 이는 시의 정 서 전개 구조를 교육적으로 재구성하는 기준으로 기능하였다. 또한, 이러한 감정 범주를 SEL의 5대 핵심 역 량과 연계함으로써, 정서 인식–정서 언어화–문화적 해석–정서적 공감–정서 문화 내재화로 이어지는 2차시 정서 문화 중심 수업 모형을 체계적으로 설계할 수 있었다. 제안된 수업 모형에서 AI 기반 감정 분석은 학 습자의 감정 해석을 대체하지 않고, 시 감상문과 짧은 시 산출물을 감정 범주와 비교·성찰하도록 돕는 메 타인지적 지원 도구로 활용된다. 이 연구는 이를 통해 기존의 문학 감상 중심 시 수업을 데이터 기반·역량 기반 정서 문화교육으로 확장하고, 시–정서–문화–AI–SEL을 통합한 새로운 한국어 문화교육 설계의 가능성을 제시하였다는 점에서 의의를 지닌다.

목차

국문초록
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경과 목적
2. 연구의 내용과 방법
3. 선행 연구 검토
Ⅱ. 이론적 배경
1. 정서 문화 연구와 한국어 교육
2. 시 교육과 정서 경험
3. 정서지능(EI)과 SEL 이론
4. 감정 데이터셋(KOTE·KPoEM)의 개념과 정서 연구의 확장
Ⅲ. AI 활용 정서 문화 중심 한국어 문화 통합수업 모형 설계
1. 수업 설계의 원리와 절차
2. 시 텍스트 및 학습자 선정
3. KPoEM 기반 감정 범주 분석 및 교육용 핵심 범주 재구성
4. SEL 기반 2차시 정서 문화 통합수업 모형 설계
Ⅳ. 결론
참고문헌

저자정보

  • 권혁미 Hyukmi Kwon. 충북대학교 사범대학 외국어로서의 한국어교육 박사과정

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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