통사적 복잡성 분석을 통한 고등학생과 대학생 영어쓰기의 능숙도 비교 연구

Ⅰ. 서 론

2015 개정 영어과 교육과정에서 제시하는 영어과 교과 역량은 ‘영어 의사소통 역량’, ‘자기관리 역량’, ‘공동체 역량’, ‘지식정보처리 역량’이다 (Ministry of Education, 2015). 첫 번째로 제시하는 ‘영어 의사소통 역량’은 영어로 의사소통을 할 수 있는 능력이며, 읽기와 듣기로 정보를 이해하고, 말하기와 쓰기로 표현 될 수 있는 능력을 의미한다. 2015 개정 영어과 교육과정의 내용 체계 구성에 의하면, ‘쓰기’ 부분 만 살펴보아도 철자, 어휘 및 어구, 문장, 작문으로 점진적으로 구성과 내용을 확장해나가는 것을 볼 수 있다. 교육과정에 언어의 4가지 요소인 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기를 균형 있게 가르치도록 구성되어 있지만 대학입시 경쟁이라는 현실에서 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기의 요소에 균형 있는 수업이 이루어지고 있다는 점에는 의문의 여지가 있다. Kim(2020)에 의하면, 외국어로서 영어를 배우는 EFL 상황의 교실에서 쓰기 교육이 등한시 되어 온 것은 부인할 수 없는 사실이다. 우리나라뿐만 아니라 EFL 상황의 다른 나라의 경우에도 상당기간 영어 교육을 받은 대학생도 대부분이 자신의 생각을 글쓰기로 표현하는데 어려움을 경험하고 있다(Snyder, Nielson, and Kruzer, 2016). 현 고등학생의 표현 능력 및 쓰기 능력 향상을 위해 필요한 요인이 무엇인지에 관한 기초 연구가 미비하기에(Cheong, 2013) 고등학생과 대학생의 영어쓰기를 비교하여 고등학생과 대학생의 영어쓰기에 어느 정도 언어적 발달이 있었는지 확인하고, 향후 영어쓰기 교수에 초점을 둘 부분이 무엇인지 고찰해 보려고 한다.

Cumming(1989)과 Weigle(2002)은 제2 언어 능숙도는 언어 능숙도와 쓰기 능력을 함께 포함하고 있다고 하였다. 그러므로 영어쓰기의 특성을 측정도구로 측정하여 보면 고등학생과 대학생의 영어쓰기에 나타나는 특징을 알 수 있다. 최근 들어 제 2 언어의 연구 분야에서 영어쓰기에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 그 중에서 영어쓰기의 과업 수행과 평가에 있어 복잡성(complexity)을 측정하는 연구가 중요한 분야가 되고 있다(Bulté and Housen, 2014; Wolfé-Quintero, Inagaki, and Kim, 1998).

본 연구에서는 학습자들의 글이 문법적인 구조에서 얼마나 복잡한 특성을 띠는지를 나타내는 통사적 복잡성을 측정하여 고등학생에서 대학생이 되면서 영어쓰기에 어느 측면에 차이가 나는지 또한 어느 측면에 차이가 없는지를 측정하고자 하였다. 우리나라에서는 대학입시가 사회적으로 차지하는 비중이 크며, 시험을 대비하여 학생들은 학교에서 문법과 독해위주의 수업을 하고 있는 현실을 고려하면, 문법적 특성을 쓰기로 표현하는 과업을 수행하는 것에 준비가 되어 있다고 볼 수 있기에 문법적인 특성을 나타내는 통사적 복잡성을 측정하였다. 쓰기 능력은 직업 세계에서 국제어로써 영어를 사용하여야 할 경우에 말하기에 자신이 없는 개인에게 준비 시간을 허용하여 의사소통을 정확하게 할 수 있는 좋은 도구이며, 대학에서도 쓰기와 영어쓰기 능력이 학문적 역량으로 요구되기에 쓰기 능력을 갖추는 것은 중요하다. 그리고 영어 전공자가 쓴 글을 분석대상으로 포함한 이유는 영어 전공자가 통사적 복잡성의 측면에서 고등학생 보다 영어쓰기의 발달을 나타내지 못한다면, 일반 전공자들은 더욱 영어쓰기 능력이 낮을 것이라 판단하였기에 영어 전공자의 글을 분석하게 되었다.

고등학생과 대학생의 영어쓰기에 나타나는 통사적 복잡성의 측정값을 판단하는 초점은 대학생이 고등학생과 유사한 측정값을 갖거나, 더 나은 값을 갖지 못하는 부분이 무엇인가를 보는 것이다. 발달의 단계에서 문법적인 측면에서 언어적 발달을 나타내지 못하고 있는 부분을 확인하여 이후 고등학교와 대학교의 영어쓰기 지도에 참고할 수 있는 자료를 제공함으로써 영어교육에 이바지 하고자한다.

