원광디지털대학교 입학지원센터

요즘 IT관련 교육 프로그램이나 데이터 관련 신문기사들 찾아보면 교육 데이터 활용에 대한 내용들을 심심치 않게 찾아볼 수 있다.

IT 관련 교육 프로그램의 경우, 교육 대상이 일반인이나 대학생인 것에서부터 초·중·고등학생을 대상으로 하는 것까지 이제는 남녀노소 할 것 없이 교육 데이터 활용에 대한 역량과 관심이 필수적인 사회로 변화하고 있는 것이다.

이러한 교육 프로그램들은 교육 데이터를 단순 검색/습득하는 것에서 벗어나 수집된 데이터를 잘 활용하고, 특정 목적에 부합하도록 해석하고 이를 해결하는 방안을 제시하는 내용들로 이루어져 있다. 이러한 역량을 데이터를 이해하고 해석하는 능력인 ‘데이터 문해력(文解力)’, ‘데이터 리터러시(Data Literacy)’라고 부른다.

최근 교육의 모습이 급격하게 전환되면서 온라인 원격교육 및 에듀테크 활용에 대한 관심이 높아졌다. 교육부의 AI 디지털교과서 발표로 AI 보조교사 등 교육현장에서 인공지능을 본격적으로 도입하기로 하면서 교육 분야 인공지능의 기본 재료가 되는 교육 데이터의 수집과 활용에 대한 관심이 날로 증가하고 있다.

하지만 데이터를 수집하고, 분석하는 데이터 전문가나 기관들은 자체적인 데이터 저장소를 가지고 있거나 수집하는 방법을 잘 알고 있겠지만 일반인들은 어떻게 교육 데이터를 구할 수 있을까? 데이터라는 걸 보기라도 했어야 분석이든 활용이던 해보려는 노력이라도 할 텐데 말이다.

빅데이터 수집, 데이터 수집과 같은 키워드들로 검색해 보면 API(Application Programming Interface), 크롤링(Crawling) 등 어려운 말뿐이라 이런 정보 기술들을 알아야만 데이터를 수집할 수 있는 것으로 느껴져서 일반인들은 데이터 분석을 시도해 볼 엄두도 내지 못한다. 하지만 이런 기술들을 몰라도 데이터를 수집하고 활용할 수 있는 방법이 존재한다.

인공지능이라는 기술이 생겨나고 발전하면서 사람들에게는 커다란 고민거리가 생겼다. “인공지능이 진짜 인간처럼 생각하려면 광대한 데이터를 학습할 필요가 있는데, 어떻게 수집해야 하고 엄청나게 드는 비용은 어떻게 감당해야 하지??” 인공지능의 학습의 원료가 되는 데이터의 수집의 어려움이 빠르게 발전해야 하는 기술 성장의 큰 방해요소로 작용한 것이다.

전 세계의 연구기관은 이러한 이슈를 조금이라도 해소하기 위한 방안 마련에 관한 고민을 거듭한 끝에 민간을 지원하기 위해 세계적으로 기관별 수집 데이터를 공유하자는 움직임이 활발해졌다. 주변을 돌아보면 이러한 움직임에 동참하고 데이터를 제공하는 국내외 웹사이트들을 찾아볼 수 있다.

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교육 데이터의 활용 사례

교육업계에서는 학습이나 교육현장에 대한 다양한 온/오프라인 데이터가 축적되고 있다. 학습이력이나 행동 이력 등의 데이터 수집, 시각화 분석을 통한 학습 평가 및 각종 예측, 성적과 학습 행위 사이의 관계 명확화에 대한 연구가 점차 진행되면서 많은 나라의 학교와 민간에서 데이터 활용에 관한 관심이 증가하고 있다.

데이터를 활용한 학습 분석을 통해 학습자의 성향을 고려한 적응형 학습을 이끌고, 맞춤형으로 개인화된 학습을 진행할 수 있는 가능성 시험의 중심에 데이터가 중요하게 활용되고 있는 것이다.

미국 인디애나 주에 위치한 퍼듀대학교(Purdue University)에서는 학생들이 수업 중 소지한 스마트 기기 통해 학생들의 학습 데이터를 수집하고 실시간으로 분석하여 수업의 자료와 행동 분석의 자료로 활용하고 있다. 수업 진행 중 데이터 수집에 관한 정교한 전략을 통해 양질의 학습 데이터를 수집하고 학습자의 학습을 돕도록 하는 것이다.

또 호주 통합사이버대학(OUA, Open Universities Australia)은 온라인 학습 환경 및 지원 시스템에 학습관리시스템과 교육과정 프로파일에서 생성된 교육 데이터를 활용하여 학생들의 학습 진도 추적, 학습활동 권고, 코스 추천 등의 다양한 지원을 실시하고 있다.

한국의 원광디지털대학교도 인튜브와 MOU를 맺고 학령인구 감소에 따른 대학 신입생 및 재학생 충원율의 하락에 대한 대비를 준비하고 있다. AI학습분석시스템을 교내 LMS에 적용하여 신입학생의 중도 이탈률을 낮추고 재학생들의 졸업률을 높이기 위한 목적으로 학생들이 학습 중 활용하는 다양한 스마트 기기를 통해 데이터를 수집하고 이에 대한 학습 분석을 실시하여 학생들의 학업 지원과 맞춤형 지도체제를 갖추고자 노력하고 있다.

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[미래교육] 데이터 수집, IT 전문가만 가능할까? [여성소비자신문]