KERIS

연구자료 RM 2005-31

e-러닝 표준화 연구 및 산업 활성화를 위한

e-러닝 표준화 세미나 자료집

․일시 : 2005년 11월 3일(목) ․장소 : 한국교육학술정보원 KERIS홀

교 육 인 적 자 원 부 : 한국교육학술정보원 한 국 표 준 협 회 e러닝콘텐츠표준화포럼

주최 : 주관

세미나 일정표 ◦ 사회 : 이러닝혁신팀 조용상 선임연구원 시 간

13:00∼13:30

소요 시간

30분

내 용

비 고

등 록

-

13:30∼13:35

5분 한국교육학술정보원장 환영사

이러닝연구특임 센터 소장

13:35∼13:40

5분 교육인적자원부 격려사

지식정보정책과장

13:40∼14:10

30분

e-러닝 국제 표준화 동향(SC36 활동 중심) - 발표 : 곽덕훈 교수(한국방송통신대학교)

한국 SC36 위원장

14:10∼14:40

30분

국내 및 국제 표준 제정 절차 및 프로젝트 소개 - 발표 : 김동원 연구사(기술표준원)

14:40∼15:10

30분

KERIS의 e-러닝 표준화 추진 전략 소개 - 발표 : 고범석 팀장(KERIS)

15:10∼15:30

20분

15:30∼16:10

고등교육분야 및 저작권 관리 요소 강화를 위한 KEM v3.0 연구 현황 발표 40분 한국 SC36 위원 - 발표 : 손진곤 교수(한국방송통신대학교) - 토론 : 임진호 책임연구원(KERIS)

16:10∼16:50

미래 e-러닝 시나리오에 기반한 e-러닝 표준화 로드맵 V2 연구 현황 발표 40분 - 발표 : 김태영 교수(한국교원대학교) - 토론 : 문경애 팀장(ETRI)

16:50∼17:30

학습객체 기반 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 규격 연구 현황 발표 40분 - 발표 : 최성기 차장(포씨소프트) - 토론 : 허원 교수(공주대학교)

17:30∼18:00

30분

휴 식 및 다 과

결 과 정리

목

차

Ⅰ. e러닝 국제 표준화 동향(SC36 활동 중심으로) - 발표 : 곽덕훈 교수(한국방송통신대학교, 한국 SC36 위원장)

Ⅱ. 국내 및 국제 표준 제정 절차 및 프로젝트 소개 - 발표 : 김동원 연구사(산업자원부 기술표준원)

Ⅲ. KERIS의 e-러닝 표준화 추진 전략 소개 - 발표 : 고범석 팀장(한국교육학술정보원)

Ⅳ. 고등교육분야 및 저작권 관리요소 강화를 위한 KEM v3.0 연구 - 발표 : 손진곤 교수(한국방송통신대학교, 한국 SC36 위원) - 발표 : 임진호 책임연구원(한국교육학술정보원)

Ⅴ. 미래 e-러닝 시나리오에 기반한 e-러닝 표준화 로드맵 v2 연구 - 발표 : 김태영 교수(한국교원대학교) - 발표 : 문경애 팀장(한국전자통신연구원)

Ⅵ. 학습객체 기반 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 규격 연구 - 발표 : 최성기 팀장(포씨소프트) - 발표 : 허 원 교수(공주대학교)

Ⅰ. e-러닝 국제 표준화 동향(SC36 활동 중심으로)

(한국방송통신대학교(한국 SC36 위원장) 곽 덕 훈 교수)

Ⅱ. 국내 및 국제 표준 제정 절차 및 프로젝트 소개

(산업자원부 기술표준원 김 동 원 연구사)

Ⅲ. KERIS의 e-러닝 표준화 추진 전략 소개

(KERIS e-러닝혁신팀 고 범 석 팀장)

<붙임 1>

< KERIS의 표준화 연구 활동 현황 > 2004. 12월 기준 번호

사업명

출판명

사업년도

․시나리오 기반 e-러닝 표준화 로드맵 v2 연구 2005. 12 ․고등교육 및 저작권관리를 위한 KEM v3.0 연구 1

교육정보 표준화 연구

․학습객체 기반 시퀀싱 & 네비게이션 연구 ․e-러닝 표준화 위원회 운영 보고서 ․e-러닝 표준화 세미나 자료집 2005. 11 ․초․중등 교육부분 저작권 실태조사 및

2

교육정보 공유체제 구축

저작권 메타데이터 구축 연구

2004. 8

※식별체계(UCI) 및 Federation ID 포함

3

4

학습관리정보 공유․유통 방안 연구

e-Learning 표준화 로드맵

․학습관리시스템(LMS/LCMS)기능 설계 연구 ․교과별 콘텐츠 제작 지침 개발 연구

2004. 5

․학습관리정보 공유․유통 방안 연구 ․e-Learning 표준화 로드맵 ․e-Learning 표준화 로드맵 세미나 자료집

2003. 11

․KEM 2.0 연계구축 지침해설서 ․운영관리 지침해설서 5

교수학습센터 지침해설서(수탁)

․메타데이터(KEM 2.0) 지침해설서 ․분류체계 지침해설서

2003. 11

․저작권 해설서 ․콘텐츠 개발방법론 해설서

6

7

8

9

교원양성기관 활용 콘텐츠 개발

․e-Learning 표준화 동향 ․교육용콘텐츠 표준 개발 방법론(SCORM 2003. 1 표준 적용)

사이버교육 콘텐츠 표준화 연구 ․사이버대학의 콘텐츠 공동활용을 위한 기술 (교육부 평생학습정책과 수탁) 교육학술정보화 정책 개발 및 정보체계 표준화 학술정보 유통촉진을 위한 기반 조성

표준화 방안 연구 ․사이버 교육 체제 실태조사 연구 ․국가 표준 교육 정보 메타데이터 형식 개발 연구

2002. 6

2001. 7

2001. 5

<붙임 2>

< e-러닝 표준화 영역에 대한 KERIS 연구 및 사업 진행 현황 > e-러닝 표준화 영역 ○메타데이터 분야 -학습객체 등 교육정보 -저작권 표현 기술 -용어 정의 등 ○콘텐츠 분야 -콘텐츠 패키징 -평가문항 상호운용성 ○학습 환경 분야 -LMS/LCMS 관련 -협동학습 환경 및 에이전트

2004년까지 경과

2005년 현황

향후 계획(‘06년~)

․초․중등 교육 분야 교육정보 메타데이 ․고등 교육 분야 교육정보 메타데 ․온톨로지 기반의 시멘틱웹 국제 공동연구 추진 이터(KEM v3.0) 연구 터(KEM v2.0) 연구 및 KS 인증('03∼'04) ․교육분야 DRM 구축방안 연구 ※저작권 요소 기술을 위한 연구 ․교육현장을 중심으로 한 표준화 용어 해설 지속적인 보완 작업 병행 추진 및 메타데이터 요소 연구('04) ․ICT 용어 해설집 발간(표준화 포함) ․SCORM 2004에 정의된 콘텐츠 패키징 표준화 규격 사이버가정 학습체제에 적용(‘04)

-

․평가문항 상호운용성 제고를 위한 연구 추진

․SCORM 2004에 정의된 LMS/LCMS ․학습환경 아키텍쳐 & 참조 모델에 관련 규격(API 및 Data Model) 사 ․교육현장을 중심으로 한 미래교육 대한 국제 표준화 수준에 부합할 이버가정학습체제에 적용(‘04) 시나리오 기반의 e-러닝 표준화 수 있는 기초연구 추진 ․협동학습 관련 기초연구 추진 로드맵 V2 연구

-아키텍쳐 & 참조 모델 등 ○교수․학습 설계 분야 -교수․학습 설계 -학습객체 설계 및 재사용성

․SCORM 2004에 정의된 시퀀싱 ․SCORM 2004 규격을 보완할 수 ․교수․학습 설계 표현 언어(EML 등) & 네비게이션 규격 사이버가정 있는 복잡한 학습모델에 적용할 수 표준화 연구 추진 학습체제에 적용(‘04) 있는 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 연구

-시퀀싱 & 네비게이션 등 ○학습 참여자 분야 -학습 참여자 정보

․학습관리정보 연구(‘04)

공유․유통

방안 -

․국제 표준화 수준에 부합할 수 있는 역량 정의 모델 연구 추진

-역량 정의 모델 등 ○질관리 분야 -질관리 프레임워크 등

-

․질관리 종합 계획 수립 ․질관리 프레임워크 등 국제 표준화 수준에 부합할 수 있는 연구 추진 (초․중․고등 및 평생교육분야)

Ⅳ. 고등교육분야 및 저작권 관리요소 강화를 위한 KEM v3.0 연구

연구책임자 : 손병길(한국교육학술정보원) 위탁연구책임자 : 손진곤(한국방송통신대학교) 공동연구원 : 고범석(한국교육학술정보원) 조용상(한국교육학술정보원) 정광식(한국방송통신대학교)

Ⅴ. 미래 e-러닝 시나리오에 기반한 e-러닝 표준화 로드맵 v2 연구

연구책임자 : 손병길(한국교육학술정보원) 위탁연구책임자 : 김태영(한국교원대학교) 공동연구원 : 고범석(한국교육학술정보원) 조용상(한국교육학술정보원) 최현종(서원대학교)

Ⅵ. 학습객체 기반 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 규격 연구

연구책임자 : 손병길(한국교육학술정보원) 위탁연구책임자 : 최성기(포씨소프트) 공동연구원 : 고범석(한국교육학술정보원) 조용상(한국교육학술정보원) 강명희(이화여자대학교) 배일환(코어테크)

ee-Learning -Learning 표준화 표준화 발전방향 발전방향 (ISO/IEC (ISO/IECJTC1 JTC1SC36 SC36동향을 동향을중심으로) 중심으로)

2005. 11. 3

곽

덕

훈

(ISO/IEC JTC1 SC36-Korea 위원장)

(dhkwak@knou.ac.kr)

0/23

목 차

e-Learning 표준화 영역

ISO/IEC JTC1 SC36 현황

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요

결

론

1/23

e-Learning 표준화 영역 Educational Metadata Resources Organization and Packaging Student Management Student Assessment Runtime Environments Architectures Digital Repositories Brokerage Platforms 기타

2/23

Educational Metadata 표준화 학습자원 표준화 z 학습객체, 평가문항객체, 메타데이터, 시퀀싱, 패키징 등에 대한 표준화 z 학습객체:ADL의 SCO(Sharable Content Object), Cisco사의 RLO(Reusable Learning Object) z 메타데이터 : IEEE LTSC의 LOM(Learning Object Metadata)

LO의 search, evaluation, acquisition 및 use를 용이하게 하기 위한 정보 e-Learning 표준화의 가장 관심 있는 분야중의 하나 현재 이용 가능한 proposals z IEEE LTSC’s LOM z ARIADNE Metadata z IMS Metadata z CanCore z DC-Ed 3/23

Content Structure와 Packaging 표준화 ADL and AICC의 Course Structure 추천 z Static structure and dynamic behavior 모두 가능 z AICC Guidelines for Interoperability z ADL’s SCORM CSF z IMS Simple Sequencing z 관련된 LO의 집합은 정보의 손실 없이 서로 다른 e-Learning platform 사이에 전송 가능

Content Packaging z Content를 single unit(package)로 묶기 위한 content aggregation 과정의 규격 z IMS 가 content packaging specifications 주도 4/23

Student Management 표준화 서로 다른 기관간의 학생 정보 교환을 위해 필요한 데이터를 서술하기 위한 규격 Common Information z Personal data, preference data, performance data

주요 recommendations z IEEE LTSC’s PAPI(Public and Private Information) z IMS Profile Initiative z IMS Enterprise 5/23

Student Assessment 표준화

Assessment material의 교환을 위한 test and questionnaires의 서술과 관련된 규격 z IMS Question & Test Interoperability Specification z 다양한 범주의 question type의 교환을 가능하게 하는 강력한 특징들을 포함

6/23

Runtime Environments 표준화 실행환경 표준화 z ADL의 SCORM RunTime Environment 및 API의 표준화

LMS와 LOs 사이에 정보교환을 정의하는 규격 ADL and AICC가 주도 z LO to LMS 그리고 LMS to LO communication z 교환될 data model z 비교적 잘 정의된 규격 z 전체적인 e-Learning 시스템의 단지 일부

7/23

Architectures 표준화 EU project GESTALT z Getting Educational Systems Talking Across Leading-edge Technologies z E-Learning을 위한 a flexible, component-based architecture의 정의 및 구현

SIF(Schools Interoperability Framework) z K-12 교육환경에 기반한 data 교환을 위한 protocol 정의

OKI(Open Knowledge Initiative; Standford) z Educational application development을 위한 API 기반의 Infrastructure

LSAL(Learning Systems Architecture Lab; Carnegie Mellon) z User 중심의 LMS를 위한 계층화된 architecture

8/23

기타 e-Learning 표준화 영역 Vocabularies and Glossaries Participant Information Brokerage Platforms User Interfaces Competency Definitions and Accessibility Internationalization of existing specs Agent(Software, Hardware, Human) 9/23

해외 주요 e-Learning 표준화 추진 기구 ISO/IEC JTC1 SC36 ADL(Advanced Distributed Learning) AICC (Aviation Industry CBT Committee) IMS(Instructional Management System) LTSC(Learning Technology Standard Committee)

SIF(Schools Interoperability Framework) AEN(Asia E-Learning Network)

10/23

주요 e-Learning 표준화 추진 기구 - SC36

LTSC & JTC1/SC36: Close Collaboration

LTSC (P1484)

ISO/IEC JTC1/SC36 Current, existing Future possibilities

Sampling of Organizations

GESTALT

GEM

PROMETEUS

SCORM 11/23

주요 e-Learning 표준화 추진 기구 - SC36

WG1: WG2: WG3: WG4:

Vocabulary Collaborative Technology Participant Information Management & Delivery

WG5: QA & Descriptive Frameworks WG6: Int. Standardized Profiles (ISP) WG7: Culture/Language/HumanFunctioning Activities RG1: Marketing Rapporteur Group 12/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(1)

회의 개요 z 11개국 49명 참석(2005. 9. 17 ~ 9. 23) z

P-member 11개국 - 호주, 캐나다, 중국, 핀란드, 프랑스, 독일, 일본, 한국, 노르웨이, 영국, 미국

z

한국측 참가 : 곽 덕 훈외 9명

13/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(2) Agenda z SC36/WG1 Vocabulary WG meeting z SC36/WG2 Collaborative Technology WG meeting z SC36/WG3 Participant Information WG meeting z SC36/WG4 Management and Delivery WG meeting z SC36/WG5 QA & Desc. Frameworks WG meeting z SC36/WG7 Culture, Language, and Human Functioning Activities WG meeting z SC36/RG1 Marketing Group z SC36 Plenary Meeting(각 WG별 활동상황 및 Resolutions 보고) z 최종 Resolutions 작성 및 승인 14/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(3) 차기 회의 일정 z 2006-03-13

2006-03-17 : 핀란드 투루크

z 2006-09-17

2006-09-22 : 중국 북경

z 2007-03

: 캐나다

z 2007-09

: 영국

z 2008-03

-21 : 한국

15/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(4) Plenary Meeting z SC36 Working Group Structure z

현재 7개의 WG와 1개의 RG

z

각국이 모든 WG에 참여할 수 없는 문제

z

WG간의 영역 중복 문제

z SC36 Collaboration Tools z

NB간 WG간 의견 교환 및 협력 도구의 필요성 제기

z SC36 Strategy z

마켓팅 전략, 프로그램 작업 전략, 자원이용전략 등을 포함한 새로운 전략의 필요성이 제기 16/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(5) WG1 Meeting z Acting Convener로 캐나다의 David Clemis를 선임 z 용어표준화 일정(2007년도 이후 용어 표준화 확정 가능) z WG1에서 진행되고 있는 3건의 프로젝트들이 계획보다 늦어지고 있음 z 용어 표준화에서 프랑스, 영국, 캐나다로부터 공동협력 요청을 받음 z 각국의 발표 z

영국 발표(Mike Collet) - BECTA Vocabulary Management Tool

z

프랑스 발표(Henri Hudrisie) - A Collaborative Tool to Data Categories

17/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(6) WG2 Meeting z A2A(Agent to Agent) z 1차 Working Draft 발표 z 차기 회의(2006.03)까지 2차 WD 제출 z Co-editor : 세종대학교 이인숙 교수, 아이링크스쿨 한태인 교수

z Collaborative Workplace z 각국의 대표 및 전문가들이 2005.10.7까지 FCD문건에 대한 의견 제출 z 프로젝트 에디터는 2005.10.14까지 FCD 문건 제출

z L2L(Learner to Learner) z 프로젝트 Co-editor 선출(캐나다의 Norm Friesen을 Co-editor로 선출) “Learner to Learner Interaction Scheme”에서 “Text-based Collaborative Learning Communication”으로 명칭 변경

z 각국의 발표 z 한국 발표

- 한국의 A2A WD문건에 대한 발표 z 캐나다 발표

- Text-based Collaborative Learning Communication 18/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(7) WG3 Meeting z Convenor 변경 z

기존의 Convenor인 Mike Collett(영국)이 3년 임기가 끝나는 관계로, Bernard Blandin(프랑스)을 Convenor로 선임

z 프로젝트 24726(Competencies, impairments and performance metrics) 철회 z 프로젝트 19787(Participant Performance Information) 철회 유보 z Conceptual model for competencies and related terms z

Bernard Blandin(프랑스)와 Simone Laughton(캐나다)를 프로젝트 Co-editor로 선임

z 각국 발표 z z z

한국 - A Learner Information Item of m-Learning 프랑스 - A European Model for Learner Competencies IEEE LTSC - Reusable Cometency Definition (RDC) 19/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(8) WG4 Meeting z Convenor 변경 z

Convenor가 Bruce Peoples(미국, 전 SC36 의장)에서 Gilles Gauthier(캐나다)로 바뀜

z MLR(Metadata for Learning Resources) Part1 Framework z

WD문건을 수정하여 2005. 10.15일까지 CD 문건제출

z MLR(Metadata for Learning Resources) Part2 Data Elements z

WD문건을 수정하여 2005. 11. 01까지 WD문건을 논의할 수 있도록 정리 20/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(9) WG5 Meeting z

Descriptive Framework for LET 프로젝트 철회 z 기존 프로젝트인 DF-LET는 참여하는 회원국의 관심이 낮은 관계로 철회

z

ISO/IEC 19796 Quality Management, Assurance, and Metrics

z 진행중인 프로젝트를 4개로 나눔(2008년도 이후 표준화 가능) ․Par1 General Approach ․Par2 Quality Model (한국, 독일) ․Par3 Reference Methods and Metrics(일본, 독일) ․Par4 Best Practice and Implementation Guide(프랑스, 독일) z

각국의 발표

z 한국 발표 - QA Guideline for e-Learning Service Operation

z 일본 발표 - AEN Japan Quality Concept

z 독일 발표 - Quality Assurance & Metrics

21/23

JTC1/SC36 미국 RTP Meeting 개요(10) WG7 Meeting z 프로젝트 19786 ( Participant accommodation information)는 CD3로 진행 z Individualized Adaptability and Accessibility in E-learning, Education and Training (2005년 11월 1일까지 FCD 제출)

z JTC1 SWG-A (Special Working Group - Accessibility)에 WG7 적극 관여

22/23

결

론

정부와 기업간의 유기적인 협력체제 구축 z 산-학-연-관의 협조 체제를 통한 수월성 확보(영국, 독일, 캐나다, 미국 등) z e-Learning의 각종 리소스 공유체제 구축(일본, 영국)

기업 주도의 표준화 추진 z 각 기업들은 정부의 지원하에 각종 표준화 과제 추진 z 표준화 대표단의 경우 대부분 기업에서 파견

표준화 과제의 대형화 및 장기적 추진 z 보통 수 억원 – 수십 억원대의 과제로서 장기적 과제 추진 z 추진되는 과제의 결과는 주로 국제 표준화 회의에서 발표

표준화를 위한 국제 활동 강화 z 국제 위원회 활동(SC36, LTSC, ADL, IMS, AICC 등)에 적극 참여 z 각종 Interim 및 WG Meeting에 적극적인 참여 z 기업들의 적극적인 참여에 따른 인센티브 부여 23/23

국내 및 국제 표준 제정 절차 소개 2005.11.03 김동원

발표순서

2

11

표준의 개요

22

표준의 중요성

3

주요 선진국의 표준화 전략

4

산업표준화 제도

5

향후 추진 방향

표준의 개요 표준의 의의 효율성 호환성 확보 ((특히 특히 IT 분야의 경우 필수 IT분야의 필수)) 원가절감 등을 통한 생산성 향상 제품의 품질개선

편리성 이해관계인의 이익 이익,, 편리성이 공정하게 제공되도록 제품의 모양 모양,, 치수 치수,, 품질 품질,, 평가방법 등에 관한 최적기준 제공

3

표준의 개요

4

표준의 제정원칙 자발적 참여(Voluntary Basis) 개방(Openness)

표 준 제 정

투명성(Transparency) 통일성(Uniformity) 시장적합성(Market Relevance) 합의(Consensus) 공공이익반영(Alignment onPublic Benefit)

표준의 개요 표준의 종류 추진주체 공적표준 (De Jure Standard) 공식적인 표준화 기구에서 제정 (ISO, IEC, KS 등 등)) 사실적 표준 (De Facto Standard) 특정제품의 사실적 기술기준 (Windows 등 등))

5

표준의 개요 표준의 종류 적용범위 사내표준 : 기업내에서 자체적으로 사용 (사규) 사용(사규) 단체표준 : 국가내의 표준화단체가 합의한 표준 국가표준 : 공식적 국가 표준화 기구에서 제정한 표준 지역표준 : 특정지역의 국가간 합의표준 국제표준 : ISO, IEC, ITU

6

표준의 개요

7

사실적 표준

공적 표준

개 념

•시장에서 기업간 경쟁에 의해 결정

•공적인 표준화기관에서 작성된 규격

특 징

•시장실태를 반영한 표준 개발, 보급 •정해진 절차 -> 투명한 표준화

문제점

•표준과 제품이 동시에 보급

•표준내용이 명확하고 공개적

•스스로의 표준이 시장을 독점

•관계자의 조정을 통한 합의

•기업의 시장독점 가능

•제정 및 보급에 장시간 소요

•정보공개가 불완전할 우려

•직접 관계가 없는 사람도 개입우려

•표준 작성, 공유가 폐쇠적

•기술의 무임승차 발생 우려

표준의 개요 표준의 기능 기업 호환성 (Compatibility) 생산의 효율화 (Production Efficiency) 상호이해 (Commercial Communication)

소비자 품질 (Good Quality) 안전성 (Safety)

8

표준의 개요 표준의 기능 정부 공공복지 (Public Welfare) 무역장벽제거 (TBT)

9

표준의 개요

10

표준의 역사 세계최초의 표준 BC 7000 년, 이집트에서 무게의 단위로 규격화된 원통 7000년, 모양의 돌 사용 BC 221 년, 진시황 중국통일과 동시에 도량형 및 문자통일 221년,

우리나라 표준의 시작 1883 년(고종20년) 전환국 소속 분석시험소 창설 1883년(고종20년) 1949 년8 월, 농산물검사법의 제정으로 농산물의 규격화 1949년 8월, 1961 년9 월, 표준화법 제정 1961년 9월,

표준의 중요성

11

경제패러다임의 변천 농업사회 농민

산업사회 공

기술자 세일즈맨

업 농장

지식사회 정 보

공장 화

화

지 식 근로자 일하는 공 간

표준의 중요성

12

표준패러다임의 변화 ’60-’90년대

21C

기본 : 국가표준

기본 : 국제표준

역할 : 호환성, 편의성

역할 : 기술장벽제거

대량생산, 품질확보 전달 : 하드카피

시장지배적 수요창출 전달 : On-Line

표준의 중요성 무역의 새로운 패러다임 전개 WTO 출범으로 세계시장의 단일화 국가간 상품유통 촉진을 위해 개별 표준들을 하나의 표준으로 수렴

WTO/TBT 협정체결로 기술장벽 완화추진 WBO/TBT 협정 : 국제표준 채용 권고 APEC/SCSC : 2010년까지 회원국은 국가표준을 국제표준과 일치화

세계 시장에서의 표준의 영향력 심화 세계 교역량의 약 80%가 표준에 영향 (’99, OECD보고서) 표준의 적용범위가 제품위주에서 시스템 및 서비스, 물류, 금융, 환경 노동 등 모든 분야로 확대

13

표준의 중요성

14

WTO/TBT 협정 회원국이 규격제정(강제, 임의)시 국제표준인 ISO/IEC규격과 일치 시킬 것을 권고(2.4) 규격과의 일치 여부를 판단하는 적합성 평가시 ISO/IEC에서 정한 지침을 사용할 것을 권고(5.4) 회원국이 국제적 적합성 평가방법 채택시 타 회원국은 그 등가성을 인정(6.1)

표준의 중요성

15

기업에게 표준이 중요한 이유 표준경쟁에서 승리한 기업이 시장 독점 후발기업과 선발기업간의 격차 확대 특정 제품에 익숙해지면 다른 제품 사용 곤란 사용자가 많아질수록 효용은 기하급수적으로 증가

• 규모의 경제 촉진

생산비용의 절감

주요선진국의 표준화 전략 국제표준화 활동의 중요성 인식 미국

자국의 기술력을 바탕으로 사실상표준에 치중하였으나, WTO체제 출범이후 국제표준의 중요성 인식 ISO/IEC 기술위원회 간사국 수임과 국제표준 제안에 적극적

ISO/IEC 활동 주도 유럽

유럽제품의 자유로운 교역을 위해 국제표준화에 적극적 930여 개의 ISO/IEC 분과위원회 중 60%의 간사국 수임 유럽표준화기구의 규격을 곧바로 국제규격으로 제안

국제표준 인식 확대 일본

세계최초로 개발된 아날로그 방식의 HDTV, 세계 최고수준의 일본식 품질 관리시스템이 국제표준에 반영되지 않음

16

산업표준화 제도

17

관련 법규 헌법 제127조 2항 “국가는 국가표준제도를 확립한다”라고 규정

국가표준기본법(’99년2월 제정) 관련부처간의 업무조정 산업표준, 정보통신, 환경기준, 보건 및 안전기준, 적합성평가 기준이 국제규격 등과 조화를 이루도록 함

산업표준화법(’61년9월 제정) KS 제정, KS 표시인증, 사후관리, 규격 보급촉진 및 지원

산업표준화 제도 산업표준화 정의 법률상의 정의(산업표준화법 제2조) 광공업품의 종류, 형상, 치수, 구조, 성분, 성능 포장의 유형, 치수, 구조, 등급, 포장방법 시험, 분석, 감정, 검사, 측정방법 용어, 약어, 기호, 부호 단위 등을 통일하고 단순화 산업활동 관련 서비스(전기통신 관련 서비스 제외)의 제공절차, 방법, 체계, 평가방법 등에 관한 사항

18

산업표준화 제도

19

산업표준화 정의 ISO에서의 정의 생산 교역에 있어 인력, 자재 등에 대한 경제성 확보 안전, 건강 및 품질에 의한 소비자의 이익 보호 관계되는 사람사이에 표현과 전달수단을 제공하는 행위

산업표준화 제도

20

한국산업규격(KS) 분야별 분류 광공업제품을 대상으로 기본부문(A)부터 정보산업(X) 까지 16개 부문으로 구성

형태별 분류 제품규격 : 제품의 형상, 치수, 품질, 안정성 등을 만족하기 위한 요구 사항에 대하여 규정 방법규격 : 시험, 분석, 검사 및 측정방법 등을 규정 전달규격 : 용어, 기호, 단위 및 수열 등 개념을 정의

산업표준화 제도

21

New New Work Work Item Item 제안 제안 55개국 개국 이상 (안)만이 수용 이상 찬성한 찬성한 표준 표준(안)만이 수용

국 제 표 준 제 정

Working Working Draft Draft 작성 작성 회원국의 회원국의 의견수렴 의견수렴 및 및 초안 초안 작성 작성

Committee Committee Draft Draft 작성 작성 회원국의 회원국의 의견수렴 의견수렴,, 실질적 실질적 합의 합의 필요 필요

Draft Draft International International Std. Std. 회원국투표결과 이상 찬성 이하 반대 회원국투표결과 2/3 2/3이상 찬성,, 1/4 1/4이하 반대

International International Std. Std. 회원국의 회원국의 의견수렴 의견수렴,, 실질적 실질적 합의 합의 필요 필요

산업표준화 제도

신규작업항목 신규작업항목 (NWI)제안 (NWI)제안 - 신규규격 작성 - 현행규격 개정

작업안(WD) 작업안(WD) 작성 작성 - 국제규격 원안작성

국제규격(IS) 국제규격(IS) 발행 발행 - 사무국에서 인쇄, 발행

22

최종국제규격안 최종국제규격안 (FDIS) (FDIS)작성 작성 -

2개월간 투표실시 내용수정불가 심의참가국 2/3이상찬성 투표총수 1/4이하반대

위원회안(CD) 위원회안(CD) 작성 작성 - 위원회안 작성 - 각국의견 수렴

국제규격안 국제규격안 (DIS/CDV) (DIS/CDV)작성 작성 - 투표실시 - 필요시 원안수정 - 심의참가국 2/3이상찬성 - 투표총수 1/4이하반대

산업표준화 제도

산 업 규 격 제 정

23

제정(안) 마련 국가표준화 기관 자체, 이해당사자의 신청

제정(안) 입안예고 관보에 게재하여 이해관계자의 의견 수렴

제정(안) 심의 및 확정 산업표준심의회의 심의 후 관보에 고시

재검토 일정기간 마다 재심의 및 고시

산업표준화 제도 생산자, 소비자, 연구소 등 이해 관계인

제 · 개정(안) 제출

24

기술표준원 (국가표준화기관)

기술검토

• 기간 : 60일 • 이해관계자 의견수렴

제정 · 개정(안) 입안예고

산업표준심의회의 (규격(안) 심의)

