[여성소비자신문] 대한민국은 단순한 일상의 변화와 기술의 발전을 넘어서 ‘디지털 혁명’을 통한 대변혁의 시점을 마주하고 있다. 우리가 현재 살고 있는 제4차 산업혁명은 데이터와 소프트웨어를 기반으로 한 지능형 사회로의 변화를 도모하는 혁명으로 인간의 일상생활과 교육환경에 큰 영향을 주고 있다. 

빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 나노 기술 등과 같은 기술혁신이 이루지고 있는 상황에서 제4차 산업혁명 시대는 우리의 일상 속에서 너무 당연한 말이 되었다.

제4차 산업혁명은 표면적으론 디지털 혁명(Digital Revolution)이라고 하는 제3차 산업혁명이 일으킨 컴퓨터와 정보기술의 발전이 계속해서 이루어지고 있는 것처럼 보이지만, 산업발전의 폭발성과 파괴성 때문에 새로운 시대로 구분되었다.

4차 산업혁명 시기에 돌입한지 얼마 안 되었는데, 벌써부터 간간히 제5차 산업혁명이 언급되고 있는 것 보면, 4차 산업혁명이 빠르고 안정감 있게 발전되고 있는 것 같다. 

제1차 산업혁명 시대에 증기기관을 사용하기 위해 물을 끓이던 에너지원은 석탄이었다. 제2차 산업혁명 시대에는 동력원으로 석유를 사용하게 되면서 자동차가 발전하게 되었고, 제3차 산업혁명 시대는 컴퓨터와 인터넷을 기반으로 한 지식정보를 주요한 자원으로 해석할 수 있다.

그렇다면 4차 산업혁명의 주요 자원은 무엇일까? 누군가가 ‘제4차 산업혁명 시대, 정보통신기술 분야에 필요한 주요 자원이 무엇입니까? ‘라고 물어본다면 너무나도 당연하게 ‘4차 산업시대에서 석유와 같은 역할을 하는 것은 데이터입니다’라고 이야기할 것이다. 

현 시대를 살아가는 사람들은 일상생활에서 하는 모든 말과 행동들이 데이터화 되고 활용되는 ‘데이터의 시대’ 속에 살아가고 있다. 일반인의 눈에 직접적으로 보이진 않지만 정보통신기술이 발달하면서, 대량의 정보가 사회 전 분야에서 다양한 형태로 생산되고 있다. 

자신도 모르게 제공한 데이터가 생활 전반에 직·간적접인 영향을 미치고 있다는 것은 여러 매체들을 통해 익히 들었을 것이다. 데이터는 인간이 정보기술을 활용하는 모든 활동과 행동 속에서 만들어지는 전자적 정보를 의미한다.

메뉴를 터치하는 행동 한번, 메뉴를 터치해야 한다고 생각하는데 소요된 시간 등 사람들의 행동에 관한 아주 작은 정보까지 모두 수집하기 때문에 그 양은 방대해질 수밖에 없다. 그렇기 때문에 이렇게 수집된 모든 정보를 ‘커다란 데이터’, ‘빅데이터’라고 부른다. 

빅(Big) + 데이터(Data)라는 이름에서도 알 수 있듯이, 사전적으로도 ‘디지털 환경에서 생성되는 모든 데이터’, 또는 ‘방대한 양(대규모)의 데이터’를 의미한다. 하지만 빅데이터라는 용어는 이 단어가 주는 직관적인 의미보다는 다양한 정의를 담고 있는 단어다.

기존의 데이터베이스 관리도구, 관리 시스템의 능력을 넘어 대량의 정형, 비정형 데이터를, 이를 포함한 데이터로부터 분석하여 의미 있는 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술 자체도 빅데이터라고 부르고 있다. 

빅데이터 기술이 최근 생겨난 신기술처럼 보이지만 빅데이터라는 용어가 정립되기 전부터 정보 분석에 대한 관심은 지속되어 왔다. 1940년대 초반, 옥스퍼드 사전에 ‘정보폭발(Information Explosion)’이라는 말이 사용된 것에서부터 데이터 분석에 대한 관심을 확인할 수 있다. 그 당시부터 이미 방대한 정보의 생산·관리에 대한 학자들의 관심이 지속되어 온 것이다.

이 이후 정보기술이 성장함에 따라 데이터의 양은 더욱 기하급수적으로 증가해 왔고, 현재는 데이터에 관한 연구들을 통해 경제성장을 이루고자 하는 연구도 이루어지고 있다. 수집된 데이터를 잘 활용하려면 실제로 우리가 생활하는데 발생하는 다양하고 객관적인 의사 결정 과정을 위한 정확한 표본설계의 필요성이 증가하기 때문에 여러 통계학적 기법들도 데이터 연구에 널리 사용되고 있다. 

