AI로 자발화 분석 보고서를 쓸 수 있나요? 언어재활사를 위한 클로드·티로 활용법

안녕하세요. 온라인 언어치료하는 라라입니다.

쓸 수 있어요. 다만 AI는 계산과 정리를 맡고, 무엇을 셀지 정하는 일과 그 숫자를 읽는 일은 언어재활사가 합니다. 저는 티로 AI로 회기를 전사하고, 클로드에 저장해 둔 저만의 분석 기준(스킬)으로 T1·T2 비교 보고서 초안을 만든 뒤, 원자료와 대조해 직접 고칩니다.

정말 많은 분이 질문해 주신 내용이에요. 이 이야기를 꺼내면 "어떻게 AI에 의존하냐"고 화를 내시는 분도 있습니다.

AI는 도구일 뿐이에요. 저는 AI 덕분에 자발화 분석의 부담이 낮아졌고, 아이들의 증진 상황을 더 정확히 알게 됐고, 다음 분기 목표도 분명해졌습니다.

그러면 아이들에게 더 도움이 되는 것 아닐까요?

자발화 분석을 왜 계속 해 왔나요?

AI가 없던 때부터 했어요. 이유는 단순했습니다.

온라인으로 만나는 아이의 변화를 '많이 좋아졌어요'로만 말하고 싶지 않았어요. 분명 좋아졌는데 느낌으로만 남고, 정작 표준화 평가에서는 결과가 제대로 드러나지 않을 때가 많았거든요.

다음 분기 목표를 세울 때도 근거가 필요했습니다. 이 아이에게 필요한 것이 문장 길이인지 대화 유지인지 숫자로 확인하고 싶었어요.

그때는 전부 손으로 했습니다. 녹음을 듣고 받아 적고, 발화를 세고, 형태소를 나누고, 낱말을 표에 옮겼어요.

이중언어 아이의 자발화는 특히 힘들었지요. 표본 하나에 며칠이 걸리니 자주 하지 못했고, 자주 하지 못하니 비교도 어려웠습니다.

지금은 손으로 분석하는 시간 대신 '무엇을 볼까'와 '어떻게 읽을까'에 시간을 써요. AI가 나오기 전부터 자발화 같은 역동적 평가를 고민해 온 분께 이 방법이 특히 유용할 거예요.

AI를 켜기 전에 무엇을 정해야 하나요?

자발화 분석은 도구를 켜는 일보다 질문을 세우는 일에서 시작해요. 이 아동에게서 무엇이 걸리는지, 그 어려움이 어떤 지표로 드러나는지 먼저 알아야 합니다.

• 주 호소가 '말이 짧다' → MLU가 중심
• 주 호소가 '대화가 겉돈다' → 개시율과 주제 유지율이 중심

모든 지표를 한꺼번에 봐도 괜찮아요. 지표가 정해지면 그 지표를 움직일 활동도 따라 정해집니다.

학령기 아동에게는 어떤 지표를 보나요?

제가 학령기 아동에게 두는 후보는 8개예요.

• 총 발화 수: 산출량의 기저선
• MLU(평균발화길이): 형태소 기준인지 어절 기준인지 반드시 먼저 고정해요(Miller & Chapman, 1981).
• 응답 적절성: 상대 발화에 의미적으로 연결된 반응의 비율
• 자기조절 언어: "잠깐, 다시 말할게"처럼 스스로 계획·점검·수정하는 표현
• 어휘 다양도(TTR): 표본 크기에 민감해서 발화 수를 맞추거나 NDW를 함께 봐요.
• 개시율: 아동이 먼저 연 차례의 비율
• 주제 유지율: 같은 주제로 이어 간 연속 차례의 비율
• 보조 지표: 아동 목표에 따라 교체

발화를 어디서 끊을지도 미리 정해요. 저는 반복과 간투사를 산출량에서 제외하기도 하고, 발화량이 적은 아동은 모든 발화를 세기도 합니다.

이 기준이 흔들리면 지표값 전체가 흔들리니, 치료사의 명확한 기준이 필요해요.

T1과 T2는 어떻게 비교하나요?

지금의 상태만 보려면 한 시점의 표본으로도 됩니다. 제가 알고 싶은 것은 '얼마나, 어떤 부분이 증진했는지'였어요.

그래서 두 시점을 비교합니다. 6개월이나 1년 전의 전사 파일을 T1, 현재의 전사 파일을 T2로 둬요.

