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[AI와 디지털 교육] ④김두연 박사, AI 교육혁신?..."표준화된 '학습데이터 사전' 개발부터 시작해야"

[더에듀] 인공지능(AI) 등 진보된 기술이 교육계에 본격 적용되는 시점을 맞이했다. 특히 AI 디지털교과서가 내년부터 본격 도입되고 이에 앞서 교육부는 올해 말까지 디지털 윤리 규범 제정도 추진하고 있다.

 

진보된 기술의 도입은 학습환경의 혁신적 변화를 가져올 것으로 기대를 받고 있지만, 사람 간의 관계를 중심으로 한 교육에의 도입에는 좀 더 신중을 기해야 한다는 의견도 나온다.

 

이에 <더에듀>는 <DX교육데이터협회>와 공동 기획 ‘AI와 디지털 교육’을 통해 교육부가 디지털 교육과 맞춤 교육 등의 정책 목표를 달성하기 위해 어떤 점에 유의해야 하는지 교사와 연구자, 기업인 등의 시선으로 이야기하고자 한다.

 

 

디지털 대전환 시대 교육 분야는 AI와 데이터 기술의 통합을 통해 혁신적인 변화를 겪고 있다. 이러한 변화의 중심에는 AI 디지털교과서가 있다. 이는 맞춤형 학습 경험을 제공하여 학생 개개인의 학습 효율을 극대할 수 있다.

 

AIDT(AI, Data, Technology)의 원칙을 적용한 교육은 학습자 중심의 교육 패러다임으로의 전환을 가능하게 한다. AI 디지털교과서는 데이터가 핵심인 교육시스템이다.

 

우리 정부는 ‘모두를 위한 맞춤 교육’ 실현을 위해 AI 기반 학습 플랫폼 개발, 학생의 개인 역량과 속도에 맞는 맞춤 교육 제공, 교사와 학생이 더욱 인간적으로 연결될 수 있는 교육 환경 구축 등의 노력을 기울이고 있다.

 

또 미국의 경우, 비영리단체인 '학습데이터 이니셔티브'를 통해 학교 성과 데이터를 표준화하고 공개함으로써 교육의 질을 향상하려는 노력을 지속하고 있다.

 

유럽연합은 '디지털 교육 액션 플랜 2021-2027'을 발표하여 디지털 교육 환경을 구축하고, 데이터 기술 등 디지털 역량 개발을 지원하여 포용적이며 접근 가능한 양질의 디지털 교육을 위한 전략을 제시하고 있다.

 

이러한 정책을 뒷받침해 주는 AI·디지털 기술은 학습데이터를 활용한 맞춤형 학습 경험을 가능하게 한다.

 

학습데이터는 공공 및 민간 분야에서 활용되는 교육 플랫폼, 에듀테크 솔루션, 디바이스, SNS 등 다양한 경로와 형태로 생산된다. 이러한 데이터는 학습자의 학습 스타일, 선호도, 성취도 등을 반영하는 매우 가치 있는 자원으로, 학습데이터의 표준화가 교육 혁신의 출발점이 되어야 함을 강조한다.

 

 

에듀테크 솔루션과 디바이스의 발전은 학습데이터의 다양성과 풍부함을 증가시킨다. 스마트 디바이스, 웨어러블 기술, 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 등의 기술은 학습자의 상호작용을 통해 풍부한 데이터를 생성하며, 이는 학습자의 행동과 반응을 더욱 세밀하게 식별하는 데 도움이 된다. SNS와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 학습자 간의 소통과 협력을 촉진하는 동시에, 학습자의 관심사, 의견, 토론 등의 데이터를 제공한다. 이러한 데이터는 학습자의 사회적, 정서적 요구를 더욱 잘 이해하고 지원할 수 있다.

 

이처럼 공공 및 민간 분야에서 생성되는 학습데이터를 활용하여, AI 기반의 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 교육의 질을 높일 수 있다. 이를 원활하게 지원하기 위해서는 학습데이터의 수집, 저장, 유통, 활용을 지원하는 표준화가 필요하다.

 

학습데이터 표준화는 교육 현장에서 데이터 활용을 효과적으로 지원하며 교육의 질을 높이는 데 중요한 역할을 한다.

 

반면 학습데이터 표준화의 미비는 여러 잠재적인 문제점을 가지고 있다. 같은 의미의 데이터가 다른 이름으로 중복 관리되어 시스템 간에 다른 의미로 활용하여 혼란을 초래할 수 있고, 데이터에 대한 의미 파악 지연으로 정보 제공의 적시성이 결여될 수 있으며, 조직 차원의 데이터 통합에 어려움을 겪는 등 여러 문제를 초래할 수 있다.

 

이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 조직 차원의 데이터 표준화 활동과 함께, 데이터 관리에 대한 체계적인 접근과 전문 인력의 배치, 그리고 자동화된 데이터 표준 관리 도구의 도입이 필요하다.

 

교육분야의 데이터 표준화 대상은 분류 및 정의, 수집·저장·유통을 지원하는 데이터 형식 및 규격 표준화, 데이터의 의미와 활용을 지원하는 메타데이터 표준화, 보안 및 개인정보 보호 표준화, 학습데이터 품질 표준화 등으로 구분할 수 있다.