공공분야에서의 데이터 활용에 대한 관심

이렇게 수집된 빅데이터를 분석하고 이해하는 능력은 경쟁력을 유지하고 혁신을 이루는데 매우 중요한 요소로 부각되어, 학계 뿐 아니라 기업, 의료, 마케팅 분야에서 다양한 연구를 진행하고 있다.

최근에는 이러한 흐름에 발맞추어 정부, 지자체 등 공공부문에서 빅데이터 기술을 활용하기 위해 노력하고 있다. 빅데이터를 기반으로 국민들의 관심사와 성향을 파악하고 정책을 추진했을 때, 국민들의 요구에 가깝게 접근하고 이에 따른 관심과 성원을 받는 대국민 서비스가 될 수 있기 때문이다. 

특히나 공공부문 서비스 중, 교육분야에서 데이터의 중요성을 인식하고 활용 방법을 구체화시키고 있다. 최근 까지도 교육 분야에서는 개인정보공개에 따른 법률적 문제와 학력 서열화 등에 대한 우려로 빅데이터 관련 제반 정책에 관한 논의가 소극적으로 이루어져온 측면이 있다.

그러나 「대한민국 디지털 전략」, 「제6차 교육정보화 기본계획 」등 국가 정책적으로 데이터 활용에 대한 필요와 중요성이 논의됨에 따라서 점차 그 움직임이 가속화되고 있다. 이런 국가적 교육 정책들을 구체적으로 살펴보면 에듀테크에서 수집된 데이터를 기반으로 한 맞춤형 교육 서비스 제공이 주요 골자다.

상당수의 시·도교육청에서는 지역의 다각적 교육과 관련한 빅데이터의 수집·저장·분석을 위한 인프라 구축과 빅데이터 활용 방안 등에 대한 논의 및 기초연구를 진행하기 시작하였다. 일부 시·도교육청에서는 구체적인 실행계획 수립하여 관련 사업에 예산을 투입하고 있다. 

맞춤형 교육 서비스에서 활용되는 교육 데이터를 ‘교육(Education) + 빅데이터(Bigdata)’로 접근하여 정의하면, 교육 빅데이터란 ‘교수-학습 활동과 교육 행정 등 교육 분야에서 산출되는 모든 데이터와 이를 가치 있는 정보로 활용할 수 있는 일련의 과정과 기술’이라고 정의할 수 있다.

교육 빅데이터의 유형은 정형성의 정도에 따라 표준화된 형식의 정형 데이터, 일반적인 데이터베이스는 아니지만 스키마(schema, 도식; 더 복잡한 의미가 있지만 여기서는 일정한 형식을 가진 양식에 따라 정리된 데이터 정도로 이해)를 가지고 있는 형태의 반정형 데이터, 정해진 규칙이 없어서 값의 의미를 파악할 수 없는 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터로 구분할 수 있다.

교육 데이터의 중요성 

이런 교육 데이터가 왜 최근에 와서야 중요하게 생각되었을까? 2023년 6월에 발표된 교육부 「모든 학생의 성장을 지원하는 공교육 경쟁력 제고 방안」에 따르면 현재의 공교육은 첫째, 공교육은 디지털 대전환 시대 공교육의 근본적 변화가 필요하고, 둘째, 초저출산시대 학생 한 명 한 명에 집중하는 교육에 대한 요구가 증대되고 있고, 셋째, 지방소멸 위기에 대응한 지역교육 활성화가 시급하다고 밝혔다.

즉, 디지털 대전환, 초저출산 등 급격하게 변화하는 사회 환경 변화에 선제적으로 대응하고 미래인재 양성을 준비해야 할 시기가 도래한 것으로 본 것이다.

그러나 공교육은 딜레마(Dilemma)에 빠져 있다. 교육부의 「모든 학생의 성장을 지원하는 공교육 경쟁력 제고 방안」의 서두에서 저출산시대 인구 수의 감소와 재정의 증가로 공교육의 여건은 개선되고 있으나, 여전히 공교육은 변화하는 교육 현실을 반영하지 못하고 있고, 획일적 평등주의에 기반한 교육 정책 추진이 교육격차 심화와 공교육의 질을 전반적으로 하락시키고 있다고 언급했다.