부 회

전문위원회 기술표준원 (고 시)

규격발간 · 보급 (한국표준협회)

산업표준화 제도

25

KS규격제정 현황 8,000 7,000 6,000 5,000

제품 방법 전달

4,000 3,000 2,000 1,000 0

1999년 2000년 2002년 2003년 2004년

산업표준화 제도

26

우리나라 활동 현황 120 100 80 60

정회원 가입률 국제회의개최 국제규격제안 국제규격반영 65 61

76.8 69 63 48

40 20

19

118

106

73

66

51

34

39

'03

'04

34

16 0 '02

'05

향후 추진 방향

27

표준개발국으로 도약 정부규격의 통일

국제표준 활동강화

국가 경쟁력 강화

신수요분야 표준화 연구 강화

무역상기술장벽(TBT) 대응강화

감사합니다

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KERIS의 e-러닝 표준화 추진 전략 2005. 11. 3.

e-러닝연구특임센터 이러닝혁신팀장 고 범 석

목 차 e-러닝 표준화 관련 기구의 분류 및 역할 주요 표준화 단체의 표준화 추진 분야 KERIS의 표준화 추진 현황 표준화 추진 영역 및 적용 사례 - 메타데이터 - 콘텐츠 패키징 - 시퀀싱 & 네비게이션 - 트래킹을 위한 API/API 어댑터 2005년 표준화 추진 주요 사업 향후 표준화 추진 전략

e-러닝 표준화 관련 기구의 분류 및 역할 국제 표준화 기구 및 역할

Specification organizations 스펙을 연구하는 기관(Specification organizations)들은 표준을 위한 기술이나 가이드라인을 만들고 제안함 구성원들은 자국 또는 국제적인 전문가가 주를 이룸

Implementation organizations 실제 표준을 응용하거나 초기에 표준을 적용하는 기관들 (Implementation organizations)은 주어진 스펙을 가지고 참조모델(Reference Model)이나 어플리케이션 프로파일 (Application profiles)을 포함하는 테스트 환경을 만들고 적용함

Tracking organizations 지속적인 표준에 대한 모니터링을 통해서 표준의 문제점 및 개선 방안을 제안하는 기관들(Tracking organizations)임 일본의 eLC, 영국의 CETIS, 캐나다의 EduSpecs 등이 이에 해당함

Standard organizations

※ KERIS는 Tracking & Implementaion 영역에서 Specification 영역으로 범위를 넓히는 중

표준화 기구(Standards organizations)는 e-Learning 기술요소와 콤포넌트 등이 표준인지 아닌지를 국제적으로 인증해주는 역할을 함

주요 표준화 단체의 표준화 추진 분야 ISO/IEC JTC1/SC36 - WG1 : Vocabulary - WG2 : Collaboration Technology - WG3 : Participant Information - WG4 : Management and Delivery - WG5 : Quality Assurance and Descriptive Frameworks - WG6 : International Standardized Profiles - WG7 : Culture/Language/Human-Functioning Activities

주요 표준화 단체의 표준화 추진 분야 IEEE/LTSC - WG1 : Architecture & Reference Model - WG4 : Digital Rights Expression Language - WG11 : Computer Managed Instruction - WG12 : Learning Object Metadata(LOM) - WG20 : Competency Definition

주요 표준화 단체의 표준화 추진 분야 IMS Global - Content Packaging - Digital Repositories Interoperability - Enterprise - Learner Information Package - Learning Design - Metadata - Question and Test Interoperability - Reusable Definition of Competency or Educatinal Sequencing - Simple Sequencing - Vocabulary Definition Exchange

주요 표준화 단체의 표준화 추진 분야 ADL (SCORM) - Content Aggregation Model - Run-Time Environment - Sequencing & Navigation ※ Repository 표준화 의 'CORDRA' 및 문서 표준화 영역의 'S1000D'과의 협력 추진 중 (Advancing ADL though Global Collaboration, 호주 멜번, 2005. 10 )

KERIS의 표준화 추진 현황 표준화 기초 연구 - 국가 표준 교육정보 메타데이터 형식 개발 연구(2001) - 사이버대학의 콘텐츠 공동활용을 위한 기술 표준화 방안 연구(2002) - e-Learning 표준화 로드맵(2003) - 학습관리시스템(LMS/LCMS) 기능 설계 연구 보고서(2004) 외 다수 국가 표준 제정 - KEM(Korea Educational Metadata) 국가표준(KS X 7001) 제정 : e-러닝 분야(표준 번호 7000 번대) 최초 표준 단체 표준 개발 및 적용 - 16개 시도교육청 및 유관기관 KEM 기반 교육정보 서비스 시스템 구축 완료 - 사이버가정학습을 위한 ‘표준 LCMS’ 연구 개발(16개 시도교육청 배포) ※ SCORM 2004 기반 LCMS, 콘텐츠패키징도구, 적합성검사도구 개발•보급

2005. 4. 1 ‘이러닝연구특임센터’ 신설을 통해 KERIS e-러닝 표준화 사업 강화

표준화 영역 및 적용사례 메타데이터 영역 콘텐츠 패키징 영역 시퀀싱 & 네비게이션 영역 트래킹을 위한 API/API 어댑터 영역 ※ 붙임자료 1,2 참조 – KERIS의 표준화 관련 연구 및 사업추진 현황표

표준화 - 메타데이터 영역 KEM : Korea Educational Metadata KEM 이란?

-

KEM(Korea Educational Metadata)은 한국의 초・중등 교육분야에 사용될 목적으로 만들어진 메타데이터

KEM의 개발 목적 - KEM의 개발 목적은 국내에서 유통되는 교육정보의 메타데이터의 표준을 정함으로써 서로 다른 교육정보서비스 제공자 및 이기종 시스템간의 메타데이터 및 교육자료의 상호호환 및 공유를 가능하게 하는데 있음 메타데이터란? 메타데이터란? ・・메타데이터란 메타데이터란 데이터에 데이터에 대한 대한데이터를 데이터를 의미 의미 ・・교육자료의 교육자료의 검색 검색및 및공유를 공유를위해 위해 해당 해당자료의 자료의상태 상태 및 및공유 공유 정보를 정보를모아놓은 모아놓은데이터 데이터 ・・각 각 교육자료에 교육자료에 대한 대한주민등록증이라고 주민등록증이라고 생각하면 생각하면 이해가 이해가 빠를 빠를 듯함 듯함 ・・현재, 현재, 각 각 국가에서는 국가에서는 국제적인 국제적인 교육자료 교육자료 공유/유통을 공유/유통을 위해 위해 자국의 자국의메타데이터 메타데이터표준을 표준을국제 국제 표준으로 표준으로제정하기 제정하기위해 위해 노력 노력 중임 중임

표준화 - 메타데이터 영역(계속) KEM의 미래 KEM 현황 및 발전 방향

교육용 콘텐츠에 대 한 메타데이터 항목 제시(KERIS)

2001. 8

KEM 1.0 발표

KEM을 산업자원부 기술표준원에서 공 모한 메타데이터 표 준안(KS)으로 상정

2001. 11

•국제표준과의 호환성 부족 •DTD구조에 대한 보완 •부적절한 구조 •확장성 및 정확성 보완

2003. 2

KEM 2.0

2003. 7

KEM이 KS(Korean Industrial Standards)로 승인 됨

2004. 12

KEM 3.0

2005. 6

•저작권 관리 요소 강화 •품질관리 요소 강화 •고등교육영역을 위한 확대

표준화 - 메타데이터 영역(계속) 국제 표준화 메타데이터 변환기 프로토타입(Window 버전) 메타데이터 규격 및 Super Set조회용 탭 윈도우

※메타데이터를 읽어 들이면 자동으로 LOM, CanCore, KEM, DC/EdNA 4개 모드로 규격 변환됨 메타데이터 조회용 xml 브라우저

적합성검사 결과 로그 창 코맨트 입력 상자

※변환 결과에 대해서는 해당 메타데이터 규격별 적합성 검사를 수행할 수 있음

※변환기는 현재 Window버전 과 JAVA 버전 두가지가 있음

표준화 - 메타데이터 영역(계속) KEM의 국제화 비전 - 국제적인 메타데이터의 공유가 가능해짐 (LOM 및 더블린코어 메타데이터와 호환) - 아시아 지역의 표준화 선두국가로 급 부상 (아시아지역 교육정보공유의 촉매제) - 미국(LOM, SCORM), 캐나다(CanCore), 영국(UK-Common Metadata Framework), 일본(NICER) 등 해외 메타데이터 표준화 규격간 호환성 강화 - 학습객체, 시퀀싱, RTE, QTI, 적응적학습(Adaptive Learning), 시멘틱웹 등의 차세대 표준 요소 기술의 접목 및 차세대 메타데이터 연구 개발 주력

국제표준화 주도

표준화 – 콘텐츠 패키징 영역 Packaging 일정한 학습 자원을 서로 다른 LMS 환경에 호환적으로 사용할 목적으로 학습구조와 실제 사용되는 학습 내용의 파일들을 정의한 표준규칙 문서와 학습자원의 묶음 - 표준 규칙문서 : Manifest 파일이라고 하며, Imsmanifest.xml 로 명명함 Content Package

Manifest Meta-data

Package Interchange File (PIF)

Manifest File (imsmanifest.xml)

- 콘텐츠 패키징 도구로 생성된 최종 결과물 - 패키지를 하나의 파일로 묶은 압축파일( .zip, .jar, .tar 등)

Organizations Resources (sub)Manifest(s)

Physical Files (The actual Content, Media, Assessment, and other file)

표준화 – 콘텐츠 패키징 영역(계속) 콘텐츠 패키징 요소

Imsmanifest .xml Imsmanifest.xml <manifest> <metadata>

Content ContentStructure Structure ((콘텐츠 콘텐츠 구조 ) 구조)

</metadata> <organizations> </organizations> <resources>

SCOs SCOs&&Assets Assets ((학습객체 학습객체 및 ) 및자원 자원)

</resources> </manifest>

SCO

Asset

SCO

표준화 – 콘텐츠 패키징 영역(계속) 콘텐츠 패키징 도구 화면 예시

콘텐츠 구조 정의 manifest 파일중 Oraganization 부분에 해당

학습자원 정의 manifest 파일중 Resource 부분에 해당

표준화 – 시퀀싱 & 네비게이션 영역 시퀀싱 & 네비게이션 이란?

-

학습과정 설계시 학습자의 반응에 따라 학습자원(객체)을 제시할 수 있도록 콘텐츠 외부에서 정의하는 명세화된 규칙을 말함

CBT(Computer Based Tranining)의 분기(Branching)와 유사 -

기존 CBT 방식 : 조건분기 논리구조가 자원 내부에 기술되어 재사용 및 호완성 문제 재기

-

학습객체 기반 시퀀싱 & 네비게이션 방식 : 자원과 논리구조가 분리되어 재사용 및 호환성 문제 대안

표준화 – 시퀀싱 & 네비게이션 영역(계속) CBT Branching VS Sequencing & Navigation Resource A

Resource A

If status == “passed” Then goto C Else goto B Resource B Goto C

Resource C If status == “failed” Then goto A Else goto…

< CBT Branching >

If status == “passed” If status != “passed”

Resource B Goto C Resource C C

Goto C If status == “failed”

< Sequencing & Navigation >

표준화 – 시퀀싱 & 네비게이션 영역(계속) 시퀀싱 & 네비게이션 적용 의의 및 향후 전개 방향 - 국내외 교육현장에 적용된 최초 사례 ※ 시스템 부하 및 성능 테스트를 거친 상용 제품 수준 - SCORM 2004의 Simple Sequencing & Navigation Rule 적용하여 개발 - 교육현장에서 요구하는 보다 복잡한 학습모형을 지원하기 위한 시퀀싱 & 네비 게이션 표준화 규격 연구중(2005년)) ※ e-러닝 표준화 위원회(학습객체 및 분류체계 영역)에서 추진 예정 - 학습객체, 시퀀싱, RTE, QTI, 적응적학습(Adaptive Learning), 시멘틱웹 등의 차세대 표준 요소 기술의 접목 및 차세대 메타데이터 연구 개발 주력

국제표준화 주도

표준화 – 트래킹을 위한 API/API 어댑터 영역 학습활동 추적을 위한 CMI(Computer Managed Instruction) 데이터 모델 ※ SCORM 2004 데이터 모델 준수 - API는 LMS와 콘텐츠간 정보 교환 메커니즘을 말함 예) 오류 상황 또는 정상 상황에서의 초기화, 끝내기, 점수보내기 등 - LMS와 학습객체(SCO) 사이에서 데이터를 얻거나 저장하는데 사용 예) 점수, 시간 제한, 학습자 아이디 등 ※ API 어댑터와 시퀀싱 엔진은 물리적으로 분리되어 있는 시스템 - API어댑터란 SCORM 2004 규격을 적용할 때 시도에서 서로 다른 LMS와 콘텐츠를 사용하더라고 콘텐츠를 이용한 학습 활동을 추적 및 관리할 수 있도록 만드는 핵심적인 표준화 규격 지원 모듈 ※ 사이버가정학습체제에서 KERIS 및 16개 시도교육청에는 KERIS에서 보급한 API 어댑터 및 DB Schema를 적용하여 서비스 중

표준화 – 트래킹을 위한 API/API 어댑터 영역(계속) API 어댑터 메커니즘

LCMS

파서(paser)

-Kem 2.0 -Manifest -sequencing

API

API Adapter

LMS/LCMS API어댑터 - CMI DB

학습창 SCORM 규격 콘텐츠

- 콘텐츠 패키징 도구 - GUI 생성기 - 적합성 검사 도구

표준화 – 트래킹을 위한 API/API 어댑터 영역(계속) API 어댑터 기능과 역할

LMS 서버 영역

웹브라우저 영역

웹브라우저의 LMS 영역 (상단)

웹브라우저의 콘텐츠 영역 (하단)

표준화 – 트래킹을 위한 API/API 어댑터 영역(계속) API 어댑터가 내장된 사이버가정학습 학습창 예시

LMS영역 Frame API 호출을 위한 sco function 및 SCORM API를 반영한 내용과 LMS 연동에 필요한 Sample Code를 반영한 HTML Template Window를 시도교육청에 제공

학습영역 Frame

2005년 표준화 주요 사업내용 e-러닝 표준화 위원회 운영 - 차세대 기술 위원회 - 메타데이터 위원회 - 학습객체 위원회 e-러닝 표준화 연구•개발 영역 - e-러닝 표준화 로드맵(V2) : 차세대기술분과 - 고등교육분야, 저작권관리요소, 질관리요소를 포괄하는 KEM 3.0 : 메타데이터분과 - 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 및 프로토타입 개발 : 학습객체분과 대학 e-러닝 지원센터 지원 관련 - e-러닝 콘텐츠 확보 및 공동활용을 위한 방안 e-러닝 관련 품질인증(QA) 종합계획 수립 ※초중고등 및 평생분야, 콘텐츠, 서비스, 시스템 영역별 특성을 감안한 종합계획 수립 ※법제도 및 품질인증센터 설립 추진을 위한 기초연구

향후 표준화 추진 전략 향후 표준화 연구는 교육현장을 중심으로 한 미래지향적이고 e-러닝 학습환경 전반을 다루는 거시적인 관점에서 추진 ※ 교육현장의 수요와 필요를 기반으로 한국형 표준화 규격을 연구하며, 이를 국제 표준화 기구 또는 기관과의 협력을 통해 국제 표준화 규격으로 제정될 수 있도록 추진 기존 표준화 연구/사업 영역의 차별화 - 기존 표준화 연구/사업은 국내 표준에 촛점이 맞추어져 있었으며, 해외(미국) 표준화 규격을 도입하는 수입 측면이 강함 ※현지화(한국 교육현장에 적합하도록 수정)과정을 거치지 못하고 도입 - 한국의 교육정보 표준화 규격을 국제 표준화 규격화 또는 반영될 수 있도록 적극적으로 추진하여, 3~5년 후를 대비한 표준화 주도권 확보

향후 표준화 추진 전략(계속) 국제 표준화 규격 기초연구-적용-승인 단계별 주요 기관과의 협력관계 구측 ※ 기초연구 단계에서 IEEE/LTSC 및 IMS Global과 표준화 관련 공동 연구 및 표준화 규격(안) 채택시 의결권을 행사할 수 있는 기관으로 참여 ※ 적용 단계에서 미국 ADL 및 전자거래진흥원(ADL Partnership Lab 추진중) 과의 협력을 통해 교육현장의 요구사항을 적극적으로 반영 ※ 승인 단계에서 기술표준원과의 공동과제 발굴 및 프로젝트 참여를 통해 한국형 표준화 규격이 국제 표준화 규격화 또는 적극적으로 반영되도록 추진 e-러닝 표준화 연구 역량의 체계화 및 시너지 극대화 추진 ※ e-러닝 표준화 연구 커뮤니티 활성화 및 국내외 학술활동 강화 http://community.edunet4u.net/~standard ※ 향후 e-러닝 표준화 포털 사이트로 확대 발전(호주 EdNA 수준의 서비스)

e-러닝 표준화 연구자 모임(커뮤니티)

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Ⅳ. 고등교육분야 및 저작권 관리요소 강화를 위한 KEM v3.0 연구

2005. 11. 3

연구책임자 : 손병길(한국교육학술정보원) 위탁연구책임자 : 손진곤(한국방송통신대학교) 공동연구원 : 고범석(한국교육학술정보원) 조용상(한국교육학술정보원) 정광식(한국방송통신대학교)

- i -

차

례

Ⅰ. 메타데이터 및 분류체계 연구 개요 ···········································1 1. 연구 필요성 및 목적 ···································································································1 2. 연구 범위 및 내용 ·······································································································2 3. 연구 추진 방법 ·············································································································3

Ⅱ. 교육 정보 메타데이터 국내외 동향 분석 ································4 1. 메타데이터의 개념 및 기능 ·······················································································4 2. 메타데이터의 분류 방법 ···························································································12 3. 메타데이터 표준화 동향 ···························································································18 4. 메타데이터 관련 IT 기술 동향 ···············································································24

Ⅲ. 고등교육분야 메타데이터 연구 ·················································37 1. MIT OCW 강의록 메타데이터 ···············································································37 2. MIT OCW 강의록 메타데이터와 KEM 2.0과의 비교 ······································42

Ⅳ. 고등교육분야 분류체계 연구 ···················································51 1. 도서관 분류 체계 연구 ···························································································51 2. 국제 콘텐츠 식별 체계 ·····························································································55 3. 직업 분류체계(한국표준직업분류) 분석 ································································58 4. 고등교육 학과 분류체계 분석 ·················································································65

Ⅴ. 저작권 보호를 위한 메타데이터 연구 ····································70 1. REL(Rights Express Language) ············································································70 2. 저작권보호 유형 분석 ·······························································································74 3. KEM v2.0과 저작권 메타데이터 ············································································79 4. 고등 교육에 필요한 저작권 메타데이터 요소 ·····················································82

- 2 -

<표 차례> <표 Ⅱ-1> 차세대 메타데이터의 특징 ················································································8 <표 Ⅱ-2> V. Kashyap, K. Shah, A. Sheth의 분류 ··················································13 <표 Ⅱ-3> XML DTD와 XML 스키마의 비교 ······························································26 <표 Ⅱ-4> 3단계 RDF 데이터 모델 ················································································28 <표 Ⅲ-1> File 레벨 레코드 항목 ·····················································································38 <표 Ⅲ-2> 요소항목 비교 ····································································································42 <표 Ⅲ-3> 요소값 비교 ········································································································43 <표 Ⅲ-4> MIT OCW File 레벨 레코드와 KEM의 메타데이터 요소 비교 ···········49 <표 V-1> 도서관 면책 규정의 내용 ·················································································78 <표 V-2> 법적인 측면에서의 KEM v2.0의 충족성 ······················································82 <표 V-3> 디지털 도서관 저작권 관리의 측면에서의 KEM v2.0의 충족성 ············86 <표 V-4> 대학 도서관에서의 저작권 관리 측면에서의 KEM v2.0의 충족성 ········90

<그림 차례> <그림 Ⅱ-1> 메타데이터의 의의 ··························································································6 <그림 Ⅱ-2> RDF 데이터 모델 그래프 ··········································································28

- 3 -

Ⅰ. 메타데이터 및 분류체계 연구 개요

본 장은 메타데이터 및 분류체계 연구의 목적, 필요성 및 추진 방법을 개 괄적으로 제시함으로써 본 연구 전반에 관한 이해를 돕는다.

1. 연구 필요성 및 목적

가. 연구의 필요성 1) 고등교육 분야 교육정보를 표현할 수 있는 메타데이터 프로파일 및 분류체계의 필요성 증대 2) 학습콘텐츠에 대한 저작권 보호의 필요성 증대 3) 지속적이며 유기적인 연구 활동의 필요성 증대

나. 연구의 목적 1) 고등교육분야의 메타데이터 프로파일 및 분류체계 구축을 통한 고등 교육 학습콘텐츠 공유 및 재활용 기반 구축 2) 고등교육분야 학습콘텐츠의 저작권 보호를 위한 메타데이터 연구를 통한 학습콘텐츠 산업의 활성화 및 학습콘텐츠 유통 투명화 3) 메타데이터 및 분류체계 분과위원회 운영을 통한 지속적이고 효과적 인 메타데이터 구축 체계 마련

- 1 -

2. 연구 범위 및 내용 가. 메타데이터 및 분류체계 위원회 운영 방안 ○ 교육정보 메타데이터 및 분류체계 운영위원회 추친체계 및 역할 정의 ○ 교육정보 메타데이터 및 분류체계 운영위원회 구성 및 운영

나. 교육정보 메타데이터에 대한 국내외 추진 현황 및 발전 동향 분석 ○ 메타데이터 분류 방법 분석 ○ 국외 교육정보 메타데이터 구축 실태 조사 ○ 메타데이터 관련 IT 기술 동향

다. 고등교육분야의 메타데이터 프로파일 및 분류체계 연구 ○ 고등교육을 위한 강의록 메타데이터의 특징 도출 ○ 고등교육을 위한 강의록 메타데이터 분석 ○ KEM 2.0의 요구사항 도출

라. 고등교육분야 학습콘텐츠의 저작권 보호를 위한 교육정보 메타 데이터 연구 ○ 저작권보호를 위해 메타데이터 분석 ○ 법적인 측면의 저작권 요구사항 분석 ○ 디지털 도서관의 저작권 요구사항 분석 ○ 대학 도서관의 저작권 관리 요구사항 분석

- 2 -

3. 연구 추진 방법

본 과제를 수행하기 위한 세 분야(메타데이터∙분류체계 분과위원회 운 영,

메타데이터 프로파일 및 분류체계 연구, 저작권관리 요소 지원을 위한

메타데이터 프로파일 개발)에서의 과제수행 활동과 각 활동간의 선수관계 를 다음과 같이 설정하여 연구를 진행함으로써 과제가 성공적으로 완수될 수 있도록 한다.

본 과제를 추진하는데 있는 참여하게 될 연구진은 e-러닝 표준화 위원회 및 외부 전문가 위원으로 아래와 같이 구성한다.

① 표준화 단체 위원 : 한국 SC36 위원 ② 교육 관련 연구 위원 : 한국교원대 및 교대 교수, 현장 교사 ③ e-러닝 산업체 위원 : e-러닝 기업체 관련자 ④ 정보통신기술 연구 위원 : ETRI, 한국기술표준원, 정보통신공학부 교수 ⑤ 교육 정책 위원 : 교육부 및 지역 교육청 ⑥ 유관 기관 위원 : 한국직업능력개발원

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Ⅱ. 교육 정보 메타데이터 국내외 동향 분석 본 장은 메타데이터 및 분류체계에 관한 국내외 관련 연구 현황을 살 펴봄으로써 연구의 진행 관점을 정리하고, 이후 수행될 연구의 기본 방 향과 방법을 결정하는데 기본 자료로 활용한다.

1. 메타데이터의 개념 및 기능 가. 메타데이터의 개념 메타데이터(Metadata)란 “데이터에 관한 데이터(data about data)”로서, 대상이 되는 자원의 속성과 특성 및 다른 자원과의 관계를 기술하여 이용 자의 검색을 돕고 관련기관의 관점에서 자원의 제어와 관리를 돕는 역할을 하는 “데이터에 관한 구조화된 데이터”이다. 이는 자원과 독립적으로 존재 하면서 자원에 대한 다양한 접근점(access point)과 네트워크 주소를 포함 하고 있는 기록(record)을 의미한다. 메타데이터에 관한 가장 일반적인 정의는, Rachel Heery (UKOLN : UK Office for Library and Information Networking)의 “데이터에 관한 데이터 (data about dat a)”라는 정의이다. Eric Miller(W3C의 Semantic Web Activity Lead) “데이터에 관한 구조화된 데이터에 대한 인터넷 시대의 용 어(the Internet-age term for structured data about data)”라고 정의하고 있다. 물론 이 정보는 자원에 포함되어 있을 수도 있고 분리되어 존재할 수도 있다. 또한 최근의 UKOLN은 메타데이터를 “저작권 관리를 포함하여 정보 자원의 기술, 탐색, 관리 및 장기 보존 등에 관련한 자원의 폭넓은 운 용 전반을 지원한다”라고 정의하고 있다.

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Gurda와 Danielsen등은 “데이터베이스의 데이터에 접근하기 위해 미리 그 데이터의 성질, 내용, 품질, 조건, 특성을 기술하는 데이터로서 데이터의 의미를 기술하거나 대표하는 기능을 한다”고 하였다. 일반적으로 메타데이 터는 정보자원의 내용에 관한 사항, 다른 자원과의 관계, 자원의 저작권에 관한 사항, 자원의 물리적 형식 및 생성 일자 등의 자원을 식별할 수 있는 데이터요소들로 구성된다. 따라서 메타데이터는 이용자의 자료 검색과 관 련기관에서의 정보원 제어와 관리를 돕는 역할을 한다. 메타데이터가 가장 폭넓게 사용되는 분야는 문헌정보학분야이다. 1960년 대에 출현한 기계가독 목록(MARC)은 대표적인 메타데이터로서 데이터의 내용 즉, 서지정보를 자기테이프에 기록해서 정보의 이용과 검색에 널리 이용되어 왔다. 그러나 그 구조의 경직성으로 인하여 네트워크 자원을 표 현하는 데에 많은 비용과 시간이 소요되는 문제가 있어 이를 대치할 수 있 는 단순구조의 형식이 필요하게 되었다. 그러나 메타데이터를 바라보는 최근의 시각은, 단순히 인덱싱 정보나 도 서관 서지 목록 정도의 범위를 벗어난다. “메타데이터는 새롭고 매력적인 많은 것들을 추구하기 위하여 사용될 수 있다. 메타데이터를 인덱싱을 수 행하는 것으로만 한정하는 것은 메타데이터의 잠재력을 불필요하게 제한하 게 될 것이다”라고 IMS(IMS Global Learning Consortium, Inc.)의 Mikael Nilsson(KMR Group)은 주장한다. 즉 메타데이터는 네트워크 상의 디지털 형태의 정보 리소스의 위치나 내용을 기술하고 네트워크 환경에서 이를 탐 색하고 이용하기 위한 데이터 요소들의 집합이라 할 수 있다.

나. 메타데이터의 기능 인터넷과 웹의 발전으로 이용자가 네트워크를 통해 정보자원으로의 직접 접근이 가능하며, 폭발적으로 증가하는 자원의 관리가 절대적으로 필요한 현재와 같은 환경 하에서 메타데이터는 다음과 같은 기능을 한다.

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․내용의 완결성 및 출처의 확실성을 증명함 ․내용의 문맥(Context)을 명확히 함 ․정보자원간 혹은 자원들 내부에 존재하는 구조적 관계들을 식별하고 이용할 수 있게 함 ․다양한 이용자에게 여러 접근점(Access Point)을 제공해 줌 ․정보 전문가들에게 정보를 제공함

<그림 II-1> 메타데이터의 의의(출처:Amith Sheth, 2001)

다. 메타데이터의 특징 대부분의 교육정보 메타데이터는 학습자에게 학습 콘텐츠의 교육적 정 보, 자원 자체의 정보, 의미적 정보 등을 가지고 있으면서, 이러한 정보를 활용하여 자원의 효율적인 활용(자원의 재사용성을 높임)과 효과적인 활용 (자원의 이용성을 높임)을 할 수 있도록 해 준다. 이러한 교육정보 메타데 이터의 특징을 보면 다음과 같다. ○ 범주화 여러 시스템에 분산되어 있는 콘텐츠들을 사용자의 요구에 따라, 다 양하게 개인화된 서비스가 가능하다.

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○ 계층구조화 콘텐츠들의 관계에 따라 계층 구조화된 서비스를 개발할 수 있다. ○ 재사용성 및 고이용성 이미 제작된 콘텐츠를 적절하게 검색함으로써 기존의 코스웨어를 업 그레이드하거나 새로운 콘텐츠를 제작하는데 이미 제작된 콘텐츠를 재활용할 수 있다.

○ 독자적인 재구성 개인이나 기관마다 특정한 롤(role)이나 패턴을 통해 자신들만의 검색 과 추천 서비스의 구현이 가능해 진다.

현존하는 대부분의 교육정보 메타데이터는 XML 기술로 구문을 표현하 고 있다. 물론, 구문의 독립성을 특징으로 하고 있지만, 가장 유행하는 구 문 기술로 XML이 널리 사용되고 있다는 의미이다. 대부분의 메타데이터 의 작성 주체는 아직까지는 저자 혹은 정보제공자 중심의 직접적인 메타데 이터 제공의 방식을 따르고 있다. 그러나 차세대 메타데이터라고 일컬어지 는 새로운 경향의 메타데이터는 이러한 특성에 기반한 의미적, 주관적 정 보를 포함하여 그 유형이 점점 다양해져 가는 방향으로 연구되고 있는 추 세이다. 차세대 메타데이터는 기존 메타데이터와는 달리 좀더 주관성을 띠면서 동적이고 사건 중심적이며 확장성이나 상호운용성에 있어 상당히 자유롭게 표현이 될 수 있다. 기존 메타데이터의 경우는 XML 방식으로 표현이 된 다면 차세대 메타데이터는 RDF 형식 또는 온톨로지를 이용하여 그 표현 에 있어 좀더 지능적인 검색을 지원하여 효과적으로 자원을 찾을 수 있도 록 도움을 줄 것이다. 아래의 표는 이러한 차세대 메타데이터의 특징을 기 존 메타데이터와 비교하여 놓은 것이다.

