[여성소비자신문] 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.

교육 데이터의 수집 방법

데이터의 분석과 활용을 위해서는 우선 데이터의 수집이 선제적으로 이루어져야 한다. 사용자가 네트워크 상에서 활동하는 모든 과정은 정형/비정형 데이터로 수집되는데, 이를 데이터 해석 기술을 배우지 않은 사용자가 활용 가능한 데이터로 정제해 내는 것은 쉽지 않다.

특히나 교육 데이터는 온라인상에서 이루어진 교육 활동뿐만 아니라, 오프라인에서 이루어진 시험과 같은 교육 활동 데이터도 중요한 자료로 사용될 수 있는데, 사용자에게 이를 걸러내라고 하는 것 또한 지식과 노력이 필요하다. 이러한 고생을 조금이라도 돕기 위해 교육 데이터만을 정제하여 제공하는 기관들이 있다.

미국의 국립교육통계센터 NCES는 미국 및 기타 국가의 교육과 관련된 데이터를 수집하고 분석하는 주요 연방기관이다. NCES는 NCES DataLab이라는 서비스를 출시하여 CCD(Common Core of Data), IPEDS(The Integrated Postsecondary Education Data System), NAEP(National assessment of Educational Progress) 등을 통해 수집된 교육에 관한 여러 통계를 수집, 대조, 분석 및 보고하고 이를 통해 만들어진 많은 양의 데이터를 공개하고 있다.

교육 상황에 대한 데이터를 대중에게 제공하는 웹기반 플랫폼인 NCES DataLab은 정책 입안자, 학교 관리자, 연구원 등 교육에 관심있는 모두가 서비스를 이용할 수 있다.

또한 NCES DataLab에서는 온라인 데이터 분석 도구 서비스도 함께 제공하고 있어 별도의 통계 소프트웨어를 사용하지 않고도 바로 해당 데이터를 빠르고 쉽게 분석할 수 있으며, 뿐만 아니라 시각화 자료 생성, 코드북 등의 서비스를 제공하고 있어 데이터의 활용 결과를 빠르게 확인할 수 있다.

또 다른 교육 데이터의 수집 방법으로는 OECD(Organization for Economic Co-operation and Development)에서 제공하는 국제학생평가프로그램 PISA의 교육 데이터를 이용하는 방법이 있다. PISA는 전 세계의 15세 학생들을 대상으로 읽기, 수학, 과학 문제해결력을 측정, 평가, 비교하는 평가 프로그램으로 2000년부터 3년을 주기로 실시되고 있다.

OECD에서 제공하는 PISA 데이터의 경우, 전 세계적으로 수집되어 각 국가별로 비교할 수 있는데 다가 학생평가를 통한 자료수집, 분석까지 엄격하게 관리·수행되고 전 세계의 다양한 형태의 데이터와 결과물을 확인할 수 있어 학업성취도 관련 연구에서도 유용하게 활용되고 있는 데이터이다.

한국교육과정평가원에서는 PISA 시험이 시행될 때마다 ‘OECD 국제 학업성취도 평가연구 보고서’를 발간하고 있으니, 해당 자료를 찾아보면 PISA 평가에서 수집되는 데이터 형태에 대한 이해가 조금은 더 수월해질 것으로 생각이 든다.

우리나라의 교육 데이터를 모아둔 대표적인 웹사이트로는 2008년부터 초·중등학교 정보공시제를 기반으로 운영되는 학교알리미 서비스가 있다. 학사/학생 현황, 재정/시설/설비, 보건/복지 등 전반적인 학교 주요 정보를 교육부에서 정한 공시 기준에 따라 매년 1회 이상 공시되는 정보를 제공한다.

학교 전반의 주요 정보를 객관적이고 투명하게 공개하는 학교알리미 서비스는 국민의 알 권리를 보장하는 한편 학교 교육 실태를 정확하게 파악하여 학교 교육의 경쟁력을 높이고 학술 및 정책 연구를 위한 자료를 제공함으로써 공교육에 대한 관심과 투자확대를 위해 도입되었다.

이와 유사한 유치원알리미, 대학알리미 서비스에서도 교사면적, 급식실시, 수업일수, 안전점검, 교직원 현황 등의 유치원 정보와 각 대학별 학생/교육여건/교육여건 성과/대학재정 및 교육비/대학운영 등의 데이터 셋을 제공하고 있다. 이 세 가지 서비스에서 제공되는 데이터를 잘 활용한다면 대한민국 교육 현실을 통달할 수 있지 않을까 생각해 본다.

