AI를 활용한 한문 번역 교육의 모색 및 의미 ― 『무주군읍지』 실습 사례를 중심으로 ― = Possibilities and Limitations of AI-based Classical Chinese Education: A Case Study on the Translation Workshop of the 『Muju-gun Eupji』

국문 초록 (Abstract)

인공지능(AI), 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 전통적인 한문 교육 분야에 새로운 가능성과 도전을 동시에 제기한다. 본 연구는 2025년 전북대학교 인문학연구소가 주관한 'AI와 함께하는 한문 번역 실습' 프로그램 사례를 분석하여, 실제 교육 현장에서 AI 번역 도구의 활용 가능성과 한계를 탐색하였다.
본 프로그램은 『무주군읍지』를 실습 텍스트로 선정하여, 참가자들이 다양한 AI 도구를 활용해 이를 번역하고, 그 과정에서 발생한 오류를 직접 교정 및 분석하는 방식으로 진행되었다. 또한 오류 유형을 구조화하는 ‘태깅(tagging)’을 도입해 체계적 학습과 개선된 프롬프트 제공의 선순환을 구현하였다.
연구 결과, AI 번역은 고유명사와 특수어휘 번역에 취약했으나, 신속한 초벌 번역 제공을 통해 진입 장벽을 낮추는 긍정적 효과가 확인되었다. 특히 학습자들이 AI 산출물을 비판적으로 검토·수정하는 과정 자체가 능동 학습을 촉진하여 교육 효과를 창출해냈다.
본 사례는 AI를 보조 도구로 활용할 때 한문 교육의 혁신적 모델이 될 수 있음을 보여준다. 아울러 지역 인문 자산을 디지털 기술과 결합한 본 실습은 글로컬 대학 및 인문도시 사업의 취지에 부합하여 디지털 인문학 교육의 성공적 실험 사례로 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

AI—especially LLMs—brings both opportunities and challenges to Classical Chinese education. This study examines the 2025 “AI-Assisted Classical Chinese Translation Practicum” at Jeonbuk National University to evaluate AI translation tools in real classrooms. Using the 『Muju-gun Eupji』 as the text, participants translated with multiple AI systems, then directly corrected and analyzed errors. A structured tagging step organized error types and fed back into improved prompt design and systematic learning.
Findings show AI struggles with proper nouns and specialized, historically grounded terms but lowers entry barriers by producing rapid first drafts. The review-and-revision cycle promoted active learning and measurable educational gains. Framed as an auxiliary tool requiring critical human oversight, the practicum aligns with Glocal University and Humanities City initiatives and stands as a successful experimental case in digital humanities education.