이에 따라 본 연구에서 살펴볼 연구 문제는 다음과 같다.

• 1. 고등학생의 영어쓰기와 대학생의 영어쓰기는 생성 단위 길이 측면에서 차이가 있는가?
• 2. 고등학생의 영어쓰기와 대학생의 영어쓰기는 문장 복잡성 측면에서 차이가 있는가?
• 3. 고등학생의 영어쓰기와 대학생의 영어쓰기는 종속성 측면에서 차이가 있는가?
• 4. 고등학생의 영어쓰기와 대학생의 영어쓰기는 등위성 측면에서 차이가 있는가?
• 5. 고등학생의 영어쓰기와 대학생의 영어쓰기는 특정 구조 측면에서 차이가 있는가?

그러나 이번 연구는 다음과 같은 한계점을 갖는다.

첫째, 고등학생의 영어능숙도의 상위 집단과 하위 집단의 차이를 고려하지 않아서 능숙도 차이에 따라 달라질 수 있는 통사적 복잡성의 특징을 반영하지 못하였다. 추후 고등학생의 능숙도 차이를 반영한 후속 연구가 필요하다.

둘째, 영어를 전공하지 않는 대학생의 영어쓰기에 대한 통사적 복잡성을 측정하여 영어 전공자의 영어쓰기와 차이가 있는지 확인하는 후속연구가 필요하다.

Ⅱ. 이론적 배경

모국어로 영어를 사용하는 학습자뿐만 아니라 제 2 언어로 영어를 사용하는 학습자에게도 영어쓰기에 나타나는 통사적 복잡성은 학습자의 능숙도를 나타내는 지표로 역할하며 복잡성의 특징을 파악하면 학습자의 능숙도를 알 수 있다 (Bulté and Housen, 2014). 영어쓰기에 나타나는 복잡성 측정은 문법적, 어휘적, 형태적인 영역으로 접근할 수 있으나, 이번 연구에서는 문법적 영역인 통사적인 복잡성의 접근법을 활용하였다.

영어의 언어적 복잡성을 측정하기 위하여 여러 도구가 개발 되어 있으나, 이번 연구에서는 Lu(2010, 2011)가 개발한 제2언어(L2) 통사적 복잡성 분석기(L2 Syntactic Complexity Analyzer, L2SCA)를 활용하여 고등학생과 대학생의 영어쓰기에 나타난 통사적 복잡성을 분석하려한다.

Halliday and Martin(1993,1996)에 의하면, 학습자의 제1 언어와 제2 언어의 발달 모두에 있어서 생각(idea)이 단순한 수준의 등위관계(coordination)로 표현되며, 언어 발달의 단계를 거치면서 화자(speaker)는 더 복잡한(complex) 생각을 하게 되고 그 생각들 사이의 연결(connection)을 종속관계(subordination)로 표현한다. 그러나 언어발달이 계속되면서 연속적으로 복잡성을 띠는 것이 아니며, 상급자(advanced learner)의 경우에는 복합 어구(complex phrases)의 특징을 나타낸다(Ortega, 2003). Biber(2006)와 Biber and Gray(2010)에 의하면, 구조적인 복잡성을 띠게 하는 절(clause)수준의 종속구조(subordination) 대신에 구(phrase) 혹은 명사구 수식어(modifier)가 있는 명사구(noun phrases) 의 특징을 띤다고 하여 Ortega(2003)와 동일한 설명을 하고 있다.