국내의 또 다른 데이터 제공 서비스 수행기관으로는 학술 및 연구 증진을 위해 운영되는 EDSS(EduData Service System)라는 웹사이트가 있다. 연구자 또는 기관이 학술연구 목적으로 연구계획서와 정보제공 요청서를 제출하여 자료를 요청한 경우 ‘정보공개심의회’의 소정 심사 절차를 거쳐 데이터를 제공하는 서비스로 학술연구를 진행하고 있지 않은 사람들에게는 접근이 조금 까다로운 서비스이다.

다만, 정보공개심의회에서 별도로 정한 사항은 심의를 거치지 않고 제공받을 수 있는 데이터들도 게시되어 있어, 교육 현황에 대한 기초적인 분석은 진행할 수는 있다. EDSS는 초중등 교육 데이터 7개 분야(학교정보공시, 초중등교육통계, 대학수학능력시험 자료, 국가학업성취도평가 자료, 특수교육통계, 나이스 자료, 에듀파인 자료)와 고등교육통계 4개 분야(대학정보공시, 고등교육통계, 취업통계, 평생교육통계) 등 총 11개 분야의 데이터셋을 제공하고 있어 전국 단위의 교육 분석에 주로 활용되고 있다.

우리나라 정부에서 제공되는 또 다른 공개 데이터로는 행정안전부의 공공데이터 포털이 있다. 이 포털에서 제공되는 공공데이터는 공공기관이 법령에 따라 생성·수집하는 전자적 형태의 정보로 비공개 데이터를 제외한 개방 가능한 모든 데이터를 공공데이터로 분리하여 제공하고 있다.

공공데이터 포털은 이런 공공데이터를 한곳에 모아 국민들에게 제공하는 통합창구로써 운영되고 있다. 공공데이터 포털에서는 일반인이 공공데이터를 쉽고 편하게 이용할 수 있도록 파일 데이터, 오픈 API, 시각화 등 다양한 방식을 통해 공공 데이터를 제공하고 있는데, 해당 사이트에서 교육 데이터를 이용하기 위해서는 교육이라는 키워드로 검색을 하거나 ‘교육’ 카테고리 클릭하면 교육 분야 데이터를 손쉽게 얻어 활용할 수 있다.

또한 행정안전부는 이 서비스와 함께 공공데이터 활용지원센터를 마련하고 공공기관의 데이터 개발과 민간의 이용 활성화를 이루고자 하고 있다. 해당 센터는 공공데이터 생성, 개발, 활용에 관한 전문성과 역량을 갖추고 공공과 민간의 접촉점에서 양질의 공공데이터 개발을 확대하여 민간의 창의적 활용을 종합 지원하는 역할을 수행하고 있다.

 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.

민간에서는 데이터 기반 인공지능 개인 맞춤형 교육 서비스뿐만 아니라 공공데이터 공개 서비스를 통해 제공되는 데이터의 교육적 활용을 위한 고민을 진행하고 있다.

부트 캠프 정보를 공유하고 있는 ‘런프리’는 공공데이터 포털에서 제공되고 있는 문화체육관광부의 실감형 콘텐츠산업 육성 교육 프로그램 정보 중 실험형 콘텐츠 창작자 양성 사업 기본 정보에 대한 사업명, 담당 부처, 운영 교육기관, 교육 제목, 교육내용, 교육일, 모집일, 모집 인원 등의 내용을 이용하여 공공데이터를 활용한 정부 지원 SW 교육, 부트 캠프, 콘퍼런스, 코딩 부트 캠프 등의 정보를 공유하는 플랫폼 서비스를 제공하고 있다.

한편 공공데이터 포털을 통해 제공되고 있는 오픈 API를 이용하는 서비스도 있다. 오픈 API란 어떠한 컴퓨터 프로그램에서 데이터를 주고받기 위한 방법으로 오픈 API를 이용하면 주기적으로 업데이트된 데이터를 호출하여 최신의 정보를 활용할 수 있다.

㈜나인커뮤니케이션의 ‘자넷’이라는 서비스는 이 오픈 API를 이용하여 국내외 모든 자격증 정보와 교육기관에 관한 정보를 제공하고 있다. 한국산업인력공단, 커리어넷, 워크넷, 온라인청년센터, 직업훈련포털 HRD-Net의 오픈 API를 활용하여 자격증 정보, 학과 및 직업 정보, 청·장년 정책 및 훈련정보, 채용정보를 한눈에 볼 수 있도록 제공한다.