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<표 II-1> 차세대 메타데이터의 특징 구분 해석의 다양성 발생 요소의 비중 유연성 확장성 상호운용성 인코딩 기술 콘텐츠 관리 운영 환경

기존 메타데이터 객관성 정적 자원 중심적 구문적 어려움 어려움 XML 기반 중앙집중식 C/S 기반

차세대 메타데이터 주관성 동적 사건 중심적 의미적 자유로움 자유로움 Semantic Web 기술 기반 분산식 P2P 기반

라. 메타데이터 개발 원칙 독자적인 메타데이터를 개발한다는 것은 결코 쉬운 일은 아니다. 그러나 이미 많은 기관 및 단체에서 국제 표준에 따른 메타데이터를 개발하여 사 용하고 있으므로 그들의 메타데이터를 이용하거나 변형해서 사용하는 방법 이 더 현실적일 것이다. 메타데이터를 개발하던, 이미 만들어진 메타데이터 를 수정하여 사용하던 간에 메타데이터를 구성하는데 몇 가지 고려해야 할 사항이 따른다. 이를 간단하게 정리해보면 다음과 같다.

○ 해당 콘텐츠에 대한 유일식별이 가능할 것 ○ 모든 장르의 디지털 콘텐츠에 적용 가능할 것 ○ 상호운용성을 확보하기 위해 국제 표준을 지향할 것 ○ 디지털 식별번호를 부여하는 관리기관의 관리정책에 따라 통계처리 등에 필요한 정보를 포함할 것 ○ 응용가능한 메타데이터로의 확장성 및 선택성이 보장될 것 ○ 수집 가능하고 공개 가능한 정보일 것

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마. 메타데이터의 구조 메타데이터는 구조화 될 수 있다. Jane Doe라는 저작자의 이름을 구조화 하여 표현하면 다음과 같다.

Name |--FirstName = Jane |--LastName = Doe 이러한 구조를 확장하여 저작자에 대한 정보를 구조화 시켜보면 다음과 같다.

Author |--Person |--|--Name |--|--|--FirstName = |--|--|--LastName = |--|--Address |--|--|--Organization = |--|--|--Street1 = |--|--|--Street2 = |--|--|--City = |--|--|--State = |--|--|--Zipcode = |--|--|--Country = |--|--Telephone |--|--|--Business = |--|--|--Home = 이러한 Author(저자)에 대한 정보에 ‘Person’을 반복해서 여러 명의 저자 를 쓸 수 있다.

Author |--Person |--Person - 9 -

구조화된 메타데이터는 매우 정교화 할 수 있다. 메타데이터를 풍부하도 록 하기 위해서는 메타데이터를 접근할 수 있도록 구조를 설명하는 장소가 존재하고 유지되어야 한다. 이것은 종종 ‘registry’라 부른다. 이렇게 각 자 료를 가장 잘 표현할 수 있는 메타데이터를 구조화 시켜 놓은 것들이 더블 린코어나 IEEE LOM(Learning Object Metadata : IEEE에서 제정한 학습 객체에 대한 메타데이터)과 같은 표준화된 메타데이터라고 볼 수 있다.

바. 메타데이터의 역할 메타데이터의 역할을 정의하는 특성으로는 다음을 들 수 있다. ○ 가용성 : 정보의 집합이 어떤 지리적 위치에 존재하는지를 아는데 필요한 정보 ○ 이용의 적합성 : 정보의 집합이 특정 수요에 부합하는지를 아는데 필요한 정보 ○ 접근성 : 확인된 정보의 집합을 취득하기 위해 필요한 정보 ○ 전환가능성 : 일단의 정보 집합을 처리하고 이용하는데 필요한 정보

메타데이터 핵심요소는 자료품질정보(Data Quality Information), 공간자 료 구성정보(Spatial Data Organization Information), 공간참조정보(Spatial Reference

Information),

Information),

실체

및

배포정보(Distribution

속성정보(Entity Information),

and

Attribute

메타데이터 참조정보

(Metadata Reference Information) 등이다. 이렇게 구성된 메타데이터는 사 용자가 원하는 자료를 찾고자 할 때, 너무 복잡한 것처럼 보일 수 있다. 아 마도 가장 쉽게 자료를 찾을 수 있는 방법은 텍스트 전문(全文) 검색이다. 찾고자하는 키워드를 이용하여 정보에 접근하는 것인데, 이러한 방법을 사 용할 때는 메타데이터의 양이 절대적으로 작아야만 한다는 단점이 있다. 이러한 키워드를 이용한 텍스트 검색과 달리 메타데이터 시스템을 사용하 는 중요한 세 가지 이유는 다음과 같다.

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1) Sufficiency(충족) 메타데이터를 이용하면 자원은 그 자체로 충분히 설명되어질 수 있다. 예를 들어, 게임을 하기 위한 알파벳 그림이 있는 어린이용 온라인 서적의 경우 ‘4∼6세용’, ‘알파벳 학습을 위한 목적’, ‘삽화를 넣은 어린이 책’이라는 설명을 메타데이터로부터 얻을 수 있다. 다른 말로 하면, 모든 자원이 스스 로에 대한 충분한 설명을 전부 포함하고 있지는 않지만, 그 자료의 속성에 대한 정확하고 다양한 데이터, 즉 사용자가 만족할 수 있는 자료에 대한 충분한 설명을 메타데이터를 통해 입수할 수 있다.

2) Scalability(규모) 텍스트를 이용한 전문(全文) 검색 데이터를 수천개의 자원으로부터 생성 할 수는 있지만, 큰 자원 저장고가 있어야 한다는 점에서 아마도 비현실적 이다. 더불어, 소수의 사용자에게 텍스트 검색을 서비스할 수는 있지만 많 은 사용자가 사용할 경우 서비스 및 검색의 속도가 크게 떨어지는 경우가 발생한다. 이에 반해 메타데이터는 같은 양의 정보에 대해 텍스트 검색에 비해 높은 적중률과 빠른 검색 결과를 제공한다.

3) Interoperability(상호운용) 서로 다른 시스템 사이에서 정보, 프로세스, 자원을 서로 교환할 수 있도 록 하는 것을 ‘정보처리 상호운용성’이라고 부른다. 만약 다른 시스템이 각 자의 메타데이터를 이용해 각자의 메타데이터의 요소에 대한 비슷한 요소 간의 관련성 지도를 만들 수 있다면, 이기종 시스템 및 서로 다른 메타데 이터간의 통합된 검색이 가능해진다. 상호운용성은 다양한 자원을 가진 서 비스 자원을 여러 가지 접근 경로로 마치 동일한 자원에 접근하는 것과 같 은 효과를 원하는 시스템을 개발함에 있어 그 역할이 더욱 중요하다.

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2. 메타데이터의 분류 방법 가. 메타데이터의 유형 자원의 유형과 접근 방법이 다양해지면서, 그리고 기술의 발전과 서비스 영역의 세분화로 인해 메타데이터 자체의 내용과 그 기술 및 조직방법 등 도 다양해지고 있다. UKOLN은 지금까지의 메타데이터의 형식을 다음과 같은 범주로 나누어 각 범주에 속한 메타데이터 형식의 차이점과 유사점을 다음과 같이 설명한다.

1) 색인 범주 단순한 포맷을 가지고 자료자체의 전문(全文)을 대상으로 색인을 하는 Lycos, Altavista, Yahoo등이 포함되며, 대체로 메타데이터라는 용어를 쓰 지는 않는다. 이들은 모두 자동적으로 메타데이터를 생성하므로 최신성을 유지할 수 있다. 그러나 이 방법은 정보원을 충분히 기술하지 못하고 주로 단순한 키워드 위주의 색인만을 제공하므로 대규모 정보원을 대상으로 한 검색에서의 재현율은 높은 반면 정확률은 낮은 결과를 제공할 수 있다.

2) 탐색 범주 탐색범주는 구조화된 형식을 가지고 필드구조로 색인하는 더블린코어, IAFA template, SOIF, RFC 1807 등이 포함되는데, 주제분야에 관한 특별 한 지식이 없이도 비전문가가 충분히 생성할 수 있을 정도로 간단한 유형 이다. 일반적으로 이들 유형은 간략 레코드 구조를 취하고, 기술적 속성이 나 다른 데이터요소들과의 관계 속성들을 포함하고 있다.

3) 도큐멘테이션 범주 도큐멘테이션

범주는

ICPSR

SGML

Code

book,

CIMI(Computer

Interchange of Museum Information), EAD, TEI, MARC등이 포함된다.

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이들은 현재 디지털 환경에서 효과적으로 사용 가능한 유형이지만, 메타데 이터를 생성하고 관리하기 위해서는 전문적 지식이 요구되며 높은 질과 지 속적인 결과를 위해 목록규칙에 능숙하거나 메타데이터 형식에 대해 많은 지식이 요구되며, 레코드는 수작업에 의해 생성된다. Dempsey와 Heery는 21개의 메타데이터를 대상으로 한 비교 평가에서 사용환경(문서화 수준, 일관성, 작성의 용이성, 표준화 전망), 포맷(구조의 설계 및 내용, 사용 규 칙, 코딩 방법, 다국어 문제, 대상간 관계 표현 능력, 내용의 상세함), 프로 토콜, 구현이라는 네 가지 기준으로 메타데이터를 구분하였으며, Palowitch 와 Horowitz는 조직체계의 수준(Systemic Level)과 서술 수준(Descriptive Level)의 두 가지 측면에서 메타데이터를 구분하기도 하였다.

나. 메타데이터에 대한 분류 방법 메타데이터의 종류 및 항목은 각 시스템마다의 고유한 특성을 반영하여 분류하고, 이러한 메타데이터를 이용해 다양한 사용자 질의에 응답할 수 있다. 이러한 메타데이터에 대한 분류 방법에 대한 연구로는 다음과 같은 연구가 있다.

1) V. Kashyap, K. Shah, A. Sheth의 분류 V. Kashyap, K. Shah, A. Shet h의 분류 방법에서는 <표 II-2>와 같이 세 가지 종류의 메타데이터로 분류하였다.

<표 II-2> V. Kashyap, K. Shah, A. Sheth의 분류 내용-기반 메타데이터(Content-dependent metadata) 미디어 개체의 내용만을 기반으로 한다. 사람의 사진 이미지에서 얼 굴 특징으로 추출한 것과(코와 귀의 형태, 머리 색깔 등과 같은) 비디 오 클립 상에서의 카메라 조작(확대(panning), 기울기(tilting), 초점 (zooming))으로부터 추출한 것 등이 이 분류에 속한다.

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내용-기술 메타데이터(Content-descriptive metadata) 미디어 정보와 관련되지만 내용만을 가지고 자동으로 생성할 수 없 다. 이 종류의 메타데이터는 사용자와 응용이 느끼는 인상을 제공하는 미디어 개체의 특징을 설명한다. 예를 들면, 얼굴 인상의 메타데이터로 이미지의 내용상에서의 "화가 나 있다", 또는 "행복해 하고 있다"와 같 은 것이며 사용자나 인식처리를 할 수 있는 도구의 도움을 받아서 추 출해 낼 수 있다. 내용-독립 메타데이터(Content-independent metadata) 미디어 정보의 내용을 근거로 하지는 않지만 그것과 관련된다. 사진 을 찍은 사진작가의 이름, 영화 예산, 내용-기반 메타데이터와 같은 멀 티미디어 문서를 작성한 사람에 대한 정보를 포함할 수 있다.

2) K. Bohm, T.C. Rakow의 분류 K. Bohm, T.C. Rakow의 분류 방법에서는 멀티미디어 문서에 필요한 메타데이터를 다음과 같이 7가지 카테고리로 분류하였다.

○ 내용-기술 메타데이터(Content-descriptive Metadata) 멀티미디어 문서를 기술하기 위해 사용되는 메타데이터로서 미디어의 유형에 영향을 받으며, 자동(automatic) 혹은 반자동(semi-automatic) 으로 추출된다.

○ 내용 분류 메타데이터(Content Classific ation Metadata) 문서 내용으로부터 도출될 수 있는 추가적인 정보로서 이러한 분류 정보는 응용 분야에 따라 유용하게 이용될 수 있다.

○ 문서 합성 메타데이터(Document Composition Metadata) 문서의 컴포넌트(component)들 사이의 관계(relation ship) 및 문서 안에서의 각 컴포넌트의 역할(role)을 기술해주는 메타데이터이다.

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○ 문서 연혁을 위한 메타데이터(Metadata for Document History) 문서의 연혁과 문서의 상태(status) 혹은 문서 내 컴포넌트의 상태와 관련된 정보를 제공하는 메타데이터이다.

○ 문서 위치를 위한 메타데이터(Metadata for Document Location) 데이터의 위치 및 접근에 관한 정보를 제공한다. 다량의 멀티미디어 문서들은 보통 매우 큰 저장소(storage)에 저장되므로 문서들을 신속 하게 찾을 수 있는 위치 정보가 그만큼 중요하다.

○ 내용 서술 메타데이터(Content Description Metadata) 응용과 관련된 정보로서 키워드(keyword)나 텍스트 문서에 대한 인 덱스(index), 대용량 멀티미디어 객체 정보를 포함한다.

○ 구조 서술을 위한 메타데이터(Metadata for Structure Description) 문서의 구조를 설계하기 위해 사용되는 메타데이터로서, 하이퍼미디어 시스템(hypermedia system)에서의 연결(link)과 같은 정보를 포함한다.

3) W.I. Grosky의 분류 W.I. Grosky의 분류 방법에서는 비디오 데이터베이스에 포함되는 멀 티미디어 엔터티 구성요소를 속성(attribute)과 엔터티 간의 관계 (relation)에 대해 다음과 같이 메타데이터를 분류하였다.

○ 내용-기반 메타데이터(Content-based Metadata) 속성이나 관계들이 응용 프로그램의 내용에 의존하는 메타데이터를 말한다.

○ 시각적 특성(Visual Feature)에 기반을 둔 메타데이터

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○ 내용-독립 메타데이터(Content-independent Metadata) 속성이나 관계들의 존재가 응용 프로그램의 내용에 무관한 메타데이 터를 말한다.

다. 메타데이터의 표현 메타데이터는 “데이터 모델”과 같이 개념적 모델의 한 종류이다. 메타 데이터의 실제 기술적 표현을 “바인딩(binding)”이라고 부른다. HTML에서 메타데이터를 표현하는 방법은 아래와 같다.

<META name="description" content="The IMS meta-data system. "> <META name="key words" CONTENT="IMS, Metadata, Meta Data, meta-data, fields, online, on-line, on line, knowledge, distributed, instruction, education, learning"> 그러나, HTML로 메타데이터를 표현하는 데는 많은 한계를 가지고 있 다. 이러한 한계를 극복하고자 W3C 컨소시엄(http://www.w3.org)은 “스테 로이드의 HTML”라고 불리는 XML의 바인딩 구조 데이터에 대한 표준화 를 개발해 왔다. 그 결과, 현재는 많은 사이트에서 메타데이터를 바인딩하 기 위해 XML을 사용하고 있다. 책에 대한 간단한 정보를 XML로 바인딩 한 예는 아래와 같다.

<?xml version="1.0" encoding="euc-kr" ?> <book> <card> <name>홍길동</name> <pub_day>2003. 12. 25</pub_day> <tel>(02)3488-6200</tel> <add>서울시 서초구</add>

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</card> <card> <name>이순신</name> <pub_day>2003. 12. 24</pub_day> <tel>(02)3488-6200</tel> <add>서울시 서초구</add> </card> </book> XML은 위의 예에 있는 태그 외에도 <email>, <pub_co> 등과 같은 새 로운 요소의 생성이 가능하다. 또한 각 요소의 항목은 하위에 또 다른 요 소나 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 구조를 “콘텐츠 모델”이라고 불린 다.

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3. 메타데이터 표준화 동향 메타데이터는 웹에서의 자원을 관리, 발견, 검색하기 위한 방법으로 구성 된다. 메타데이터의 표준은 정보를 교환하는 기계의 상호운용성과, 웹의 사 용자인 인간의 목표 자원의 검색 둘 다를 지원하기 위해 개발되었다. 메타데이터 레코드는 전형적으로 자원의 항목, 지적 소유권, 만들어진 날 짜와 같은 예시 등을 상세히 기술하는 요소(element)나 필드의 집합으로 구성된다. 인터넷을 위한 메타데이터의 표준은 도서 환경에서 전문가에 의 한 포괄적 분류와 웹상에서 자유롭게 문서를 만드는 것과의 차이를 줄어준 다. 교육적인 메타데이터의 표준은 특정한 교육적 관련성을 가지는 정보로서 메타데이터 레코드를 포함할 수 있는 기술적 범위를 확장한다.

가. LOM(Learning Object Metadata)

LOM은 IEEE LTSC(Learning Technology Standards Committee)의 Learning Object and Working Group, IMS Global Learning Consortium, ARIADNE(Alliance of Remote Instructional Authoring and Distribution Networks for Europe)의 공동작업으로 개발되었다.

IEEE 1484,12.1-2002 LOM 표준은 학습객체에 대한 메타데이터 인스턴 스의 구조를 정의하는 개념적 데이터 스키마를 상세화하였으며, 이 표준에 서 학습객체는 학습, 교육, 훈련에 사용되는 어떤 디지털 또는 비디지털 개 체를 말한다. 학습객체에 대한 메타데이터 인스턴스는 학습객체의 관련 특 성을 기술하며, 이런 특성들은 분류에 의해 그룹화된다.

LOM은 학습자나 교사, 또는 자동화된 소프트웨어 프로세스들이 학습객 체의 검색, 평가, 획득, 사용을 편리하도록 하며 학습객체의 공유나 교환의 편의를 도모한다. 또한 공통의 개념적 데이터 스키마를 상세화함으로써, 학

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습객체 메타데이터의 설계에서 높은 수준의 의미적 상호운용성을 가지도록 한다. 이 표준에서는 학습기술시스템(Learning technology system)이 어떻 게 학습객체에 대한 메타데이터 인스턴스를 표현하고 사용하는지에 관해서 는 정의하지 않고 있다. 버전 6.4 이후에 Final Draft가 공개되어 있다.

LOM은 General, Lifecycle, Meta-Metadata, Technical, Educational, Rights, Relation, Annotation, Classification 등, 9개의 범주로 분류된다.

나. DC(Dublin Core) Metadata 더블린

코어는

OCLC(Online

Computer

Library

Center)와

NCSA(National Center for Supercomputer Application)가 1995년 더블린 (Dublin)에서 개최된 워크샵에서 합의한 메타데이터이다. 더블린 코어는 영역을 초월하는 정보자원을 기술하는 표준으로, 정보자 원은 인터넷 RFC 2396 ｢Uniform Resource Identifiers(URI) : Generic Syntax｣에서 정의된, Identity를 가지는 어떤 것을 말한다. ｢더블린 코어 메타데이터 요소 집합｣은 15개의 메타데이터 요소들로 구 성되며, 검색엔진 프로그램의 확장된 정보 분류와 개선된 문서 인덱싱을 제공한다(표 II-1 참조). 15개의 메타데이터 요소들은 포괄적이므로 주제 분야나 응용분야에 따라 각 요소에 특정한 한정어를 사용할 수 있다. 현재 버전은 1.1이다. DC metadata는 Title, Creator, Subject, Description, Publisher, Contributor, Date, Type, Format, Identifier, Source, Language, Relation, Coverage, Right 등의 범주로 분류된다.

다. GEM(Gateway to Educational Materials) Metadata GEM 메타데이터는 GEM 프로젝트에 의해서 개발되었다. 네트워크 정보의 발견과 검색을 위한 표준이며 DC(Dublin Core Element Set)을 기본으로 참조하였다. 현재 버전은 2.0이다.

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GEM 요소는 전체 더블린 코어 요소들 15개에 새로운 8개의 요소 (audience, cataloging, duration, essentialResources, instructionalMethod, provenance, rightsHolder, Standard)를 추가하였다.

라. EdNA (Education Network Australia) Metadata EdNA에서 더블린 코어 메타데이터에 기반하여 개발한 메타데이터이다.

EdNA 메타데이터 표준은 온라인 자원 발견과 관리의 분야에서 호주 내 의 교육과 훈련의 전 영역을 포함하는 상호운용성을 제공하기 위한 것이다.

Dublin Core에 정의되어 있는 15개 요소와 EdNA에서 필요로 하는 8개 의

요소를 추가하여

사용하고 있으며,

mandatory,

highly

desirable,

desirable and optional의 4가지 레벨이 있다. 현재 버전은 1.1이다.

마. CanCore CanCore는 CANARIE의 후원을 받는 BELLE와 POOL 프로젝트, Netera Alliance,

Industry

Canada,

Alberta

learning,

TeleEducation

NB,

Electronic Text Centre of the University of New Brunswick 등의 의해 만들어졌다.

CanCore Profile은 캐나다 내외에서의 교육 자원에 관한 레코드의 교환 과 검색을 용이하게 한다. CanCore는 전적으로 IEEE의 LOM과 IMS의 LRM에 기반하여 만들어졌으며, 현재 버전은 2.0이다.

CanCore는 General,

46개의

Lifecycle,

｢active｣

LOM

Meta-Metadata,

요소들의 Technical,

Relation, Annotation, Classification 등으로 구성된다.

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subset을 Educational,

정의하며, Rights,

바. KEM KEM은 DC(Dublin Core) 메타데이터의 15개 요소를 수용하고, LOM이 나 GEM 등 국제적인 표준으로 성격을 갖는 교육관련 메타데이터 형식을 종합 검토하여 교육자료에 공통으로 적용되는 기술요소들을 수용하였다. 우리 교육자료에 적용된 기존의 형식과 교육자료의 분석을 통해 우리의 실정에 적합한 기술요소들을 선택적으로 적용하고, 추가로 필요한 기술요 소를 새롭게 정의하였다.

KEM 2.0은 IEEE에서 2002년 7월에 발표한 LOM 1.0(Final Draft Standard)를 기반으로 제작되었으며, 기존의 KEM 1.0 및 문헌정보분야의 표준격인 DC 메타데이터와의 호환성을 고려하여 개발되었다.

80개의 메타데이터 요소로 구성되며, XML로 바인딩 하기 위해 XML DTD 구조를 사용하지 않고 XML Schema를 사용하였다.

KEM 2.0의 메타데이터 요소는 일반사항 범주(General category), 생명주 기

범주(Lifecycle

category),

기술

category),

메타-메타데이터

범주(Technical

category),

범주(Meta-metadata

교육

범주(Educational

category), 저작권 범주(Rights category), 관계 범주(Relation category), 주 석 범주(Annotation category), 분류 범주(Classification category) 등 의 9 가지 범주로 분류된다.

사. ARIADNE

이는 유럽에서 개발한 것으로써, ICT기반 여러 가지 교육 형태에 대한 국제적 합의(consensus)를 정하고자 한다. 이의 주요 목표는 회사나 대학 교들간의 electronic pedagogical materials들의 공유와 재사용을 조장하는 것이다. 메타데이터는 General Information on the resource, Semantics of the resource, Pedagogical attributes, Technical characteristics, conditions for - 21 -

use, Meta-metadata, Annotations 등의 9개의 범주로 분류된다.

아. The A-Core: Metadata about Content Metadata A-Core란 메타데이터에 대한 메타데이터로써 이는 기존의 메타데이터 집합들의 전반적인 관리나, 조정에 관한 정보를 제공해 주는데 매우 유용 하게 쓰인다. 이의 목표는 네트웍 상에 존재하는 여러 가지 메타데이터의 소유정보나, 출처나 저작인에 대한 정보나 integrity에 대한 정확하고 공인 된 정보를 제공하는 것이다. A-core의 element들은 메타데이터의 관리 과 정에 있어서 어떤 event(when)가 어떤 instrument(who, what)와 연관지어 졌는지에 대한 정보를 알려준다. 이를 "accessory" 메타데이터라고 한다.

A-Core는 ISO 11179 standard로부터 9개의 어트리뷰트의 집합을 사용하 여 만들어졌다.

A-Core의 메타데이터는 Identifier, Version, Language, Definition, Obligation, Datatype, Maximum Occurrence, Comment와 같이 8개의 범주로 분류된다.

자. NGfL VTL(Virtual Teacher Centre)에서 제안하는 메타데이터를 정의한다. 이 는 VTC 웹사이트에서 사용할 수 있는 모든 콘텐츠를 포함한 다양한 교육 적 자원들을 정확하게 묘사하는데 사용되어 질 수 있다. National Grid for Learning (NGfL)은 다음과 같은 것을 목표로 한다. NGfL 포탈이라는 인 터넷상에 교육적으로 가치있는 내용들에 대한 효율적인 접근을 위한 통로 를 마련한다. 또한 학교나 집에서 인터넷에 혹은 서로간의 자원에 용이하 게 접근할 수 있는 gateway를 공급한다. 좋은 ICT교육을 위한 프로그램을 제공한다. NGfL은 Dublin Core와 Learning Object Metadata standard에 기반을 두고 만들어졌다.

- 22 -

차. SchoolNet SchoolNet은 1999년 3월 캐나다에서 모든 공립학교들과 공립 도서관등 모든 학교들과 교육기관을 연결하여 하나의 교육적 커뮤니티를 형성한 것 이다. 이는 후에 학교 뿐 아니라 모든 class들을 하나로 연결하여 인터넷을 통해 거대한 온라인에서 교육적 자원들을 학생과 교사 누구나 쉽게 접급할 수 있도록 연결하게 되었다. SchoolNet은 Dublin Core의 메타데이터에 기 반을 두고 만들어졌다.

SchoolNet의 CONTROL

메타데이터는 INFORMATION,

EDUCATIONAL

CONTENT

Information,

DESCRIPTIVE

CREATION

AND

INFORMATION,

INFORMATION, LOCATION INFORMATION, TIMELINESS

AND QUALITY INFORMATION와 같이 6개의 범주로 분류된다.

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4. 메타데이터 관련 IT 기술 동향 ISO/IEC 11179 MDR(Metadata Registry)에 의해 지속적으로 관리되는 메타데이터들은 정보 시스템의 설계, 구현뿐만 아니라 기존 시스템 간의 데이터 공유 및 교환에 중요한 역할을 할 수 있다. 이러한 역할을 위해서 는 메타데이터를 중심으로 한 메타데이터 공유 및 정보 시스템 통합 방법 및 기술이 적용되어야 한다. 현재의 각 조직이나 기업체에서 운영하고 있는 정보 시스템들은 각기 개 별적으로 개발되고 또한 개별적으로 운영되어 왔다. 그리고 다양한 조직에 서 각기 개별적으로 필요로 하는 메타데이터 표준을 제정하기 위해 많은 시간과 비용을 투자하고 있다. 최근 메타데이터에 대한 연구 및 개발은 메타데이터 등록기를 기반으로 XML 관련 기술을 적용한 해결 방법이 주류를 이루고 있다. 즉 기존의 방 법론이 가져온 한계를 XML이라는 기술과 ISO/IEC 11179라는 메타데이터 생성, 관리 방법론을 통하여 해결하려는 시도인 것이다. 그러나 지식과 관련된 광범위한 정보를 조직하고 유통하기 위해 앞서 언 급한 메타데이터 표준 사이의 상호 운영성 문제가 대두되어, 모든 형태의 네트워크 자원을 하나의 표준적인 메타데이터로 표현하자는 주장과 각 네 트워크 자원의 특성을 감안하여 다양한 메타데이터 형식과 기술 구조를 인 정하자는 주장이 있다. 각 분야별로 다양한 메타데이터를 사용하는 것에 의한 문제점을 해결하 고자 하는 두 번째 주장은 다양한 메타데이터 형식과 기술 구조를 인정해 야 한다는 관점이다. 현재 각기 다른 기술 구조를 가진 다양한 메타데이터 를 상호운용성의 입장에서 통합하기 위한 연구가 이루어지고 있으며, RDF(Resource Description Framework)와 같은 시맨틱웹(Semantic Web) 기술이 그 예이다. 또한 앞으로 온톨로지와 시맨틱웹 기술을 바탕으로 메 타데이터의 의미적 불일치를 해결하는 연구, 메타데이터 레지스트리간의 상호운용성을 위한 연구 등이 활발히 진행될 것이다.

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가. XML

XML은 eXtensible Markup Language의 약자로 HTML(Hyper Text Markup Language)과 같이 Markup Language로서 웹상에서 구조화된 문 서를 전송 가능하도록 설계된 표준화된 텍스트 형식의 마크업 언어이며 SGML의 Subset이며 SGML보다 간결하고 인터넷에서 바로 사용가능한 문서를 표현하는 표준이다. 또한 XML은 HTML과는 달리 마크업 언어를 정의하기 위한 언어로서 Tag를 정의하고 데이터를 기술할 수 있다. W3C 에서는 1998년 인터넷에서 기존에 사용하던 HTML의 한계를 극복하고 SGML의 복잡함을 해결하는 방안으로써 XML을 발표하였다. 마크업의 사 용에 대한 제한조건을 규정하는 XML 1.0이 1998년 2월에 W3C 권고안으 로 발표된 이후 XML 1.0(Second Edition)이 2000년 10월에 발표되었으며 유니코드 3을 사용하는 XML 1.1이 2002년 10월에 발표되었다. 2004년 12 월 W3C은 보다 쉽게 콘텐츠의 재사용을 가능케 하는 XML의 기능을 더 욱 강화한 XML Inclusions(XInclude) Verion 1.0을 W3C 권고안으로 발표 하였다.