Heilmann 등(2010)은 전사 표본의 길이가 지표값의 안정성에 영향을 준다고 보고했어요. 그래서 T1과 T2는 과제 유형, 대화 상대, 표본 길이를 맞춰 수집해야 비교가 됩니다.

온라인 회기는 이 조건을 지키기에 오히려 좋아요. 화면 구성, 자료, 대화 상대가 매번 같고 기록도 그대로 남으니까요.

아이의 컨디션과 과제는 날마다 다를 수 있으니, 표본 수를 늘리거나 비슷한 과제를 고르는 것도 방법입니다.

클로드 '스킬'에는 무엇을 넣어 두나요?

클로드의 스킬은 매번 반복하던 지시문을 문서 한 장으로 저장해 두는 기능이에요. GPT에도 비슷한 기능이 생겼습니다.

스킬은 공부가 끝난 뒤에 만드는 것이지, 공부를 대신해 주지 않아요. 검사 요소, 방법, 문서 형식은 임상가가 직접 정해야 합니다.

제 자발화 스킬에는 이런 항목이 들어 있어요.

• 분석 목적과 대상 연령대
• 8개 지표의 조작적 정의와 산출식
• 발화 분절 기준과 제외 규칙
• T1·T2 비교표 양식과 변화량 표기
• 변화가 큰 지표만 막대그래프로
• 보고서 틀과 부모용 해석 문장
• 확인할 수 없는 값은 '판단 보류'로 표기

마지막 항목이 가장 중요합니다. 모르면 모른다고 말하게 만들어야 해요.

실제 작업 순서는 어떻게 되나요?

1. 티로 AI로 회기 전사하기. 회기를 전사하고 화자를 분리해요. 전사가 깔끔하고, 녹음 후 화자 분리가 잘되고, 이중언어 아이들의 다국어도 지원해서 지금은 티로를 씁니다.

결과는 반드시 눈으로 다시 검수해요.

2. 클로드로 분석하고 보고서 만들기. T1과 T2를 올리고 저장해 둔 스킬을 실행하면 같은 형식의 보고서가 만들어져요. 예약을 걸어 두면 자동화도 됩니다.

저는 새 스크립트가 폴더에 올라오면 주 1회 확인해서 지표 계산, 비교표, 그래프, 보고서 초안까지 저장되도록 해 두었어요.

3. 사람이 검토하고 고치기. 다시 손을 봐야 하니 '반반 자동화'에 가깝습니다.

• 화자 분리가 뒤바뀐 구간은 없는지
• 발화 분절이 내 기준과 맞는지
• 지표값이 원자료와 일치하는지
• 문장이 어색하면 다시 쓰고, 해석이 과한 부분은 덜어 내기

이 검토와 수정을 몇 번 반복해야 부모님께 드릴 수 있는 문서가 돼요.

숫자는 어떻게 읽어야 하나요?

초등 3학년 레오(가명)는 총 발화 수가 1년 전과 거의 같았어요. 숫자만 보면 변화가 없어 보였지요.

그런데 MLU와 주제 유지율이 함께 올랐습니다. 말수가 늘어난 것이 아니고, 한 주제를 끌고 가는 힘이 자란 것으로 읽어야 하는 자료였어요.

수치가 이상하면 원자료로 돌아가 해당 발화를 직접 확인합니다. 이 되짚기가 빠지면 보고서는 위험해져요.

결국 중심에는 누가 있어야 하나요?

자동화는 시간을 아껴 주는 장치이지 판단을 넘기는 장치가 아니에요. 이 글의 원본을 쓴 날은 2026년 8월 14일입니다.

돌아서면 또 새로운 AI가 나오고, 더 편해지고, 자료는 넘쳐나겠지요. 그럴수록 그 중심에는 반드시 언어재활사가 있어야 합니다.

무엇을 셀지 정하는 준비와 그 숫자를 읽는 눈은 AI가 대신하지 못해요.

부모님이 집에서 해 보실 수 있는 쉬운 버전은 따로 준비하겠습니다.

감사합니다. 라라였습니다.

글쓴이 조연주(라라) · 1급 언어재활사, ICDL DIR플로어타임 Expert 트레이닝 리더 · 라라언어클리닉

참고문헌

• Miller, J. F., & Chapman, R. S. (1981). The relation between age and mean length of utterance in morphemes. Journal of Speech and Hearing Research, 24(2), 154–161.
• Heilmann, J., Nockerts, A., & Miller, J. F. (2010). Language sampling: Does the length of the transcript matter? Language, Speech, and Hearing Services in Schools, 41(4), 393–404.