코퍼스 기반 디지털·인공지능 융합 문법 교육 내용 재구성 방안 연구- 디지털 기초 소양 함양과의 관련성을 중심으로

A Study on the Reconstruction of Grammar Education Content through Digital·AI-Integrated Corpus Linguistics - Focusing on Its Relevance to Digital Literacy Developmen

목적: 본 연구는 코퍼스 언어학적 방법을 문법 교육에 적용하여 인공지능과 통합된 문법 교육내용을 재구성하는 것을 목적으로 한다. 방법: Richey와 Klein(2007)이 제안한 교육설계개발연구(DDR) 모형의Type I 절차에 따라 교수·학습 활동을 설계·개발하였으며, 두 차례의 전문가 검토와 고등학생 대상 사전 적용을 통해 타당성을 검증하였다. 결과: 학습자들은 빈도 및 분포 분석을 수행하며 규범적 판단을 넘어서는 경험적 탐구 활동에 참여하였다. 또한 형태소 분석이 AI 언어처리의 핵심 원리와 직접적으로 연결됨을 이해함으로써 문법 지식을 디지털 기반의 실천적 지식으로 재개념화하였다. 논의 및 결론: 코퍼스 기반 문법 수업은 교육과정 적합성과 디지털·AI 원리의 통합을 동시에 충족한다. 이는 문법학습을 ‘규칙암기’에서 ‘데이터 기반 탐구’로 전환하는 새로운 교수·학습 모형의 가능성을 제시한다.

Purpose: This study aims to apply corpus-linguistic methodologies to grammar education in order to reconstruct grammar content integrated with artificial intelligence. Method: Following Type I of the Design and Development Research (DDR) model proposed by Richey and Klein (2007), instructional activities were designed and developed, validated through two rounds of expert review, and pilot-tested with high school students. Results: Learners conducted frequency and distribution analyses, engaging in empirical inquiry beyond normative judgments.They also recognized that morpheme analysis is directly connected to core principles of AI language processing, thereby re-conceptualizing grammatical knowledge as digitally grounded practical knowledge. Discussion and Conclusion: Corpus-based grammar instruction satisfies both curricular alignment and the integration of digital and AI principles. It suggests a new instructional model that shifts grammar learning from “rule memorization” to “data-driven inquiry.”