XInclude 1.0은 여러개의 XML 문서를 한개의 XML 문서에 통합하는 수 단을 제공한다. 즉, XML Information Set(Infoset)을 이용하여 XML 정보 집합을 통합하기 때문에 어떠한 버전의 XML과 XML 스키마, XSLT과 같 은 XML 관련 표준, 그리고, SVG, VoiceXML 2.0과 같은 XML 응용과도 호환이 될 수 있어야 한다. 또한 XInclude 1.0은 XPointer 프레임워크의 장 점도 이용하고, 개별적인 xpointer 속성을 이용하여 식별되는 XML 문서의 일부분의 수입도 가능하다.

XML은 웹상에서의 데이터 교환을 위한 새로운 표준으로 채택됨으로써 저작자들이 자신들만의 마크업을 만들어 내는 것을 허용한다. 마크업은 의 미 구조를 전달하기 위해 태그 사이에 놓인 정보에 대한 정보를 제공하고, 이러한 교육 내용의 메타데이터를 XML을 이용하여 조직화함으로서 교육 - 25 -

용 하이퍼미디어를 제작하는 것이 주류이다.

○ XML DTD와 XML 스키마 XML 스키마는 XML문서의 구조와 내용 그리고 의미 체계를 정의하는 수단으로 문서의 구조를 SGML문법을 사용하여 기술한 DTD(Document Type Definition)를 보완하기 위하여 등장하였으며 현재 W3C에 의해 권고 된 상태이다. XML 스키마는 XML 문서에 대해 문서 구조와 콘텐츠, 그리 고 의미를 정의할 수 있는 방법을 제공한다. XML 스키마는 XML문법을 기반으로 하는 Schema문서도 XML Well-formed 문서로서 요소와 속성에 Data Type의 지정이 가능하며 확장가능하며, 네임스페이스(Namespace)를 지원한다. 런타임 시 동적으로 지정 가능하고, 개발자에게 DTD 대한 사전 정보를 요구하지 않는다. XML 스키마의 구성 요소는 elements, attributes, grouping, datatypes, extensibility가 있다. DOM(Document Object Model) 은 HTML과 XML문서를 사용하기 위한 어플리케이션 프로그램에 사용되 는 인터페이스로서, 문서의 논리적 구조를 정하고, 문서를 접근, 조작할 방 법을 제공한다. XML DTD와 XML 스키마의 차이점은 다음과 같다.

<표 II-3> XML DTD와 XML 스키마의 비교 DTD 문법

EBNF 기반 언어 : XML과 전혀 다름

DOM 지원 불가능

XML 스키마 XML 1.0 스펙 XML언어이므로 가능

네임스페이스 전역이름만사용

전역 및 로컬가능

상속

불가능

가능

확장성

불가능

XML의 확장성과 동일

다중어휘 동적연결

네임스페이스기반으로 무한히 가능 구동 시에 동적으로 선택, DTD는 읽기 전용(변경불가) 변경가능 XML문서에 하나의 DTD

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나. RDF

RDF(Resource Description Framework)는 XML의 문제점을 해결하고 자원에 의미를 더하는 방법을 제공하기 위해 제시된 자원 기술 프레임웍으 로, 시맨틱웹에서 구조화된 메타데이터를 기호화하고, 상호 운영하고, 재사 용하는 것을 가능하게 하는 기반구조이다. RDF는 웹상에서 자원을 묘사하 기 위한 기술이다. 별개의 메타데이터간의 어휘, 구문 및 구조에 대한 공통 적인 규칙을 지원하는 기법을 통해 웹상에 존재하는 자원을 기계가 이해할 수 있는(machine-understandable) 정보로 교환하기 위하여 W3C에서 제안 한 것으로, 메타데이터 간의 효율적인 교환 및 상호호환을 목적으로 한다.

RDF는 메타데이터로 자원을 기술하는데 사용된다. RDF는 방향성 그래프 와 XML을 기본으로 하고 있으며, 객체들 간의 관계를 표현하는 방법이다.

RDF는 자원(resource), 속성(property), 특성 값(property value) 세 가지로 구성되어 있고 RDF 그래프는 특성과 유일한 식별 객체를 가지는 특성 값 을 연결하는 방법이다. XML은 메타데이터의 구조를 표현하는 구문의 정 의인 반면, RDF는 메타데이터의 의미를 표현하는 의미의 정의이다. RDF 는 메타데이터의 상호운용성을 제공하고, 메타데이터를 통해 기계가 이해 할 수 있는 의미를 지닌다. 단순 문자 검색보다 정확히 자원을 찾을 수 있 으며 스키마를 발전시킴으로써 차후의 응용프로그램을 업그레이드할 수 있 다.

“

‘Bang

Song-dae’

is

the

creator

of

the

resource

http://www.knou.ac.kr/metadata”라는 문장을 3단계 RDF 데이터 모델로 표현하면 다음 표와 같다.

- 27 -

<표 II-4> 3단계 RDF 데이터 모델 Subject (Resource)

http://www.knou.ac.kr/metadata

Predicate (Property)

Creator

Object (literal)

"Bang Song-dae"

방향 그래프와 레이블을 사용하여 RDF 선언을 다이어그램으로 도식화할 수 있다. 이 도표에서 노드(타원형으로 그려진)는 자원을 표현하고 아크는 명명된 속성을 표현한다. 용어열을 표현한 노드는 직사각형으로 표현된다. 따라서 위의 문장은 다음 그림과 같이 표현할 수 있다.

[그림 II-2] RDF 데이터 모델 그래프

다. 시맨틱웹(Sementic Web)

1989년 Tim Berners Lee에 의해 제안된 시맨틱웹은 현재의 컴퓨터처럼 사람이 마우스나 키보드를 이용해 원하는 정보를 찾아 눈으로 보고 이해하 는 웹이 아니라 컴퓨터가 웹상의 정보를 이해하고, 정보를 창출할 수 있는 웹 환경으로서, 정보의 탐색과 의사결정을 인간이 아닌 컴퓨터가 할 수 있 도록 만들어진 웹 환경이다. 즉, 메타데이터의 개념을 통하여 웹 문서에 시 맨틱 정보를 덧붙이고, 이를 이용하여 에이전트가 의미 정보를 자동으로 추출할 수 있는 패러다임을 조성하는 것이다. 부수적으로 의미 정보의 자 동 추출뿐 아니라 정보의 확장이나 공유 등도 가능하다. 시맨틱웹의 목적은 웹에 있는 정보를 컴퓨터가 쉽게 이해 할 수 있도록 도와주는 표준과 기술을 개발하여 시맨틱 검색, 데이터 통합, 네비게이션, 업무의 자동화 등을 지원하는 것이다. 시맨틱웹의 에서 이러한 기능을 지

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원하기 위해서는 컴퓨터의 지능적인 정보처리가 가능토록 웹 문서 내에 지 식 표현을 위한 온톨로지를 삽입하고, 지식간의 관계를 설정하며 추론 규 칙을 포함 시켜야한다. 이를 통해서 사용자가 원하는 정보를 정확하게 전 달해줄 수가 있다. 시맨틱웹에서 온톨로지는 특정 도메인에 맞는 지식을 개념화하고 이를 명세화한다. 즉, 시맨틱웹에서 온톨로지란 사람과 컴퓨터 간의 공유되는 지식을 개념화한 구체적인 형식이며, 개념화와 개념화간의 관계를 표현하는 것으로 정의된다.

2005년 현재 시맨틱웹과 관련된 연구는 RDF(Resource Description Framework)를 기반으로 한 온톨로지 기술과 국제표준화기구(ISO) 중심의 토픽 맵(Topic Map) 기술이 주류를 이루고 있다.

- 시맨틱웹에서의 XML의 역할 XML은 SGML의 subset으로 구성된 마크업 언어로서 시맨틱웹이라는 개념과는 별개로 HTML의 비구조성을 극복하기 위해 이전부터 제시되었 던

것이다.

HTML에

(well-structured

비해서

XML은

documents)를 작성할

잘

수

정의된

있도록

구조화

문서

해준다. 즉,

요소

(element)라고 불리는 시작 태그와 종료 태그가 반드시 쌍으로 존재해야 한다는 것과 중첩 구조가 반드시 지켜져야 한다는 등의 제약조건이 반드시 만족되어야 한다. 시맨틱웹과 관련된 XML의 역할은 이러한 구조화된 문 서의 생성을 이끌어낸다는 것도 있지만 태그의 이름을 사용자가 자유롭게 정의할 수 있기 때문에 의미정보를 나타낼 수 있는 태그 이름을 사용할 수 있다는 것이 더 비중을 차지한다. 예를 들어 다음과 같은 XML 문서는 간 단한 메모의 작성을 표현하기 위한 것으로서 태그의 이름을 보면 메모를 보낸 사람(from), 메모를 받는 사람(to), 제목(heading), 메모내용(body) 등 의 의미를 파악할 수 있다. 하지만 이러한 XML 표현 방법이 시맨틱웹을 달성하기에는 부족한 점이 많으며 이에 대한 몇 가지 이유는 다음과 같다.

- 29 -

y

서로 다른 사람이 같은 내용의 문서를 작성할 때 같은 의미를 뜻하 면서도 다른 이름을 사용하여 태그를 정의할 수 있다.

y

같은 내용에 대해서도 여러 가지 구조를 가진 XML 문서를 사용할 수 있다.

- 시맨틱웹에서의 RDF의 역할 RDF는 XML의 문제점을 해결하고 시맨틱에 초점을 맞추기 위해 제시된 기반구조이며 구조화된 메타데이터의 생성, 교환, 재사용 등을 가능하게 해 주는 기반구조이다. RDF는 다음과 같은 용도로 사용될 수 있다.

○ 리소스 발견(resource discovery) : 보다 정확한 검색 엔진의 성능을 제공 ○ 문서 분류(cataloging) : 특정 웹 페이지나 디지털 라이브러리의 내용 과 관계기술 ○ 지능형 소프트웨어 에이전트(intelligent software agent) : 지식 공유 와 교환 가능 ○ 기타 : 문서내용 등급표시(content rating)이나 사용자의 개인선호도 표현 등에 사용

RDF 모델은 XML이 가지고 있던 문제점을 다음과 같이 해결하고 있다. 즉, 의미가 리소스와 그 특성 값으로 표현되므로 같은 내용(의미)에 대해서 는 해석(interpretation)이 하나로만 귀결된다는 것이다. 달리 표현하면 XML에서와 같이 서로 다른 구조를 가진 여러 가지 표현 방법이 존재하지 않기 때문에 문서의 내용에 대한 이해가 쉽다. 하지만 RDF에서도 XML의 문제점 중 하나였던 태그 이름의 중첩성과 모호성은 여전히 존재한다. 즉 서로 다른 태그이지만 실제로는 같은 의미일 수 있고, 반대로 같은 태그이 지만 사용자에 따라서 다른 의미로 쓰일 수도 있다. 이 문제는 XML에서 와 같이 온톨로지의 개념으로 해결해야 한다. RDF에서는 온톨로지와 유사 한 RDF 스키마가 존재한다.

- 30 -

라. 온톨로지 전통적인 철학분야에서 사용되는 온톨로지의 어의는 그리스어인 ontos [being: 존재하는 것]와 logos[word: 단어]에서 유래하였다. 그러므로 온톨 로지는 존재하는 것과 그것의 기본적인 범주를 연구하는 학문이라고 할 수 있다. 온톨로지는 지식 베이스에서 개념 유형이나 범주를 분류하는 분류체 계(taxonomy)와 동의어로 쓰이기도 한다. 인공지능(AI) 및 지식 표현 연구 분야에서 오랫동안 사용되어 왔던 온톨로지는 최근 객체 모델링과 XML 등의 분야에서 넓은 관심을 모으고 있다. Tom Gruber는 온톨로지를 “개념 화(conceptualization)에 대한 명시적인 명세사항(specification)”이라고 정의 하고 있다. 다른 곳에서는 온톨로지를 "a meta-level description of a knowledge representation"이라고 정의 하고 있다. 인공지능과 지식표현 분야에서 온톨로지의 기본 요소는 기본 용어의 집 합과 그 용어의 의미의 구체화이다. 다른 어플리케이션간 정보와 지식을 공유하기 위해서는 어플리케이션에 대한 공유된 용어 집합이 필요하다. 이 것은 어플리케이션이 영역에 대해 부분적이나마 이해할 수 있도록 하고, 융통성을 가질 수 있도록 한다. 이러한 용어의 집합을 온톨로지라고 부른 다. 온톨로지의 이용은 객체와 그들의 관계를 기술하는데 매우 적합하다.

- 온톨로지의 표준화 시맨틱웹의 온톨로지 표준화는 W3C를 중심으로 진행되고 있다. W3C는 2001년 웹 온톨로지 워킹그룹(Web-Ontology Working Group)을 구성하여 표준화 및 기술 개발을 진행하고 있다. 웹 온톨로지 워킹 그룹은 2002년에 웹 온톨로지 언어(OWL; Ontology Web Language)의 필요사항에 대한 초안 버전 1.0을 발표하였다. 아직까지 는 웹 온톨로지 언어에 대한 필요사항에 대해서만 발표되었을 뿐 온톨로지 에 대한 구체적인 표준화는 발표되지 않았다. 더불어, 온톨로지를 위해서

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메타데이터는 필수 요소로서 생각해야하며, 이는 온톨로지가 의미론적으로 상호운용성을

가져야

하기

때문이다.

DCMI(Dublin

Core

Metadata

Initiative)에서는 메타 데이터의 표준화를 진행하여, 더블린 코어(Dublin Core)와 W3C의 RDF(Resource Description Framework)를 표준으로 채택 하였다. 마크업

언어

표준으로는

초기에

CycL(CYCR

Language),

KIF(Knowledge Interchange Format), Ontolingua라는 마크업 언어가 연구 되었으나 온톨로지를 표현하는 것이 용이하지 않고, 기존의 HTML, XML 과의 연계성이 떨어져 실패하였다. 시맨틱웹을 위한 마크업 언어는 온톨로 지를 표현하고 의미에 대한 정확한 정의와 데이터간의 논리적인 관계 설정 등의 기능을 가지고 있으며, 마크업 언어 기반의 에이전트를 이용하여 데 이터간의 관계를 통한 정보추출과 추론이 가능해야 한다.

- 국내 관련 연구에의 제언 시맨틱웹 관련 연구가 기타 선진국에 비하여 늦은 국내 상황을 고려하여 웹 온톨로지 연구분야를 살펴보면, 우선적으로 지능형 메타데이터 선행 표 준 기술 연구가 요구되며 다음의 몇 가지 분야로 나누어 표준 기술에 대한 연구가 요구된다.

① 온톨로지 모델링 설계 방식 표준 개발, 온톨로지 일치성(consistency) 표준 방식 연구 및 온톨로지 검증(validation) 표준 방식에 대한 연구 ② 온톨로지 공유를 위한 통합(Integration)을 표준 방식에 대한 연구: 온 톨로지 중재(mediation)기술, 온톨로지간에 충돌(conflict) 제거 방식 연구 및 논리 기반의 추론 방식 연구 ③ 온톨로지 처리를 위한 시맨틱 마크업 언어 표준안 개발: RDF 기반의 파싱 기술 연구 및 개념 및 지식 표현 기술 연구에 대한 연구

상기 연구 분야가 웹 온톨로지의 모든 연구 분야라고는 할 수 없지만, 빠

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르게 발전해가는 기술을 추적/보완할 수 있는 연구 분야를 선정하여 대처해 나가는 것이 조속히 요구되며, 이 외에도 국내 및 W3C 국제표준화 공동 대응 체계 구축 강화를 위해 국내에서 보유하고 있는 핵심 기술의 정보 공 유 체계를 구축하며, W3C 기술 표준 제정 시에 국내 기술을 반영할 수 있 도록 국내 표준화 체계를 구축하여 효과적으로 대응하는 것이 요구된다.

마. 토픽맵(Topic Map) RDF와 온톨로지 언어들이 W3C를 중심으로 한 시맨틱웹 기술이라면, 본 절에서 설명하는 Topic Maps는 ISO를 중심으로 한 시맨틱웹 기술이다. 토픽맵은

ISO/IEC

13250

표준으로

지식

표현

기술(Knowledge

Representation)의 표준이다. RDF와 마찬가지로 XML 기반의 표준 기술 언어인 XTM(XML Topic Maps)라는 언어를 사용하여 정보와 지식의 분 산 관리를 지원한다. 이는 정보 자원의 구성, 추출, 네비게이션에 관계하는 새로운 패러다임으로, 정보와 지식 관리를 위해 최적화된 표현 양식을 제 공하고 있다. 토픽맵은 지식층과 정보층의 이중 구조를 나타내는데, 지식층 은 상위 계층으로 토픽(topic)과 토픽간의 연계(Association)로 구성된다. 토픽은 특정 주제를 나타내는 표현이고, 연계는 주제들 간의 관계를 나타 내는 표현이다. 정보층은 디지털 콘텐츠를 나타내며, 이들 지식층과 정보층 은 발생(Occurrence)을 통해 상호 연결이 이루어진다. 국내에서는 산업자원부 기술표준원(원장 김혜원)은 차세대 정보검색 기 술로 부상하고 있는 '토픽맵(Topic Maps)'과 관련, 국내 산업화를 촉진하 기 위해 2007년까지 '토픽맵 적용지침' 등 10종의 국가표준을 제정해 나갈 것이라고 발표했다. 토픽맵 기술은 '컴퓨터'와 '콤퓨터'를 다르게 인식하는 기존 키워드 검색 기술과 달리 의미(뜻) 기반의 검색이 가능하고, 정보자원의 체계적인 분류 와 주제어간 상호 연관관계를 인지해 지식화된 결과정보를 체계적으로 표 현하는 기술이다.

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기술표준원은 "토픽맵은 국제표준화기구(ISO)에서 분산정보자원의 시스 템간의 공유와 통합관리를 위해 개발된 국제표준으로 세계적으로 성공적 구축사례가 발표되고 있다"며 "우리나라는 전자정부 구현 및 보유 자료의 디지털화 등 정보화사업의 집중 추진으로 정보자원이 포화상태에 이르고 있어 기존 키워드 검색방식으로는 한계점에 직면하고 있다"고 설명했다. 토픽맵 모델의 핵심 요소는 토픽(Topic), 발생(Occurrence), 연관 관계 (Association으로 볼 수 있다. 토픽은 객체지향 모델에서의 클래스나 객체 에 해당하는 것으로 표현하고자 하는 대상을 가리키고 발생은 토픽에 종속 되는 개념으로 해당 토픽에 대한 실제 내용이 담겨있는 자원의 주소(URI 로 표현된다)나 지식 데이터 자체를 가리킨다. 그리고 토픽들 사이에는 토 픽타입과 토픽간의 상하관계와 토픽들간의 연관성을 표현하는 연관 관계가 있다. 온톨로지를 구축하기 위해서는 지식을 설명할 수 있는 용어(term)를 정의하고 용어들 사이의 관계를 정의한다. 용어들 사이의 관계는 분류 체 계를 표현하는 taxonomy와 개념간의 연관관계를 표현하는 relation으로 나 뉘어진다. 온톨로지가 정의 되면 용어를 토픽으로, taxonomy를 토픽 타입 과 토픽간의 관계로, 그리고 relation을 토픽들 사이의 연관 관계로 매핑하 여 초기 토픽맵을 생성한다. 토픽맵을 표현하는 기술 언어로 XTM(XML Topic Maps)이 있다. XTM은 토픽맵 모델의 각 요소를 나타내는 태그 집 합과 요소들 사이의 구조를 정의하고 있으며 토픽맵을 기술하는 표준포맷 으로 사용되고 있다.

바. EAD(Encoded Archival Description)

EAD(Encoded Archival Description)은 1993년 미교육부에서 탐색보조도 구

전산화의

표준을

마련할

것을

제안하여

버클리대학에서

수행한

Berkeley Finding Aids Project에서 시작된 것으로, SAA, CAIE, RLG, OCLS 등이 추가로 참가하였다. EAD WG은 1998년 EAD DTD ver 1.0을 발표하였다.

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EAD의 목표는 기록보존서, 도서관, 대학, 연구소 및 역사적 자료를 보유 하고 있는 단체에 의해 생산되고 있는 검색 자료를 전자가록형태로 부호화 하는 것이다. EAD는 고문서기술을 위해 고도로 구조화된 기술요소를 제공 한다. TEI와 SGML을 기반으로 하여 주로 텍스트에 기반한 문서의 지적 및 물리적 부분요소를 분리하고 헤더부분과 텍스트 본문 부분으로 나누어 지며 계층간 상속이 이루어진다.

SGML에 따라 코드화된 것을 EAD DTD라고 하고, 이 구조에 사용된 용어를 검색 접근점으로 사용한다. EAD는 전체적으로 세 가지의 상위수준 구조 아래 하위요소들을 구조화한다.

○ <frontheader> : 검색 보조자료 자체에 대한 헤더정보를 기술 ○ <frontmatter> : 표제지, 머리말, 서문 등의 서지정보와 같이 전문에 대한 정보를 기술 ○ <findaid> : 고문헌자료의 실제적 기술과 관련된 관리 및 전후관계 의 정보를 기술

2002년 12월에 EAD DTD 2002 버전이 완료되었다. 버전 1.0이 1998년 8 월에 발표된 이후, 4년 만의 일이다. EAD 표준은 디지털 도서관이 기계가 독형 탐색 도구를 생성하는 수단이 되어 왔다. 최소한 75개 이상의 기관들 이 EAD DTD의 이용자로 등록이 되어 있다.

2002 버전은 SGML/XML 스펙을 만족하며, 다양한 소프트웨어를 이용하 여 테스트되었다. 새 버전에는 새로 정의된 요소를 포함하며, 기존의 8개 요소에 반대하였다. 몇 개의 요소가 탐색 보조 도구의 각기 다른 수준의 다른 유효한 EAD 요소를 포함할 수 있도록 구조(content model)을 수정하 였다.

XML DTD로 사용하기 위해서 SGML에서만 사용되는 특징을 제거하고 XML에서 사용되는 특징을 활성화할 수 있는 'switches'가 DTD에 포함되 었다.

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이러한 변화는 EAD DTD의 테스트 버전의 발표 이후 여러 실험을 거친 결과가 반영된 것이다. 여기에는 버전 1.0의 발표 이후 수백 개의 기관의 사용 경험을 바탕이 되었다. 이번 버전은 Society of American Archivists의 EAD WG과 LC의 Network Development and MARC Standards Office에 의해 만들어졌으 며, MARC Standards Office가 EAD 관리 기관 역할을 하고 있다.

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Ⅲ. 고등교육분야 메타데이터 연구

본 장은 고등교육 정보에 대한 메타데이터의 요구사항을 도출하기 위 해 MIT OCW에서 사용되고 있는 강의록 메타데이터를 분석하고, 이를 KEM 2.0과 비교한다. 이를 통해 KEM 2.0을 고등교육 분야에 적용할 경우에 필요한 요구 사항을 도출한다.

1. MIT OCW 강의록 메타데이터 가. MIT OCW(OpenCourseWare)

MIT

OCW

메타데이터(Massachusetts

Institute

of

Technology,

OpenCourseWare Metadata)는 LOM1.0에 기반하여 구축된 메타데이터로 써 MIT에서 의욕적으로 추진하고 있는 MIT 온라인 강의 계획서 및 강의 록 서비스 사업의 핵심을 이루고 있다. z MIT 대학 개요

ㅇ 1869년 설립(학생수 : 10,340명, 학부 : 4,112명, 대학원 : 6,228명)되어 최근 14년 동안 연속으로 공학, 경제학 및 수학분야에서 미국 내 제1위 대 학이며 단일 대학기준 노벨상 수상자 배출 숫자로는 미국 제1위 및 세계 3 위(총57명)이다. 또한 현재까지 MIT 졸업생이 설립, 운영중인 세운 미국 내 기업은 총 4,000 여개로 연간 2,320억불 규모의 매출액을 기록하고 이다. z OpenCourseWare 추진배경

ㅇ 2002년 초 동 대학 이사회에서 MIT의 우수한 지식과 교육을 전 세계 에 전파함으로써 인류의 발전에 기여한다는 목표아래 동 무료강좌 계획을

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확정하여

2002년

9월

동

대학은

Microsoft사를

파트너로

지정하여,

Content Management System(CMS)을 도입한 후 초기에는 50개 강좌로 출발하여 현재 700여개 강좌로 확대,「OpenCourseWare(OCW)」 인터넷 웹 사이트를 통하여 제공하고 있다. 참고로 MIT대 측은 동 강좌를 현행 700여개에서 앞으로 2008년까지 단계적으로 2,000여개 수준으로 확대할 예 정이다. 본 보고서에서 참조한 MIT OCW 강의록 메타데이터는 File 레벨 레코 드에 대한 메타데이터이며, KEM 2.0과 비교 분석하였다.

나. MIT OCW 강의록 메타데이터의 File 레벨 레코드 MIT OCW에서 사용하고 있는 File 레벨 레코드의 모든 항목은 < 표 2 >과 같다. File 레벨 레코드는 강의록 및 강의 계획서 작성을 위한 메타데 이터중 가장 광의의 범위를 수용하고 있으며, 본 보고서에서는 KEM 2.0과 의 비교 대상으로 삼았다. KEM 2.0과의 어휘, 데이터 유형, 각 요소의 정 의를 비교하고, 그에 대한 optional과 mandatory까지도 비교하기 위하여 File 레벨 레코드의 모든 항목을 조사하였다.

(M = 필수, O = 선택) <표 Ⅲ-1> File 레벨 레코드의 항목 번호

이름

설명 이 카테고리는 전체적으로 학습 객체를 설명하는 일반적인 정보를 그룹화 한다. 이 학습 객체에게 주어진 이름. (파일이름은 제목이 아님) 최고의 인간 언어 또는 의도된 사용자와 의사소통하기위한 학습 객체 안에서 사용되는 언어 이 학습 객체의 내용을 위한 텍 스트 설명

1

General

1.2

Title

1.3

Language

1.4

Description

1.8

Aggregation Level 이 학습 객체의 기능적인 세분화

- 38 -

OCW M/O M M O M O

번호

이름

OCW M/O

설명 이 카테고리는 이 학습 객체의

2

Life Cycle

2.1

Version

2.3

Contribute

2.3.1

Role

2.3.2

Entity

역사와 현재 상태 그리고 진화하 는 동안에 이 학습 객체가 영향을 주는 개체들을 설명한다 이 학습 객체의 판(edition)(학 기 및 학년) 생활 주기(생성, 편집, 출판)

M

M

동안에 이 학습 객체의 상태에 공

M

헌하는 개체들(사람, 조직) 공헌의 종류 이 학습 객체에 공헌하는 개체

M

(사람, 조직)에 대한 정보 또는 지 시자(Names

of

the

professor,

M

MIT Department) 공헌 날짜(Date resource was 2.3.3

Date

created

online

YYYY-MM-DD

M

or ingested into OCW) (본 레코드가 나타내는 학습 객 3

Meta-Metadata

체를 뜻하기 보다는) 메타데이터

O

레코드 자신을 나타낸다. 본 메타데이터 생명 주기(life

3.2

3.2.1

Contribute

Role

cycle) 동안의 인스턴스 상태를 유발하는 개체(개인 혹은 조직). 예) 생성, 검증 공헌의 종류 본 메타 데이터 인스턴스에 공

O

O

헌한 개체(개인 혹은 조직)의 식

3.2.2

Centity

별자와 그와 관련된 정보. 개체는

O

관계있는 순서로 정렬되어야 한

4

Technical

다. 본 카테고리는 학습 개체의 기 술적 요구사항과 특징을 뜻한다.

- 39 -

M

번호

이름

설명

OCW M/O

본 학습 객체에 접근하는 문자 열(This is where the learning

4.3

4.4

4.4.1.1

4.4.1.2 4.4.1.3 4.4.1.4 5

Location

Requirement

Type

Name

Version Maximum

여 요구되는 기술의 최소 버전 본 학습 객체를 사용하기 위하

Version

여 요구되는 기술의 최고 버전 학습 객체의 주요 학습 EH는 학

Educational

5.10

Description

6.3

트워크 등 본 학습 객체를 사용하기 위해

Minimum

Context

6.2

location of the subject) 본 학습 객체를 사용하기 위한 기술적 가능성 요구 본 학습 객체를 사용하기 위해 요구되는 기술 예) 하드웨어, 소프트웨어, 네

요구되는 기술의 이름 본 학습 객체를 사용하기 위하

5.6

6

resource described by this metadata is physically located.

E.g. A URL/URI specifying the

Rights Copyright and

습법의 특징 학습과 학습 객체의 사용이 주로 이루어지는 환경 (Graduate/undergraduate) 본 학습 객체의 사용 환경에 대 한 설명 이 카테고리는 이 학습 객체의 사용 상태와 적절한 지적 권리를 설명 저작권이나 다른 제약사항들이 본

Other Restrictions 학습 객체에 적용되는지의 여부 저작권이나 다른 제약사항들이 Description 본 학습 객체에 적용되는지의 여부

- 40 -

M

O

O

O O O M M O M

M M

번호 7

이름 Relation

7.1

Kind

7.2

Resource

7.2.2

8

Description

Annotation

설명 본 학습 객체와 다른 학습 객체 와의 관계 본 학습 객체와 목적 학습 객 체간의 관계에서의 특징 본 관계를 참조하는 목적 학습 객체(Subject Number + Title + Version) 목적 학습 객체에 대한 설명 (File Path) 학습 객체의 교육적인 사용의 주석(comments)과 주석이 언제 누구에 의해서 생성되었는지에

OCW M/O M M

M

O

O

대한 정보 8.3 9 9.2 9.2.1

Description Classification Source Classification Source

Annotation에 대한 내용 학습 객체가 특정 분류 시스템 안의 어디에 있는지에 대한 설명 CIP 이름을 갖는 소스 요소를 자동적으로 생성하는 값의 공간 분류 시스템의 이름

O O O O

분류 시스템에서 자원을 구분 9.2.2.1

9.4

ID

화하는 코드 번호나 주제의 제목

O

(표제) 접근성, 보안 레벨 등과 같은 Keyword

특정 구분의 목적에 관련된 학습 객체의 키워드와 문장 설명

- 41 -

O

2. MIT OCW 강의록 메타데이터와 KEM 2.0과의 비교 가. MIT OCW File 레벨 레코드와 KEM 2.0의 요소항목과의 비교 MIT OCW에서 사용되고 있는 LOM 1.0기반의 강의록 메타데이터와 KEM 2.0의 요소 항목를 비교하였다. KEM 2.0의 경우는 대학의 강의록이 나 고등교육 분야에서의 해당 메타데이터의 요소 항목에 대한 구분을 하지 않은 상태이기 때문에, 본 보고서에서는 MIT OCW의 강의록 메타데이터 에서 사용되는 요소 항목을 KEM 2.0에서 선택하여 비교하였다. 이렇게 선 택된 KEM 2.0의 요소 항목과 MIT OCW의 강의록 메타데이터의 요소 항 목을 요소 항목의 정의 혹은 설명을 비교하여, 요소 항목이 같은 의미인가 를 조사하였다. 다음 표는 이에 대한 비교이다.