한편, Crossley and MϲNamara(2012)는 학습자가 언어의 복합 구조(complexity)를 이해하는 것은 학습자의 쓰기활동에 영향을 줄 것이라고 하였으며, Lu(2011)와 Ortega(2015)는 통사적 복잡성을 제2 언어의 통사적 구조의 다양함과 정교함을 측정하는 도구로 정의하였다. 통사적 복잡성은 다양한 요인을 고려하는 연구 방법으로 접근 되어왔다(Norris and Ortega, 2009). 전통적인 통사적 복잡성의 측정은 T-단위의 길이 측정이다. Hunt(1965)는 4학년, 8학년, 12학년 학습자들의 쓰기자료를 분석하여 구문적 성숙도를 알아내고자 하였다. 이때 구문적 성숙도의 기본단위로 T-단위(Terminable unit)를 활용하였고, 주절(main clause)과 주절에 붙은 종속절(subordination)을 합하여 T-단위라고 정의하였으며 and나 but같은 등위관계(coordination)로 연결된 것은 각 각 하나의 T-단위로 보았다. Hunt의 분석결과, 학습자의 학년이 올라갈수록 T-단위당 단어의 수와 종속절 비율이 증가하였고 이러한 결과를 구문적 성숙도가 증가하는 것으로 판단하였다. Yang, Lu, and Weigle(2015)에 의하면, 언어학 이론에서는 전통적으로 통사적 복잡성을 복합어(compound)와 복합(complex) 문장들(sentences)을 일컬었으며, 절(clause) 수준의 복잡성(complexity)이다. 다른 연구에서는 통사적 복잡성의 개념이 구(phrase) 수준으로 확장되지 않았었다(Givón, 2009; Givón and Shibatan, 2009). Norris and Ortega(2009)는 구 수준의 통사적 복잡성을 고려하여, 통사적 복잡성이 4개의 다른 하위요소로 구성 되어 있음을 설명하였다. 4개의 하위 구성 요소는 다음과 같다. 전체적 복잡성(overall complexity), 종속적 복잡성(subordination complexity), 하위-절 복잡성(sub-clausal complexity), 그리고 등위성(coordination)이다. 이외의 다른 연구자들도 구(phrase)와 절(clause) 수준에 초점을 두는 깊이 있는 통사적 복잡성 측정을 제안하였다(Biber, Gray, and Poonpon, 2011; Crossley and MϲNamara, 2014; Kyle, 2016; Lu, 2010, 2011).

통사적 복잡성의 구성에 여러 이론이 나온 것은 절(clause)의 개념이 정의되지 않았기 때문이었다. Cristofaro(2003), Givón(2009)과 Halliday and Matthiessen(2004)은 정형절과 비정형절 모두를 절(clause)로 보았으나 Yang et al.(2015)은 Hunt(1965)의 정의처럼 정형절을 절(clause) 범주로 용어 정리를 하였으며, 정형 종속절과 비정형 종속절 모두 종속성의 범주로 보았다.

다음은 Yang et al.(2015)이 보여준 예문이다.

It was quite a difficult decision for him, but he decided that he would go back to college but keep his job in order to pay off the tuition, fees, and living expenses. (Yang et al., 2015)

이 문장 전체는 33개의 단어로 구성되어있으며, 처음 등장하는 but를 전후로 2개의 T-단위로 나뉜다. 첫 번째의 “It was quite a difficult decision for him”은 하나의 T-단위 이다. 이 T-단위는 8 단어로 구성되어있다. 또한 이 첫 번째 T-단위는 하나의 절(clause)이다. 두 번째 T-단위에 해당하는 “but he decided that he would go back to college but keep his job in order to pay off the tuition, fees, and living expenses.” 이 부분은 but 로 연결된 등위구조인데, 또 다른 하나의 T-단위 이다. 두 번째 T-단위는 25개의 단어로 구성 되어있고 하나의 T-단위가 다시 that로 연결된 절로 나누어진다. 그래서 “but he decided”가 3 단어로 구성된 하나의 절이며, “he would go back to college but keep his job in order to pay off the tuition, fees, and living expenses” 가 22단어로 구성된 절이다.

통사적 복잡성과 제2 언어 발달의 연관성을 조사한 많은 연구들을 바탕으로 Lu(2010, 2011)는 제2언어 통사적 복잡성을 분석하는 도구(L2 Syntactic Complexity Analyzer를 개발했다. L2SCA는 기본 구성 요소인 단어, 문장, 절, 종속절, T-단위, 복잡 T-단위, 대등구, 복잡 명사어구, 그리고 동사구와 같은 9개의 기본 통사 구조를 파악한 뒤, 통사적 복잡성을 측정하기 위한 생성 단위 길이(Length of Production Unit), 문장 복잡성(Sentence Complexity), 종속성(Subordination), 등위성(Coordination), 특정구조(Particular Structure)인 5 가지 측면의 항목에 14 개의 지표를 측정한다. L2SCA를 활용한 선행연구를 살펴보면, 영작문에서 원어민과 비원어민 학습자와의 차이(Ai and Lu, 2013), 다른 모국어 배경을 가진 비원어민과 원어민과의 차이(Lu and Ai, 2015), 영어 발달 및 능숙도에 따른 차이(Bae, 2018; Kim, 2014; Lu, 2011; Park, 2012; Yoon, 2018), 장르에 따른 차이(Park, 2012; Yoon and Polio, 2017), 주제에 따른 차이(Yang, Lu, and Weigle, 2015), 성별에 의한 차이(Hwang and Choi, 2016) 등을 분석하는데 사용되었다. 선행 연구들을 통해 L2SCA는 주어진 지문의 통사적 복잡성 분석과 학습자의 영어발달과의 연관성을 함께 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있다.

