• 페이스북
  • 트위터
  • 유튜브

빅데이터 활용한 교육정책 마련 언제쯤 가능해질까

등록 2019.06.16 09:30:00

  • 이메일 보내기
  • 프린터
  • PDF

교육부·국가교육회의 중장기 정책 활용방안 검토 활발

학계 "학습부진·학업중단·학폭 등 위기학생 지원 가능"

개인정보유출 우려 법규 강해…양립 가능한 방안 모색

【세종=뉴시스】정제영 이화여대 교수 연구팀은 교육분야 빅데이터 분석 모델로 머신러닝을 내세웠다. 2019.06.16. (자료=연구보고서 '빅데이터를 활용한 학업중단 학생 대응 모델 연구' 중 발췌)

【세종=뉴시스】정제영 이화여대 교수 연구팀은 교육분야 빅데이터 분석 모델로 머신러닝을 내세웠다. 2019.06.16. (자료=연구보고서 '빅데이터를 활용한 학업중단 학생 대응 모델 연구' 중 발췌)

【세종=뉴시스】이연희 기자 = 학업중단이나 학교폭력을 사전에 예방하고 체계적으로 지원하기 위해 축적된 통계 및 자료를 바탕으로 빅데이터를 활용할 필요가 있다는 연구가 나왔다.

교육당국도 빅데이터를 교육정책에 반영하는 방안을 모색하고 있지만 교육 관련 정보가 워낙 민감하다보니 개인정보 유출 우려를 불식시켜야만 장애물이 될 수 있는 법규도 완화될 것이라는 지적이 나온다.

16일 한국교육학술정보원이 공개한 이화여대 정제영 교수 연구팀의 '빅데이터를 활용한 학업중단 학생 대응 모델 연구'에 따르면 빅데이터 분석 결과 학업성취도·출결·체험활동 참여도가 위기 상태인 경우 실제 학업을 중단하고 자퇴할 가능성이 높다는 상관관계가 나타났다.

정 교수 연구진은 이 연구를 위해 2011~2013년 서울 인천 경기 울산 전남 전체 300개교의 정보공시 자료와 중학생 5만833명·고등학생 5만8455명의 개인 자료를 빅데이터로 활용했다.

연구진은 이처럼 학교폭력, 청소년비행 등에 대한 위기와 유형, 원인을 파악해 위험요인을 제거하고 보호요인을 높여주는 식으로 빅데이터를 정책에 활용할 수 있다고 주장했다. 구체적으로 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하고 응용하는 '머신러닝(Machine Learning)'으로 활용할 경우 학업중단이나 학교폭력 징후를 미리 예측·파악해 조기에 대책을 마련할 수 있다고 강조했다.

이미 해외에서는 학업중단의 징후나 위기 가능성을 사전에 예측하고 지원하기 위한 시스템을 개발해 운영하고 있다. 미국 위기학생 진단시스템(EWS; Early Warning System)은 핵심 자료를 활용해 지역과 학교가 학업중단 가능성이 높은 학생을 분별할 수 있도록 하고 있다. 호주 빅토리아주도 SMT(Student Mapping Tool)를 활용해 가정배경과 출석, 정부자료 교사의 기록 등을 근거로 개별 학생의 위기 여부를 판단할 수 있도록 하고 있다.

국내에서 빅데이터로 활용할 만한 자료는 충분히 축적된 상태다. 학사와 교무행정 관련 정보를 담은 '나이스'(NEIS; National Education Information System)는 초·중·고 43가지 업무와 256개 세부업무를 수행하는 시스템이다. 국가관리회계시스템 '에듀파인', 국가수준 학업성취도평가 결과 등 각종 통계를 탑재해 직접 사용자가 데이터를 획득해 통계분석이 가능한 '교육정보통계시스템'(EDS; EduData System)의 경우 16개 분야 총 1570종 3만2492개 항목의 정보를 연계 서비스하고 있다. 이밖에 유치원·특수학교·대학정보공시와 취업통계, 평생통계 등도 빅데이터로 활용될 수 있는 자료다.

전문가들은 이들 자료를 활용하면 가설 수준이었던 다양한 정책을 연구할 수 있다고 강조했다. 재학 재수를 선택하는 요인이나 고등학교 선택과목을 분석해 대학 전공 수급모델을 개발하는 방안, 취업통계 정보를 활용한 진로·취업 맞춤형 서비스가 그 예다. 지난 1999년 이후 축적된 교육통계 DB를 통해 명예퇴직 교원 규모를 파악하고 교원수급 규모를 예측할 수 있다고 보고 있다.

교육당국도 이처럼 빅데이터 기반 교육정책 수립 필요성을 인지하고 꾸준히 검토해왔다. 교육부는 지난 2017년 '빅데이터 시대에 대응한 교육정보·통계 기반 정책 추진방안'을 정책연구했다. 국가교육회의도 데이터 기반 시스템을 골자로 한 '국가교육위원회 정보화전략계획'(ISP)을 세우고 있다. 10년 이상의 장기 교육정책을 수립할 때 활용하기 위해서다.

문제는 아직 개인정보 유출에 대한 우려가 크다는 것이다. 한국은 제도적으로 개인정보 활용을 매우 엄격하게 다루는 국가로 통한다. 특히 교육 관련 개인정보는 민감하고, 당초 나이스 시스템을 구축할 때에도 개인정보 유출 및 권력독점형 감시체계 '빅브라더'(Big Brother) 우려가 제기된 바 있어 논란도 예상된다.

지난 2017년 3월 초중등교육법은 교육통계조사를 실시할 때 주민등록번호가 포함된 개인정보를 수집할 수 있고 통계조사 및 분석, 검증 등을 목적으로 제공할 수 있도록 개정됐다. 해당 정보들은 '교육관련기관의 정보공개에 관한 특례법'에 따라 공공영역에서만 교육부 장관 허가 아래 사용할 수 있고 개인이나 민간 등은 자료활용을 제한하고 있다. 전문가들은 교육통계 역시 분절적인 형태로 자료를 제공하고 있기 때문에 분석에 어려움이 있다.

정 교수는 "개인 정보보호의 관점에서 학생들의 데이터가 유출되지 않도록 관리하는 것은 매우 중요하다"면서도 "학생들의 데이터를 활용해 학생들의 학습과 적응을 지 원하는 것도 매우 중요한 가치를 갖고 있다"고 빅데이터 활용 정책 수립의 중요성을 강조했다.

지난 2017년 교육부 정책연구를 수행했던 강원대 김진호 교수는 "개인정보 유출자의 책임과 피해자 보상을 위한 법적 기제를 마련하는 등 해법을 찾아야 한다"고 제언했다.


[email protected]

많이 본 기사