<표 Ⅲ-2> 요소항목 비교 이름 MIT

설명

설명

이름

학습 객체를 구분해내

Master

거나 식별해낼 수 있는

Course

구분 방식이나 분류 방식

Number

내의 식별자 값 공헌자를 기술하는 태

Role

그로 학습자원의 저자를

공헌의 종류

필히 표기해주는 것이 좋

Role

다.

Source Classification

CIP 이름을 갖는 소스 요소를 자동적으로 생성

분류시스템의 이름

source

하는 값의 공간

- MIT Master Course Number 요소 : MIT Master Course Number 요소는 MIT내에서만 사용되는 개설 강의나 학습 객체에 대한 구분과 학생의 수강 과목 관리를 위해 만들어 진 요소로 보인다. KEM 2.0에서는 특별한 대학이나 교육 기관을 명시 - 42 -

하지 않고 있기 때문에 이에 대한 요소 항목은 존재하지 않는다. KEM 2.0에서의 1.1 Identifier 요소 항목에 가장 근접한 의미를 갖는다.

- role 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 role요소를 contribution의 단 순한 종류만을 언급한다. 하지만 KEM 2.0에서는 공헌자를 기술하는 요소이면서, 공헌의 종류까지도 포함하여 기술하고 있다.

- Source Classification 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 Source Classificification 요 소를 CIP 이름을 갖는 학습 객체에게 자동으로 부여되는 값 공간을 의 미하지만, KEM 2.0에서는 현재 유사한 요소 항목을 찾을 수 없다.

나. KEM 2.0의 메타데이터 요소와 MIT OCW File 레벨 레코드의 요소값 비교 MIT OCW에서 사용되는 강의록 메타데이터의 요소 항목에 대한 요소값 을 분석한다. KEM 2.0의 요소 항목과 매칭되는 MIT OCW의 강의록 메타 데이터의 요소 항목의 요소값을 비교본석하여 실제 KEM 2.0에서 다루지 못하게 되는 요소값을 찾아내고, 이에 대한 분석을 한다. 다음 표는 MIT OCW의 강의록 메타데이터의 요소 항목값과 KEM 2.0의 메타데이터의 요 소 항목값을 비교한 표이다.

<표 Ⅲ-3> 요소값 비교 이름 MIT Master Course Number 1.3 Language

요소값

설명

이름

MIT Catalog No. 0 or More(최소 허

English

용 최대값: 10)

- 43 -

1.4 Language

이름

1.8 Aggregation Level

2.1 Lifecycle.Version

2.3.1 Role

2.3.2 Entity

2.3.3 Date

3.2.1 Role

4.3 Location

요소값

Vocabulary: 3(a collection of level) 2(learning objects, e.g., a course)

Semester and Year

Vocabulary: Authour, Conributor, Content provider

설명 이름 Vocabulary: 1-자료, 2-강의:1차시분량, 3-강좌:동일한 주제의 여러 개 1.9 Aggregation 강의의 집합, Level 4-과정:가장 높은 레벨 (예;수료증 취득을 위한 일련의 코스) LangString (최소 허용 최대값: 2.1 Version 50 자) Vocabulary: 저작권자, 개발자, 기술검수, 2.3.1 Role 내용검수, 서비스제공자, 사업주관기관, 관할교육청

Name of Enity. Syntax: CharacterString lastName, (최소 허용 최대값: 2.3.2 entity FirstName, 1000 자) initial.

Syntax: DateTime 2.3.3 data yyyy-mm-dd Vocabulary: Vocabulary: Creator, creator, 3.2.1 role Editor, validator Validator CharacterString (최소 허용 최대값: 4.3 Location Url of Object 1000 자)

- 44 -

이름

4.4.1.2 Sofware Name

4.4.1.3 Minimum Version 4.4.1.4 Maximum Version 5.6 Educational Context

7.1 Kind

요소값

설명 이름 Vocabulary; 4.4.1.1에 의해 (operating system) pc-dos, ms-windows, macos, unix, uulti-os, 4.4.1.2 name Name other, none. (browser) any, netscape communicator, ms-internet explorer, opera Syntax: CharacterString 4.4.1.3 #.#(where # is an (최소 허용 최대값: minimumversion integer) 30 자) Syntax: #.#(where # is an integer) Vocabulary: Graduate, undergraduate

Vocabulary: Is Part Of

- 45 -

CharacterString (최소 허용 최대값:30 자) Vocabulary: school, higher education, training, other Vocabulary: ispartof, haspart, isversionof, hasversion, references, isreferencedby, isbasedon, requires, isrequiredby

4.4.1.4 maximumversion

5.5 context

7.1 kind

이름

요소값 Course Number, Title and Version

설명

이름

Container

7.2 resource

CIP, other

CharacterString (최소 허용 최대값:1000 자)

9.2.1 source

9.2.2 source

CIP, LCSH

Container

9.2.2 taxon

9.2.2.1 ID

CIP number or CharacterString Library of Congree (최소 허용 Subject Heading 최대값:100 자)

7.2 Resource

9.2.1 Source Classification

9.2.2.1 id

- Date 요소 : 이 요소 항목은 형식은 다르지만, 요소값은 동일한 개념에서 처리되 고 있다. 지역적 관습에 따른 차이이며, 단순한 데이터의 형식 차이이 므로 시스템적인 처리가 가능하고, 개념적 요소값의 의미는 동일하다 고 할 수 있다.

- Metadata Contributor.Role 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터는 Creator, Editor, Validator를 vocabulary로 제공하고 있지만, KEM 2.0은 creator와 validator만을 어 휘로 제공하고 있다. Metadata Contributor영역에서 Editor의 필요성에 대한 전문가들의 논의가 필요하며, 추가 어휘에 대한 논의도 병행되어 야 할 사항이다.

- Location 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 웹상에서의 url을 제공하였 다. 이는 시스템측면의 처리 효율을 높이고, 웹기반의 서비스 제공이라 는 측면에서 미래 지향적이지만, 모든 학습 객체에 대한 접근을 웹서

- 46 -

비스 기반으로 제한하는 상황이다. 이에 따라 반드시 웹서비스를 기반 으로 해야한다는 제약사항을 가지게 되며, 기술적 이유나 보안적인 이 유에서 웹서비스의 제공을 제한하는 시스템에 대한 고려가 부족하다. 하나의 사설 기관에서 사용하기에는 무리가 없지만, KEM과 같은 국가 적 표준에서는 부적당한 측면이 강하다. 하지만 KEM 2.0에서도 웹서 비스 측면에서의 어휘 제공에 대한 논의는 필요하다고 여겨진다.

-

Software Name 요소 : KEM 2.0의 경우 실질적인 운영체제의 이름이나 웹 브라우저의 이름 을 어휘로 제공하고 있다. 하지만, 운영체제 명이나 웹브라우저명의 어 휘제공은 시스템 측면에서 효율을 높일 수 있으나, 다양한 제품에 대 한 적용이 어려운 경우가 발생할 수 있다. 따라서 MIT OCW의 강의 록 메타데이터에서와 같은 요소값 형식에 대해 논의할 사항이라고 판 단된다.

-

Minimum Version 요소 : 소프트웨어의 버전이 대부분 숫자와 점으로 이우러진 점을 고려한다 면, 소프트웨어에 대한 버전 관리가 목적인 Minimum Version에서 요 소값의 형식이CharacterString을 쓰는 것보다는 #.#의 버전명 혹은 스 트링+#.#의 형식이 시스템 관리 측면에서 효율성을 가질 것으로 예상 된다.

-

Maximum Version 요소 : 소프트웨어의 버전이 대부분 숫자와 점으로 이우러진 점을 고려한다 면, 소프트웨어에 대한 버전 관리가 목적인 Minimum Version에서 요 소값의 형식이CharacterString을 쓰는 것보다는 #.#의 버전명 혹은 스 트링+#.#의 형식이 시스템 관리 측면에서 효율성을 가질 것으로 예상 된다.

- 47 -

-

Educational Context 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 대학에서 사용될 메타데이터 의 개발이 목적이였으므로 Educational Context에 대해 제공되는 어휘 가 Garduate, undergraduate이다. MIT OCW의 강의록 메타데이터처럼 대학과 대학원에 대한 제공 어휘의 보완도 필요하며, 평생교육, 직업교 육과 같은 어휘 제공도 보완되어야 할 것으로 여겨진다. 이에 대한 전 문가의 논의가 필요한 상황이다.

- Kind 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 부분집합(ispartof)관계만을 제공 어휘로 정의하였고, KEM 2.0에서는 다양한 관계에 대한 어휘를 제공한다.

- Resource 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 Course number와 Title, Version으로 구성되지만, KEM 2.0에서는 대학교육적인 측면보다는 일 반화된 복합형식을 제공하고 있다. 대학교육측면에서의 정보를 위한 복합형식으로의 확장에 논의하고, 보완이 필요한 상황이다.

- Source Classification 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 CIP를 제공하고 있으며, KEM

2.0에서는

CharacterString

형식을

제공하고

있다.

Source

Classification은 4장에서 언급되는 분류체계의 연구결과와 함께 전문가 논의가 필요한 사항이다.

- Source 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 CIP과 LCSH를 제공하고 있

- 48 -

으며, KEM 2.0에서는 복합형식을 제공하고 있다. Source 요소는 4장 에서 언급되는 분류체계의 연구결과와 함께 전문가 논의가 필요한 사 항이다.

- ID 요소 : MIT OCW의 강의록 메타데이터에서는 CIP number나 Library of Congree

Subject

Heading을

제공하고

있으며,

KEM

2.0에서는

CharacterString 형식을 제공하고 있다. ID 요소는 4장에서 언급되는 분류체계의 연구결과와 함께 전문가 논의가 필요한 사항이다.

다. MIT OCW 강의록 메타데이터와 KEM 2.0의 메타데이터 속성 비교 MIT OCW 강의록 메타데이터와 KEM의 메타데이터의 공통 요소의 선 택/필수 사항을 비교하였다. KEM 2.0에서는 선택이지만 MIT OCW 즉 고등교육의 강의록 메타데이터에서는 필수로 쓰이는 요소를 파악할 수 있 었다. 또한 KEM 2.0에서는 필수이지만 MIT OCW 강의록 메타데이터에 서는 선택인 요소를 파악할 수 있었다. 이러한 요소에 대해서 전문가들의 논의가 필요하다. <표 Ⅲ-4> MIT OCW File 레벨 레코드와 KEM의 메타데이터 요소 비교 번호 2.3 2.3.1 2.3.2 2.3.3 3 4.2 5 5.6 6.2

이름 Contribute Role Entity Date Meta-Metadata Size Educational Context Copyright and Other Restrictions

- 49 -

OCW M/O

KEM M/O

M M M M O M M M

O O O O M O O O

M

O

번호 6.3 7 7.1 7.2 9 9.4

이름 Description Relation Kind Resource Classification Keyword

OCW M/O

KEM M/O

M M M M O O

O O O O M M

- MIT OCW의 강의록 메타데이터에서 필수 항목이면서 KEM 2.0에서 선택 항목인 요소 : 4.2 Size, 5.6 Context, 6.2 Copyright and Other Restrictions, 6.3 Description, 7.2 Kind, 7.2.2 Description

- MIT OCW의 강의록 메타데이터에서 선택 항목이면서 KEM 2.0에서 필수 항목인 요소 : 3 Meta-Metadata, 9 Classification, 9.4 Keyword

- 50 -

Ⅳ. 고등교육분야 분류체계 연구 이 절에서는 고등교육정보를 온라인 상에서 서비스하기 위해 가장 적합한 분류체계를 마련하기 위하여 기존의 대학 도서관에서 사용하 는 문헌 분류 체계 및 직업분류체계, 그리고 고등교육 학과분류체계에 관하여 조사 분석한 내용을 다룬다. 또한, 디지털화된 고등교육정보의 분류를 위한 국제 콘텐츠 식별 체계에 대한 조사 분석한 내용을 설명 한다.

1. 도서관 분류 체계 연구 가. 분류

분류(classification)를 Oxford 영어 사전(1980)에서 찾아보면 다음과 같이 정의되어 있다. 즉, ‘어떤 대상이나 유사성에 따라 종류별로 나누거나 배열 하는 행위. 즉 커다란 덩어리를 비슷한 것끼리 작은 덩어리로 나누고 작은 덩어리 안에 모여진 것에 순서를 주어 하나로 배열할 수 있게 하는 것’으 로 정의되어 있다. 또한, Hunter(1988)에 따르면, 분류란 ‘공통의 성질이나 특성에 따라 유사 한 사물을 함께 묶어주는 것. 같지 않은 것을 구분해 주는 것’으로도 정의 된다.

나. 대표적인 분류 체계

이 절에서는 대표적인 분류 체계로서 한국십진분류법(Korean Decimal Classification : KDC), 듀이십진분류법(Dewey Decimal Classification :

- 51 -

DDC), 국제십진분류법(Universal Decimal Classification : UDC) 및 미국 국회도서관분류법(Library of Congress Classification : LCC) 등에 관하여 개괄적인 내용과 장단점을 설명한다.

1) 한국십진분류법(Korean Decimal Classification : KDC) 한국도서관협회에서 DDC를 근거로 하여 한국 실정에 적합하도록 십진 분류법의 원리를 적용하여 편찬하였으며 현재 4판(1996)까지 발행되었다. 우리나라 유일의 표준분류표로서 국내의 대부분의 공공 도서관과 학교 도 서관에서 채택하고 있다.

DDC를 근거로 지식의 전분야를 학문분야에 따라 1에서 9까지 배정하고, 이 중 어느 류(類)에도 속하지 않거나, 전체 또는 수개류와 관련되어 있는 내용을 총류라 하여 제일 앞에 배치하였다. (0 총류, 1 철학, 2 종교, 3 사 회과학, 4 순수과학, 5 기술과학, 6 예술, 7 언어, 8 문학, 9 역사) 10개의 류(類)를 각각 10개의 강(綱)으로, 강은 10개의 목(目)으로, 목은 다시 세목(細目)으로 구분하여 계층적인 구조를 갖는다.

2) 듀이십진분류법(Dewey Decimal Classification : DDC) 듀이가 1873년에 대학도서관의 장서를 분류하기 위해 고안한 분류법으로 1879년에 처음으로 발행되어 지금까지 22판이 발행되었다. 도서관에 소장 된 각종 정보를 10진법에 따라 나누고 정리하는 분류체계로, 류, 강, 목의 배열이 인문과학 위주로 고안되었고 미국과 유럽 위주로 전개된 특징을 갖 는다. 미국의 공공도서관과 동서양의 수많은 국가의 200,000개 이상의 도서관 에서 소장 자료를 조직하고 접근을 용이하도록 하기 위해 DDC를 사용하 고 있으며, 30개 이상의 언어로도 번역되어 있다. 지식의 모든 분야를 우선 1에서 9까지로 분류하고, 어디에도 수록하기 어려운 백과사전·연감 등 전반적인 도서를 0으로 하여 제일 앞에 둔다.

- 52 -

┌ 각 유(類)에 100 단위의 숫자를 붙이고 (제1차 구분) └ 각 유(類)는 다시 주요한 10 단위의 하위집단, 즉 강(綱)으로 나뉜다. (제2차 구분) 이와 같은 구분을 되풀이하면서 차례로 세분하여 나간다.

3) 국제십진분류법(Universal Decimal Classification : UDC) 1895년에 서지(書誌) 작성방법을 전세계적으로 통일(UBC)하기 위하여 국제서지학회에 의해 고안된 분류법으로 1905년에 최초로 발행되었다. 듀 이의 십진분류법을 기초로 하고, 이것을 다시 정밀하게 전개한 것으로, 모 든 주제의 문헌을 수집하는 종합적인 대규모 도서관에서 주로 사용된다.

DDC 5판을 주로 참고했기 때문에 십진식에 의한 전개나 주류 및 강목의 구성체계, 계층구조 등의 면에서 유사한 점이 많다. 그러나 DDC에서 자리수 를 채우기 위한 무의미한 ‘0’이나 ‘00’은 부가하지 않는다. 기본적으로 숫자에 의한 십진기호법을 채용하며, 숫자 외에 각종 보조분류기호나 조합기호를 사 용한다. 본표 이외에 사용되는 보조표는 모든 주제에 공통적으로 적용되는 공통 보조기호(Common Auxiliaries)와 특정 주제에만 사용되는 특수(고유)보조 기호(Special auxiliary table)가 있다.

4) 미국국회도서관분류법(Library of Congress Classification : LCC) 미국 국회도서관에서 개발한 도서분류 체계의 하나로, 1901년에 각 전문 분야별로

전문가가

담당하여

발행되었다.

전개

분류법(Expansive

Classification)을 참고로 하여 의회도서관의 조건과 실용성을 고려하였다.

A-Z의 문자와 숫자(자연수 일련기호)를 혼용하며 모든 주제 분야가 주 요한 학문분야에 대응하는 주류로 나뉘어 진다. 주제별로 나누어진 각 책을 Schedule이라고 하며 각 Schedule은 분야별 전문가에 의해 만들어지므로 Schedule별로 편찬연도가 다를 수 있다. 기반기호(26자의 알파벳 대문자)가 십진분류표보다 월등하게 많아서 기

- 53 -

호의 길이가 대체로 짧아지므로 전개능력이 크기 때문에 50만 권 이상의 대형 도서관에서 많이 사용된다.

26개의 알파벳 문자 중 I, O, W, X, Y를 제외한 21개의 문자를 각각 주 류(Class) 단위로 사용하며 주류의 배열은 다음과 같다. ┌ A(General Works) : 특정 주제에 한정되지 않는 분야 ├ B(Philosophy, Religion) : 우주에 관하 인간의 이론과 정신 ├ C-G(History, Geography) : 인간의 사회생활, 환경의 영향, 사고의 기 록 등 ├ H-L(Social Science) : 인간의 경제적 및 사회적 발전 ├ M-P(Arts) : 인간의 미적 활동 ├ Q-V(Science) : 순수과학 및 응용과학계 영역 └ Z(Library Sciences) : 서지, 도서관학

대부분의 Schedule은 아래와 같은 7개 부분으로 구성되어 있다. ① A prefatory note(서문) : 해당 Schedule의 역사적 배경과 주제 범위 를 설명하고 있다. ② A synopsis(개괄표) : 그 Schedule에 사용되는 Subclass(예 : LA LB LC 등 2개 문자)의 리스트를 보여준다. ③ An outline(개요표) : Subclass보다 더 구체적인 list(예 : LA5-25.

LA 31-133 등)를 나타낸다. ④ The main classification tables(주분류표) : 본표를 말한다. ⑤ The auxiliary tables : 각 Schedule에 적용되는 5종의 보조표를 구비 하고 있다. 5종의

보조표는

형식구분표(Form

table), 지리구분표

(Geographic table), 시대구분표(Chronological table), 내부표(Subject subdivision table), 조합표(Combination table) 등이다. ⑥ The Index(색인) ⑦ The supplementary pages : 각 Schedule의 마지막에 개정될 부분의 내용을 상세히 나타낸다.

- 54 -

2. 국제 콘텐츠 식별 체계 이 절에서는 디지털화된 고등교육정보의 효과적인 분류 체계의 수립을 위한 기초 조사로서 콘텐츠의 식별 체계를 분석하였다.

가. 개요 출판도서에는 ISBN(International Standard Book Number)이라고 하는 출판도서의 식별체계에 따라 식별코드가 할당된다. 이를 이용하여 이용자 는 특정 출판도서를 구입하고자 할 때 책제목, 저자, 출판사, 출판 시기 등 의 복잡한 내용 제시없이 ISBN 코드(예: ISBN 89-410-1147-7)만을 제시 함으로써 간단히 도서의 식별과 구입이 가능하게 된다. 또 다른 경우로 기관 또는 기업에서는 문서의 관리를 용이하게 하기 위 하여 문서 관리대장을 마련하고 문서 별로 문서번호를 할당하여 관리하고 있다. 즉, 출판도서의 ISBN이나 기업의 문서번호는 해당 자원의 식별을 용 이 하게 하고, 자원에 대한 출처 및 자원의 생명주기를 관리하는 데 있어 서 매우 중요한 역할을 수행하게 된다. 마찬가지로 디지털 콘텐츠인 경우에도 이러한 용도로 사용될 수 있는 식 별체계(Identification)가 필요하게 된다. 디지털 콘텐츠의 식별체계는 디지 털 콘텐츠로 하여금 유일한 식별체계를 갖도록 하며, 콘텐츠의 유통과정에 서 권리 소유자의 결정 및 권리 표현을 연계하는 등 많은 애플리케이션에 서 중요한 역할을 담당하게 된다. 현존하는 많은 DRM 제품들도 이러한 용도로 사용되는 각자 고유의 식 별관리체계를 가지고 있으나 DRM 제품들 간의 식별체계에 대한 호환성은 없다. 이러한 이유는 현재의 DRM 제품들이 콘텐츠 식별체계를 콘텐츠 의 식별을 위한 용도로만 사용할 뿐만 아니라 콘텐츠의 보호 범위가 특정 DRM 제품의 적용범위로만 국한되기 때문이다. 그러나 디지털 콘텐츠의 유통 및 관리가 지엽적인 범위에서만 국한되지 - 55 -

않고 범용적인 도메인에서 적용 가능키 위해서는 국제적으로 통용되는 표 준 식별체계의 구축이 필요하게 된다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 현 재 여러 개의 국제표준기구에서 다음에 설명하는 디지털 콘텐츠의 식별체 계를 제시하고 있다.

1) DOI (Digital Object Identifier) DOI는

1997년

미국

출판

협회

(AAP: Association

of

American

Publisher)가 주축이 되어 디지털 콘텐츠의 식별체계 및 저작권 정보를 관 리하기 위해 개발된 시스템이다. 다음 <그림 II-1>은 콘텐츠의 권리자가 RA 시스템을 통해 DOI 데이터 와 메타데이터를 등록하는 프로세스를 보여 주고 있다. RA시스템을 통해 등록된 DOI 식별번호와 URL정보는 DOI 시스템에 저장 관리되며, 콘텐츠 사용자는 DOI에 대한 URL정보 변환 요청을 통해 실제 콘텐츠의 접근정보 를 얻어서 콘텐츠를 이용할 수 있게 된다.

DOI는 모든 종류의 디지털 콘텐츠를 지원하는 것을 목표로 하고 있으나 현재는 e-Book 도메인만 RA(Registration Agency)가 준비되어 있고, 아마 존닷컴, 반센노블닷컴, 마이크로소프트 등 미주지역의 업체만 참여하고 있 어 국제적인 표준으로서의 입지 형성은 미흡한 상태에 있다.

2) URI (Uniform Resource Identifier) [RFC2396] 인터넷

자원의

주소를

표시함에

있어서

URL(uniform

Resource

Location)이 대표적으로 사용되고 있으나 자원의 위치정보에 기반한 URL 기술의 특성상 자원의 이동 및 삭제가 발생할 경우 자원접근의 불가능 등 적지 않은 문제점을 안고 있다.

URN(예: urn:isbn:0-672-30894-0)은 인터넷 자원의 위치 정보에 무관한 식별구조를 사용하고, Resolution System Switcher를 통해서 URN 주소를 URL 주소로 변환할 수 있는 기능을 제공하고 있기 때문에 비록 자원의 이동 및 삭제로 인한 경우가 발생하더라도 사용자는 투명하게자원의 접근

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이 가능하게 된다. MPEG-21에서는 디지털 콘텐츠의 식별체계를 위해 URI를 표준기술로 채택하였다.

3) 기타 식별체계 출판도서 및 음반 등과 같은 기존 오프라인 상품의 식별관리를 위해 다 음 표와 같은 다양한 종류의 식별체계들이 이용되고 있다. 이러한 식별체 계 들은 URI와 MPEG-21의 DII에서도 디지털 콘텐츠의 식별을 위해 활용 이 되기도 하는데, 이러한 구조(예: urn:isbn:0-672-30894-0)는 출판도서를 전자도서 형태로 또는 출반된 음반을 디지털 뮤직 형태로 유통하는 등 기 존 오프라인 콘텐츠의 디지털화가 이루어질 때 매우 효과적으로 콘텐츠를 식별/관리할 수 있는 환경을 제공한다.

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3. 직업 분류체계(한국표준직업분류) 분석 수입(경제활동)을 위해 개인이 하고 있는 일을 그 수행되는 일의 형태에 따라 유형화(분류)한 것이 직업분류이고, 국내 직업구조와 실태에 맞게 표 준화한 것이 한국표준직업 분류이다. 우리나라 직업분류는 ILO(International Labor Organization : 국제노동기 구)의 표준직업분류 권고안인 ISCO-88(국제표준 직업분류개정판)에 준하 여 이루어졌다. 이 절에서는 한국표준직업 분류에 대한 전반적인 내용과 분류체계를 설 명한다.

가. 개요

1963년 경제기획원에서 ILO 국제표준직업분류를 근로 한국표준직업 분 류가 제정되었다. 그 후, 1966년 개정작업을 추진하기 시작해 2000년에 제 5차 개정 작업이 마지막으로 이루어졌다. 제5차 개정 작업을 통해서 서비스 종사자및 상점, 시장판매 근로자를 세분화해서 대분류체계가 기존 10개에서 11개로 세분화 되었다.

특히, 정

보통신 및 서비스산업의 급속한 발달에 따라 새로운 직업이 신설 되었고, 직업의 전문화. 단순화를 반영하여 전문직은 세분화하고 생산관련 직업은 통합되었다. 또한, 직업분석의 효율성을 고려해서 대분류의 판매직과 서비 스직을 세분화해서 중·소·세분류를 확대 조정되었고, 관리자, 전문가 및 판 매직 등에 대한 분류기준 및 분류단계별 개념을 명확하게 하여 직업에 관 한 각종 통계작성 및 이용을 현재보다 더 표준적으로 활용할 수 있도록 하 였다.

나. 분류 체계

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직무(수행된 일의 형태)를 기본으로 하여 직능(직무수행능력)을 근거로 분류되었다. 직능은 특정임무를 수행할 수 있는 능력으로 특정한 직업에 종사하는 종사자간의 숙련도 차이를 의미하는 것은 아니며, 비정규적인 훈 련이나 경험을 통해서도 얻을 수 있는 것으로 간주하고 있다. 따라서, 분류는 직무를 수행하는데 필요한 특정업무수행 능력으로 이루 어졌다. 분류체계에서는 국제적인 특성을 고려해서 아래 4개의 직무능력수 준을 사용한다. 또한, 이 직무능력 수준은 11개의 대분류 항목 중 대분류0: 의회의원, 고위임직원 및 관리자와 대분류 A: 군인 항목에는 적용하지 않 았다.

< 제1직능 수준 > 일반적으로 5, 6, 7세에 시작하여 6년 정도 시행되는 교육으로서 ISCED 상의 제1수준의 교육과정(초등교육과정 수준) 정도의 정규교육 또는 훈련을 필요로 한다. 이러한 수준의 직업에 종사하는 자는 최소한의 문자이해와 수 리적 사고능력이 요구되는 간단한 직무교육으로 누구나 수행할 수 있다.

< 제2직능 수준 > 일반적으로 11, 12세에 시작하여 3년 정도 계속되는 교육 또는 14, 15세 에서 시작하여 3년 정도 계속되는 교육으로서 ISCED상의 제2, 3수준의 교 육과정(중등교육과정 수준) 정도의 정규교육 또는 훈련을 필요로 한다. 이 러한 수준의 직업에 종사하는 자는 일정한 직무훈련과 실습과정이 요구되 며, 훈련실습기간은 정규훈련을 보완하거나 정규훈련의 일부 또는 전부를 대체할 수 있다.

< 제3직능 수준 > 일반적으로 17, 18세에 시작하여 2, 3년 정도 계속되는 교육으로서 ISCED상의 제5수준의 교육과정(기술전문교육과정 수준) 정도의 정규교육 또는 훈련을 필요로 하며, 이러한 교육과정의 수료로 초급대학 학위와 동

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등한 학위가 수여되는 것은 아니다. 이러한 수준의 직업에 종사하는 자는 일정한 보충적 직무훈련 및 실습과정이 요구될 수 있으며, 정규훈련과정의 일부를 대체할 수도 있다. 또한 유사한 직무를 수행함으로서 경험을 습득 하여 이에 해당하는 수준에 이를 수도 있다.

< 제4직능 수준 > 일반적으로 17, 18세에 시작하여 4년 또는 그 이상 계속하여 학사, 석사 나 그와 동등한 학위가 수여되는 교육으로서 ISCED상의 제6, 7수준의 교 육과정(대학 및 대학원 교육과정 수준) 정도의 정규교육 또는 훈련을 필요 로 한다. 이러한 수준의 직업에 종사하는 자는 일정한 보충적 직무훈련 및 실습이 요구된다. 또한 유사한 직무를 수행함으로서 경험을 습득하여 이에 해당하는 수준에 이를 수도 있다.