Cumming(1989)과 Weigle(2002)이 제2 언어 능숙도는 언어 능숙도와 쓰기 능력을 함께 포함하고 있다고 하였다. 영어 능숙도를 영어 복잡성으로 확인하고자 하였던 선행연구에서처럼 우리나라 고등학생의 영어쓰기와 대학생의 영어쓰기에서 통사적 복잡성을 측정하고 차이점을 확인하여, 영어 능숙도에 발전이 있었는지 판단할 수 있을 것으로 판단된다.

Ⅲ. 연구 방법

1. 분석 대상

본 연구는 학생들의 영어쓰기 현황을 확인하고 고등학생과 대학생의 영어쓰기에 어떤 차이가 있는지 분석하고자 함이 목적이다. 따라서 고등학생과 대학생의 영어쓰기 결과물을 각 각 수집하였다. 대상이 된 고등학생의 영어쓰기는 한 광역시 소속 일반계 고등학교 2학년 학생들의 영어쓰기였다. 학생들은 주제가 서로 다른 두 편의 논증적 글을 영어 수업 시간에 적었다. 영어쓰기1은 35명이 참여하였고, 영어쓰기2는 36명이 참여하였다. 대학생의 영어쓰기는 한 광역시 소속 대학교에서 영어교육을 전공하는 학생들의 글이었으며, 학생들은 같은 학기의 수업을 듣고 있는 수강생들로 구성 되어 있었다. 대학생들은 두 편의 영어 글쓰기를 하였으나 영어쓰기1은 서술적 글이었고, 영어쓰기2는 논증적 글이었다. 서술적 영어쓰기와 논증적 영어쓰기에 장르 차이가 있을 수 있으나, 실제로 영어쓰기를 할 경우 여러 장르를 쓰게 되므로 두 글쓰기를 데이터에 포함시켰다. 대학생 참여 인원은 각각 37명으로 동일하였다(<Table 1> 참조). 각 각의 글쓰기는 독립적인 집단으로 보고 분석하기로 하였다.

<Table 1>

Group Composition

2. 측정 도구

이번 연구에서 학생들의 영어쓰기 결과물을 분석하면서, 제2언어 통사적 복잡성 분석기(L2 Syntactic Complexity Analyser, L2SCA)를 측정 도구로 활용하였다. Lu(2010, 2011)는 Wolfe-Quintero et al.(1998)과 Ortega(2003)의 연구 결과를 바탕으로 영어의 통사적 복잡성 분석 도구(L2SCA)를 개발하였다. L2SCA의 기본 통사 구조와 계산 방법은 <Table 2>의 정의와 같다.

<Table 2>

L2SCA Indices of Syntactic Complexity (Lu, 2010, 2011)

<Table 2>의 단위인 9개의 구조를 식별한 후 이것을 토대로 L2SCA는 14개의 통사적 복잡성 지표(syntactic complexity indices)를 계산한다. 통사적 복잡성은 생성 단위 길이(Length of Production Unit), 문장 복잡성(Sentence Complexity), 종속성(Subordination), 등위성(Coordination), 특정 구조(Particular Structures)로 5 가지 측면으로 구성되어있다. L2SCA는 프로그램에서 <Table 2>의 단위인 9개의 구조를 식별한 후 이것을 토대로 L2SCA는 14개의 통사적 복잡성 지표(syntactic complexity indices)를 계산한다. 통사적 복잡성을 생성 단위 길이(Length of Production Unit), 문장 복잡성(Sentence Complexity), 종속성(Subordination), 등위성(Coordination),특정 구조(Particular Structures)의 5 가지 측면에서 하위 지표에 따라 측정값을 제공한다. 각각의 측면을 세부적으로 살펴보면 다음과 같다.

