본 연구는 프랑스어 전공 2학년 심화 독해 수업을 배경으로 인간-기계 협력 관점에서 읽기 후 이어쓰기 과제의 설계, 실행 및 최적화 경로를 탐구하기 위한 교육 실험을 보고하는 것을 목적으로 한다. 연구 결과, 과제 설계에서 대규모 언어 모델 기반 인공지능(AI) 도구가 맥락 텍스트를 효율적으로 생성하여 교사의 부담을 줄여주는 것으로 나타났다. 이어쓰기 과제 자체는 개방적 특성을 지니고 있어 특정 언어 구조의 재사용을 방향성 있게 활성화하기 어렵지만, 학생들의 단계적 언어 발달을 반영할 수 있다. 쓰기 후 피드백에서는 AI 도구가 즉시성 장점을 보이나, 학생 학습 과정을 파악하지 못해 개인화된 지도를 제공하기 어렵다. 교사의 진단적 평가가 여전히 대체 불가능하다. 본 연구는 AI 효율성과 교사의 교수 지식을 융합하여 인간-기계 협력을 통해 읽기 후 이어쓰기 과제 설계와 피드백 메커니즘을 최적화함으로써 학생들의 언어 능력 지속 발전을 지원할 것을 제안한다.

읽기 후 이어쓰기 과제; 심화 독해 수업; 대규모 언어 모델 기반 AI 도구; 인간-기계 협력