 

최근 교육부는 학습데이터 분류와 정의, 학습데이터 형식과 규격에 대한 표준화를 추진하기 위하여 ‘학습데이터 사전 개발’에 나섰다. 디지털 교육의 목표 중 하나인 맞춤교육과 효율적인 학습데이터 활용을 지원하는 측면에서 매우 바람직하며 최우선으로 추진해야 할 과제이다.

 

 

교육부의 학습데이터 사전 개발은 네 가지의 주요 내용을 중심으로 추진된다.

 

먼저 교수학습 과정에서 발생하는 데이터의 수집, 분류, 구조화를 진행한다. 이를 활용해 학습데이터의 수집과 활용의 기본 방향을 설계한다. 이어 수집된 데이터를 대상으로 학습데이터 표준 정의서인 표준용어 사전을 개발한다. 또, 표준화된 학습데이터가 공공, 민간 에듀테크 제품 간 원활하게 유통되도록 하는 API 가이드 개발 등 학습데이터 활용 지원 활동도 함께 추진한다.

 

이러한 학습데이터 표준화가 순조롭게 추진되어 현장에 잘 활용되기 위해서는 정부 차원의 정책적 지원도 필요하다.

 

교육부는 이미 통합된 ▲학습데이터 플랫폼 구축 ▲인적·물적 인프라 구축 ▲데이터 보안 및 개인정보 보호 ▲학습데이터의 폭넓은 개방과 법제도 정비 등을 추진하고 있다. 이와 같은 정책적 지원 외에 데이터 구축 과정과 사후 활용 단계에서 중요하게 고려해야 할 사항들도 있다.

 

먼저 학습데이터 구축 과정과 운영과정에서 고려할 사항으로는 첫째, 이해 관계자들의 참여와 협력을 촉진하는 것이 중요하다. 이는 교육자, 학생, 연구자, 정책 입안자, 에듀테크 종사자 등 다양한 관계자의 요구와 경험을 반영함으로써 활용성이 높은 학습데이터 사전을 만들 수 있다.

 

둘째, 데이터의 품질과 신뢰성을 확보하기 위한 기준 설정이 필요하다. 이는 데이터가 정확하고 일관된 정보를 제공할 수 있도록 보장해 주어야 하기 때문이다.

 

셋째, 데이터의 접근성과 호환성을 높이기 위한 기술적 인프라의 구축이 중요하다. 이는 다양한 에듀테크 솔루션과 서비스 간의 데이터 교환을 원활하게 하고, 사용자가 데이터에 쉽게 접근하여 활용할 수 있게 한다.

 

넷째, 데이터 사전의 지속적인 관리와 업데이트를 위한 운영 체계의 마련이 필요하다. 이는 새로운 교육 연구 결과나 기술 발전을 반영하여 학습데이터 사전을 최신 상태로 유지하는 데 도움을 준다.

 

 

다음으로 학습데이터 사전 구축 후 활용을 지원하기 위한 고려사항은 첫째, 학습데이터 사전의 활용을 촉진하기 위한 연수와 사용자 지원 프로그램 개발이 필요하다. 이는 에듀터크 제품개발에 표준적용을 지원하고, 사용자가 학습데이터 사전을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.

 

둘째, 데이터 사전의 우수 활용 사례를 공유하여, 다른 교육 기관이나 조직이 데이터 사전의 가치를 인식하고 활용할 수 있도록 하는 것이 중요하다.

 

셋째, 학습데이터 사전의 국제적인 표준과 호환성을 고려하는 것이 필요하다. 이는 글로벌 교육 커뮤니티와의 데이터 교환을 촉진하고, 국제적인 교육 연구와 협력을 지원한다.

 

넷째, 학습데이터 사전 구축에 있어 데이터의 윤리적 기준을 명확히 하고, 이를 준수하는 것이 필요하다. 이는 데이터의 수집, 처리, 공유에 있어서 이해 관계자들의 신뢰를 구축하는 데 중요하기 때문이다.

 

이렇게 개발된 학습데이터 사전은 다양한 방식으로 활용이 기대되며 이는 교육의 질을 향상시키고 학습자 중심의 맞춤형 교육을 실현하는 데 중요한 역할을 할 것이다.

 

첫째, 학습데이터 사전을 구축하여 교육 관련 데이터의 정의, 형식, 범주를 명확히 함으로써, 데이터의 일관성과 호환성을 확보해 준다.

 

둘째, 여러 학습 분석 플랫폼에서 제공하는 표준화된 학습데이터는 학생들의 학습 패턴, 성취도, 그리고 그들이 필요한 지원을 식별할 수 있다.

 

셋째, 교육 기관 간의 데이터 공유를 촉진하여, 업무의 효율성을 높이고 교육 정책 결정 과정에서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 정책의 효과성을 높이는 데 기여한다.

 

마지막으로, 표준화된 학습데이터는 연구자들이 교육 정책과 프로그램의 성과를 평가하고, 지속적인 개선을 위한 실증적 근거를 수집하는 데 중요한 역할을 한다.

 

이러한 활용을 통해 궁극적으로는 교육의 질을 높이고, 학생 개개인의 성공을 지원하게 될 것이다.

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