구연정 / 숭실대학교 / 이미지생성형 AI를 활용한 문학교육 방법론 및 모델 개발 – 카프카의 “유형지에서”의 매체융합 과정을 통한 “해석학적 시각화”를 중심으로 / 2026 중견연구자지원사업 / 50,435 / 24개월
접수과제정보
접수번호2026008007
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
오늘날 커뮤니케이션의 주된 양식이 디지털 미디어와 기술이미지로 재편됨에 따라 독일어문학의 교육 현장에서는 학습자들이 문학작품을 ‘읽지 않음’으로 인해 야기되는 교육 위기가 더욱 심화되고 있다. 본 연구는 이러한 위기를 극복하기 위한 근본적인 해법으로 학습자들이 선호하는 디지털 커뮤니케이션 수단을 역이용하여 문학교육의 실질적 원동력인 작품 ‘읽기’를 수행하게 만드는 혁신적 방법론을 제안하고자 한다.
그 구체적인 실천으로서 본 연구는 이미지 생성형 AI를 문학 텍스트의 시각화를 위한 장치로서 적극 매개하여 문학교육의 새로운 방법론을 위해 활용할 것을 제시한다. 이미지 생성형 AI를 활용한 시각화는 학습자가 난해한 텍스트의 추상적 의미를 구체적인 프롬프트 언어로 치환하는 고도의 지적 성찰을 요구한다. 이는 단순한 삽화 그리기가 아니라, 플루서가 우려했던 것처럼, 문학 텍스트 읽기에서 ‘상실된 상(Bild)’을 현대적 기술을 통해 재구축하는 고도의 ‘해석학적 번역’ 과정으로 이해될 수 있다. 이러한 방법론을 통해 본 연구는 카프카 소설 속 ‘문자-기계-신체’로 이어지는 고통의 각인 과정을 현대적 ‘텍스트-인공지능 생성 이미지’의 시각화 과정과 결합하여 해석하는 매체미학적 실험을 시도함으로써 독문학 학습자들이 현대적 고전을 다층적으로 해석할 수 있도록 지원하는 미래형 교육 모델을 구축하는 데 목적이 있다.
특히 프롬프트 명령어로 전달하는 과정은 단순히 문학텍스트의 기술적 번역 수준에 머무는 것이 아니라 뉴미디어의 언어를 매개로 텍스트의 본질을 재구성하는 성찰적 과정이자 ‘창의적 재매개’로서의 의미를 지닌다. 학습자는 특히 난해한 텍스트, 혹 다층적인 함의를 지닌 문장들이 의미하는 바를 이미지로 구체화하기 위해 의미전달이 어려운 텍스트 부분을 자신의 언어로 다시 쓰면서 일차적으로 텍스트 해석에 접근하는가 하면, 나아가 행간에 숨은 미학적 뉘앙스를 파악하여 AI의 알고리즘이 이해할 수 있는 시각적 언어로 재구성해야 한다. 이 과정에서 학습자는 추상화된 문자를 다시 ‘가시적인 세계상’으로 복원해내는 주체적인 해석자가 될 수 있다. 교수자는 또한 이와 같은 텍스트와 이미지, 문학텍스트와 뉴미디어의 상호매체적 이해를 토대로 매체융합적 ‘다시 쓰기’ 과정의 경로를 설계하고 안내하는 역할을 할 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 생성형 AI를 통한 시각화를 통한 문학교육의 방법론 개발은 난해함에 가로막혀 카프카의 작품과 같이 현대적 고전이라고 할 수 있는 중요한 작품들의 ‘읽기’를 포기하는 학습자들에게 문학적 상상력을 실체화할 수 있는 통로를 제공하며, 플루서가 경고한 문자 문명의 위기를 기술 매체와의 융합을 통해 극복하고자 하는 시도로서 21세기 독일문학 교육에 하나의 활로를 제시할 수 있을 것이다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
- 학술적 성과: 디지털 인문학의 외연 확장과 매체 비평의 고도화
현대적 고전작품의 매체융합적 재매개: 카프카의 텍스트를 생성형 AI라는 현대적 기술 매체로 재구성함으로써, 고전이 지닌 미학적 가치가 박제된 지식이 아니라 현대의 기술 문명과 끊임없이 상호작용하는 생동하는 텍스트임을 학술적으로 증명한다. 특히 빌렘 플루서의 ‘기술이미지’ 담론을 교육 현장에서 실증적으로 구현함으로써, 문자-이미지-기계의 상관관계를 탐구하는 매체융합 담론을 선도하고 매체해석학의 새로운 연구 지평을 제시한다. - 교육적 성과: 학습자의 능동적 참여와 전공 역량 강화
- 제2외국어 문학 텍스트가 주는 난해함과 언어적 거리감을 시각화 과정을 통해 완화한다. 학습자는 추상적인 문자를 ‘이차적 기술이미지’로 구체화하는 과정에서 작품의 심층 의미에 더욱 능동적으로 몰입할 수 있고 창의적 해석의 생산자로서 참여할 수 있다.
