Ⅰ. 서론 1
        1. 연구의 필요성 1
             가. 추진 배경 1
             나. 필요성 1
        2. 연구의 목적 2
        3. 연구 방법 및 연구 일정 3
             가. 연구 방법 3
             나. 연구 절차 4
             다. 연구 일정 5
        4. 연구의 기대효과 7

Ⅱ. 학습데이터 수집 및 활용 방향 설계 8
        1. 환경 분석 8
             가. 디지털 교육 전환 정책 분석 8
             나. 에듀테크 개발 및 활용 현황 분석 11
             다. 시사점 13
        2. 선행연구 동향 분석 14
             가. 학습데이터 관련 선행문헌 분석 14
             나. 국내외 데이터 표준 관련 선행연구 분석 26
             다. 국제 표준화기구 학습데이터 표준화 현황 33
        3. 학습데이터 사전 개발 기본 방향 41

 Ⅲ. 학습데이터 분류체계 개발 및 표준화 대상 선정 43
        1. 학습데이터 분류체계 설계 방향 43
             가. 학습데이터 분류체계 설계 방향 도출을 위한 접근 43
             나. 학습데이터 분류체계 설계 방향 도출 45
        2. 표준화 대상 학습데이터 분류체계 초안 개발 및 타당화 46
             가. 표준화 대상 학습데이터 분류체계 초안 개발 46
             나. 표준화 대상 학습데이터 분류체계 초안 타당화 49
             다. 학습데이터 분류체계 수정(안) 60
        3. 표준화 대상 학습데이터 항목 도출 및 선정 65
             가. 표준화 대상 학습데이터 엔티티와 속성 도출 65
             나. 표준화 대상 학습데이터 선정 65
        4. 학습데이터 분류체계 및 항목 82

 IV. 학습데이터 사전 개발 95
        1. 학습데이터 사전 개발 방향 95
        2. 학습데이터 사전 작성 양식 개발 및 타당화 96
             가. 학습데이터 사전 작성 양식 개발 96
             나. 학습데이터 사전 작성 양식 타당화 101
             다. 최종 학습데이터 사전 102
             라. 학습데이터 사전 작성 지침 개발 104
        3. 학습데이터 사전 개발 111

 Ⅴ. 학습데이터 API 설계 및 활용 지원 112
        1. 학습데이터 API 설계 방향 112
             가. 학습데이터 API 설계 가이드 112
             나. 학습데이터 API 설계 가이드 활용 113
        2. 학습데이터 사전을 활용한 API 설계 방법 113
             가. 학습데이터 API 표준 분석 113
             나. 학습데이터 사전을 API로 설계할 때 참조하는 방법 120
             다. 학습데이터 API의 유형과 설계 방법 122
        3. 학습데이터 사전을 활용한 API 설계 과정 125
             가. 준비 단계 125
             나. 이벤트형 데이터 API 설계 126
             다. 집계성 데이터 API 설계 133
        4. API 적용 파일럿 테스트 및 개선 방안 135
             가. 파일럿 테스트 개요 136
             나. 파일럿 테스트 결과 요약 136

 Ⅵ. 결론 및 향후 과제 139
        1. 연구 주요 내용 139
             가. 학습데이터 분류체계 개발과 표준화 대상 학습데이터 선정 139
             나. 학습데이터 사전 개발 140
             다. 학습데이터 API 설계 및 활용 지원 141
        2. 연구결과 활용 방안 141
             가. 디지털 학습 생태계 구축  142
             나. 맞춤형 교육 실현을 위한 학습분석 고도화 142
             다. 에듀테크 산업 발전 및 혁신 촉진 143
             라. 정책 개발 및 평가 체계 개선 운영 평가 143
             마. 국제 협력 및 정보 공유 143
        3. 향후 과제 144