교육 데이터의 활용 기회

하지만 공공에서 제공되는 공공데이터들은 개인식별 자료로 활용될 수 있는 자료를 제한하고 있고 개인식별 데이터가 제외된 상황에서도 많은 데이터들이 비공개 대상으로 식별되고 있어서, 데이터를 효과적으로 분석하기 어렵고 직접 활용해 볼 수 있는 기회들도 적다. 다만, 요즘 교육 데이터 활용과 관련한 관심들이 증가하면서 일반인들이 교육 데이터에 조금은 가깝게 접근할 수 있는 공모전이나 경진대회들이 개최되고 있다.

한국교육학술정보원(KERIS)는 교육 공공데이터 이용을 활성화하고 학생들의 데이터 문제해결능력(리터러시) 향상과 창업 아이디어, 교육정책 발굴을 위해 2019년부터 매년, 교육부가 주최하고 한국대학교교육협의회와 한국교육개발원이 공동 주관하는 ‘교육 공공데이터 분석 활용대회’를 개최하고 있다.  

데이터 리터러시 분야, 창업 아이디어 분야, 데이터 분석 분야로 나누어진 해당 대회는 공공데이터 포털의 「교육」 카테고리에 포함되어 있는 교육 관련 데이터 셋 또는 교육통계서비스, 한국교육고용패널 등 교육관련 기관에서 제공되는 데이터셋을 활용하여 참가할 수 있다.

교육정책에 대한 대안 제시, 창의성, 사회적 가치 실현이 가능한 창업 아이디어, 교육정책 반영 가능한 분석과제 등을 중심으로 수상자를 선정하는 본 대회는 최우수상을 수상하는 경우 행정안정부 주최의 데이터 분석 경진대회 본선 진출 자격을 얻을 수 있다고 한다.

네이버 커넥트 재단은 2021년 6월에 교육 데이터를 학계에 공개하고 학술연구를 지원하는 연구과제 공모를 개최한 바 있다. 연구자들은 제공된 연구용 교육 데이터를 활용해 학술 연구를 진행하고 연구 결과는 재단 홈페이지 게시될 예정이다.

또한 2021년 11월부터 그동안 교육 플랫폼에서 모은 데이터를 ‘연구용 데이터 신청’을 통해 학술연구 목적의 교육 데이터로 제공하려는 노력도 기울이고 있다. 네이버 커넥트 재단의 연구용 데이터는 엔트리 플랫폼에 축적된 사용자의 작품, 커뮤니티 등의 활동 데이터인 엔트리 데이터와 에드위드(edwith)와 부스트코스에서 진행한 CS, 개발, 디자인, AI, DS, 일반교양 (수학, 영어, SW 교육, 창업) 35개 강좌의 교육 데이터를 제공한다. 연구자들은 네이버 커넥트 재단 연구용 교육 데이터 신청 페이지를 통해 지원서를 작성하여 연구용 데이터를 제공받아 직접 분석하는 활동을 해볼 수 있다.

이러닝학회에서는 지난 7월, 에듀테크 학습 분석과 메타버스 활용 수업 사례 발표를 위한 ‘제1회, 에듀테크 데이터 분석 경진대회’를 개최했다. 이 경진대회에서는 에듀테크 학습 분석 분야의 참가자에게는 데이터 셋을 제공하고, 메타버스 활용 수업 사례 분야의 참가자에게는 메타버스 플랫폼 라이선스를 제공함으로써 에듀테크 분야의 교육 데이터 분석과 활용에 힘을 싣고 교육 패러다임 변화에 선도하고자 하였다.

미래의 우리 아이들에게 적합한 개인 맞춤형 교육을 제공하기 위해서는 교육 데이터의 활용이 필수적이다. 그러나 데이터에 대한 이해 없이 우리 아이들에게 맞춤형 서비스를 제공한다는 것은 민물에 사는 물고기에게 바다에서 살아가는 방법을 제공하는 정도의 큰 영향을 미칠 수도 있기 때문에 신중에 신중을 기해야 한다.

그러므로 AI디지털교과서, AI 튜터 등 인공지능이 우리의 교육에 한걸음 다가온 상황에서 교육 공공데이터를 분석하고 활용 방안을 제시하는 활동은 교육 환경을 좀 더 이해하고, 앞으로 미래교육에서 나아가야 할 정확한 방향 제시를 위해 필수적이다.

이대현 한국열린사이버대학교 객원교수  it@intube.kr

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