- AI를 활용한 프롬프트 설계는 단순한 기술 습득이 아니라, 텍스트의 행간을 자신의 언어로 재구성하는 고도의 문학적 ‘다시 쓰기’ 훈련이다. 이를 통해 학습자는 디지털 환경에서도 변하지 않는 인문학적 문해력 역량을 체득한다.
- 교수자는 지식 전달자에서 ‘해석적 가이드’로, 학생은 수동적 독자에서 ‘창의적 재매개자’로 역할을 재규정함으로써, AI 시대에 부합하는 혁신적인 대학 수업의 역할 모델을 구축한다.
- 사회적 기대효과: 융합형 인재 양성과 인문학 분야 비판적 AI 리터러시 확산
본 연구에서 제안하는 AI 활용 방법론은 단순히 AI 결과물을 수용하는 것이 아니라, 원문 텍스트와 이미지 사이의 간극을 비판적으로 고찰하게 함으로써 기술에 종속되지 않는 주체적인 ‘디지털 인문 인재’를 양성한다. 나아가 본 연구에서 개발된 ‘해석학적 시각화 프로토콜’은 독문학 교육 분야에 국한되지 않고 불문학, 러시아문학, 스페인문학 등 타 언어권의 난해한 고전 교육 현장에도 즉각 적용 가능한 범용 모델로 공유 및 확산될 수 있다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 매체적 문화적 거리감으로 인해 문학텍스트 ‘읽기’가 더 이상 수행되지 않는 오늘날의 문학교육의 현실을 인문 사유의 위기로 심각하게 진단하고 이 위기를 돌파하기 위해 이미지 생성형 AI를 활용하여 문학작품의 주요 요소들을 시각화함으로써 학습자들이 문학 텍스트 해석에 접근할 수 있는 방법론을 마련하고자 한다. 이 방법론 설계에서는 학습자들이 포기하는 문학텍스트의 ‘읽기’와 ‘쓰기’ 과정을 외면하는 것이 아니라 새로운 방식의 참여로서 기획하는 것이 중요하다. 이를 위해 텍스트 ‘읽기’는 문학텍스트의 시각화를 위한 학습자들의 활동으로서 재매개된 ‘다시 쓰기’로 발현되도록 하는 것이 핵심 전략이다.
