인공지능기술 활용 언어교육: 기계번역, 챗봇, 메타버스, 자연어처리, 음성처리 / 김주혜 외 5명

제1부 인공지능기술의 개관

1장 인공지능기술의 개관

ㆍ인공지능은 기계(컴퓨터)가 인간과 같은 지능을 가지고 인간처럼 여러 가지 문제를 이해하고 해결할 수 있는 능력을 말한다. 즉, 기계가 의식을 갖게 되어 인간과 같은 역할과 사고를 할 수 있다는 의미이다.

ㆍ인공지능의 형태는 크게 강인공지능(Strong AI)와 약인공지능 (Weak AI)으로 나누어볼 수 있다. 강인공지능은 인간과 같이 넓은 영역에서 모든 문제에 대응할 능력을 지닌 인공지능이다. 사람이 일일이 가르치거나 명령하지 않아도 기계가 스스로 학습하고 발전해 나간다. 강인공지능처럼 인간과 유사한 지능을 가진 기계는 범용인공지능 (Aritificial General Intelligence, AGI)이라고도 하는데, AGI는 아직 존재하지 않는다. 한편 좁은 영역에서 특정한 일만 할 수 있는 제한적인 지능은 약인공지능, 또는 협의의 인공지능 (Narrow AI)이라고 불리기도 한다. 약인공지능은 미리 인간이 알려준 방법에 따라서 주어진 특정 문제만을 해결할 수 있다.

ㆍ인공지능의 역사
- 17세기 수학자 파스칼의 덧셈-뺄셈 계산기
- 1812년 수학자 찰스 베비지의 기계식 컴퓨터 최초의 개발 (Difference Engine)
- 2차 세계대전 중 미국은 포탄의 사거리를 계산하기 위해 애니악(ENIAC)이라는 전자식 컴퓨터를 개발
- 2차 세계대전 영국의 앨런 튜링 독일군의 암호를 해독하기 위한 암호 해독기 콜로서스 (Colossus) 개발
- 1950년 튜링은 인공지능을 가진 오늘날의 컴퓨터와 같은 기계를 구상, 튜링 머신
- 1956년 존 매카시 - ‘인공지능’이라는 명칭
- 1951년 민스키는 인간의 뇌를 모방한 SNARC이라고 불리는 신경망 컴퓨터 제작
- 1980년대 PC의 보급
- 1997년 딥 블루 - 체스 챔피온
- 2016년 구글 딥마인드 알파고

ㆍ자연어처리 Natural Language Processing, NLP

ㆍ메타버스의 분류
1) 증강현실
2) 라이프로깅
3) 거울 세계
4) 가상 세계

제2부 언어교육에 활용되는 인공지능기술

2장 기계번역

ㆍ데이터가 많아질수록 번역의 정확도가 높아질 것이라는 예측이 우세하다.

3장 챗봇

4장 메타버스

ㆍMZ세대들은 그 여정 자체가 가치가 있으면서 다양한 차원의 즐거움이 수반되어야 지속한다.

ㆍ메타버스 환경은 언어학습 동기를 강화하는 경험학습의 공간이다.

ㆍ교육적 도전이 learning by doing 을 강조한 존 듀이의 경험주의 교육론을 재조명하고 있다.

ㆍ새로운 역할을 수행하기 위한 학습으로 새로운 지식을 창출하고, 자신을 변화시켜 가는 것이 더욱 중요하다.

ㆍ가상공간을 체험한 전과 후의 학습 설계에 대한 다각적인 고민이 필요하다.

ㆍ실제적인 체험감을 느끼면서 배우는 것을 몰입학습이라 한다. 자신의 지식과 자원을 활용하여 마치 자신이 그곳에 있는 것처럼 문제를 해결하거나 기술을 연마하여 기억에 남을 학습 경험을 만든다.

ㆍ디지털 리터러시: 정보 기술과 인터넷을 활용해 콘텐츠를 찾아내고, 평가하고, 공유하고, 창조하는 능력
ㆍ데이터 리터러시: 데이터를 읽고 그 안에 숨은 뜻을 파악하는 데이터 해독 능력
ㆍ정보 리터러시: 테크놀로지를 활용하거나 의사소통을 하면서 정보를 통합하고 재구성할 수 있는 능력
ㆍ게임 리터러시: 게임의 속성이나 게임 문화를 이해하는 능력

제3부 언어교육 관련 인공지능기술의 이해

5장 자연어이해 및 생성 기술

6장 음성인식 및 합성기술

제4부 인공지능기술의 언어교육 교육과정 적용

제7장 인공지능기술의 언어교육 교육과정 적용