그리고, 동일한 직업이라 할지라도 사업체 규모에 따라 직무범위에 차이 가 있는 경우 직업분류는 국내외적으로 가장 보편적인 업무의 결합상태에 근거하여 직업 및 직업군을 결정한다. 이때 다음 원칙을 적용한다.

① 수적우위 원칙 : 2개 이상의 직무를 수행하는 경우는 수행되는 직무내용과 관련 분류 항 목에 명시된 직무내용을 비교·평가하여 관련직무 내용상의 상관성이 가장 많은 항목에 분류한다. ② 최상급 직능수준 우선 원칙 : 수행된 직무가 상이한 수준의 훈련과 경험을 통해서 얻어지는 직무능력 을 필요로 한다면 가장 높은 수준의 직무능력을 필요로 하는 일에 분류하 여야 한다. ③ 생산업무 우선 원칙

또한, 다수직업 종사자의 경우 다음 원칙을 통해 분류한다.

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① 취업시간이 많은 직업을 택한다. ② 위의 경우로 분별하기 어려운 경우는 수입이 많은 직업을 택한다. ③ 위의 두 가지 경우가 분명치 못할 경우에는 조사시 최근의 직업을 택 한다.

이런 기준과 원칙으로 직업은 계층적 구조로 대분류, 중분류, 소분류, 세 분류 및 세세분류의 5단계로 분류된다. 대분류 11, 중분류 46, 소분류 162, 세분류 447, 세세분류 1,404개로 각각 이루어져 있다.

분류 부호는 아라비

아 숫자로 표시하며 대분류항목 1자리, 중분류 2자리, 소분류 3자리, 세분 류 4자리, 세세분류는 5자리로 표시된다.

1) 대분류 - 대분류0 의회의원, 고위임직원 및 관리자(Legislators, Senior Officials and Managers) - 대분류1 전문가(Professionals) - 대분류2 기술공 및 준전문가(Technicians and Associate Professional) - 대분류3 사무 종사자(Clerks) - 대분류4 서비스 종사자(Service Workers) - 대분류5 판매 종사자(Sale Workers) - 대분류6 농업, 임업 및 어업숙련 종사자(Skilled Agricultural, Forestry and Fishery Workers) - 대분류7 기능원 및 관련 기능종사자(Craft and Related Trades Workers)

- 대분류8 장치, 기계조작 및 조립 종사자(Plant , Machine Operators and Assemblers) - 대분류9 단순노무 종사자(Elementary Occupations)

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- 대분류A 군인(Armed Forces)

2) 중분류 각 대분류에 대한 중분류는 아래와 같이 분류된다.

- 대분류0 의회의원, 고위임직원 및 관리자 ① 01 의회의원 및 고위임원 ② 02 행정 및 경영관리자 ③ 03 일반관리자

- 대분류1 전문가 ① 11 과학 전문가 ② 12 컴퓨터관련 전문가 ③ 13 공학 전문가 ④ 14 보건의료 전문가 ⑤ 15 교육 전문가 ⑥ 16 행정, 경영 및 재정 전문가 ⑦ 17 법률, 사회서비스 및 종교 전문가 ⑧ 18 문화, 예술 및 방송관련 전문가

- 대분류 2 기술공 및 준전문가( 9개 중분류로 구성되어 있으며 제3 교육 수준의 직무능력이 요구된다.) ①

21 과학관련 기술 종사자

②

22 컴퓨터관련 준전문가

③

23 공학관련 기술 종사자

④

24 보건의료 준전문가

⑤

25 교육 준전문가

⑥

26 경영 및 재정 준전문가

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⑦

27 사회서비스 및 종교 준전문가

⑧

28 예술, 연예 및 경기 준전문가

⑨

29 기타 준전문가

- 대분류 3 사무종사자 (다음의 2개 중분류로 구성되어 있다. 여기에 분류되는 직종은 사업체에서 행정․경영 관리자 및 전문가의 지휘․감독 하에 수행되며, 제2 교육수준 이상의 직무능력이 요구된다.) ①

31 일반사무 관련 종사자

②

32 고객서비스 사무 종사자

- 대분류4 서비스종사자 (다음의 4개 중분류로 구성되어 있으며, 여기에 분류되는 직업은 제2 교육수준의 직무능력이 요구된다.) ①

41 대인 서비스 관련 종사자

②

42 조리 및 음식 서비스 종사자

③

43 여행 및 운송관련 종사자

④

44 보안서비스 종사자

- 대분류 5 판매 종사자 (다음의 3개 중분류로 구성되어 있으며, 여기에 분류되는 직종은 제2 교육수준의 직무능력이 요구된다.) ①

51 도소매 판매 종사자

②

52 통신 판매 종사자

③

53 모델 및 홍보 종사자

- 대분류 6 농업, 임업 및 어업 숙련 종사자 ( 다음의 3개 중분류로 구성 되어 있으며, 분류되는 직종은 제2 교육수준의 직무능력이 요 구된다.) ①

61 농업 숙련 종사자

②

62 임업 숙련 종사자

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③

63 어업 숙련 종사자

- 대분류 7 기능원 및 관련 기능 종사자 (다음의 5개 중분류로 구성되어 있으며, 분류되는 직종은 대부분 제2 교육수준의 직무능력이 요구된다.) ①

71 추출 및 건설 기능 종사자

②

72 금속, 기계 및 관련 기능 종사자

③

73 기계설치 및 정비 기능 종사자

④

74 정밀기구, 세공 및 수공예 기능 종사자

⑤

75 기타 기능원 및 관련 기능 종사자

- 대분류 8 장치, 기계조작 및 조립 종사자 ( 다음의 4개 중분류로 구성되 어 있으며, 대부분 제2 교육수준의 직무능력이 요구된다.) ①

81 고정기계장치 및 시스템 조작 종사자

②

82 기계 조작원 및 관련 종사자

③

83 조립 종사자

④

84 운전원 및 관련 종사자

- 대분류 9 단순 노무 종사자 (다음의 4개 중분류로 구성되어 있으며, 여 기에 분류되는 대부분의 직업은 제1 교육수준의 직무능력이 요구된다.) ①

91 서비스 관련 단순노무 종사자

②

92 농림어업 관련 단순노무 종사자

③

93 제조 관련 단순노무 종사자

④

94 광업, 건설 및 운송 관련 단순노무 종사자

- 대분류 A 군인 ① A1 군인

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4. 고등교육 학과 분류체계 분석 지금까지 지식의 팽창과 더불어 확대 또는 생산되고 있는 학과를 체계적 인 틀에 따라 분류하는 학과 분류에 대해 일반적인 내용과 실제 분류 체계 와 그 내용을 설명하고자 한다. 그리고, 간단히 분류작업에 참고가 된 외국 의 사례도 살펴본다. 실제 학과 분류는 2001년 “학과(전공)분석및 학과(전공)분류체계 연구”를 수행되었으나 노동시장과의 연계상황 파악을 위한 목적으로 이루어진 결 과, 2003년 그 내용과 범위를 확대하여 자료집으로 발간되고 있다.

가. 개요 국내 통계청의 분류 기준및 선진국의 분류기준을 기초로 대분류, 중분류, 소분류, 세분류 등의 4단계로 분류하고 있다.

명칭만으로 학과의 특성을

파악하기 어려운 경우, 개별학과의 교육과정을 파악하여 학과분류의 정확 성및 신뢰성을 제고하고 있다. 반면, 현재 사회의 변화가 빠르게 변화하고 있어 일부가 현실에 맞지 않 는 다는 점, 일부 학과분류가 개별학교의 학과 특성이 일치하지 않는 점, 그리고 직업훈련원및 학점은행제등의 학과는 분류에서 제외되었다는 한계 점을 가지고 있다.

나. 분류 체계 대분류와 중분류는 모든 학제에 동일하게 적용하였고, 소분류 이하는 학 제의 특성에 따라 조정한다. 각 학제의 개별학과를 분석, 그것을 기반으로 학과를 분류한다. 분류시 적용된 기준에 우선순위를 부여하면, 학과의 목적 및 교육과정 분석, 그리고 학생수, 졸업자의 진로정보, 외국의 사례 순이다. 새로운 학과코드는 급변하는 학과의 신설과 변경을 고려하여 중분류이 하 20진수를 활용하도록 하여 융통성을 고려하고 있다.

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학급별로 구분하여 일반계 고등학교는 H(High School), 실업계 고등학교 V(Vocational

High

School),

기타학교

O(Other

School),

전문대학교

C(College), 4년제 대학교 U(University), 대학원은 G(Graduate School)로 표기, 분류 코드의 구조를 이해하도록 했다. 대분류와 소분류에 대한 간략히 아래와 같다. 학급별 분류체계는 다음 절에 설명되어 있다.

1) 대분류 - 인문계열 인문학을 교육하고 연구함을 목표로 하고 있고, 인간과 인간의 문화에 관심을 갖거나 인간의 가치와 인간만이 지닌 자기 표현 능력을 바르게 이 해하기 위한 과학적인 연구방법에 관심을 갖는 학문이다.

전통적으로 文.

史.哲을 아울렀던 인문학은 현재 어학, 문학, 역사학, 철학 등으로 분류하고 있다.

- 사회계열 사회의 여러 현상을 과학적.체계적으로 연구하는 모든 경험과학에 그 바 탕을 두어, 사회학, 정치학, 경제학, 법학등과 같이 인간생활의 다양한 측면 과 관련된 기초학문을 교육및 연구함해서 여러 문제를 진단하고 처방하는 소양을 육성하는데 목표들 두고 있다. 또한, 역동적인 사회 환경에 대처하 며 사회발전에 기여 할 수 있는 전문인 양성 초점에 중요성을 띠고 있다.

- 교육계열 교육계에 종사할 교사와 교육 지도자를 양성하고, 교육일반과 교과 교 육원리의 교수및 연구에 종사할 학자를 배출함을 목표로 하는 계열이다. 교육일반의 이론과 교육활동의 원리를 내용으로 하는 교직이론, 각 교과의 지식과 원리를 내용으로 하는 교과교육, 그리고 각 교과의 내용과 구성에 관한 교과내용 영역을 기초로 이루어진다.

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- 공학계열 공업생산기술을 자연과학적 방법과 성과에 따라서 개발, 실천하는 응용 과학계열이다. 주로 기계.장치 또는 가공된 재료 등 인위적인 자연을 대상 으로 하고 자연의 법칙을 탐구하지만 실제로 무엇인가를 생산하는 실천 행 동이 초점이다.

이 계열은 기초이론과 함께 각 전문분야별 이론과 관련된

과학지식을 습득, 실험및 실습을 통해 고등 정신능력을 길러 과학기술 분 야의 지도자적 인재육성에 목표를 둔다.

- 자연계열 자연현상의 기본적인 원리를 탐구, 새로운 자연법칙을 개발하는 자연과 학에 기본을 두고 있다.

자연계열은 자연과학 분야(물리학, 화학, 생물학,

천문학,지학)을 고유영역으로 교육, 연구를 통해 국가 경쟁력의 원천이 되 는 인재양성과 기초과학 발전 기능 수행에 목적을 두고 있다.

- 의학계열 인체에 관한 연구와 질병의 예방과 치료를 연구하는 의학과 사람 또는 동물의 질병을 예방, 치료하는 데 사용되는 의약품과 응용과학을 다루는 학문으로 약학을 포함한다.

의학계열에는 의사, 의학교육자, 의학 연구자

및 간호사와 인류 질병의 예방, 진단과 치료를 위한 의약품및 의약품 연구 개발, 생산, 조제및 임상적용에 이르는 단계별 약사 양성및 국민의료향상과 인류복지 증진에 목표를 둔다.

- 예체능계열 미적작품을 형성시키는 인간의 창조활동인 예술과 건강한 신체와 운동 능력 육성을 목표로 하는 체육 등을 포함한다.

초기에는 예술의 소재가

음악과 미술 등에 국한되었으나, 점차 음악, 미술, 무용, 연극, 영화 및 영 상, 가요 및 대중연예, 전통 민속놀이 등으로 범위가 확대되고 있다.

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체육

은 교육과정으로 이루어지는 학교체육과 신체활동에 자발적 참가 또는 비 영리적 동기에서 이루어진 체력․건강의 유지와 자유시간의 활용에 중점을 둔 사회체육으로 나뉜다. 예체능계열은 빠르게 변화하는 예술 환경 변화에 대처할 수 있는 전문 예술인과 건전한 체육인 양성에 목표를 두고 있다.

2) 중분류 - 인문계열 : 언어․문학, 인문과학 - 사회계열 : 경영․경제, 법률, 사회과학 - 교육계열 : 교육일반, 유아교육, 특수교육, 초등교육, 중등교육 - 공학계열 : 건축, 토목․도시, 교통․운송, 기계․금속, 전기․전자, 정 밀․에너지, 소재․재료, 컴퓨터․통신, 산업, 화공, 기타 - 자연계열 : 농림․수산, 생물․화학․환경, 생활과학, 수학․물리․천 문․지리 - 의학계열 : 의료, 간호, 약학, 치료․보건 - 예체능계열 : 디자인, 응용예술, 무용․체육, 미술․조형, 연극․영화, 음악

다. 외국의 학과분류 체계 명칭은 차이가 있으나 학문분류, 학과분류, 전공분류, 교육과정 분류를 시도한 것을 확인할 수 있다. 미국, 독일, 일본 모두 학과 분류를 대분류, 중분류, 소분류, 세분류라는 도식을 시도하고 있다.

1) 미국의 교수프로그램 연방교육부가 2000년 10월 교수프로그램 분류작업의 결과로 “2000교수프 로그램분류안”을 출간함으로써 공식화되었다. 그 후, 미국연방 교육통계센 터는 “2000교수프로그램분류안”에 대한 초안 완성과 수정안 개발을 진행했 다.

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"교수프로그램 분류안“은 교육 프로그램에 대한 분류학적 코딩 스키마이 다. 이는 프로그램 졸업생의 대다수를 차지하는 교육프로그램 자료의 조직, 수집, 보고를 촉진하고자 하는 것이다. 개별 교육기관에서 사용하는 주요학 문분야를 의미하는 것이 아니라 프로그램자료가 배치될 수 있는 항목을 말 한다. 대분류는 없고, 중분류 38개, 소분류 349개, 세분류 1,194개로 구성되 어있다

2) 독일의 전공-교수-연구분류 독일 연방 통계청의 고등교유기관학문 부류에서 확인 가능하다. 대분류 9개, 중분류 64개, 소분류 498개로 전공-교수-연구분야가 구분되었다.

3) 일본의 학과계통분류 일본 문부성의 교육통계조사 발간 책자에 고등 교육기관의 전공 분류를 시도했다. 대분류11, 중분류 78개 , 소분류 1578개 학과 계통으로 구분되어 있다.

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Ⅴ. 저작권 보호를 위한 메타데이터 연구 다양한 기관 및 학습콘텐츠 산업체에서 개발되는 학습콘텐츠는 다양한 방식으로 학습자에게 제공되고 있으며, 이에 따라 다양한 저작권보호 기술 이 요구되고 있는 현실이다. 이를 위해 학습콘텐츠의 학습정보에서 저작권 보호를 위한 요소를 근본적으로 지원할 수 있어야 하며, 각 기관의 지적재 산권을 철저하게 보호함은 물론 교육콘텐츠의 투명하고 신뢰성있는 유통 환경을 조성할 수 있는 기틀을 마련할 필요가 있다. 이를 위해 학습정보 메타데이터에서의 저작권보호를 위한 요소를 지원할 수 있는 방안이 제시 되어야 한다. 본 장은 학습콘텐츠에 대한 학습정보 메타데이터를 연구하고, 이에 대한 저작권정보를 사전 조사함으로써 향후 DRM 도입 시 순조롭게 적용될 수 있도록 하는 것과 몇 가지 저작권 보호 유형을 분석하여 KEM v3.0에 필 요한 저작권 보호 요소를 도출해 내는 것을 목표로 한다.

1. REL(Rights Express Language) 일반적으로 저작권을 표현할 때에는 저작권, 계약, 권한제어의 세 가지 속성을 관리하게 된다. 저작권은 저작자, 발명가, 과학기술자, 예술가의 권 리를 법률로 보호하기 위하여 대한민국 헌법 제 22조 2항에 명시되어 있 다. 저작권법은 헌법 제 22조의 내용을 구체적으로 실현하기 위한 법으로 제정된 법이다. 계약은 디지털콘텐츠의 거래 당사자간에 설립되는 권리의 합의 정보로, 콘텐츠의 이용에 대한 권리정보와 이용제한, 그리고 계약이행 에 대한 여러 가지 법률적 근거를 마련하는 정보들을 다룬다. 권한제어는 콘텐츠의 사용 권리를 제어하기 위한 용도로 콘텐츠에 대한 접근제어와 사 용권한에 대한 정보를 담고 있다. 메타데이터와 함께 저작권 메타데이터의 상관관계를 분석할 때 저작권

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보호를 위해 정보자원에 대한 식별정보, 내용 정보, 그리고 특성정보 등이 기술되어야 하며, 정보자원의 체계적인 관리 및 원활한 검색이 지원되어야 한다. 아울러 정보자원에 대한 요약 정보를 제공함으로써 정보 자원의 이 용을 효율화하고, 상이한 메타데이터 운용으로 인해 발생하는 추가적인 시 간과 비용을 줄이기 위해서 메타데이터와 저작권 메타데이터의 체계화 및 표준화를 수행해야 한다. 저작권 보호를 고려한 디지털 콘텐츠의 효율적 유통 및 관리가 사용되는 메타데이터의 종류에 따라 필수적이다. 저작권 보호를 위해 필요한 상관관계가 있는 정보의 예로는 다음과 같다. ○ 소유권, 저작권, 인접권, 이용권리 ○ 콘텐츠 식별번호, 제목, 장르, 미디어 타입, 제작업체 정보 ○ 유통 업체명, 사업자 등록번호, 업종, URL, 유통 기한 및 유통 권리 KEM2.0은 교육 콘텐츠의 저작권 정보를 일부 포함하고 있으나 향후 고 등교육정보가 추가적으로 포함될 경우 DRM 등의 저작권보호기술에 필요 한 저작권 정보가 추가적으로 요구될 것이다. 권리 표현 언어(REL: Rights Expression Language) 표준은 디지털 아이 템과 그 구성요소에 대한 이용자의 이용권한을 XML로 정의한 언어이다 (MPEG MDS Group, July, 2003a). REL의 목적은 디지털 콘텐츠의 창작자 가 디지털 콘텐츠의 이용과 관련하여 이용자에게 제공하고자 하는 허락 내 용을 융통성있고 명확하게 표현할 수 있는 상호운용 가능한 멀티미디어 프 레임워크를 구축하는데 있다. REL의 데이터 모델에서 라이센스는 REL을 이루는 기본 단위가 되며, 그 하위요소인 Grant가 라이센스의 실제 내용을 포함하게 된다. Grant는 다음과 같이 4개의 하위 구성요소로 이루어져 있 다. ○ Principal : Grant가 발행되는 대상 (콘텐츠 이용자) ○ Rights

: Grant가 규정하는 권리 (재생, 인쇄, 설치, 복사, 대여 등)

○ Resource : Grant에 있는 권리가 적용되는 자원 (전자책, 영화, 이미지, 문서 등) ○ Condition : 권리가 실현되기 이전에 충족되어야 할 조건 (지불, 지역, 기간) - 71 -

즉, 하나의 인증서(License)는 여러 개의 Grant를 포함시킬 수 있는데, 하 나의 Grant 안에는 누가 (Principal) 어떤 콘텐츠(Resource)에 대해서 어떤 조건(Condition)에서 어떤 권리(Rights)를 행사할 수 있는 지를 표현한다.

REL 기술은 저작권의 표현, 계약과 라이센스에 대한 표현, 접근 및 사용 에 대한 제어을 목표로 한다. 현재 개발된 대부분의 기계가독형 REL 기술은 디지털자산의 저작권보호 를 목적으로 DRM의 권리 표현을 위해 개발되었다. 현재까지 개발된 REL 중 대표적인 기술은 다음의 네 가지 정도이다.

○ MPEG-21 Part5 REL ISO

21000/MPEG-21

Part5에서

개발한

국제표준의

표현기술로,

ContentGuard의 XrML v2를 기반으로 하고 있다. 이 기술은 허가되지 않 은 사용자의 이용으로부터 저작권을 보호하기 위한 용도로 개발되었으며, 범용적으로 사용이 가능하다.

○ ODRL(Open Digital Rights Language) ODRL은 범용적인 용도로 사용되기 위해 IPR systems에서 개발한 저작 권 표현 기술이다.

○ METSR(METSRights) METSRights는 주로 학술기관 및 도서관 등에서 제공되는 디지털 콘텐 츠에 적용하기 위한 저작권 표현 기술이다. METSRights XML 스키마는 Stanford University Libraries의 Nancy Hoebelheinrich에 의해서 개발되었 다. METSRights는 기계 가독형으로 개발되긴 하였지만 권리를 제어하기 위한 용도로 개발되지는 않았다. METSRights는 권리보유자(right holder) 의 이름과 연락처 정보를 위한 데이터 엘리먼트를 가지고 있다. 권리보유 자(rights holder)는 반드시 저작권자(copyright holder)를 의미하는 것은

- 72 -

아니며, 권리를 대행 관리하는 에이전트일 수 있다. METSRights는 또한 디지털 자권에 대한 저작권 또는 라이센싱 상태를 정의할 수 있도록 "copyrighted", "public domain", "licenced", "contractual" 등과 같은 데이터 엘리먼트를 포함하고 있다. 이것들은 법적 또는 계약에 의한 합의를 통제 하지는 않고 단지 사용자에게 권리에 대한 정보만을 제공하는데 사용된다.

○ CC(CreativeCommons) 2002년에 처음 개발된 CC는 HTML 문서, 디지털 오디오 파일 등의 웹 자원에 대한 권리를 표현하기 위해 개발되었다. CC 라이센스가 디지털 자 원에

삽입되어

CreativeCommnos의

있다면

CC

사이트로

모듈은

연결되도록

권리정보를 되어

있다.

담고 CC는

있는 창조자

(creator)와 저작권자의 이름을 기록할 수 있도록 선택적 필드를 가지고 있 다.

이것은

라이센스에

연락처

정보를

포함하고

있지는

않지만

CreativeCommons의 사이트를 통해 연락처에 대한 정보를 얻을 수 있도록 한다.

REL 표준은 ContentGuard사의 XrML을 기반으로 하여 규격화된 표준으 로서 OeBF 등에서는 라이센스 처리를 위한 도구로 활용하고 있어 전자책 의 권리 표현 언어의 사실상 표준으로 정착되고 있다.

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2. 저작권보호 유형 분석

본 절에서는 이후에 나오게 될 KEM V2.0에 필요한 요소들을 도출해 내 기 위하여 법적인 측면, 디지털 도서관 이용 형태의 측면, 대학 도서관에서 의 저작권 관리 측면 등을 살펴보기로 한다.

가. 법적인 측면

저작권법은 저작자의 권리와 이에 인접하는 권리를 보호하고 저작물의 공정한 이용을 도모함으로써 문화의 향상 발전에 이바지함을 목적으로 하 고 있다. 즉 저작권법이 보호하고 있는 권리는 저작권 또는 저작자의 권리 와 이에 인접하는 권리인 저작인접권이다. 저작권 또는 저작자의 권리란 지적재산권의 하나로서 인간의 지적창작 활동의 결과인 저작물을 그 저작자 자신이 독점․배타적으로 복제․배포․ 실연․방송 등에 이용한다든지 또는 타인에게 이를 허락하는 권리이다. 즉 저작자 자신의 정신적 창작물인 저작물에 대해서 가지는 배타적인 권리를 의미한다. 저작권은 다시 저작재산권과 저작인격권으로 나누어진다. 저작재산권은 저작물을 창작한 저작자가 자신의 저작물의 이용가치를 최 대한 활용하고 그로 인한 경제적․재산적 이익을 보호받을 수 있는 권리이 다. 형식적으로는 저작물을 출판․공연․방송 등의 방법으로 이용할 수 있 는 것에 대한 배타적이고 독점적인 권리라고 볼 수 있으나, 실질적으로는 자기의 저작물을 제3자로 하여금 이용할 수 있도록 허락하거나 또는 저작 자 자신의 허락없는 무단 이용에 대해 거부할 수 있는 권리이다. 저작인격권은 정신적 창조물로서 지식재산은 저작자의 인격을 반영하기 때 문에 인정되는 것이다. 이러한 인격적 이익은 인격 밖에 존재하는 물적재산 보다 더 존귀하게 평가되는데 이와 같은 비금전적인 제2의 권리를 “저작인격 권”이라 한다. 이에는 공표권․성명표시권․동일성유지권 등이 포함된다.

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저작인접권은 저작물을 공중에게 제시 또는 전달하는 매체로서 실연, 음 반 및 방송의 지적가치를 인정하고, 저작물의 해석자로서의 실연자와 저작 물의 해석 및 전달자로서의 음반제작자 및 방송사업자와의 관계를 합리적 으로 조정한 권리관계를 정한 것으로 실연자가 실연할 때, 음반제작자가 음을 맨 처음 유형물에 고정한때, 그리고 방송사업자가 방송을 한 때 각각 취득하는 권리를 말한다. 법적인 측면에서는 저작권의 주체와 객체, 저작물의 이용, 저작권 제한, 기록 매체 등에 관한 요구 사항이 생기게 된다.

나. 디지털 도서관 저작권관리의 측면 디지털 도서관에서는 저작재산권, 저작인격권을 보호하고 도서관, 이용자 의 공중 이익을 보호하기 위하여 저작권관리 모형을 수립하는 데 다음과 같은 기본 원칙들을 가지게 될 수 있다. ○ 디지털 도서관에서의 저작권관리는 해당 도서관의 이용자뿐만 아니라 외부의 이용자도 정보를 이용할 수 있는 분산디지털도서관 환경에서 수립한다. ○ 디지털 저작물의 관리에 대해 저작권집중관리(Collective administration of copyright) 방식과 개별관리방식을 적용한다. ○ 저작권의 집중관리를 원하는 저작권자는 디지털 저작물과 그에 대한 저작권을 일정기관에 등록한다. ○ 분산디지털도서관에서 디지털 저작물의 등록업무를 담당하고 저작권을 집중관리 할 센터디지털도서관을 수립한다. ○ 로컬디지털도서관과 정보제공자는 개별관리하는 디지털 저작물의 서지 정보와 저작권관리정보를 센터디지털도서관에 등록한다. ○ 모든 디지털도서관은 이용자에게 해당 도서관이나 외부의 디지털 저 작물을 전달하기 전에 이용요금에 대한 처리를 하는 저작권처리시스 템을 구축해야 한다.

- 75 -

○ 로컬디지털도서관에서 최종이용자에게 정보이용을 통제하여 저작권을 처리하는 시점은 이용자가 디지털 저작물을 전자형태에서 종이로 출 력하거나 전자형태에서 전자형태로 다운로딩할 때부터 적용한다. ○ 디지털도서관에서의 보안의 개념은 하나하나의 개별 트랜잭션에 대하여 이용자가 저작권의 처리가 이루어진 저작물만을 이용하고, 이용자의 프라이버시가 유지되어야 하고, 받은 정보의 고유성을 입증할 수 있어야 하며, 허가 없이 재배포되지 않아야 한다는 것이다. ○ 이용자에게 자유열람에 대한 정보이용의 권리를 인정하기 위해 경우에 따라 전문의 브라우징을 허용한다.

위의 기본 원칙에 따라 디지털 도서관에서는 저작권관리 모형을 수립하 고 있으며, 이를 토대로 본 보고서에서는 디지털 도서관에서의 저작권관리 요구 사항을 도출한다.

다. 대학 도서관에서의 저작권 관리 측면 저작권법 제 2조 제 1호에 의하면 저작물이란 문학․학술 또는 예술의 범위에 속하는 창작물을 뜻하며, 저작권법 제 5조, 제 6조에 의하면 2차적 저작물과 편집저작물도 다음과 같이 독자적인 저작물로서 보호된다.

○ 2차적 저작물 : 원저작물을 번역․편곡․변형․각색․영상제작 그 밖 의 방법으로 작성한 창작물로 원저작자의 허락이 필요하며, 제 3자가 2차적 저작물을 이용하려는 경우에는 2차적 저작물의 저작자는 물론, 원저작자의 허락도 얻어야 한다. ○ 편집 저작물 : 편집물로서 그 소재나 구성부분의 저작물성 여부와 관 계없이 소재의 선택 또는 배열에 창작성이 있는 저작물, 즉, 편집물은 저작권이 인정되는 편집저작물과 저작권으로 보호되지 못하는 일반 편집물로 구성된다.

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저작권법 제 10조는 저작자의 권리에 관한 내용이며, 이에 따르면 저작 권은 저작물을 창작한 때로부터 저작인격권과 저작재산권이 발생하게 된 다.

○ 저작인격권 : 저작자가 자신의 저작물에 대해서 갖는 인격적 이익의 보호를 목적으로 하는 권리이며, 저작재산권과는 달리 저작자가 사망 하면 저작인격권도 함께 소멸한다. ○ 저작재산권 : 저작자의 재산적 이익을 보호하고자 하는 권리로서 주 로 저작물을 제3자가 이용하는 것을 허락하고 대가를 받을 수 있는 권리이다. 저작인격권과는 달리 전부 또는 일부의 양도가 가능하다.

그리고 저작권법 제 28조에는 저작재산권의 제한에 관해 규정하고 있으 며 그 내용은 다음과 같다. 도서관에서의 복제․전송 행위와 같이 공공의 이익을 위한 경우에는 저작재산권자의 허락 없이 저작물을 자유로이 이용 할 수 있다. 도서관 면책규정의 내용은 다음과 같다.