생성 단위 길이를 나타내는 지표는 평균 절 길이(Mean Length of Clause, MLC), 평균 문장 길이(Mean Length of Sentence, MLS), 평균 T-단위 길이(Mean Length of T-unit, MLT) 이며, 전체 단어(W)의 수를 각 각 절(C)의 수, 문장(S)의 수, T-단위(T)의 수로 나누어서 구한다. 문장 복잡성을 나타내는 지표는 문장 복잡성 비율(Sentence Complexity Ratio, C/S)이며, 절(C)의 수를 문장(S)로 나누어 구한다. 종속성을 측정하는 지표는 T-단위 복잡성 비율(T-unit Complexity Ratio, C/T), 복잡 T-단위 비율(Complex T-unit Ratio, CT/T), 종속절 비율(Dependent Clause Ratio, DC/C), T-단위 당 종속절 비율(Dependent Clauses per T-unit, DC/T)이다. T-단위 복잡성 비율과 복잡 T-단위 비율은 각 각 절(C)의 수와 복잡 T-단위(CT)의 수를 T-단위의 수로 나누어 구한다. 종속절 비율과 T-단위당 종속절 비율은 각 각 종속절(DC)의 수를 절(C)의 수와 T-단위의 수를 나누어 구한다. 등위성을 나타내는 지표는 절당 대등구(Coordinate Phrases per Clause, CP/C), T-단위당 대등구(Coordinate Phrases per T-unit, CP/T), 문장 등위 비율(Sentence Coordination Ratio, T/S) 이며, 절당 대등구와 T-단위당 대등구는 각 각 대등구의 수를 절(C), T-단위(T)의 수로 나누어 구한다. 그리고 특정 구조 유형은 절당 복잡 명사어구(Complex Nominals per Clause, CN/C), T-단위당 복잡 명사어구(Complex Nominals per T-unit, CN/T), T-단위당 동사구(Verb Phrases per T-unit, VP/T) 이다. 절당 복잡 명사어구와 T-단위당 복잡 명사 어구 값은 각 각 복잡 명사어구(CN)의 수를 절(C)과 T-단위(T)의 수로 나누어 구한다. T-단위당 동사구는 동사구(VP)의 수를 T-단위의 수로 나누어 구한다(Lu, 2010, 2011).

이번 연구에서는 L2SCA를 통해 통사적 복잡성을 나타내는 14개의 지표의 수치를 구하였다. 고등학교와 대학교 학생의 영어쓰기의 통사적 복잡성을 나타내는 각 지표의 수치를 SPSS통계프로그램에 입력하여 평균 및 표준편차를 구하고 독립표본 t검정을 실시하였다. 영어쓰기 집단 사이의 차이가 유의수준 α＝.05에서 통계적으로 유의미한지를 판단하였다. L2SCA로 분석한 동일한 값을 14번 반복하여 측정하였으므로 본페로니 교정(Bonferroni Correction)을 적용하면 0.05÷14 ＝ 0.0036이 되어 측정값의 유의미성을 판단함에 있어 유의수준(α)을 0.0036으로 설정하였다.

Ⅳ. 연구 결과

1. 생성 단위 길이

고등학생과 영어쓰기의 차이점을 통사적 복잡성을 생성 단위 길이 측면에서 비교 분석하였다. 각각의 영어쓰기 결과물의 평균 절 길이(MLC), 평균 문장 길이(MLS), 평균 T-단위 길이(MLT)를 구하여 평균과 표준편차를 값을 얻고, 독립표본 t- 검정을 실시하였다(<Table 3> 참조).

<Table 3>

A measure of syntactic complexity indices in English writing of high school and college students

<Table 3>에서처럼 생성 단위 측면에서의 통사적 복잡성은 모든 영어쓰기에서 대학생의 영어쓰기 결과물이 고등학생 보다 통계적으로 유의미하게 높은 값을 나타냈다. 평균 절 길이(Mean Length of Clause, MLC) 값은 고등학생의 영어쓰기 평균이 6.712이고, 대학생의 경우 평균이 8.314로, 대학생 영어쓰기의 측정값이 통계적으로 유의미 하게 높게 나왔다. 또한, 평균 문장 길이(Mean Length of Sentence) 값은 고등학생의 경우 10.067이고, 대학생의 경우 13.283으로 역시 대학생의 측정값이 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 그리고, 평균 T-단위 길이는 고등학생의 경우 9.523과 대학생의 경우 12.120으로 평균 T-단위 길이 역시 대학생의 영어쓰기에서 통계적으로 유의미하게 높은 값을 보였다. 생성 단위 길이 측면의 모든 지표에서 통사적 복잡성은 대학생 영어쓰기에서 유의미하게 높은 값을 보이고 있다. 고등학생에서 대학생이 되는 과정을 겪으면서 글을 길게 쓸 수 있는 측면은 발달 되었다고 볼 수 있다. 이는 생성 단위가 더 긴 것은 영어 능숙도가 더 높다는 사실과 상관관계가 있다는 선행연구의 결론과 일치하고 있다(Lu, 2011; Ortega, 2003; Wolfe-Quintero et al.,1998).

Ⅴ. 결론 및 논의

Acknowledgments

이 논문은 2020년 한국수산해양교육학회 추계학술발표대회에서 발표한 내용을 수정 보완한 것임.

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