박정원 / 한국외국어대학교 / AI 바이브코딩을 활용한 중국어 교육용 웹앱 개발 및 프롬프트 프로토타입 설계 / 2026 중견연구자지원사업(인문사회) / 75,521 / 36개월
접수과제정보
접수번호2026004630
연구요약문
연구목표
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본 연구의 목표는 인문학적 전문 지식과 생성형 AI 기술을 결합하여, 학습자 주도의 실시간 상호작용이 가능한 ‘AI 바이브코딩(Vibe Coding) 기반 중국어 교육용 웹앱 9종’을 개발하고, 이를 구동하는 ‘지능형 프롬프트 프로토타입’의 표준 설계 지침을 수립하는 데 있다.
최근 생성형 AI의 등장은 언어 교육 현장에 혁명적인 변화를 예고하고 있으나, 실제 현장에서는 기술적 장벽과 교육적 신뢰성(Hallucination 등)의 문제로 인해 효과적인 도입이 늦어지고 있다. 본 연구는 이러한 간극을 극복하기 위해, 코딩 기술이 부족한 교육자가 자연어 지시(Prompt)만으로 소프트웨어를 직접 구축하는 ‘바이브코딩’ 방법론을 채택한다. 이를 통해 교육적 의도가 기술에 의해 왜곡되지 않고 온전히 반영된 9종의 특화 웹앱을 연차별로 산출하며, 구체적인 연구 목표는 다음과 같은 네 가지 핵심 축으로 구성된다.
첫째, 학습 위계에 따른 연차별 중국어 교육 웹앱 9종의 설계 및 프로토타이핑이다. 1차년도에는 기초 언어 역량 강화를 위해 회화 롤플레이, 미디어 학습, 발음·성조 코칭 앱을 개발하여 MVP(Minimum Viable Product)를 구축한다. 2차년도에는 이를 확장하여 비즈니스, 여행, HSK 시험 대비 등 특정 목적 중국어(ESP) 영역을 지원하는 앱을 배포한다. 마지막 3차년도에는 고급 학습자를 위한 시사 토론 및 프로젝트 작문 앱과 더불어, 교사가 직접 콘텐츠를 생성하는 ‘Teacher Studio’를 완성함으로써 전 단계 학습 과정을 포괄하는 디지털 교육 플랫폼을 완성하는 것을 목표로 한다.
둘째, 교육 전문가의 교수법이 투영된 고신뢰도 ‘프롬프트 프로토타입’ 설계 및 최적화이다. 본 연구의 핵심은 AI가 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어, 전문 튜터나 코치로서의 페르소나를 완벽히 수행하도록 만드는 프롬프트 엔지니어링에 있다. 학습자의 오류를 교정하되 대화의 흐름을 유지하는 ‘의도 보존형 교정 프롬프트’, 학습자의 수준(HSK 등급)에 맞춰 어휘 수준과 문장 구조를 가변적으로 조절하는 ‘적응형 스캐폴딩(Adaptive Scaffolding) 프롬프트’ 등을 설계한다. 특히 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 연구자가 보유한 검증된 중국학 지식 베이스를 AI가 우선 참조하게 함으로써 피드백의 정확도와 교육적 신뢰성을 극대화한다.
셋째, 데이터 기반의 개인 맞춤형 학습 분석 및 적응형 피드백 시스템 구현이다. 개발된 웹앱을 통해 수집되는 학습자의 대화 로그와 오답 데이터를 분석하여, 개인별 취약점을 진단하는 ‘학습 분석 대시보드’ 기능을 구현한다. 이를 통해 학습자가 자주 틀리는 성조 조합이나 문법 구조를 시각적으로 제시하고, AI가 해당 취약점을 집중 훈련할 수 있는 유사 문항을 실시간으로 생성하여 제공하는 ‘지능형 피드백 루프’를 완성한다. 이는 집단 수업의 한계를 넘어 1:1 개인교습의 효과를 디지털 환경에서 구현하는 것을 목표로 한다.
넷째, 교수자 주도의 AI 콘텐츠 저작 생태계 구축 및 인문형 AI 교육 모델 확산이다. 최종 단계에서 개발되는 ‘Teacher Studio’는 교사가 복잡한 개발 과정 없이 학습 목표와 자료를 입력하는 것만으로 수업 활동지와 평가 루브릭을 자동 생성할 수 있게 한다. 이는 기술이 교사를 대체하는 것이 아니라 교사의 전문성을 증폭시키는 도구로 작용하게 하며, 연구 과정에서 도출된 프롬프트 설계 지침과 개발 방법론을 학계 및 교육 현장에 공유하여 인문학 기반 에듀테크의 새로운 표준 모델을 제시하는 데 최종 목표를 둔다.
본 연구는 이러한 체계적인 목표 달성을 통해, 인문학적 성찰과 첨단 기술이 유기적으로 결합된 ‘인문형 AI’의 실질적인 구현 사례를 제공하고, 한국형 디지털 중국어 교육의 경쟁력을 확보하는 데 기여하고자 한다.
