본 연구는 멀티모달 기반 음성 상호작용 기능을 갖춘 생성형 인공지능 GPT-4o를 활용하여 한국어말하기 평가 문항에 대한 응답 생성 능력을 분석하고 그 교육적 가능성과 한계를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 TOPIK 말하기 평가 6개 문항에 대해 GPT-4o의 음성 응답을 수집하고, 한국어 교육 전문가18인의 채점을 통해 문항 유형 및 평가 항목별 수행 양상을 정량적, 정성적으로 분석하였다. 분석결과 GPT-4o는 문법적 정확성과 논리적 구성 측면에서 높은 평가를 받았다. 그러나 억양, 발화 속도, 화용적 적절성 등에서는 한계가 드러났다. 특히 실제 학습자 수준을 초과하는 고급 어휘 사용과 발화전달 방식이 어색하다는 지적이 많았다. 그럼에도 불구하고 GPT-4o는 실시간 말하기 연습, 모범 응답제시, 자율 피드백 도구로서의 활용 가능성을 보여주었다. 그러므로 이 연구는 GPT-4o가 한국어 말하기평가 대비 학습 도구로 활용될 수 있는 객관적 근거를 제시하는 기초 연구라는 점에서 의의가 있다.
This study explores the potential and limitations of GPT-4o, a multimodal generative AI equipped with real-time voice interaction, in generating responses to Korean speaking proficiency test tasks. To this end, the study collected voice-based responses to six TOPIK speaking tasks generated by GPT-4o and analyzed them both quantitatively and qualitatively based on the evaluations of 18 Korean language education experts. The results indicate that GPT-4o demonstrates high performance in grammatical accuracy and logical structure but reveals clear limitations in prosodic features such as intonation, speech rate, and pragmatic appropriateness. In particular, the use of overly advanced vocabulary and unnatural delivery was repeatedly pointed out as misaligned with actual learner proficiency levels. Nevertheless, the study found that GPT-4o holds potential as a supplementary tool for speaking test preparation, especially for modeling ideal responses, providing self-directed feedback, and enabling repeated practice in autonomous learning contexts. This research underscores the applicability of multimodal AI in Korean language education and suggests the need for future studies that compare various multimodal models and examine response patterns under more complex input conditions combining visual, contextual, and interactive elements.
1. 서론
2.생성형 AI와 한국어 평가
3. 연구 설계 및 분석 절차
4. 연구 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌
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