이은성 / 전북대학교 교과교육연구소 / 인간과 AI의 문학 텍스트 개작원리 비교 연구: DaF 학습자용 읽기 자료 개발을 위한 방법론 탐색 / 2026 인문사회학술연구교수(A유형) / 190,000 / 60개월
접수과제정보
접수번호2026006423
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구는 외국어로서의 독일어(DaF) B1 수준 학습자용 문학 텍스트 개작에서 인간 전문가와 AI(대규모 언어 모델, LLM)의 개작원리를 비교 분석하고, 이를 토대로 최적의 교육용 텍스트 개작 방법론을 개발하는 것을 목표로 한다.
문학 텍스트를 활용한 외국어 교육은 학습자에게 언어 능력 향상과 목표어 문화 이해를 동시에 제공하는 효과적인 방법이다. 그러나 현재 DaF 교육용 개작 텍스트는 학습자의 실제 수준과 불일치하거나 원작의 문학적 가치가 과도하게 훼손되는 문제를 안고 있으며, 가장 근본적으로는 전문가들이 어떤 원리에 따라 개작을 수행하는지에 대한 체계적 연구가 부재하다. 한편 최근의 AI 활용 언어교육 연구는 비문학 텍스트에 편중되어 있어, 문학적 미학을 고려한 개작 연구는 전 세계적으로도 미개척 영역에 해당한다.
이러한 문제의식에 기반하여 본 연구는 다음의 다섯 가지 세부 목표를 설정한다. 첫째, 인간 전문가의 문학 텍스트 개작원리를 어휘·통사·서사·문학의 네 차원에서 체계적으로 도출하여 명시화한다. 둘째, LLM을 활용한 AI 개작을 수행하고 그 개작원리를 규명하여 인간 개작원리와 비교 분석한다. 셋째, 양자의 장단점을 종합하여 최적의 교육용 텍스트 개작 방법론을 개발한다. 넷째, 개발된 방법론의 일반화 가능성을 시대·장르·서사 구조가 상이한 다양한 작품에 적용하여 검증한다. 다섯째, 인간-AI 통합 개작 모델을 구축하고 교육 현장 적용을 위한 가이드라인과 프롬프트 매뉴얼을 개발한다.
궁극적으로 본 연구는 암묵지에 의존해 온 문학 개작의 원리를 학술적으로 체계화하고, 인문학과 AI 기술의 융합을 통해 외국어 교육 자료 개발의 새로운 패러다임을 제시하고자 한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
본 연구의 수행은 학문적, 사회적 측면에서 다각적인 기여를 할 것으로 기대된다. 먼저 학문적 측면에서는 그간 개별 전문가의 직관과 경험에 의존해 온 문학 개작 과정을 체계적 분석 틀로 체계화함으로써 외국어 교육 자료 개발 분야의 이론적 공백을 메우고 학술적 토대를 공고히 한다. 특히 동일 텍스트를 대상으로 인간과 AI의 수행 방식을 정밀하게 대조하는 연구 모델은 인문학과 인공지능 기술이 융합된 학제 간 연구의 선도적 사례가 될 것이며, 본 연구에서 확립한 프롬프트 엔지니어링 표준화 및 전문가 교차 검증 방법론은 인접 언어 교육 및 자연어 처리 분야에서도 폭넓게 인용될 수 있다.
사회적 및 교육적 측면에서는 검증된 원리에 기반한 고품질의 B1 수준 읽기 자료를 보급하여 학습자들이 문학적 미학을 경험함과 동시에 자신의 수준에 적합한 언어 학습을 병행할 수 있는 몰입도 높은 교육 환경을 제공한다. 또한 교육 현장의 실질적인 변화를 위해 개발된 개작 가이드라인과 프롬프트 매뉴얼을 오픈소스로 공개하여 교육자들이 AI를 도구 삼아 학습자 맞춤형 교육 자료를 직접 생산할 수 있는 전문 역량 강화를 지원한다. 나아가 이러한 연구 결과물은 오픈소스로 공개하여 출판사 및 에듀테크 기업의 실제 서비스 및 교재 개발에 기초 자료로 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 독일어뿐만 아니라 다양한 외국어 교육 분야에 적용 가능한 범용 모델을 제공하여 국내 외국어 교육 산업 전반의 질적 성장을 견인할 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 총 5년에 걸쳐 단계별로 진행되는 누적적 연구 구조를 갖는다. 1단계(1년차)에서는 Uwe Timm의 “Die Entdeckung der Currywurst” 원작과 Angela Vitt의 B1 개작본을 대상으로 정량적·정성적 분석을 수행하여 인간 전문가의 개작 원리를 도출한다. 어휘적 차원에서는 Tree Tagger를 활용한 레마화 및 품사 태깅, LLE Deutsch(Language Level Evaluator, 독일어 수준 평가기)를 활용한 CEFR 수준별 어휘 분포 측정, Goethe-Zertifikat B1 어휘 목록(Wortliste)과의 대조 분석을 통해 어휘 대체 패턴을 유형화한다. 통사적 차원에서는 평균 문장 길이, 종속절 빈도, 복문 구조의 변화를 정량적으로 측정하여 통사 단순화 패턴을 분석한다. 서사적·문학적 차원에서는 플롯 축약·장면 통합·시점 변환 등 서사 구조의 변형 양상과 은유·상징·아이러니 등 문체적 장치의 보존·변형·삭제 양상을 질적으로 분석한다. 2단계(2년차)에서는 도출된 원리를 반영한 3단계 프롬프트 엔지니어링 전략(초기-분석/수정-최적화)을 설계하고, 연구 수행 시점의 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 기준 모델로 삼아 반복적인 수정 과정을 통해 최적의 AI 개작본을 확정한다. 3단계(3년차)에서는 인간 개작본과 AI 개작본을 정량적·정성적으로 비교 분석하여 AI 고유의 개작 특성을 규명하며, DaF 교육 전문가 3인으로 구성된 패널을 통해 정성 평가의 객관성을 확보한다. 4단계(4년차)에서는 앞선 단계에서 도출된 인간-AI 개작원리의 일반화 가능성을 검증하기 위해, 1단계 분석 대상과 시대·장르·서사 구조가 상이한 추가 작품 2편에 동일한 분석 프레임워크를 적용한다. 대상 작품은 기존 B1 개작본이 확보된 Erich Kästner의 “Emil und die Detektive”(1929)와 Wolfgang Herrndorf의 “Tschick”(2010)이다. 최종 5단계(5년차)에서는 인간-AI 개작원리를 종합하여 통합 모델을 구축하고, 교육현장 적용을 위한 가이드라인과 프롬프트 매뉴얼을 개발하여 학술 저장소(예: GitHub)에 오픈소스로 공개함으로써 연구 성과의 공공성과 지속 가능성을 확보한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
문학 텍스트 개작, 외국어로서의 독일어(DaF), 프롬프트 엔지니어링, 인간-AI 비교 분석, 읽기 자료 개발 방법론
키워드
(영어 500자 이내)
Literary Text Adaptation, German as a Foreign Language (DaF), Prompt Engineering, Human-AI Comparative Analysis, Methodology for Reading Material Development
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