기대효과
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- 학문적 기여 및 연구 방법론의 혁신
본 연구는 ‘바이브코딩(Vibe Coding)’이라는 새로운 개발 패러다임을 외국어 교육학에 도입함으로써, 인문학 연구자가 기술의 단순 수혜자를 넘어 직접적인 설계자이자 생산자로 거듭나는 학문적 전형을 제시한다. 기존의 교육용 앱 개발이 개발자 중심의 기능 구현에 치중했다면, 본 연구는 연구자의 인문학적 식견과 중국어학적 전문성이 투영된 ‘프롬프트 프로토타입’을 핵심 연구 성과로 산출한다. 이는 프롬프트 엔지니어링 자체가 하나의 교육적 가설이자 이론적 모델이 될 수 있음을 입증하는 것이며, 향후 인문사회 분야 연구자들이 자신의 전문 지식을 디지털 솔루션으로 즉각 전환할 수 있는 ‘노코드(No-code) 연구 방법론’의 확립에 기여한다. 또한, 연구 과정에서 축적되는 대규모 학습자 발화 및 오류 데이터는 한국인 중국어 학습자의 언어 습적 기제를 규명하는 코퍼스 언어학 및 응용 언어학 분야의 귀중한 기초 자산이 될 것이다. - 교육적 측면: 초개인화 학습과 교수 전문성의 극대화
교육적으로는 집단 수업에서 해결하기 어려웠던 ‘개인 맞춤형 피드백의 실시간성’을 확보하는 데 지대한 공헌을 할 것이다. 1차년도부터 개발되는 9종의 웹앱은 학습자의 수준(HSK 레벨)과 오류 패턴을 실시간으로 분석하여, 개별 학습자에게 가장 적합한 난이도의 ‘스캐폴딩(Scaffolding)’을 제공한다. 특히 성조와 발음의 미세한 차이를 교정하는 기술적 지원은 학습 초기 단계에서 발생하는 오류의 고착화(Fossilization)를 방지하여 학습 효율을 획기적으로 높인다. 아울러 3차년도에 제안되는 ‘Teacher Studio’는 교사의 행정적, 기술적 부담을 경감시키고 교사가 오직 교육 설계와 학습자 상호작용에만 집중할 수 있는 환경을 조성한다. 이는 AI가 교사를 대체하는 것이 아니라 교사의 전문성을 증폭시키는 ‘인간 중심의 교육 AI’ 모델을 실현하는 계기가 될 것이다. - 기술적 측면: 고신뢰도 RAG 기반 교육 엔진의 표준 제시
기술적 측면에서는 생성형 AI의 한계점으로 지목되는 환각(Hallucination) 현상을 인문학적 지식 베이스와 결합하여 해결하는 ‘고신뢰도 교육용 RAG(검색 증강 생성)’ 모델을 확보한다. 본 연구자가 기구축한 중국학 텍스트 데이터와 미디어 리소스를 활용한 전문 프롬프트 설계는 AI 피드백의 정확도를 전문가 수준으로 끌어올릴 것이다. 9종의 웹앱 전반에 적용될 ‘의도 보존형 교정 알고리즘’과 ‘논증 구조 분석 엔진’은 단순한 텍스트 생성을 넘어, 언어의 문맥과 논리 구조를 이해하는 지능형 튜터링 시스템(ITS)의 기술적 표준을 제시한다. 이는 국내 에듀테크 산업이 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해 필요한 핵심 기술 모듈로서 기능할 것이며, 다양한 외국어 교육 분야로의 기술 전이(Technology Transfer) 가능성을 입증할 것이다. - 사회·경제적 측면: 교육 격차 해소 및 인문학적 가치 창출
사회적으로는 교육 자원의 지역적, 경제적 편차를 극복하는 ‘디지털 교육 복지’ 실현에 기여한다. 웹 기반의 무료 접근이 가능한 AI 튜터링 플랫폼은 고가의 사교육에 의존하지 않고도 양질의 1:1 학습 경험을 제공함으로써 사회적 교육 격차를 완화한다. 경제적으로는 본 연구의 성과물인 프롬프트 프로토타입과 웹앱 소스 코드를 오픈소스화하거나 기술 이전을 추진함으로써, 국내 에듀테크 스타트업과 콘텐츠 산업의 기술적 기반을 강화한다. 이는 인문학적 연구 성과가 어떻게 실질적인 산업적 가치와 사회적 편익으로 전환될 수 있는지를 보여주는 선도적 사례가 될 것이며, 국가 차원의 디지털 교육 혁신 전략인 ‘AI 디지털 교과서’ 도입 정책에 구체적인 실천 모델을 제공할 것이다.
본 연구는 학문적으로는 바이브코딩 방법론을 정립하고, 교육적으로는 초개인화 피드백을 실현하며, 기술적으로는 고신뢰도 RAG 엔진을 확보하고, 사회적으로는 교육 격차 해소를 도모한다. 이러한 기대효과는 단순히 3년의 연구 기간에 그치지 않고, 연구 이후에도 지속 가능한 ‘인문형 AI 교육 생태계’를 구축하는 밑거름이 될 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
- 연구의 목적
본 연구의 목적은 인문학적 지식과 생성형 AI 기술을 결합하여 실시간 상호작용이 가능한 ‘AI 바이브코딩(Vibe Coding) 기반 중국어 교육용 웹앱 9종’을 개발하고, ‘지능형 프롬프트 프로토타입’ 설계 지침을 수립하는 데 있다. 기술적 장벽과 환각(Hallucination) 문제를 극복하고자 교육자가 자연어 지시만으로 소프트웨어를 구축하는 바이브코딩 방법론을 채택한다. 구체적인 목적은 다음과 같다.