- 77 -

<표 V-1> 도서관 면책 규정의 내용 허용되는 경우

허용되는 내용

허용되기 위한 요건

도서 등의 일부분 복제 1. 이용자가 요구하는 경우

- 디지털 도서로부터 출력하는 경우 보

(디지털복제 불가)

상금 지급․공탁 - 보관 또는 권리자로부터 이용허락을

열람할 수 있도록 도서 등을 복제․전송

받은 부수 이내 - 디지털 형태로 판매되고 있는 경우 디지털 형태로 복제 불가 - 디지털 복제 가능

2. 자체보존을

도서 등의 복제

- 디지털 형태로 판매되고 있는 경우 디지털 형태로 복제 불가

위하여 필요한 경우

보존용으로 도서 등의 복제

- 디지털 복제 불가

보존용으로 도서 등의 복제

- 디지털 복제 불가 - 판매용 도서 등은 발행일로부터 5년

3. 다른 도서관 등의 요구

열람용으로

도서

등의

복

제․전송

경과해야 함 - 디지털 형태로 판매되고 있는 경우 디지털 형태로 복제 불가 - 보상금 지급․공탁

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3. KEM v2.0과 저작권 메타데이터

가. KEM v2.0의 저작권 메타데이터

KEM v2.0은 일반사항 범주(general category), 생명주기 범주(Lifecycle category),

메타메타데이터 범주(meta-metadata

category),

기술 범주

(technical category), 교육 범주(educational category), 저작권 범주(rights category), 관계 범주(relation category), 주석 범주(annotation category), 분류 범주(classification category) 등의 9가지 범주로 분류되며, 이 중 저 작권 범주는 자원과 관련한 지적소유권 및 사용권에 대한 정보들을 포함하 고 있다.

KEM v2.0의 저작권 범주는 <rights> 요소에 의해 정의되며, 그 스펙은 다음과 같다.

- <rights> : 자원의 사용 조건 기술 ○ <cost> : 설명 : 자원을 사용하려면 비용을 지불해야 하는지 여부를 기술 ○ <copyrightandotherrestrictions> : 자원 사용시 저작권이나 타 제한 조건이 적용되는지 여부 기술 ○ <expirydate> : 자원의 만료일자 ○ <description> : 자원사용의 조건 기술

나. KEM v2.0 확장 모델의 저작권 메타데이터

KEM v2.0에서 정의한 <rights> 요소는 제한되어 있고 최소한의 정보만 을 담을 수 있기 때문에 [연구보고 KR 2004-20]에서는 <description> 요 소에 확장된 하위 요소를 첨가하여 이러한 문제를 해결할 것을 제안하고 있다.

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<description> 요소에 추가되는 하위 요소들은 다음과 같다.

- <rightsholder> 요소 <rightholder> 요소는 저작권 및 저작인접권의 권리를 가지고 있는 사람 또는

기관에

대한

정보를

담도록

한다.

<rightsholder>

요소는

<identifier>, <name>. <contact>의 하위 요소를 이용하여 저작권자의 정 보를 담도록 한다. <rightsholder> 요소는 'type'이라는 속성을 가질 수 있 는 데 이것은 권리소유자가 개인인지 또는 기관인지를 구분할 때 사용하도 록 한다. <identifier> 요소는 저작권자에게 부여된 유일한 식별정보를 담 도록 한다. 에듀넷에서 관리되는 대부분의 교육용 콘텐츠는 KERIS 또는 16개

시․도

교육청의

식별코드를

입력하도록

한다.

이

경우

<rightsholder>의 'type' 속성값은 'organization'의 값을 가져야 한다. 만 일 권리소유자가 교사와 같이 개인인 경우에는 <identifier>의 값은 '주민 등록번호'가 들어가게 되며, <rightsholder>의 'type' 속성값은 'person'이 된다. <contact> 요소는 저작권자에게 문의를 하기 위해서 필요한 연락처 의 정보를 담도록 한다. 연락처의 정보는 주소, e-mail, 사무실 전화번호, 휴대폰 전화번호, 팩스 번호 등이다.

- <rightsissuer> 요소 <rightsissuer> 요소는 DRM이 도입되었을 때 사용하도록 한다. Rights Issuer는 저작권자 또는 저작인접권자로서 라이센스 발급에 대한 권한을 가지고 있거나 또는 이들로부터 권한을 위탁받아 대행해주는 기관으로, 하 위 요소인 <URL>에 권한요청을 하기 위해 접근해야 하는 URL정보와 <name> 요소에 해당 기관의 이름을 담도록 한다.

- <grant> 요소 <grant> 요소는 학습콘텐츠의 이용자(학생, 교사, 저작권자, 관리자 등) 에게 부여할 수 있는 사용권한의 정보들을 담도록 한다. <grant> 요소는

- 80 -

사용자별 또는 사용자그룹별 부여 가능한 권한정보와 사용조건 정보들을 설정할 수 있도록 하였다. <grant> 요소는 하위 선택 요소로 <user>와 <usergroup>중 반드시 하나를 설정해야 한다. <permission> 요소는 사용 자에게 부여할 수 있는 범위의 권한 정보를 담도록 한다. 사용자는 여러 개의 권한을 가질 수 있기 때문에 <permission> 요소는 하위의 요소를 여 러 개 가질 수 있다. <permission> 요소에서 설정 가능한 사용권한은 다 음과 같다. <constraints> 요소는 학습콘텐츠의 사용에 대한 제한조건을 설정하는데

사용된다.

<constraints>

요소는

하위

요소로

<period>,

<count>, <trace>, <reuse>의 요소를 갖게 된다. <period> 요소는 콘텐츠 의 사용기간을 명시할 때 사용된다. 사용기간은 <from>과 <to> 요소를 이용하여 설정하게 된다. <count> 요소는 사용횟수를 설정할 때 사용한다. <trace> 요소는 해당 콘텐츠의 사용내역을 전송해야 하는지를 표시한다. <trace>의 값은 'yes' 또는 'no'를 가질 수 있다. <trace>의 값이 'yes'로 표시되어 있다면 사용자의 컴퓨터에 설치되어 있는 DRM 클라이언트는 Rights Issuer로 콘텐츠의 사용내역을 전송해야 한다. <reuse> 요소는 해 당 콘텐츠의 재사용을 허락하는지의 여부를 표시하는데 사용되며, 값은 'yes' 또는 'no'를 가지도록 한다. 만일 특정 SCO의 <reuse> 값이 'no'로 설정되어 있다면, 해당 콘텐츠는 2차 저작물을 만드는데 사용 할 수 없도 록 제한된다. 따라서 2차 저작물이 허용되는 콘텐츠인 경우에는 <reuse> 요소의 값은 반드시 'yes'로 설정되어야 한다.

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4. 고등 교육에 필요한 저작권 메타데이터 요소

본 절에서는 기존의 저작권 메타데이터 요소들과 고등 교육에 필요한 저 작권 메타데이터 요구 사항을 비교하여 새로운 고등 교육에 필요한 저작권 메타데이터 요소를 도출해 내기로 한다.

가. 법적인 측면의 요구사항

저작권법적인 요구사항에 대한 KEM v2.0과 KEM v2.0의 확장모델에 대 한 충족성을 나타내면 다음과 같다. <표 V-2> 법적인 측면에서의 KEM v2.0의 충족성 (○ : 충족, ∆ : 미흡, ☓ : 보완필요) 분야

요구사항

KEM v2.0

저작권의 주체에 관한 사항이 나타나 있는가? 저작권의 객체에 관한 사항이 법적인 측면의 요구사항

나타나 있는가? 저작물의 이용 권한에 관한 내 용이 나타나 있는가? 저작권을 제한 할 수 있는 경 우를 나타낼 수 있는가? 저작권의 기록 매체에 관하여 나타낼 수 있는가?

KEM v2.0 확장모델

∆

○

∆

∆

∆

○

☓

∆

☓

☓

위 표에서 보는 바와 같이 KEM v2.0은 법적인 측면의 요구사항을 극히 제한적으로만 나타낼 수 있고, KEM v2.0 확장 모델은 저작권 주체나 저작 물 이용 권한에 관한 내용을 구체적으로 기술할 수 있지만, 여전히 법적인 측면의 요구사항에 대해서는 미비함을 알 수 있다.

- 82 -

여기에서는 법적인 측면의 요구사항 5가지에 관해 살펴보기로 한다.

○ 저작권의 주체 저작권의 주체는 일반적으로 이야기하자면 사상이나 감정을 창작성 있는 표현으로 구체화한 저작자를 의미한다. 저작권은 저작재산권과 저작인격권으로 나눌 수 있는데, 저작재산권의 주체는 저작물을 창작한 사람뿐만 아니라 저작재산권을 양도받거나 상속한 사람도 될 수 있다. 저작권의 주체는 개인 혹은 단체가 될 수 있으므로, 고등교육을 위한 저 작권 메타데이터는 개인이나 단체에 관한 세부적인 정보를 포함해야 한다.

KEM v2.0의 경우 <rights> 요소의 하위 요소인 <description> 요소에 자원사용의 조건을 기술하여 제한적으로 저작권의 주체에 관한 사항을 표 현 할 수 있다. 하지만 이 경우는 정형화된 표현법을 통해 저작권의 주체 에

대한

사항을

나타내는

것은

아니다.

한편,

KEM

v2.0의

경우

<description> 요소에 <rightholder> 요소를 추가하여 저작권의 주체에 대 한 식별정보를 담을 수 있다. <rightholder>의 하위 요소인 <identifier> 요소에는 교육청의 식별코드나 개인의 주민등록번호 등과 같이 고유한 식 별 정보를 담을 수 있으며,

<name> 요소에는 단체명 혹은 이름을 나타

낼 수 있고, <contact> 요소는 저작권자에게 문의하기 위한 연락처 정보를 담을 수 있다.

○ 저작권의 객체 저작권의 객체는 저작자의 저작행위결과 발생한 저작물을 의미한다. 저 작물이란 어떠한 창작물을 뜻하는 것으로, 창작성이 있어야 한다. 저작권의 객체는 창작성을 가진 어떠한 실체를 나타내므로, 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 그 종류를 구체적으로 나타낼 수 있어야 한다. 저작권의 객체에 관한 사항은 반드시 저작권에만 국한된 사항이 아니므 로 <right> 요소가 아닌 <general> 요소에 포함되는 것이 적합하며,

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KEM v2.0과 그 확장모델은 각각 <general> 요소에 저작권의 객체에 대한 내용들을 포함하게 된다.

○ 저작물의 이용 권한 어떠한 콘텐츠에 대한 사용자는 여러 권한을 가질 수 있다. 또한 그 사 용자가 교사인지 학습자인지에 따라 권한이 달라질 수도 있다. 사용자는 한 콘텐츠에 대해 조회, 수정, 인쇄, 복제, 양도, 임대, 추출, 삽 입, 삭제 등의 권한을 가질 수 있기 때문에, 고등교육을 위한 저작권 메타 데이터는 이러한 내용도 포함 할 수 있어야 한다.

KEM v2.0에서 <rights> 요소의 하위 요소인 <cost> 요소는 비용 지불 에

대한

내용을

담고

있으며

또

다른

요소인

<copyrightandotherrestrictions> 요소는 저작권이나 제한 조건이 적용되는 지의

여부에

대한

것이

기술되어

있다.

그리고

KEM

v2.0에서는

<permission> 요소를 이용하여 좀 더 구체적으로 이용 권한을 나타낼 수 있다. <permission> 요소는 <view>, <edit>, <print>, <copy>, <move>, <loan>, <export>, <import>, <delete> 등의 요소를 포함하며, 각각 조회, 수정, 인쇄, 복제, 양도, 임대, 추출, 삽입, 삭제 등의 권한을 나타낼 수 있 도록 한다.

○ 저작권의 제한 저작권법은 기본적으로 저작자의 권리를 보호하는 것이지만, 저작물의 모든 이용형태에 있어서 무제한으로 저작자의 권리가 보호된다고 하면 저 작물의 원활한 이용을 방해하여 결과적으로는 문화의 발전에 지장을 초래 하게 되고 저작권법의 목적에 반하게 된다. 그러므로 저작권법은 저작자에 게 해당 저작물에 대한 배타적 지배권을 인정하여 저작자의 이익을 도모함 과 동시에 일정한 경우에는 저작권의 제한 내지 저작물의 자유이용을 허용 하여 양자의 이익 균형을 꾀하고 있다. 이와 같이 어떠한 저작물에 대해 저작권을 제한하는 경우가 존재하므로,

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고등교육을 위한 메타데이터는 저작권의 제한에 관한 사항도 포함하여야 한다.

KEM v2.0에서는 저작권이 제한 될 수 있는 경우를 전혀 나타낼 수 없 다. 한편, KEM v2.0에서는 <constraints> 요소를 통해 학습콘텐츠 사용에 대한 제한 조건을 설정해 줄 수 있다. <constraints> 요소의 하위 요소인 <period> 요소는 콘텐츠의 사용기간을 나타낼 수 있으며, <count> 요소는 사용 횟수를, <trace> 요소는 해당 콘텐츠의 사용내역 전송 여부를, <reuse> 요소는 재사용 허락 여부를 나타낸다. 하지만 KEM v2.0에서는 학습콘텐츠 사용 제한에 대한 구체적 내용은 기술하지 않고 있으므로, 향 후에는 이러한 내용들이 더 추가되어야 할 것으로 보인다.

○ 저작권의 기록 매체 다양한 교육매체의 개발 및 이용은 이전의 경우 서적, 카세트테이프, 비 디오테이프 등 기록 및 녹음, 녹화 매체였으나 현대는 멀티미디어 콘텐츠 저작물, 디지털 원격 교육 등으로 확대되고 있다. 정보통신 기술의 발달로 인해 저작물이 기록되는 매체의 범위가 계속 확대 될 수 있으므로 고등교 육을 위한 저작권 메타데이터는 확장성을 가지는 기록 매체를 나타내는 방 법도 포함 할 수 있어야 한다. 한편, KEM v2.0과 그 확장모델은 이러한 내용을 전혀 포함하지 않는다.

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나. 디지털 도서관 저작권 관리 요구사항

<표 V-3> 디지털 도서관 저작권 관리의 측면에서의 KEM v2.0의 충족성 (○ : 충족, ∆ : 미흡, ☓ : 보완필요) 분야

요구사항 분산디지털 도서관 환경에 적응 할 수

KEM v2.0

KEM v2.0의 확장모델

☓

☓

∆

∆

∆

○

☓

☓

∆

∆

저작권의 처리 시점을 나타낼 수 있는가

∆

∆

보안성을 가지고 있는가

☓

☓

∆

○

있는가 저작물의 관리방식이 저작권 집중 관리 방식인지 혹은 개별 관리 방식인지 나타낼 수 있는가 저작권 등록 기관을 나타낼 수 있는가 저작권 관리

센터디지털도서관 수립에 대한 내용을 담을 수 있는가

요구사항

이용자의 이용 조건에 따른 요금 징수 체계를 나타낼 수 있는가

저작 재산권의 보호 정도에 관하여 나타 낼 수 있는가

디지털 도서관 저작권 요구사항에 대한 KEM v2.0과 KEM v2.0의 확장모 델에 대한 충족성을 나타내면 다음과 같다.

위 표에서 보는 바와 같이 KEM v2.0은 디지털 도서관 저작권 요구사항 을 매우 제한적으로만 나타낼 수 있고, KEM v2.0 확장 모델은 저작권 등 록 기관이나 저작 재산권 보호 정도에 관한 내용을 구체적으로 기술할 수 있지만, 대부분의 디지털 도서관 저작권 요구사항에 대해서는 미비함을 알 수 있다. 여기에서는 디지털 도서관 저작권 요구사항 8가지에 관해 살펴보 기로 한다.

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○ 분산디지털 도서관 환경에 적응 분산디지털도서관이란 이용자가 분산저장되어 있는 저작물을 마치 단일 한 도서관에서 이용하는 것처럼 접근하여 이용하는 것이다. 분산디지털도 서관에서도 논리적으로는 로컬디지털도서관에서 저작권관리를 하는 것과 차이가 없지만, 분산 환경에서 저작물의 저작권자를 규명하고 관리할 수 있어야 한다.

KEM v2.0과 그 확장모델은 분산디지털 도서관 환경에 관한 고려가 전 혀 되어있지 않으므로 새로운 모델은 그에 대한 요구사항을 수용할 수 있 는 방향으로 나아가야 할 것이다. 분산저장되어 있는 저작물을 단일한 도 서관에서 이용하는 것처럼 접근하는 것을 허용하기 위해서는 논리적인 저 작권 관리 요소가 요구된다.

○ 저작물의 관리방식 디지털 도서관에서는 디지털 저작물의 관리에 대해 저작권집중관리 방식 과 개별관리 방식을 적용한다. 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 저작 물의 관리 방식이 저작권집중관리 방식인지 개별관리 방식인지를 표현할 수 있어야 한다. 저작물의 관리방식에 관한 내용은 분산디지털 도서관 환경과 연계되는 내용이므로 새로운 모델에는 저작물의 관리방식 요소가 분산디지털 도서관 환경 요소와 함께 포함되어야 할 것이다. 그러면 분산 디지털 도서관 환경 에서 저작물의 관리방식을 저작권집중관리 방식으로 해야 할 것인지 개별 관리 방식으로 해야 할 것인지를 판별할 수 있게 된다.

○ 저작권 등록 기관 저작권의 집중관리를 원하는 저작권자는 디지털 저작물과 그에 대한 저 작권을 일정기관에 등록한다. 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 이러 한 기관에 관한 상세한 정보를 표현할 수 있어야 한다.

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저작권의 등록 기관 정보 또한 분산디지털 도서관 환경에서의 요구사항 이므로 새로운 모델에 분산디지털 도서관 환경 요소와 함께 포함되어야 할 것이다.

○ 센터디지털도서관 수립에 대한 내용 센터디지털도서관은 데이터의 종류와 특성에 따라 로컬디지컬도서관들을 그룹화하였을 경우 그룹들의 대표가 되는 도서관이다. 그리고 저작권의 집 중관리는 저작권법이 정한 기관에서만 실시할 수 있으므로 센터디지털도서 관을 저작권법이 정한 저작권관리기관이나 위탁기관이라고 설정하게 된다. 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 이러한 센터디지털도서관 수립에 대 한 내용들을 나타낼 수 있어야 한다. 만일 저작물의 관리 방식이 저작권 집중 방식일 경우 센터디지털도서관 수립에 관한 내용이 포함되어야 할 것이고, 이러한 사항 역시 새로운 모델 에서 분산디지털 도서관 환경 요소와 함께 관리되는 것을 고려하여 추가되 어야 한다.

○ 이용자의 이용 조건에 따른 요금 징수 체계 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 이용자의 이용 조건을 나타내어 그에 따른 요금을 징수 할 수 있도록 해야 한다.

KEM v2.0과 그 확장 모델은 요금 징수 체계에 관한 내용을 모두 포함 하고 있지만, 이용자의 이용 조건에 따른 다각화된 내용을 담고 있지는 않 다. 새로운 모델은 좀 더 다양한 이용자에 대한 이용 조건에 따른 요금 징 수 체계를 포함 할 수 있어야 할 것이다.

○ 저작권의 처리 시점 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 로컬디지털도서관에서 최종이용자 에게 정보이용을 통제하여 저작권을 처리하는 시점이 언제인지를 명확하게 나타낼 수 있어야 한다.

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KEM v2.0과 그 확장 모델은 <expirydate> 요소를 이용하여 저작권의 만료 시간을 담아내는 요소를 포함하고 있지만, 명확하게 그 처리 시점을 나타내는 요소가 되지는 못한다. 새로운 모델은 저작권의 만료 시간, 처리 시점 등의 저작권 사용 기간 및 날짜에 관련된 내용들을 다양하게 포함할 수 있어야 할 것이다.

○ 보안성 디지털 도서관에서의 보안의 개념은 하나하나의 개별 트랜잭션에 대하여 이용자가 저작권의 처리가 이루어진 저작물만을 이용하고, 이용자의 프라 이버시를 유지하며, 정보의 고유성을 입증할 수 있어야 하는 등의 특징을 가진다. 따라서 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 이러한 보안적인 요 소를 갖추어야만 한다.

KEM v2.0과 그 확장모델은 프라이버시, 인증 등의 보안적인 요소를 전혀 갖추고 있지 않으므로 새로운 모델은 그러한 요소를 반드시 고려해야 한다.

○ 저작 재산권의 보호 정도 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 디지털 도서관의 이용자에게 정보 이용의 권리를 인정하는 경우를 나타낼 수 있어야 한다.

KEM v2.0의 확장모델은 <grant> 요소를 이용하여 여러 유형의 학습콘 텐츠 이용자(학생, 교사, 저작권자, 관리자 등)에게 부여할 수 있는 사용권 한의 정보들을 포함 하지만, 그러한 콘텐츠의 이용자에 대한 정보이용 권 리에 관한 내용들을 포함하고 있지는 않다. 새로운 모델은 이러한 내용들 에 관해 수용할 수 있어야 할 것이다.

다. 대학 도서관에서의 저작권 관리 요구사항

대학 도서관에서의 저작권 요구사항에 대한 KEM v2.0과 KEM v2.0의 확장모델에 대한 충족성을 나타내면 다음과 같다.

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<표 V-4> 대학 도서관에서의 저작권 관리 측면에서의 KEM v2.0의 충족성 (○ : 충족, ∆ : 미흡, ☓ : 보완필요) 분야

KEM v2.0의

요구사항

KEM v2.0

저작물의 종류를 나타낼 수 있는가

☓

☓

☓

☓

관리

편집 저작물인지 혹은 2차적 저작 물인지를 나타낼 수 있는가

요구사항

저작 인격권을 나타낼 수 있는가

∆

○

저작 재산권을 나타낼 수 있는가

∆

○

저작권

확장모델

위 표에서 보는 바와 같이 KEM v2.0은 대학 도서관 저작권 요구사항을 매우 제한적으로만 나타낼 수 있고, KEM v2.0 확장 모델은 저작 인격권과 저작 재산권에 관한 내용을 구체적으로 기술할 수 있지만, 여전히 대학 도 서관 저작권 요구사항에 대해서는 미비함을 알 수 있다. 여기에서는 대학 도서관 저작권 요구사항 4가지에 관해 살펴보기로 한다.

○ 저작물의 종류 정보통신 기술의 발달로 저작물의 종류는 점차 다양해지고 있다. 고등교 육을 위한 저작권 메타데이터는 이러한 변화하는 저작물의 종류를 잘 수용 할 수 있어야 한다.

KEM v2.0과 그 확장모델은 저작물의 종류에 관한 정보를 전혀 포함하 고 있지 않다. 새로운 모델은 이러한 정보들도 포함 할 수 있어야 한다.

○ 편집 저작물/2차적 저작물의 여부 편집 저작물이란 편집물로써 그 소재나 구성부분의 저작물성 여부와 관 계없이 소재의 선택 또는 배열에 창작성이 있는 저작물을 뜻하며, 2차적 저작물이란 원저작물을 번역․편곡․변형․각색․영상제작 혹은 그 밖의 방법으로 작성한 창작물을 뜻한다. 한편, KEM v2.0과 그 확장모델은 이러한 내용을 전혀 나타낼 수 없다.

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2차적 저작물의 경우 제 3자가 그 저작물을 이용할 경우 2차적 저작물의 저작자와 원저작자에게 모두 허락을 얻어야 하므로 고등교육을 위한 저작 권 메타데이터는 이러한 내용도 포함해야 한다.

○ 저작 인격권 저작 인격권이란 저작자가 자신의 저작물에 대해서 갖는 인격적 이익을 보호로 하는 목적으로, 저작권법 제 10조에 명시되어 있다. 고등교육을 위 한 저작권 메타데이터는 이러한 저작인격권을 포함해야 한다.

KEM v2.0의 확장모델은 <rightsholder> 요소를 이용하여 저작 인격권 을 나타낼 수 있도록 하였다.

○ 저작 재산권 저작 재산권이란 저작자의 재산적 이익을 보호하고자 하는 권리로서 주 로 저작물을 제 3자가 이용하는 것을 허락하고 대가를 받을 수 있는 권리 이다. 이러한 상황은 고등교육에서 자주 발생할 수 있으므로 고등교육을 위한 저작권 메타데이터는 저작 재산권에 관한 내용을 포함해야 한다.

KEM v2.0의 확장모델은 <rightsholder> 요소를 이용하여 저작 재산권 을 나타낼 수 있도록 하였다.

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Ⅴ. 미래 e-러닝 시나리오에 기반한 e-러닝 표준화 로드맵 v2 연구

2005. 11. 3

연구책임자 : 손병길(한국교육학술정보원) 위탁연구책임자 : 김태영(한국교원대학교) 공동연구원 : 고범석(한국교육학술정보원) 조용상(한국교육학술정보원) 최현종(서원대학교)

차

례

Ⅰ. 표준화 로드맵(V2) 연구개요 ·····················································1 1. 연구의 필요성 및 목적 ···············································································1 2. 연구의 범위 및 내용 ···················································································3 3. 연구의 방법 ···································································································4

Ⅱ. e-러닝의 미래 모습 관련 국내외 연구 현황 ·························7 1. 국외 e-러닝 연구(로드맵) 현황 ································································7 2. 국내 IT 기술 로드맵 연구 ·······································································14 3. e-러닝을 바라보는 교육 현장 ······················································· 17

Ⅲ. e-러닝 표준화 단체 및 표준안 현황 ·····································20 Ⅳ. 미래 e-러닝 시나리오(2015년) ················································26 1. 시나리오의 틀 ·····························································································26 2. 시나리오에 투입될 정보 점검 ·································································29 3. 시나리오의 핵심 구동력 파악 ·································································32 4. 시나리오 만들기 ·························································································34 시나리오 #1 ··································································································37 시나리오 #2 ··································································································44 시나리오 #3 ··································································································52 5. 시나리오 평가 ·····························································································60

Ⅴ. 현재와 미래의 e-러닝 차이 분석 및 표준화 영역, 요소 추출 ·····························································67

참 고 문 헌 ···························································································72

<표 차례> [표 Ⅰ-1] 협의회 추진 일정 ·····················································································6 [표 Ⅱ-1] SCORM Roadmap에 포함된 확장 요소 ···········································11 [표 Ⅱ-2] 차세대 기술 맵 ·······················································································16 [표 Ⅱ-3] e-러닝의 분야와 그 시각 ·····································································18 [표 Ⅲ-1] 국외 e-러닝 표준화 주요 기관 및 활동 영역 ·································20 [표 Ⅲ-2] e-러닝 표준안 비교 ···············································································22 [표 Ⅲ-3] e-러닝 표준화 로드맵(V1) ···································································24 [표 Ⅲ-4] e-러닝 표준화 영역에 대한 KERIS의 사업 진행 ··························25 [표 Ⅳ-1] 시나리오 작성의 틀 ···············································································27 [표 Ⅳ-2] 미래관련 신문 기사 ···············································································28 [표 Ⅳ-3] 미래의 변화 동향 ···················································································30 [표 Ⅳ-4] 미래의 교육과 관련된 정보체계 ·························································33 [표 Ⅳ-5] 시나리오에 구성될 교육적 핵심 요소 ···············································35 [표 Ⅳ-6] 시나리오에 구성될 기술적 핵심 요소 ···············································36 [표 Ⅴ-1] 표준화 기관의 표준화 영역 ·································································69 [표 Ⅴ-2] 표준화 영역에 따른 요소 분류 ···························································70

<그림 차례> [그림 Ⅰ-1] e-러닝 표준화 로드맵의 필요성 ·······················································2 [그림 Ⅰ-2] 연구의 추진 전략 ···············································································4 [그림 Ⅱ-1] 2020 VISIONS의 모습 ········································································8 [그림 Ⅱ-2] e-Europe의 홈페이지 ··········································································9 [그림 Ⅱ-3] SCORM Roadmap ·············································································10 [그림 Ⅱ-4] A roadmap for professional eTraining ········································11 [그림 Ⅱ-5] 시나리오 개발 절차 ···········································································12 [그림 Ⅱ-6] 개발된 로드맵(Time2Learn) ····························································13 [그림 Ⅱ-7] LEONIE 프로젝트의 홈페이지 ························································17 [그림 Ⅳ-1] 시나리오의 작성의 정보 체계 ·······················································29 [그림 Ⅳ-2] 불확실 요소에 따른 시나리오 구성 체계 ·····································34 [그림 Ⅴ-1] 시나리오의 차이 분석 ·······································································67

Ⅰ. 표준화 로드맵(V2) 연구개요

본 장은 e-러닝 표준화 로드맵(V2) 연구의 목적, 목표 및 내용, 방법을 개괄적으로 제 시함으로써 본 연구 전반에 관한 이해를 돕는다.

1. 연구의 필요성 및 목적 컴퓨터와 인터넷의 급속적인 확산으로 교육의 장소가 오프라인에서 온라인으로 확장되고 있는데, 이는 전통적인 오프라인 교육에서 제공하는 교육 서비스를 온라 인에서도 제공할 수 있다는 가능성 및 현실에 기인하고 있다. 즉 인터넷의 대중화 가 대중 교육의 온라인화를 이끌어 내고 있는 것이다(산업자원부 외, 2004). IT 기 술의 발달과 인터넷 사용자의 폭발적인 증가로 인해 다른 어느 나라보다도 우리나 라는 e-러닝이 활성화되고 있다.

e-러닝이 활성화되면서 자연적으로 e-러닝의 콘텐츠가 양산되고, 수요자 중심의 e-러닝이라는 모토가 학습자와 교수자에게서 표출되면서 현재 우리나라의 e-러닝은 다시 한 번 도약의 기회를 맞고 있다.

e-러닝 활성화의 중심에 바로 e-러닝 표준화라는 개념이 있다. e-러닝 표준화를 통해 학습자 중심의 선택적 학습이 가능하고 고품질로 개발된 콘텐츠를 편리하게 재사용할 수 있다는 점에서 표준화는 e-러닝 활성화의 중요한 요인으로 등장하고 있다. Fallon, C. (2003)은 e-러닝 표준화의 필요성을 다음과 같이 서술하고 있다.

