이 글은 2016년 정보교육학회에서 발표한 내용을 간략하게 정리한 것입니다.

요약

그동안 정보통신기술을 활용한 교육을 위해 수많은 디지털 자료와 콘텐츠들로 구성된 학습환경을 경험해 왔다. 그러한 학습 환경의 중심은 디지털 자원이었으며, 교육과정 정보는 제한적으로 자원의 메타데이터 내애서 분류체계의 형태로만 활용되었다.

그러나 이러한 학습 환경은 개인의 필요나 학습자의 수준에 맞춘 자원들을 구성하는데 한계가 있다. 이러한 제한을 극복하기 위해 교육과정과 성취기준을 링크드 데이터로 발행하여 학습 자원을 연결하는 모델에 대한 연구를 추진하였다.

이 모델의 특징은 역량을 중심으로 학습 자원을 재배치하는 접근법이다. 링크드 데이터로 발행된 성취기준들은 구조적·의미적으로 연결되기 때문에 앞으로 개별화된 학습 경로를 추천할 때 기준이 되는 노드 정보로도 활용할 수 있다.

이 연구는 국내뿐 아니라 다른 나라의 성취기준과도 연결이 가능하고 풍부한 학습 자원을 주제 단위의 성취기준으로 탐색 및 활용할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대한다.

해외사례 : ASN Framework(미국)

– 개념

ASN Framework는 미국의 공통 교육과정이라 할 수 있는 ‘Common Core’와 각 주별 성취기준을 주제 단위로 모두 연결한 링크드 데이터 저장소이다. RDF(Resource Description Framework) 형식으로 데이터를 모델링하여 의미관계를 표현하며, 모든 데이터에는 고유한 식별체계(URI)가 부여되어 링크드 데이터로 발행한다.

– 데이터 구조

교육과정과 성취기준 두가지로 구분되며, 데이터 구조는 구조적 관점과 의미적인 관점에서 분석이 가능며, 각 성취기준은 의미적 관계로 연결된다.

성취기준 링크드 데이터 프로파일 설계

– 성취기준 데이터 구조 설계

한국의 교육과정 문서와 핵심성취기준 문서를 데이터 추출 관점에서 분석한 후 미국의 ASN Framework의 데이터 구조와 비교하였다. 핵심성취기준이 정의되지 않은 교과와 과목들은 교육과정 문서에 일반 성취기준이 기술되어 있기 때문에 논리적으로 엔티티는 교육과정과 성취기준 두가지로 분리해서 접근하였다.

– 성취기준 링크드 데이터 엔티티/속성 테이블

ASN Framework의 설계 구조와 마찬가지로 성취기준 링크드 데이터로 표현하고자 하는 학습 자원을 각 성취기준과 연결하는데 필요한 필수 엔티티는 Curriculum Standard(교육과정), Achievement Statement(성취기준), Learning Resource(학습자원)으로 정의한다.

결론 및 제언

미국의 ASN Framework 사례에서 볼 수 있듯이 맞춤형 학습 환경을 구성할 때 교육과정과 성취기준을 중심으로 디지털 자원을 재배치한다면 기존 학습 환경의 한계를 극복하는 대안이 될 수 있을 것으로 기대한다. 링크드 데이터로 발행된 교육과정과 성취기준은 공공 분야뿐만 아니라 교과서 출판사 또는 민간 교육 서비스에서도 확장하여 의미 관계를 그물망처럼 촘촘히 연결하는 것과 같은 확장성을 기대할 수도 있다.

무엇보다 학습분석(Learning Analytics) 기술이 발전하면서 개인의 약점과 강점, 역량 수준을 진단한 후에 필요한 학습 경로(Learning pathway)를 추론하여 학습 과정과 학습자원을 추천해주는 서비스가 구현되려면 학습 경로를 구성하는 각 노드 역할을 해줄 주제 단위 성취기준이 선결되어야한다. 따라서, 다양한 교과와 과목에 대한 성취기준을 링크드 데이터로 발행하여 이 연구에서 제안한 모델에 대한 검증과 데이터 공개 노력이 시급히 이어질 필요가 있다.