최근 교육관련 뉴스로 정부의 디지털 교과서 정책을 많이 보실 수 있는데요, 이번주는 당사에서도 유사 프로젝트를 추진하는 부서가 많은 관계로 AI 디지털교과서 가이드라인을 살펴보도록 하겠습니다.
AI디지털교과서 가이드라인
📄 출처. AI디지털교과서 개발 가이드라인. 교육부, 한국교육학술정보원 2023.8. / 총 163p.
1. 서비스 요약
AI 디지털교과서는 학생 개인의 능력과 수준에 맞는 다양한 맞춤형 학습 기회를 지원하고자 인공지능을 포함한 지능정보기술을 활용하여 다양한 학습자료 및 학습 지원 기능
- AI에 의한 학습 진단과 분석(Learning Analytics) - 개인별 학습 수준과 속도를 반영한 맞춤형 학습(Adaptive Learning) - 학생의 관점에서 설계된 학습 코스웨어(Human-Centered Design)
학생은 최적화된 맞춤학습 콘텐츠로 배우고 교사는 데이터 기반으로 수업을 디자인하며, 학부모는 자녀의 학습 활동 정보를 풍부하게 제공받을 수 있는 교육 환경으로 변화함
2. 개발 방향
2022 개정 교육과정에 근거하여 학습분석 결과에 따라 보충학습(느린 학습자)부터 심화학습(빠른 학습자)까지 커버할 수 있는 모델 개발
모두를 위한 맞춤 교육 실현을 목표로 모든 사용자가 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 기능 및 UI/UX를 설계
학생, 교사, 학부모, 정책 입안자 등 교육주체가 학습에 대한 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 사용자, 학교, 국가 차원의 학습분석을 통해 교육 시스템의 지속적인 개선을 위한 기반을 제공
2022 개정 교육과정에 따라 수학, 영어, 정보, 국어(특수교육) 교과를 2025년부터 도입하며, 2028년까지 국어, 사회, 과학, 기술ㆍ가정 등의 교과로 단계적 확대 적용을 추진
3. 서비스 구성
하나의 계정으로 AI 디지털교과서 포털과 각 개발사의 디지털교과서를 이용할 수 있도록 교육디지털원패스를 활용한 통합 인증 체계를 제공
통합 대시보드를 통해 학습자의 교과별 학습 활동 데이터 분석 결과를 그래프, 차트, 표 등 시각적으로 제공하여 학습자의 맞춤형 학습 및 자기주도학습 지원
AI 디지털교과서 활용 학습 과정에서 발생하는 학습데이터를 기반으로 집단학습분석, 통합 대시보드, 학습이력 관리, AI 트레이닝 데이터셋 공유 등을 위한 학습데이터 허브를 운영
사용자 데이터 수집기반 AI 서비스를 통해 AI 튜터, AI 보조교사, 대시보드 등의 맞춤형
서비스 제공
개별 학습 진단 및 분석과 더불어 학생별 최적의 학습경로와 콘텐츠 추천
학생 학습이력 등의 데이터 기반 학습 관리 방안 제공
4. 대시보드
대상자별로 학습과 학습지원에 필요한 정보를 시각적으로 분석하여 제시하는 대시보드 기능을 학생, 교사, 학부모에게 제공
5. 디지털 교과서의 차별화 전략 시도
수요자 의견 수렴 등을 토대로 인사이트(insight)를 도출하고 이를 바탕으로 교과서 차별화 전략을 수립함
6. 결론
디지털교과서의 차별화 전략은 차별적이지 못하게 단순히 유저니즈에 기반한 기능적 접근에 그쳤으며, 시중에 나와있는 디지털 학습 콘텐츠/플랫폼과 전체적으로 유사함
당사에서 유사사업을 접근한다면 디지털교과서와 기성 디지털학습 플랫폼의 기능을 기본으로 갖춘동시에 당사만의 exlusive 콘텐츠와 기능이 당사의 MS를 유지시켜줄 것으로 판단되며, 학습Tool에 국한되기보다 학습기능과 콘텐츠를 필두로 학부모/학생의 일상 전반에 침투할 수 있는 플랫폼적 접근에 대한 case study도 도움될 것으로 판단됨