1차년도 연구에서는 일차적으로 인공지능이 생성하는 기술이미지가 이 추상화된 문자텍스트를 전환하는 과정을 통해 실제로 학습자의 상상력을 복원할 수 있는지 그 메커니즘을 규명한다. 이를 위해서는 특히 플루서의 기술이미지에 대한 발생학적 기원을 추적하는 저서 <코무니콜로기>를 참조할 수 있다. 플루서에 따르면 모든 기술이미지는 발생학적으로 현실의 기술적 모사가 아니라 문자텍스트로부터 출발하는 ‘이차적’ 산물이다. 이 말은 표면상 이미지로 나타난다 할지라도 텍스트라는 선행조건 없이는 이 기술이미지가 결코 생성될 수 없다는 뜻이기도 하다. 나아가 플루서는 난해함으로 인해 독자로 하여금 이미지를 갖도록 하지 못하는 문학텍스트 또한 기술이미지를 생성함으로써 그 해석학적 의미에 접근할 수 있다는 점을 강조한다. 이와 같은 플루서의 논의는 한편으로는 텍스트의 시각화 작업을 통한 문학작품의 해석학적 지평을 열어주지만 다른 한편으로는 사용자가 이미지 작업에 유희적으로 골몰하면서 원래 이미지의 기원, 즉 텍스트의 해석을 망각할 수 있다는 점도 분명히 경고한다. 따라서 학습자가 시각적 이미지를 생성하면서도 거듭 텍스트로 돌아가 텍스트를 정교하게 분석하여 프롬프트로 ‘다시 쓰기’ 하는 성찰적 과정이 필수적이다. 이러한 정교한 설계가 부재한다면 인공지능의 결과물은 문학적 의미가 결여된 공허한 그래픽에 불과할 것이며 이 과정을 안내하고 독려하는 것은 전적으로 교수자의 몫이라고 할 수 있다.
이와 같은 매체전환적 다시 쓰기 방법론은 문학과 디지털 미디어를 통한 매체전환적 글쓰기를 대립적인 것으로 바라보는 입장을 불식시키고, 상호협동적 측면에서 문학과 디지털 미디어의 공존과 융합이 가능함을 입증해 줄 수 있다. 이를 통해 인공지능과 같은 소프트웨어의 활용이 문학작품 읽기와 비판적 사유 능력 함양이라는 문학교육의 목표를 수행할 수 있다는 이론적 가설을 세울 수 있다. 이는 문학교육에 디지털 미디어를 활용함으로써 문학의 위기, 극단적 표현을 빌자면 디지털 매체가 문학의 ‘죽음’을 가져오는 것이 아니라 기술시대에 문학의 ‘소생’을 견인할 수 있다는 논리의 이론적 토대를 마련할 것이다.
2차년도 연구에서는 카프카의 <유형지에서>를 예로 들어 작품 이해를 위해 주요 요소를 분석하고 이 소설작품의 주요요소뿐만 아니라 텍스트에 나타난 가장 낯설고 상상하기 힘든 형벌 매체를 이미지 생성형 AI를 통해 시각화하는 작업을 시뮬레이션한다. 이 과정에서 학습자가 텍스트의 추상적 의미를 구체적인 프롬프트 언어로 치환하는 과정, 즉 ‘다시쓰기’ 과정이 고도의 ‘해석학적 과정’임을 밝힐 수 있을 것이다. 텍스트 분석에 기반한 정교한 프롬프트 작성은 기술이미지 생성을 위한 과정이기도 하지만, 학습자의 문학적 소통 능력을 회복시키는 핵심적 글쓰기 도구가 될 수 있다. 프롬프트 작성을 위한 텍스트 ‘다시 쓰기’는 단순한 명령어 구성이 아니라 원작의 의미를 새로운 매체 언어로 번역하는 ‘인코딩(Encoding)’ 행위이자 매체전환적 ‘재매개’ 과정이기도 하기 때문이다.
이 단계에서는 무엇보다 텍스트 분석 → 프롬프트 작성 → 이미지 생성 → 해석적 피드백으로 이어지는 단계별 학습 경로를 구축하고 학습자 중심의 문학작품의 시각화 및 해석 활동을 위해 각 단계별 프로토콜을 세부화하고 프로토콜에 따른 프롬프트 작성 예시를 확인할 수 있다.
이렇게 구축된 방법론을 실제 수업에 적용하면서 학생들의 반응을 모니터링한다. 이를 통해 교육현장에서 실질적으로 적용가능한 방식으로 인공지능 활용 방법론을 보완하거나 교수자-학습자 학습 경로를 추가적으로 설계함으로써 21세기 문학교육을 위한 안내자로서 교수자와 실행자로서 학생의 새로운 상호작용 모델을 완성한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
해석학적 시각화, 이미지 생성형 AI, 매체융합, 다시 쓰기, 프롬프트 가이드라인, 카프카
키워드
(영어 500자 이내)
Hermeneutic Visualization, Generative AI for Image Generation, Media Convergence, rewriting, prompt guideline, kafka
닫기