더에듀 | 지능형 교육 체제로의 대전환이 시작됐다. 과거의 일방향 지식 전달에서 벗어나 역량 함양과 학생별 맞춤 학습을 지향하는 이 변화의 중심에는 데이터가 있다. 데이터는 AI 기반 맞춤형 교육을 움직이는 핵심 연료이자, 학생의 배움을 정교하게 읽어내는 나침반이다.

그러나 지금 우리 교육 현장의 실상은 이 비전과 거리가 멀다. 방대한 학습데이터가 쌓이고 있음에도, 부처·기관·서비스마다 제각각인 형식 탓에 서로 섞이지 못한 채 ‘데이터 섬(Data Silo)’으로 고립되어 있기 때문이다.

정부의 정책 담당자들이 지금 당장 주목해야 할 지점은 이 구조적 비효율을 해소하는 일이다. 

교사들은 여러 플랫폼의 조각난 정보를 일일이 해석하느라 데이터 피로감과 행정 부담에 시달리고, 정책 담당자는 사업별로 단절된 통계를 가지고 증거 기반 정책을 설계해야 하는 한계에 부딪힌다. 에듀테크 기업 역시 지역·기관마다 다른 규격에 맞추느라 혁신보다 커스터마이징에 더 많은 자원을 쏟고 있다.

디지털 전환을 위해 투입된 막대한 예산이 교육 성과로 충분히 환류되지 못하는 이유가 여기에 있다. 이 악순환의 해답은 결국 ‘학습데이터의 표준화’에 있다.

학습데이터 표준화는 단순한 기술 절차가 아니다. 교육의 공공성과 ‘데이터 주권’을 지키는 국가 전략이다. 표준이 부재한 상태에서는 우리 아이들의 학습 이력과 알고리즘의 판단 기준이 특정 기업의 폐쇄적 규격에 종속될 위험이 크다.

반대로 국가 차원의 공통 표준을 갖추면 데이터의 통제권은 공공에 두되, 민간이 그 위에서 자유롭게 혁신할 수 있는 선순환 구조가 열린다. 이는 글로벌 AI 경쟁 속에서 한국 교육의 정체성을 지키고, 우리 언어·우리 교육과정을 중심에 둔 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’를 구현하기 위한 핵심 기반이기도 하다.

이미 현장에서는 의미 있는 움직임이 시작됐다. DX교육데이터협회는 2024년 학생 교육활동 중심 13개 영역, 37개 엔티티, 77개 속성을 담은 ‘학습데이터 사전’을 공개한 데 이어, 2025년에는 창의적 체험활동, 상담, 디지털 도구 활용 등 현장 요구가 높은 영역을 포함해 21개 영역, 582개 속성으로 표준 범위를 대폭 확장하는 고도화를 추진했다.

이는 VR·메타버스 활동, 판서, 디지털 도구 활용 등 새로운 학습 장면까지 표준 언어로 정의해 나가는 작업이다. 그러나 이러한 성과가 보고서에 머무르지 않고 실제 정책을 움직이는 기준이 되기 위해서는, 정부 차원의 강력한 거버넌스가 반드시 뒤따라야 한다.

지금 필요한 것은 ‘상시 거버넌스’이다. 정책 방향을 설정하고 법·제도를 정비하는 정책 레이어, 표준과 품질을 관리하는 운영 레이어, 학교·교사·기업의 데이터 접근과 활용을 조정하는 활용 레이어, 그리고 기술·교육학적 검증을 담당하는 자문 레이어가 유기적으로 결합된 체계를 설계해야 한다.

국방·산업 분야에서 AI 인프라와 데이터 거버넌스의 ‘골든타임’을 강조하듯, 교육에서도 지금이 바로 학습데이터 표준과 거버넌스를 국가 인프라로 올려야 할 결정적 시기이다.

이제 정책 당국은 학습데이터 표준화를 얀구과제 수준을 넘어 “국가 교육 인프라”로 격상해야 한다. 향후 추진될 모든 교육 AI 사업의 기획 단계에 ‘국가 학습데이터 표준과의 정합성’을 의무 요건으로 포함하고, 이를 예산 배분과 평가와 연동하는 결단이 요구된다. 그래야 개별 사업이 또 하나의 ‘데이터 섬’을 양산하지 않고, 국가 차원의 학습데이터 생태계 축적에 기여하게 된다.

학습데이터 표준화는 교육을 비용이 아닌 미래 투자로 바라보아야 한다. 지금이 바로, 데이터로 대한민국 교육의 미래를 설계할 골든타임이다.