Learning ACID로 보는 서·논술형 평가와 학습 과정 데이터

서울시교육청이 2025년부터 초등 고학년과 중·고등학교 전 교과에서 서·논술형 평가를 확대한다고 발표하였다. 정답 여부만 확인하는 단답형 평가와 달리 서·논술형 평가는 학생이 어떤 과정을 거쳐 답에 이르렀는지가 평가의 핵심이다. 당사는 이 변화가 학습 데이터의 수집 방식에도 변화를 요구한다고 본다. 결과 데이터만으로는 사고의 흐름을 읽을 수 없고, 과정 데이터를 표준화된 형식으로 남겨야 비교하고 분석할 수 있기 때문이다.

당사의 학습기록 저장 솔루션 Learning ACID는 국제 학습 데이터 표준 xAPI와 cmi5를 기반으로 한 LRS(Learning Record Store, 학습 기록 저장소)다. 서·논술형 평가 과정에서 발생하는 비정형 학습 활동 데이터를 정형화해 수집하고 분석할 수 있도록 설계되었다.

Learning ACID의 학습 과정 데이터 수집·분석 대시보드

 

 Learning ACID가 수집하는 과정 데이터는 다음과 같다.

• 문항별 풀이 시간
• 답안 작성 도중의 편집 행동(수정·삭제·되돌리기 등)
• 학습 도구 사용 이력
• 참고 콘텐츠 열람 경로

이 데이터는 발생과 동시에 xAPI 형식으로 변환되어 저장되고, 시각화와 정량 분석이 가능한 형태로 제공된다. 교사는 학생이 어느 문항에서 오래 머물렀는지, 답안을 어떻게 고쳐 나갔는지, 어떤 자료를 참고했는지를 근거로 사고 과정과 문제 해결 전략을 파악할 수 있다. 정성적 평가에 정량적 근거를 붙이는 것이다.

당사는 AI 분석이 제대로 작동하기 위해 필요한 데이터를 표준화해 제공하는 것을 핵심 역할로 삼는다. 서·논술형 평가의 확대가 실효성을 가지려면, 정성적 평가를 정량화할 수 있는 데이터 인프라가 먼저 갖춰져야 한다는 것이 당사의 관점이다.

당사는 전국 11개 시도교육청이 함께 한 인공지능 기반 교수학습 플랫폼 구축에 참여해 학습 데이터의 표준 수집·분석 체계를 공급한 바 있으며, 교육부와 개별 시도교육청을 대상으로 학습 분석 시스템을 구축한 풍부한 사업적 경험을 갖고 있다. Learning ACID는 미국 국방부 산하 e러닝 표준화 기관 ADL의 LRS 적합성 인증을 받았고, 최근에는 통합 학습 플레이어, 콘텐츠 저장소(LCMS), 대시보드까지 영역을 넓히고 있다.

▶ 전자신문 (2025. 8. 6.) 원문보기

▶ 머니투데이 (2025. 8. 7.) 원문보기