첫째, 학습 위계별 웹앱 9종의 설계 및 프로토타이핑이다. 기초(회화·미디어·발음), 응용(비즈니스·여행·HSK), 고도화(토론·작문·교사도구) 단계를 거쳐 전주기적 학습 모델을 완성한다. 둘째, 전문가 교수법이 반영된 고신뢰도 프롬프트 설계 및 최적화이다. ‘의도 보존형 교정’과 ‘적응형 피드백’ 기술로 교육적 신뢰성을 확보한다. 셋째, 데이터 기반 맞춤형 학습 분석 시스템 구현이다. 로그 분석을 통한 ‘학습 대시보드’ 구축으로 1:1 교습 효과를 실현한다. 넷째, 교수자 주도의 AI 저작 생태계 구축이다. ‘Teacher Studio’를 통해 교사의 전문성을 증폭하고 지속 가능한 교육 환경을 조성한다.
- 연구 내용 및 방법
3년간 9종의 웹앱을 개발하며, 연차별로 ‘기초 구축’, ‘영역 확장’, ‘지능형 통합’을 추진한다.
1) [1차년도] 기초 MVP 3종 및 프레임워크 설계 바이브코딩으로 언어 기초를 다지고 LLM 교육 페르소나를 정립한다.
-회화 롤플레이 앱: 동적 프롬프트와 비동기 교정으로 대화 지속력 및 정확성을 확보한다.
-미디어 중국어 앱: 실시간 큐레이션 엔진으로 뉴스·숏폼 기반 어휘 추출 및 요약을 제공한다.
-발음·성조 코칭 앱: 오류 탐지 시각화 모듈로 초급 단계의 발음 오류를 조기 교정한다.
2) [2차년도] 응용/상황 확장 3종 및 RAG 기술 고도화 실무 활용성과 평가 역량을 강화하는 특수 목적 중국어(ESP) 영역을 확장한다.
-비즈니스 중국어 앱: 이메일 및 회의 훈련을 지원하며 정중함의 정도를 조절하는 톤 제어 기능을 설계한다.
-여행·생활 중국어 앱: 분기형 시나리오와 30초 생존 표현 드릴 기능을 탑재하여 돌발 상황에 대응한다.
-HSK/시험 대비 앱: 유사 문항 생성 및 오답 라벨링을 통한 약점 기반 재출제 알고리즘을 구현한다.
3) [3차년도] 통합/고도화 3종 및 저작 생태계 완성 고등 사고력을 자극하는 출력 역량 강화와 교수자의 설계 편의를 지원한다.
-뉴스·시사 토론 앱: 논증 구조 분석 엔진으로 찬반 토론 및 반박 시뮬레이션을 수행한다.
-프로젝트 작문·발표 앱: 개요부터 최종 스크립트까지 이어지는 단계별 빌드업 시스템을 구축한다.
-교사용 저작 앱(Teacher Studio): 학습 목표 입력만으로 수업 설계, 퀴즈, 루브릭을 자동 생성하는 노코드 도구를 완성한다.
- 연구 방법 및 추진 전략
인문학적 식견을 기술로 변환하는 ‘바이브코딩’과 신뢰성을 높이는 ‘RAG(검색 증강 생성)’를 핵심 방법론으로 한다.
1) 바이브코딩 기반 ‘Human-in-the-Loop’ 개발 Replit Agent 등과 협업하여 교육자의 의도를 100% 반영한다. 연구자는 ‘프롬프트 아키텍트’로서 AI 페르소나를 지시하고 코드와 콘텐츠를 실시간 감수한다.
2) 멀티모달 프롬프트 엔지니어링 및 RAG 적용 방대한 중국학 데이터베이스를 벡터화하여 RAG 시스템에 연동한다. 이를 통해 검증된 지식 기반의 답변을 유도하고 멀티모달 인터랙션으로 학습 몰입감을 높인다.
3) 혼합 연구방법(Mixed Methods)을 통한 검증 정량적으로는 성취도 및 오답률 변화를 분석하고, 정성적으로는 Netminer와 Gephi를 활용한 대화 네트워크 패턴 분석으로 피드백의 타당성을 검증한다.
4) 마일스톤 관리 및 환류 체계 분기별 ‘기획-개발-테스트-고도화’ 루프를 수행한다. 연차별 종료 시 수집된 피드백을 차년도 개발에 즉각 반영하는 유연한 환류 시스템으로 연구 실효성을 담보한다.
키워드(Keyword)
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AI 바이브코딩, 중국어 교육 웹앱, 프롬프트 프로토타입
키워드
(영어 500자 이내)
AI Vibe Coding, Chinese Language Learning Web App, Prompt Prototype Design
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