품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-06			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원역량개발서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(2세부) 근로자 직업 재교육을 위한 프로젝트 기반 동료학습 서비스 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 휴먼팩터를 기반으로 기존 근로자의 리스킬링(re-skilling)하여 AI, 반도체, 로봇 등 미래전략산업 분야에 적합한 인재를 공급하기 위해 교·강사가 없이 지식과 역량, 기술을 자기 주도적으로 학습하고 프로젝트를 통해 동료 간 협업 및 평가가 가능한 직업훈련 서비스 - 제품형태 : 비대면 상황에서도 학습자 상호 간에 공유·소통·협업·평가가 가능한 환경을 구성, 학습 목표를 달성할 수 있도록 콘텐츠를 제공하고 성과를 증빙할 수 있는 직업훈련 서비스 - 기술형태 : 학습자의 지식 추적(Knowledge Tracing)* 딥러닝 모델링 및 학습 데이터, 학습자의 동기부여를 위한 학습기록저장소(LRS)** 구축, AI 기반 학습 코칭 * 지식추적(KT): 학습자의 교육 기록을 활용해 아직 풀지 않은 문제의 정오답을 예측하는 태스크 ** 학습기록저장소(LRS): 학습 활동이 수행되는 다양한 시스템에서 수집한 학습 기록을 저장하는 저장소로서 학습활동 정보수집 표준(Experience API, Caliper 등)을 사용하기 위한 필수 구성요소 [산업동향] ㅇ 최근 심각해지고 있는 인력 수급 문제 및 은퇴자 노후 문제 등 일자리 문제 등을 원활하게 해소(최소화)하고, 미래 신산업 부각에 따른 일자리 패러다임 변화에 적절히 대응하기 위해서 필수 분야에 재취업하는 일자리 재교육이 필수적으로 대두 ㅇ (해외동향) 프랑스 에꼴42를 통해 적극성과 자발성, 상호소통, 프로젝트 기반의 동료학습 방식을 도입, 미국 Leadx는 코치 아만다(Amanda)를 통해서 개인 맞춤형 리더십 코칭 기술을 개발, 중국 Squirrel AI는 적응형 학습 플랫폼을 제공 ㅇ (국내동향) R사는 학습추적 모델을 활용하여 맞춤형 서비스 제공, U사는 개별 학습 습관을 리포트하여 학습자가 스스로 문제 행동을 개선하도록 하고 있음
2. 지원 범위
ㅇ 근로자 재교육을 위한 휴먼팩터 요소 형식화 및 학습 여정 추출 및 생성 - 해당 분야 현장 전문가의 지식 및 경험 등 포함한 휴먼팩터 요소를 형식화 - 이를 기반으로 프로젝트와 미션 중심 교육을 위한 학습 여정을 추출, 생성 및 편집 - 학습자 경험 등으로부터 지식 추적을 위한 학습 데이터 모델링, 이에 다른 역량 및 기술 진단 평가 체계 - 학습활동 정보 수집 표준(Experience API 또는 Caliper 등)을 준용하여 학습 데이터를 취합하고 저장할 수 있는 학습 기록 저장소 구축 - 지식추적을 통한 학습자의 역량, 기술에 맞는 맞춤형 코칭을 위한 알고리즘 - 자동화된 맞춤형 코칭 및 전문가에 의한 오프라인 코칭(전문적인 분야에 필요시)을 제공 - 코칭에 대한 자연어 분석을 역량 및 기술 진단 평가 체계에 연결 ㅇ 프로젝트 기반, 상호 협력 및 평가를 위한 환경 및 도구 개발 - 근로자들 간의 상호 평가 및 교류를 위한 평가 및 소셜 러닝(Social Learning) 솔루션 - 학습 여정을 기반으로 한 코스 구성과 팀 간 진도 및 평가를 위한 API 체계 및 UI/UX 구성 - 각 근로자별 학습 통계, 평가 통계를 구현하는 API 체계 및 UI/UX 구성 - 학습 성과를 확인하고 증명할 수 있는 디지털 인증 제공 - 비대면 환경을 고려한 학습 콘텐츠에 대한 자연어 기반 질의응답 시스템 구성하여 학습자의 문제해결에 도움을 제공 - 효과적인 학습 여정 시각화를 통한 동기 부여 체계 마련 * 각 구성 요소 간의 대량 트래픽, 상호 운용성을 보장하기 위해서 MSA 도입 : 큰 어플리케이션을 작은 단위로 쪼개서 변경과 조합이 가능하도록 함 ㅇ 서비스 실증 - 휴먼팩터 요소 형식화 및 학습 여정 추출·생성 기술 포함한 미래전략 분야 학습 콘텐츠를 확보하고 제공 - 동료 학습 서비스 실증을 위한 내용/절차/일정을 구체적 제시 및 효과성 검증 * 미래전략 산업 분야를 2개 이상 적용하여 실증 서비스를 제공 - 총괄 및 병렬 세부과제와 구체적인 연계방안과 실행계획 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 의사결정 지원, 초자동화, 인공지능 공학, 종합적 경험, 생성적 인공지능을 원용하여 AI 기반의 학습 지원 플랫폼이 시급히 필요함 - 교육 분야 학습 추적 체계를 확장하여 인공지능을 통한 맞춤형 교육 체계를 고도화 할 필요가 있음 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - 교육산업 전반의 AI 활용 강화할 필요가 있으며, 이를 위한 데이터를 확보, 활용하는 구조를 만들어 내는 등 시장 경쟁력 확보 하고, 해외 시장 진출의 기반을 마련 ㅇ 정부/정책적 지원필요성 - 심화되는 기술 격차와 인력 수급의 불균형에 따른 재교육을 수행하고, 미래 일자리 공급 체계 마련
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 10억원 이내(총 정부출연금 27억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수