교육 전문가들 사이에서 교육 현장에 누적된 많은 양의 데이터를 활용할 수 있는 방안을 모색해야 한다는 지적이 나왔다. 데이터 분석 기능이 빠져 있는 기존의 교육행정시스템(NEIS)으로는 그간의 데이터를 효과적으로 활용할 수 없다는 이유에서다.

21일 오후 3시 서울중앙우체국 10층 대회의실에서 열린 ‘2019 Edu-data 기반 미래교육포럼’에 참석한 교육 전문가들은 앞으로의 교육에서 데이터 분석 자료에 기반을 둔 개인 맞춤형 교육 지원 정보서비스가 필요할 것이라고 입을 모았다. 이날 포럼은 서울시교육청 교육연구정보원·Edu-data 기반 미래교육포럼준비위원회·4차산업혁명과 미래교육포럼이 공동으로 주최했으며, 200여명의 교사와 교육관계자가 참석했다.

포럼의 발제자인 장용수 Edu-data 기반 미래교육포럼준비위원회 위원(서울 도선고 교사)은 우리나라 교육 현장에서 생성된 다양한 데이터를 효과적으로 활용할 필요가 있다고 주장했다. 장 위원은 “현재 학교생활기록부, 각종 모의고사와 대학수학능력시험 등 입시 관련 자료, 학교 단위의 진로심리검사 자료 등 다양한 교육 데이터가 누적되고 있다”면서도 “교사들이 이용하는 NEIS는 분석 기능이 없어 수많은 데이터를 학생들의 학습 지도나 진로 교육에 활용할 길이 없다”고 지적했다. 그는 “현재 학교에서는 학원 등 외부 사설기관의 합격 예측 프로그램에 의존해 진학 지도를 하고 있는 상황”이라고 전하기도 했다.

특히 전문가들은 교사들이 이용하고 있는 기존의 NEIS 체제를 보완할 필요가 있다고 평가했다. 이날 기조발표에 나선 안승문 4차산업혁명과 미래교육포럼 대표(전 서울시 교육자문관)는 “미래 교육에 대비해 창의적인 교육과정과 평가를 도입하려고 해도 NEIS가 요구하는 항목과 정해진 형식에 맞춰야만 기록이 가능하다는 한계가 있다”며 “학생들이 자신의 꿈과 끼를 찾아내고 그것을 이루기 위한 학습 과정 설계에 도움이 되는 시스템을 도입해야 한다”고 밝혔다. 장 위원 또한 “앞서 교육부는 지난해 6월 4세대 NEIS 구축 계획서를 공개했지만, 이 계획서에는 개별 학생 수준의 학습 분석이나 학습자와 교수자 관점에서의 교육 분석 등은 포함되지 않았다”고 말했다.

이에 장 위원은 교육 데이터를 기반으로 교사의 전문성을 지원하기 위한 ‘Edu-data 기반 지능형 교육서비스’ 프로토타입을 직접 시연했다. 가령, 학업정보 항목에서는 학생들의 학습 패턴과 규칙, 시험별 교과목 점수 분포도 등을 분석한 자료를 확인하고, 진학정보 항목에서는 학년별로 누적된 진로심리검사 결과를 바탕으로 관련 진로 혹은 진학 자료를 활용할 수 있다. 그는 “교육 현장에서 누적된 교육 데이터를 ‘개방형 연결 데이터(Linked Open Data·LOD)’와 같은 기술로 연계해 시각화한 학습 및 진로 분석 정보를 교사에게 제공하면 학습자 분석, 진로 및 진학 추천 과정에서 다양한 방식으로 활용될 수 있다”며 “지능형 교육서비스가 지향하는 미래교육의 방향이 학습자의 개인 맞춤형 생애 설계를 돕는 교육이라는 측면에서 효과적일 것”이라고 강조했다.

이 같은 Edu-data 기반 지능형 교육서비스에 대해 곽은영 서울시교육청 교육연구정보원 교육연구사는 “교육 빅데이터 안에서 다양한 역량을 추출해 학교생활기록부와 진로검사 자료에서 측정된 학생 개인의 역량과 비교하는 식으로 개별 학생의 역량 함양 방안을 제시한다면 미래 교육 실현을 위한 모델로 자리 잡을 수 있을 것”이라고 했다. 다만, 곽 연구사는 “해당 서비스는 의사결정을 돕는 도구일 뿐이므로 데이터 분석 정보의 활용은 교사의 전문성에 기반을 둬야 한다는 사실을 유념해야 한다”고 덧붙였다.