그도 그럴 것이 학교에서는 여전히 ‘지식 전달 위주’, ‘평균 수준’의 교육을 실시하고 있어서 학습성취욕구가 있는 학생들은 수업에 흥미를 잃고 사교육에 의존하고 있다. 이처럼 높아진 사교육 의존도는 경제적 부에 따라 교육격차의 양극화 현상을 극대화시키면서 공교육의 위상이 하락하고 있는 것이다.

또한 코로나 19 팬데믹 상황에서 발생한 학습결손에 따른 학업성취도의 하락은 팬데믹이 종료된 상황에서도 쉽사리 개선될 기미가 보이지 않는 점도 문제가 되고 있다.

코로나19 팬데믹 기간, 원격 수업 등 부실한 학습 환경에서 제대로 학습하지 못한 사회 초년생들이 취업을 앞두고 있는 상황에서 원격 수업의 폐해가 산업 현장에서 나타나기 시작했다는 이야기가 간간히 들리는 것 보니, 앞으로 사회적으로도 더 큰 이슈가 될 것 같다. 

이러한 상황들을 타파할 수 있는 방법은 없을까? 많은 교육 전문가들은 인공지능 모델을 통한 맞춤형 교육 서비스 제공이 그 방법이 될 수 있고, 맞춤형 교육 서비스의 성공적인 도입을 위해서는 교육 데이터가 필요하다고 말한다.

교육부 「모든 학생의 성장을 지원하는 공교육 경쟁력 제고 방안」에서 추진과제로 발표한 ‘국가책임 기초학력·기본인성 교육’, ‘디지털 기반 교실 수업 혁신(하이터치-하이테크)’, ‘학생의 다양한 교육 선택 기회 확대’, ‘교사가 수업에 전념할 수 있는 환경 조성’도 결국엔 인공지능 모델을 통한 맞춤형 교육 서비스 제공을 목표로 하고 있다. 

정보기술분야에 몸담고 있지 않은 사람이라면 인공지능과 데이터는 별개라고 생각할 수 있다. 인공지능은 애플社의 시리(Siri), 삼성社의 빅스비(Bixby), 영화 허(Her, 2013)에 등장하는 인공지능 ‘사만다’처럼 사람에게 정보를 제공할 수 있어야 한다고 생각하기 때문이다.

하지만 인공지능 프로젝트의 80%이상은 인공지능 모델 개발에 사용할 데이터의 수집·정제·라벨링 작업일 정도로 데이터가 중요하게 다루어진다. 사람이 단순한 생명연장 이외에 뇌를 동작하기 위한 충분한 음식이 필요한 것처럼 인공지능이 적재적소에 정확하게 동작하려면 충분한 데이터를 필요로 한다.

즉, 충분한 교육 데이터가 확보되어야 개개인의 특성에 맞는 맞춤형 교육 서비스가 가능한 것이다. 선진국들은 교육 정책의 수립과 시행 뿐만 아니라 전반적인 교육 관련 연구의 과학적 시행을 위해 앞다투어 정교하게 조사된 교육 데이터를 활용하고 있다. 

오늘날 사람들은 정보기술 기반의 교육활동을 하고 있는 매순간 엄청난 양의 교육 데이터가 쌓이는 시대에 살고 있고 이를 활용하기 위한 여러 노력들을 기울이고 있다. 세계적으로 교육 데이터의 중요성은 확대되고 있지만, 국내 고등교육에서는 아직 교육 데이터의 중요성을 인식하지 못하고 있다는 비판이 다수다. 더불어 교육 데이터를 이용해 교육정책의 효율성을 극대화하는 것이 필요하다는 분석 역시 이어지고 있다. 

표면적으로는 인공지능 기반 교육 서비스와 교육 데이터는 연관성이 없는 과제처럼 보일 수 있다. 그러나 교육 데이터 속에서 주된 교육 이해관계자의 성향과 흐름을 파악하여 개인에게 필요한 정보를 제공하는 것이 학생과 교사 모두의 이익이 되기 때문에 교육 데이터 활용은 이제 교육현장의 입장에서 선택이 아닌 필수조건이 되고 있다.

학생 개인별 맞춤형 교육을 지향하고, 교사는 학생 개개인의 배움과 성장할 수 있는 환경을 조성할 의무가 있는 상황에서 교육 데이터의 활용은 보편적 가치를 가지고 연구되어야 한다. 교육 데이터 활용과 관련한 교육이해관계자들의 인식을 파악하고 이를 기반으로 교육 데이터의 다각적 활용 방안을 모색해야 할 것이다. 

이대현 한국열린사이버대학교 객원교수  it@intube.kr

<저작권자 © 여성소비자신문, 무단 전재 및 재배포 금지>