 참고 문헌 146

 Abstract 150

 부    록 156
표  목  차

<표 Ⅰ-1> 연구 단계별 추진 주요내용 4
<표 Ⅰ-2> 월별 연구 진행 일정 5
<표 Ⅱ-1> 지능형 튜터링 시스템의 서비스 목적 14
<표 Ⅱ-2> 학습데이터 분류체계 예시 20
<표 Ⅱ-3> 공통표준용어 관리항목(행정안전부, 2020) 27
<표 Ⅱ-4> 교육 데이터 활용 활성화 방안의 중요도(N=47) 31
<표 Ⅲ-1> 표준화 대상 학습데이터 분류체계 초안  47
<표 Ⅲ-2> 표준화 대상 학습데이터 분류체계 타당화 참여자 50
<표 Ⅲ-3> 표준화 대상 학습데이터 분류체계의 수준1 타당화 결과 50
<표 Ⅲ-4> 표준화 대상 학습데이터 분류체계의 수준1 항목 구성 및 정의에 대한 전문가 주요 의견 51
<표 Ⅲ-5> 수준2 - ① 교육과정 표준체계 영역 타당화 결과 52
<표 Ⅲ-6> 수준2 - ② 기관 및 사용자 영역 타당화 결과 53
<표 Ⅲ-7> 수준2 - ③ 학습 목표 관리 영역 타당화 결과 53
<표 Ⅲ-8> 수준2 - ④ 미디어 학습하기 영역 타당화 결과 54
<표 Ⅲ-9> 수준2 - ⑤ 과제 활동 영역 타당화 결과 55
<표 Ⅲ-10> 수준2 - ⑥ 설문조사 활동 영역 타당화 결과 55
<표 Ⅲ-11> 수준2 - ⑦ 주석 활동 영역 타당화 결과 56
<표 Ⅲ-12> 수준2 - ⑧ 교수 활동 영역 타당화 결과 56
<표 Ⅲ-13> 수준2 - ⑨ 성찰 활동 영역 타당화 결과 57
<표 Ⅲ-14> 수준2 - ⑩ 질의 활동 영역 타당화 결과 58
<표 Ⅲ-15> 수준2 - ⑪ 소셜러닝 영역 타당화 결과 58
<표 Ⅲ-16> 수준2 - ⑫ 평가 활동 영역 타당화 결과 59
<표 Ⅲ-17> 수준2 - ⑬ 학습성과 영역 타당화 결과 59
<표 Ⅲ-18> 표준화 대상 학습데이터 분류체계 수정안 61
<표 Ⅲ-19> 설문조사 대상 66
<표 Ⅲ-20> 교육과정 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 67
<표 Ⅲ-21> 학습콘텐츠 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 68
<표 Ⅲ-22> 과제 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 69
<표 Ⅲ-23> 토의·토론활동 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 71
<표 Ⅲ-24> 협력학습활동 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 73
<표 Ⅲ-25> 주석 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 74
<표 Ⅲ-26> 질의 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 75
<표 Ⅲ-27> 평가 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 76
<표 Ⅲ-28> 성찰 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 77
<표 Ⅲ-29> 설문조사 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 78
<표 Ⅲ-30> 학습 성취 영역의 데이터 속성에 대한 응답 결과 79
<표 Ⅲ-31> 교사 집단과 에듀테크 집단간 차이 속성(0.5점 이상) 80
<표 Ⅲ-32> 에듀테크 집단이 교사 집단보다 표준화 필요성을 높게 인식한 속성 81
<표 Ⅲ-33> 표준화 대상 학습데이터(안) 82
<표 Ⅳ-1> 공공데이터 공통표준용어 관리 항목 96
<표 Ⅳ-2> 공공데이터 공통표준용어 사전목록 항목 96
<표 Ⅳ-3> 학습데이터 사전 서식(초기 버전) 102
<표 Ⅳ-4> 학습데이터 사전 구성 항목 106
<표 Ⅳ-5> 데이터 유형 108
<표 Ⅳ-6> 데이터 타입 109
<표 Ⅳ-7> 표현 형식(제한된 어휘목록 예시) 109
<표 Ⅳ-8> 엔티티-속성 구조 110
<표 Ⅴ-1> 학습데이터 처리 유형 분류: Transaction vs Tracing 123
<표 Ⅴ-2> 학습데이터 처리 유형 분류: Transaction vs Tracing 124
그 림 목 차

[그림 Ⅱ-1] 교실혁명을 위한 교사의 역량 강화 지원 방향 10
[그림 Ⅱ-2] 에듀테크를 통한 교육의 변화 모습 12
[그림 Ⅱ-3] 모델 기반 적응형 튜터의 구성요소 간 관계도 17
[그림 Ⅱ-4] 에듀테크 유형별 학습데이터 예시 21
[그림 Ⅱ-5] IMS Global의 학습 활동 매트릭스 22
[그림 Ⅱ-6] 자기주도학습 구성요인별 학습데이터 24
[그림 Ⅱ-7] 학습데이터 분류체계에 대한 문헌분석 종합 25
[그림 Ⅱ-8] 공통표준용어 활용 예시(행정안전부, 2021) 28
[그림 Ⅱ-9] 표준데이터와 구조데이터의 관계(교육부, 2024) 30
[그림 Ⅱ-10] 1EdTech에서 운영하는 학습 데이터 검색 서비스 화면 33
[그림 Ⅱ-11] 1EdTech의 학습데이터 모델 중 학습 활동의 속성 중 일부 예시  35
[그림 Ⅱ-12] 1EdTech의 사용자 및 조직 모델 중 ‘Role(역할)’ 어휘 목록 예시 37
[그림 Ⅱ-13] 1EdTech의 학습데이터 모델 중 외부 데이터 모델 표준(예, CEDS)과 관련된 속성의 경우 별도로 표시한 예시  38
[그림 Ⅱ-14] CEDS에서 제공하는 목적별 데이터 사전 이용 포털 화면 39
[그림 Ⅱ-15] CEDS에서 “Assessment” 키워드로 데이터 요소를 검색한 결과 화면 중 일부 발췌한 내용 40
[그림 Ⅳ-1] xAPI 문장 속성의 일부 97
[그림 Ⅳ-2] xAPI 문장 속성 규격의 JSON 코드 예 98
[그림 Ⅳ-3] 최종 학습데이터 사전의 관리 항목 및 순서 103
[그림 Ⅳ-4] 최종 학습데이터 사전 형태  104
[그림 Ⅳ-5] 최종 개발된 학습데이터 사전 예시 1 111
[그림 Ⅳ-6] 최종 개발된 학습데이터 사전 예시 2 111
[그림 Ⅴ-1] Caliper Analytics에 정의된 학습 이벤트 정의 규칙 114
[그림 Ⅴ-2] Caliper Analytics에 정의된 개체 유형 117
[그림 Ⅴ-3] xAPI 구문 규칙 118
[그림 Ⅴ-4] xAPI 구문으로 작성된 데이터가 LRS에 저장되는 과정 119
[그림 Ⅴ-5] 학습데이터 사전 구성 요소 중 일부 발췌 121
[그림 Ⅴ-6] 학습데이터 사전 데이터 형식 중 일부 발췌 122

✅ 연구책임자: 김두연((사)디엑스교육데이터협회)
✅ 공동연구원: 김영애(서원대학교), 박 정(대전삼천초등학교), 유미나(춘천교육대학교), 이옥화((사)디엑스교육데이터협회), 이정준((주)위키드스톱), 조용상(데이터드리븐), 진성희(한밭대학교), 최진명(건양대학교)
✅ 연구보조원: 진초록((사)디엑스교육데이터협회), 이승재(한국피엠오사회적협동조합), 김용석(전 인천광역시교육청)