품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-일반-11			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	비대면 학습상황에 최적화된 자기조절학습에 기반한 LXP 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 코로나 사태를 거치면서 비대면 학습의 중요성이 강조되고 있으나 학습의 고립감 해소 및 성취도 향상은 해결해야 하는 과제이기에, 학습자 스스로 학습과정에 대한 통제, 성찰이 가능한 자기조절학습* 개념을 적용한 학습경험플랫폼(LXP**) 개발 - 단순 데이터의 양보다 데이터의 활용 가치(value)에 중심을 둔 스마트 데이터 기반의 학습 분석 워크플로우를 적용한 지능형 시스템 개발을 통해 교수자-학습자간 상호작용 강화 및 맞춤형 학습 기회 제공 * 학습효과(학업성취)에 영향을 미치는 주요 변인으로 학습자의 능동적인 학습(계획, 점검, 조절)을 강조하는 개념으로 인지적 정서적 행동을 포괄 ** Learning eXperience Platform으로 단방향 학습 관리를 제공하는 LMS와 달리 LXP는 자율성과 개인화된 학습경험을 제공하는 시스템 [산업동향] ㅇ (해외동향) 주요 글로벌 기업은 학습분석 데이터 시각화 및 분석 기술을 적용하여 참여자들의 흥미. 상호작용을 강화하고 성과를 향상할 수 있는 솔루션 및 서비스 개발 - 미국의 태블로(TABLEAU)는 데이터 분석 및 시각화 기술을 모든 산업에 적용 가능하도록 지원함으로써 데이터 기반 조직으로 변모하도록 함 - 미국의 핀터레스트(Pinterest)는 학교 개선 및 개별 교사의 성과에 대한 책임이 확대됨에 따라 데이터를 수집하는 것보다 분석하고 활용하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 대시보드 제공 - 칸랩 스쿨(Khan lab School)에서는 학습 데이터 수집을 위해 Yet Analytics의 LRS 분석 솔루션과 xAPI를 사용하고 있으며, 학습 시각화를 도입하여 학습자들이 학습하는 시간과 진도, 결과를 연결하여 시각화된 결과를 대시보드에서 확인 가능 ㅇ (국내동향) 빅데이터, 학습분석 기반 학습 성취도 향상 교육 서비스 기술을 중점적으로 개발 중 - K 교육기관의 경우 다양한 학습자들의 데이터를 분석해서 데이터 기반으로 학습자들 개개인에게 맞춤형의 피드백이나 대시보드를 제공하는 것을 시도
2. 지원 범위
ㅇ 가치 중심 데이터를 활용한 학습 분석 워크플로우 설계 및 활용 프레임워크 개발 - 맞춤형 교육 실현을 위한 학습 분석(Learning Analytics) 워크플로우 설계 - 구성요소별 데이터 지표 수립 및 학습활동 데이터 저장소(LRS; Learning Record Store) 설계 - 원 자료 수집, 데이터 전처리와 데이터 탐색을 통한 활용 가능한 수준의 정형· 비정형 데이터 지표 설계 및 인공지능 분석 모델 설계 - 학습 분석 적용 및 검증을 위한 교육용 스마트 데이터 활용 프레임워크 개발 ㅇ 자기조절학습을 기반으로 한 개인화된 학습경험 관리 시스템 개발 - 학습경험의 진단, 예측, 처방을 통한 개별 맞춤형 교육 설계 기술 적용 개발 - 학습자간 상호평가 및 교류를 위한 평가 및 소셜 러닝(Social Learning) 솔루션 개발 - 개별 학습 및 다양한 학습형태(예: 동료·또래 학습) 연계 API 개발 - 학습 큐레이션 기능 구현을 통한 개인에게 맞춤형 콘텐츠를 지속적으로 제공 가능한 적응형 학습(Adaptive Learning) 시스템 개발 - 학습 분석 리포트 및 시계열 서비스 제공을 위한 디지털 시각화 도구 개발 ㅇ 학습 서비스 실증 및 BM 개발 - 교육 시스템의 학습 운영 효과성 및 국내외 표준 연계, 기술 연동 구성 검증 - 교육 전문가 그룹, 표준 전문가 등이 참여한 자문단 구성 및 포럼 운영(년 2회 이상) - 서비스 시나리오 및 실증*의 대상/내용/방법/일정 등 구체적 제시 * 타겟 콘텐츠를 제시하고 2개 이상의 교육기관(초/중/고 대상) 표본 학습자 수 제시 - 과제수행을 통해 국내를 비롯한 글로벌 서비스 확장방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 스마트 데이터를 활용한 에듀테크 기술 개발 및 학습 분석(Learning Analytics) 기술을 접목한 교수학습 지원 기술 개발 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 비대면 학습 시대 확대로 인한 맞춤형 학습 지원 서비스 시장 창출 기대 - 인공지능을 결합한 교육의 디지털 전환과 비대면 교육산업 활성화 기대 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 코로나 팬데믹 이후 사회 경제적 배경의 차이로 인한 근로자 간 역량 격차가 30% 이상 증가할 것(Haeck & Lefebvre, 2020), 팬데믹에서의 원격교육은 학업성취도에 심각한 영향을 미침(Dan Goldhaber 외, 2022) 등 이러한 상황을 고려하여 학습격차 해소 및 맞춤형 학습에 대한 시급한 대응 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(교육 서비스 기관 참여 권고) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수