① Freedom of choice : 학습자 및 개발자의 선택 존중 ② Cost savings : 개발, 운영 등의 비용 절감 ③ Courses from mixed sources : 여러 다양한 자원들로부터 필요한 자료 선택 ④ Reusable and discoverable content : 콘텐츠의 재사용과 사용 편리성

e-러닝 표준화는 이미 세계적인 추세로 많은 연구 기관, e-러닝 업계 및 교육 현 장에서도 그 필요성이 제기되고 있다. 우리나라에서도 이미 몇 년전부터 e-러닝 표 준화 연구를 진행하고 있는데, 지난 2004년 한국교육학술정보원(KERIS)의 메타데

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이터 표준안(KEM)이 국가 표준(KSX 7001)으로 제정되면서 그동안 추진되어온 e러닝 표준화 사업이 가시적인 성과를 보이기 시작하였다.

e-러닝 표준화 연구는 e-러닝을 활성화시키기 위한 기반이 되는 연구 사업이라 할 수 있다. 특히 e-러닝 표준화 로드맵은 정부 부처, e-러닝 업계 및 학계, 교육 현장 관계자들이 e-러닝 비전을 공유하고, 표준화 요소와 그 추진 절차, 시기 등에 대해 공감대를 형성할 수 있다는 데에 이 연구의 의의가 있다. 본 연구의 필 요성을 정리하면 [그림 Ⅰ-1]과 같다.

[그림 Ⅰ-1] e-러닝 표준화 로드맵의 필요성

이에 본 연구는 주요 목적은 다음과 같다.

① e-러닝 및 e-러닝 표준화 관련 형황 분석 및 이슈 연구 ② 기술 및 교육학적 시각에서 e-러닝 비전 및 표준화 요소 연구 ③ e-러닝 표준화의 영역별 요소 내용, 절차, 시기 연구 ④ 국내의 e-러닝 표준화 연구 및 개발 추진 계획 수립 ⑤ 국가 차원의 관련 부처와 기관의 역할 분담 등에 대한 체계 연구

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2. 연구의 범위 및 내용 본 연구는 e-러닝 표준화 로드맵(V2)을 개발하는 것을 목적으로 한다. e-러닝 표준화 로드맵은 e-러닝의 비전을 바탕으로, e-러닝을 구성하는 여러 구성 요소들 에 대한 표준화 로드맵이어야 한다.

따라서 본 연구는 e-러닝 표준화 로드맵을 산출하기 위한 전(前) 단계로 e-러닝 의 비전을 담은 미래 e-러닝 시나리오를 작성하여, 이를 바탕으로 e-러닝 표준 화 요소 및 영역을 산출하여, 표준화 로드맵을 작성한다. 본 연구의 구체적인 연 구 내용은 다음과 같다.

가. 국내외 e-러닝 현황 조사 ① 국내외 e-러닝 기관, 업체, 정부 부처 현황 조사

나. 미래 e-러닝 비전 탐색 및 시나리오 작성 1) ① 국내 e-러닝 관련자의 e-러닝 현황 및 비전, 요구사항 탐색 ② 미래 e-러닝 비전 탐색과 국내 IT 기술 로드맵을 참고로 미래 e-러닝 시나리 오 작성

다. e-러닝 표준화 로드맵(V2)의 작성 ① 시나리오에 제시된 미래 e-러닝과 현재 IT 기술 차이 분석(Gap Analysis) ② 차이 분석 결과에 따른 표준화 요소 추출 및 표준화 영역 연구 ③ 표준화 영역별 요소를 미래 시대 구분에 따라 로드맵 작성 ④ 국내외 e-러닝 표준화 모델 및 로드맵과 교차 분석

라. e-러닝 표준화 중장기 계획(안) 제시 ① e-러닝 세부 영역별 추진 방향 및 일정 제시 ② e-러닝 표준화와 관련된 법, 제도 개선 방안 제시 ③ 국내의 e-러닝 활성화를 위한 추진 체계 제시

1) “나. 미래 e-러닝 비전 탐색”과

“다. e-러닝 표준화 로드맵(V2)의 작성” 연구는 본 연구의 ‘로드

맵 개발 방법론’을 통해 산출된다.

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3. 연구의 방법 본 연구의 추진 전략은 [그림 Ⅰ-2]와 같다.

[그림 Ⅰ-2] 연구의 추진 전략

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본 연구의 절차는 [그림 Ⅰ-2]의 추진 전략과 같이 세 가지 단계로 나누어 진다.

① e-러닝 현황 조사 · 국내외 e-러닝 현황 조사 : 문헌 및 전문가 면담 · e-러닝 미래 모습 연구 조사 : 전문가 면담 및 관련 연구 조사 · e-러닝 표준화 현황 조사 : 문헌 및 전문가 면담

② e-러닝 시나리오 작성 및 차이 분석 : 연구자 및 외부 전문가(위원회) · 미래 e-러닝 시나리오(2015년) 작성 · 현재와 미래의 e-러닝 차이 분석(Gap Analysis) · 기술 차이 분석을 통한 로드맵 및 표준화 요소 추출

③ e-러닝 표준화 로드맵 작성 : 연구자 및 외부 전문가(위원회) · 표준화 요소의 로드맵 연구 · e-러닝 표준화 로드맵 작성 · 표준화 중장기 계획안 작성

본 연구를 추진하는데 있는 참여하게 될 연구진은 차세대 기술 위원회(e-러닝 표 준화 위원회 소속) 및 외부 전문가 위원으로 아래와 같이 구성한다.

① 표준화 단체 위원 : 한국 SC36 위원 ② 교육 관련 연구 위원 : 한국교원대 및 교대 교수, 현장 교사 ③ e-러닝 산업체 위원 : e-러닝 기업체 관련자 ④ 정보통신기술 연구 위원 : ETRI, 한국기술표준원, 대학의 정보통신공학부 교수 ⑤ 교육 정책 위원 : 교육부 및 지역 교육청 ⑥ 유관 기관 위원 : 한국직업능력개발원

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차세대 기술 위원회의 협의회 일정은 [표 Ⅰ-1]과 같다.

[표 Ⅰ-1] 협의회 추진 일정 순서

시기

논의 내용 ·국내외 연구 동향 및 이슈 논의

1차 협의회

9월 중순

·연구 진행 방법 및 절차 논의 ·로드맵 개발 절차 및 방법 논의 ·시나리오 검토

2차 협의회

10월 말

·로드맵 피드백 및 Gap Analysis 방향 검토 ·로드맵 우선 순위 조정 ·로드맵 분야별 세부 연구 진행 검토

3차 협의회

11월 말

·e-러닝 표준화 로드맵 검토

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Ⅱ. e-러닝의 미래 모습 관련 국내외 연구 현황 본 장은 미래 e-러닝 모습과 로드맵에 관한 국내외 관련 연구 현황을 살펴봄으로 써 연구의 진행 관점을 정리하고, 이후 수행될 연구의 기본 방향과 방법을 결정 하는데 기본 자료로 활용한다.

1. 국외 e-러닝 연구(로드맵) 현황 국외의 e-러닝 연구 역시 우리나라와 마찬가지로 활발히 진행되고 있다. 특히 미 국과 유럽에서는 미래 e-러닝의 모습을 그려보고, 이를 이용하여 e-러닝 로드맵 및 표준화 로드맵을 연구하고 있었다. 미래 모습을 담은 로드맵을 통해 국가에 서 시행되어야할 올바른 e-러닝 정책, 연구, 개발 등의 전반적인 사업에 참고하 여 일관성 있고 효율적인 e-러닝을 추진하고 있다.

국외의 e-러닝 연구는 미래의 모습을 담은 연구(future of education)와 로드맵 (roadmap) 연구로 구분해 볼 수 있다.

가. Future of education ① 2020 VISIONS (U.S.)

미국은 백악관 상업 담당 비서관의 주도하에 ‘2020 VISIONS’라는 보고서를 통해 서 발전된 정보통신기술을 통한 교육과 학습의 변화에 대해 예견하고 있다. 이 보 고서는 정보통신기술 관련 대학, 연구소, 기업체의 최고 전문가들이 예견하는 미래 의 변화된 교육․학습 환경에 대한 다양한 의견을 시나리오, 사건 설명 등의 형 태로 그리고 있다.

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[그림 Ⅱ-1] 2020 VISIONS의 모습

2020 VISIONS에서 예견하는 교육 환경의 변화된 모습들은 다음과 같다.

미래의 정보통신기술은 학습자에게 새로운 학습 환경을 제공하게 될 것이다.

학습자는 방대하고 다양한 형태의 학습자료(resources, learning materials)와 사전을 언제 어디서나 갖게 될 이다.

여러 분야의 전문가들을 동시에 자신의 교사로 가질 수 있게 된다.

세계 여러 지역에 살고 있는 교사나 조언자들의 도움을 통해 지식을 조직화 함으로써 여러 분야에서 깊이 있는 탐구를 하게 된다.

시뮬레이션을 통해 과거의 사라져 버린 지역을 여행하거나, 미래의 변화된 모 습을 체험할 수 있다.

화학․물리․생물․기술과 같은 실험을 시뮬레이션함으로써 실험의 과정과 결과를 시각화할 수 있다.

정보통신기술은 학습자에게 이런 환경을 매우 손쉽게 제공할 수 있게 될 것이다.

장애우에게는 핸디갭을 극복하게 하며, 자동번역기의 도움은 다언어 학습이 가능하게 해 줄 것이다.

이런 학습 환경은 학습자가 평생 학습할 수 있는 환경까지도 제공하게 될 것 이다.

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② 유럽연합(EU)의 e-러닝 현황

[그림 Ⅱ-2] e-Europe의 홈페이지

유럽

위원회는

2002년 EU차원의

정보화 기본계획인

‘e-Europe 2002:

An

Information Society for all'을 발표하여 2005년까지의 정보화 계획의 목표와 청사 진을 제시하였다. 이 계획은 ’e-Europe 2002'를 계승한 것으로 EU 전역에 걸쳐 광 대역 네트워크의

구축

및

이용, 네트워크

보안, e-Government, e-Learning,

e-Health, e-Business의 활성화에 초점을 맞추고 있다. e-러닝 분야의 활동은 다음 과 같다.

Analyse the European market for e-learning

Virtual campuses for all students

Broadband connections : museums, libraries

Grids for e-Learning

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나. Roadmap ① SCORM Roadmap

[그림 Ⅱ-3] SCORM Roadmap

SCORM 로드맵에서는 현재까지 발표된 SCORM 2004 표준안에 앞으로 포함되어 야 할 기술(technical), 학습(learning), 기반구조(infrastructure)적 요소들을 [표Ⅱ-1] 과 같이 제시하고 있다.

[표 Ⅱ-1] SCORM Roadmap에 포함된 확장 요소 Technical Extensions ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․

Presentation Navigation Assessments Simulation content Repositories Data Models Learner Profiles Security Communication Models Web Services Collaboration Service-Based Content Localization and Internationalization ․ Accessibility ․ Content Variants ․ Digital Rights Management

Learning Extensions ․ Competency-Based Learning ․ Performance Support ․ Mobile Devices and Mobile Learning ․ Adaptive and Model-Based Systems ․ Intelligent Tutoring Systems ․ Simulation Systems ․ Gaming Systems ․ Enterprise Integration

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Infrastructure Extensions ․ Semantic Web ․ Versioning and Version Management ․ Migration and Backward Compatibility ․ IMS Specification Harmonization ․ Emerging Specifications into Standards

② Time2Learn Roadmap

[그림 Ⅱ-4] A roadmap for professional eTraining

Time2Learn은 European Commission에서 유럽의 고등 교육을 위한 R & D 로드 맵을 작성한 단체이다. 이 연구는 유럽 9개국의 17개 유관기관 단체가 모여 현재의 IT 기술 상황을 조사하고, e-러닝 관련자들에게 설문을 통해 e-러닝의 모습과 요구사항을 살펴 본 뒤, 이를 시나리오로 작성하여 로드맵을 만들었다.

이

로드맵을

만드는

방법론은

미국의

IMTI(Integrated

Manufacturing

Technology Initiative)에서 개발된 The Integrated Roadmapping Method를 채택하 여 사용하였다. The Integrated Roadmapping Method의 개략적인 절차는 [그림 Ⅱ -5]와 같다.

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[그림 Ⅱ-5] 시나리오 개발 절차(Time2Learn)

개발된 로드맵은 교육 방법, 기술과 도구, 기반 구조의 세 측면에서 2010년 이후 까지의 e-러닝 요소의 개발 순서와 단계를 체계적으로 잘 정리되어 있다. [그림 Ⅱ -6]은 개발된 로드맵의 일부분이다.

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[그림 Ⅱ-6] 개발된 로드맵(Time2Learn)

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2. 국내 IT 기술 로드맵 연구 앞서 언급한 바와 같이 외국의 경우 e-러닝에 대한 미래 모습과 로드맵, 표준화 로드맵 연구가 순서있게 체계적으로 시행되고 있는 반면 우리나라의 경우는 아직까 지 e-러닝의 미래 모습을 그려보지 못했고, e-러닝의 로드맵, 표준화 로드맵이 체계적인 방법론에 의해 개발되지 못하였다.

다만, 미래 IT 기술에 대한 전망과 개념적인 차세대 e-러닝 기술에 대한 기술 은 몇 개의 참고 문헌에서 찾을 수 있다.

미래 e-러닝 모습을 알기 위해 가장 기본적인 IT 기술의 발전 전망과 맵을 살펴 볼 필요가 있다. 국내의 IT 기술에 대한 미래의 전망과 차세대 e-러닝 기술에 대한 비전은 아래의 참고 자료를 근거로 현황을 분석하게 된다.

① 정보통신부, 정보통신백서, 2004 : 정보통신백서는 자세한 기술의 로드맵을 제시하지 못하고, 유비쿼터스를 통한 디지털 통합(digital convergence) 사회의 모습을 미래 사회로 전망하고 있다.

② 정보통신기술협회, 2003년도 정보통신표준화백서, 2003 : 정보통신표준화백서는 차세대 기술로 선별한 30개 기술의 상용화 시기를 포 함한 자세한 로드맵을 제시하고 있는데, 비교적 짧은 시기인 5년 이내에 상용화가 가능한 기술은 자세히 설명되고 있으나 긴 개발 시기가 필요한 기술은 정확하게 예 측하기 어렵기 때문에 자세히 설명되고 있지 못하다. 하지만, 미래에 상용화가 가능 한 기술들을 서술해 놓음으로 해서 차세대 IT 기술의 방향을 어느 정도 집작해 볼 수 있다.

③ 산업자원부, 이러닝백서, 2004 : 이러닝 백서는 e-러닝에 사용될 차세대 기술로 이러닝 솔루션 기반의 10대 기술이 서술하고 있다. 하지만 이 역시 자세한 로드맵은 제시되지 못하고 개념적인 접근을 시도하고 있다.

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정보통신백서와 정보통신표준화백서는 차세대 기술에 대한 앞으로의 국가적인 비 전과 로드맵을 제시해 주었다는 데에 그 의의가 있지만, e-러닝 기술에 대한 비전 과 로드맵에 대해서는 언급하고 있지 않다. 또한 이러닝 백서에서 제시되고 있는 10개의 차세대 e-러닝 기술은 개념적으로 제시되었을 뿐 자세한 적용 사례와 시기, 로드맵 등은 제시해 주지 못하고 있다.

따라서 본 연구는 정보통신기술협회에서 발간한 미래의 30개 기술의 로드맵을 바탕으로 미래 e-러닝에 적용될 수 있는 기술들을 탐색하여 시나리오를 작성하 기위한 상황적 기술 변인으로 사용하고자 한다.

[표 Ⅱ-2] 차세대 기술 맵은 정보통신기술협회의 기술 로드맵을 e-러닝 분야의 ‘기반 구조(infrastructure)’와 ‘기술과 도구(technology & tool)’ 분야로 크게 나누어 정리하였다.

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[표 Ⅱ-2] 차세대 기술 맵 e-러닝 분야

IT 분류

차세대 통신망

기반 구조

IT 기술

IT 제품 및 성숙(상용) 시기

VoPN(VoIP)

VoIP S/W, 장치, 서버(2007)

IPv6

IP 응용 및 변환 기술(2006)

멀티미디어 QoS

QoS 지원 단말기(2010)

광인터넷

광인터넷관련기술(2010)

고속 LAN/MAN

전송 및 응용기술(2008)

Active Network

능동형 네트워크(2008)

NGcN

서비스 플랫폼 및 관리기술(2008)

Grid Networking

Grid 웹서비스(2012)

E-biz

보안,인증,지불 등(2007)

차세대 웹기반 기술

웹 서비스(2006)

URI

다국어 도메인, 무선인터넷 주소, 메타데이 터(2006)

공공정보시스템 정보통신 GIS 응용

그룹웨어, 지식관리, 미들웨어(2010) 모바일, 3차원 GIS(2008)

ITS(Telematics)

교통전자지도(2010), 텔레매틱스(2008)

LBS

Location-Based Service

Post PC

블루투스, PDA(2008)

지능형 로봇

휴먼-로봇 인터액션(2008)

SDR

Software-Defined Radio(2006)

초고속 무선 전파/ PAN/LAN 무선통신 MBWA Mobility Protocol

무선 랜카드 및 AP(2006) Mobile Broadband Wireless Access(2005) Mobile IP(2008)

MPEG-21 저작권, 변환 및 식별자, 포맷(2007) 콘텐츠 & DRM 식별체계,유통모델,보호기술(2006) S/W 내장형 S/W 컴퍼넌트 홈서버, 임베디드 S/W(2007) 정보가전 디지털 홈 기술과 도구 정보보호

차세대 방송

홈미디어서버, 전력선통신(2006)

정보보호

암호, 보안, 정보보호(2010)

전자지불

인증처리, 보호, 결제기술(2008)

생체인식

인터페이스, 포맷, 보안(2008)

재난통신

비상통신, QoS(2010)

DMB

DMB관련 제품 (2008)

- 16 -

3. e-러닝을 바라보는 교육 현장 가. 국외의 관련 연구 미래

교육의

LEONIE(Learning

동향과 in

비전을

Europe:

제시하고

Observatory

있는 on

관련

National

연구로는 and

유럽의

International

Evolution) 프로젝트가 대표적이다.

[그림 Ⅱ-7] LEONIE 프로젝트의 홈페이지

LEONIE 프로젝트는 European Commission에서 2004년도에 실행한 것으로 세계 50여 개국의 각계 전문가들에게서 미래 교육의 비전을 설문한 프로젝트이다. 이 프 로젝트에서 제시된 미래 교육의 트랜드로 강한 영향력을 발휘할 수 있는 키워드는 다음과 같다.

학생 중심 교육(learner-driven education)

- 17 -

개별화 및 적시형 학습(just-in-time learning)

학습 기술(learning skills)

교육, 학습 과정에서의 학습자 정보

모바일 학습(u-learning)

디지털 리터러시(digital literacy)

평생 학습(life long learning)2)

학습자 관리(continuous information management for the individual)

정보의 접근(facilitated access to data, information, knowledge)

나. 국내의 요구 사항 e-러닝을 바라보는 국내 교육 현장의 요구 사항은 참여자의 관점에 따라 크게 두 가지로 나뉠 수 있다. e-러닝을 보완 교육으로 생각하고 있는 분야와 e-러닝을 대 체 교육으로 생각하고 있는 시각이다. 이를 정리하면 [표 Ⅱ-3]와 같다.

[표 Ⅱ-3] e-러닝의 분야와 그 시각 구분 초,중,고 교육 대학 교육 사이버 대학 기업 교육 공공부분 교육

예시 초,중등교육 수능 대비 교육

e-러닝의 시각 보완 교육

고등교육

보완 교육

17개교 운영(2004년)

대체 교육

교양 및 소양 교육 MBA, 전문 분야 교육 공무원 사이버교육

대체 교육 대체 교육

소외 계층의 정보 문해 평생 교육

시민 정보 공유 인프라

대체 교육

대학 평생 교육원

2) LEONIE 프로젝트 보고서에서는 평생 교육에 관한 추세를 모든 사람들(everybody)에게 필요한 것이며 평생 필요하다(life long human activity)는 것으로 두 가지로 나누어 서술하고 있는데, 본 연구에서는 평생 학습이 라는 한 개의 개념으로 통합하여 제시하였다.

- 18 -

현재 e-러닝에 대한 시각이 보완 교육과 대체 교육으로 나누어지는 현실에서 e러닝에 대한 정의와 미래 e-러닝에 대한 비전의 차이가 존재할 수 있다.

이 두 부류의 참여자들이 생각하고 있는 e-러닝의 현실과 비전을 파악하기 위해 각 분야의 전문가들과 면담을 실시하였다. 면담의 실시 결과, 앞에서 논의한 LEONIE 프로젝트에서 제시된 개념들과 상당히 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 우리나라 IT 기술의 발전 속도가 빠르고, 기본 환경 성숙도가 높은 것을 감안하여 게임 학습(edu-tainment)와 같은 새로운 개념들이 제시되었다. 이를 정리하면 다음 과 같다.

학생 중심 교육(learner-driven education)

조력자, 코치로서의 교사(교사들간의 팀티칭)

개별화 및 개성화 교육

적시형 학습(just-in-time learning)

소규모 학급

게임 학습

평생 학습

학습 기술(learning skills)의 다양한 적용

교육, 학습 과정에서의 학습자 정보

모바일 학습(u-learning)

디지털 리터러시(digital literacy)

학습자 관리(continuous information management for the individual)

맞춤형 학습 정보의 제공 및 접근

- 19 -

Ⅲ. e-러닝 표준화 단체 및 표준안 현황

본 장은 국내외 e-러닝 표준화 단체와 표준안 현황을 분석하여 본 연구의 목표인 e-러닝 표준화 로드맵을 작성하는데 참고 자료로 활용한다.

e-러닝 표준화 단체와 표준안은 ISO, IEEE와 같은 국외의 대표적인 표준화 기관 에서 교육정보의 각 영역에 따라 표준화를 진행 중이다. [표 Ⅲ-1]은 국외 e-러닝 표준화 주요 기관에 대한 설명과 주요 활동 영역이다.

[표 Ⅲ-1] 국외 e-러닝 표준화 주요 기관 및 활동 영역 기관명

주요활동영역 WG WG WG WG WG

1 2 3 4 5

: : : : :

비고

Vocabulary Collaborative Technology Participant Information Management and Delivery ISO/IEC Quality Assurance and JTC1 SC36 Descriptive Frameworks WG 6 : International Standardized Profiles WG 7 : Culture/Language/ Human-Functioning Activities

․학습, 교육, 훈련을 위한 정보기술을 주제로 하여 해당 분야 정보 기술의 표 준화를 위한 연구 수행 ․한국은 P-멤버로 활동하며, 2003년 9월 SC36 국제회의 개최, 매년 2회의 국제회의 개최(‘05년 9월 미국 개최 예정)

WG WG IEEE LTSC WG WG WG

․IEEE에서 학습기술과 관련 하여 표준인증, 권고사항 및 지침제시 등의 기능을 담당 하는 하위 분과로 여기에서 인증된 스펙은 국제적인 표준이 됨(예: LOM)

1 : Architecture & Reference Model 4 : Digital Rights Expression Language 11 : Computer Managed Instruction 12 : Learning Object Metadata(LOM) 20 : Competency Definition

IMS

․Content Packaging ․Digital Repositories Interoperability ․Enterprise ․Enterprise Service ․Learner Information Package ․Learning Design ․Meta-data ․Question and Test Interoperability ․Reusable Definition of Competency or Educational Objective ․Simple Sequencing ․Vocabulary Definition Exchange

ADL

․SCORM - Content Aggregation Model - Run-Time Environment - Sequencing & Navigation

- 20 -

․EDUCAUSE에 의해 시작 기업체와 연구기관, 정부 기관간의 합동 프로젝트 ․다양한 기관들(교육기관, 기업, 정부기관 등 250여 기관이상이 등록)과 유기 적인 관계를 맺으면서 가 장 광범위한 표준화 영역 에 걸쳐 스펙을 발표

․표준안을 실제 e-러닝에 적용하여 검증하는 협력 연구소 프로그램, Academic Co-Lab 운영중

ISO/IEC JTC1 SC36과 IEEE LTSC는 대표적인 e-러닝 표준을 연구하는 기구로 각각 7개과 5개의 워킹그룹(WG)으로 구성되어 영역별 표준화 작업에 노력하고 있 다. 이외에도 유럽에는 CEN(European Normalization committee)에서는 전자상거래, e-비즈니스, 전자서명, 지식경영, 학습지원 테크놀로지 등과 관련된 정보통신 분야 워크숍을 여러 차례 개설하였다. IMS에서는 ADL의 SCORM으로 모아지는 대부분 의 실질적 표준화 내용을 생산하고 있는 기관이다. IMS의 표준안은 다른 어떤 표 준안보다도 e-러닝의 넓은 영역에 걸쳐 다양한 분야와 XML 바인딩 수준까지의 표 준안을 제시하고 있다.

e-러닝 표준안을 제시하고 있는 대표적인 기관들의 표준화 비교는 [표 Ⅲ-2]와 같다. 이 표에서 제시된 e-러닝 표준안 영역은 한국교육학술정보원에서 제시하고 있는 영역이다.

이렇게 국외에서는 다양한 표준화 기구 및 협회에서 e-러닝 표준안을 연구하고 있는데, 국내에서는 2004년 한국교육학술정보원의 메타데이터 표준안(KEM)이 현재 가장 가시적인 표준안 연구 성과이다. 이외의 다양한 표준화 요소에 대해서는 현재 연구 중이거나 계획 중에 있다.

국내의 e-러닝 표준화 연구는 한국교육학술정보원에서 2003년 e-러닝 표준화 로 드맵(V1) 연구를 통해 시작되었다. [표 Ⅲ-3]은 e-러닝 표준화 로드맵(V1)이다.

- 21 -

[표 Ⅲ-2] e-러닝 표준안 비교 e-러닝 표준화 영역 ○메타데이터 분야

IMS y

IMS의 metadata는 아래의 세가지 문서에 제시 IMS LR XML binding, IMS LR Information Model, IMS LR Best Practice and Implementation Guide

y

Manifest XML 파일로 물리적 y CAM(content 파일들과 구조, metadata를 aggregation model) 설명하고 표현하는 형태로 assets, SCO(sharable 배포 content object), IMS Simple Sequencing content Behavior model organization으로 구성

-학습객체 등 교육정보 -저작권 표현 기술

○자원 구조화 및 패키징 -콘텐츠 패키징 -구조화

○모델 언어 분야

y y

-Educational Modeling Language

y ○학습자 관리 분야 -학습자의 개인 정보

y y

-학습자의 수행 정보 -학습 이력 등 상호 교환 ○학습자 평가 분야

y

저작시스템, 평가엔진, LMS, 평가문항 저장소, candidate repository 로 구성

○시스템 구동 분야

y

SCORM 1.3 RTE(runtime environment) - AICC의 CMI/Lesson Communication AGR010을 기반으로 개발 y SCO와 LMS 간 API interface가 관여

-컨텐츠 운용 환경 -네트워크 환경

○디지털 저장소 -저장과 검색을 위한 구조

SCORM 작성 IEEE의 LOM과 IMS의 Learning Resource를 기반으로 하여 만들어진 적용모형

LIP - 학습자의 정보와 함께 개발자에 관한 정보도 포함함.

IMS Enterprise - 동일한 조직, 기업 내에서 가상 학습 환경, 포탈, 학생 기록, 관리 등과 같은 시스템에서 자료를 교환하기 위해 개발 QTI(Question & Test Interoperability specification)

-일관성있는 형태로 보고, 보관

y

Learning Design은 교수-학습 과정에 표함되어 있는 설계 측면을 특정 형태로 기술할 수 있는 요소들의 포괄적인 틀 어휘, 동작의 확장을 기준으로 3단계로 design을 구분

y

-평가 문항 관리 정보 -다양환 실행환경 가능

ADL

y

DRI(digital repositories 1.0) -디지털 asset과, 관련된 metadata의 공통된 저장에 관한 방식을 규정

- 22 -

[표 Ⅲ-2] e-러닝 표준안 비교 (이어서) e-러닝 표준화 영역 ○메타데이터 분야

IEEE LTSC

y

-학습객체 등 교육정보 -저작권 표현 기술

LOM은 9가지 범주로 나누어 계층적으로 구조화

○자원 구조화 및 패키징

기타

y y y y y

ARIADNE - LOM과 호환되도록 설계 DCMI - 온라인 자원의 저장과 검색 CanCore - LOM 중 일부 요소 추출 GEM - DC로부터 제어 어휘 확충 EdNA - DC에 바탕을 두고 어휘 추가

y

AICC Cource Structure - CMI Interoperability

y

OUNL EML - 학습 자원은 기본 속성으로 method, activity, role을 갖고 있다는 가정 하에 model을 개발하기 위한 언어

y

ISO JTC1 SC36 WG3 Participant Information - IEEE LTSC에서 규격화한 PAPI를 이 기구로 이관되어 연구가 진행되고 있음

y

AICC CMI/Lesson Communication specification - API specification

-콘텐츠 패키징 -구조화 ○모델 언어 분야 -Educational Modeling Language

○학습자 관리 분야 -학습자의 개인 정보 -학습자의 수행 정보 -학습 이력 등 상호 교환 ○학습자 평가 분야

y

PAPI 학습자 정보를 상이한 시스템 간에 교환하기 위해 개발

-평가 문항 관리 정보 -다양환 실행환경 가능 -일관성있는 형태로 보고, 보관 ○시스템 구동 분야 -컨텐츠 운용 환경 -네트워크 환경 ○디지털 저장소 -저장과 검색을 위한 구조

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[표 Ⅲ-3] e-러닝 표준화 로드맵(V1) 단계 년도

도입기 2004

2005

추세

단일 사용자 순차 학습 →단일 사용자 수준별 학습 유선 인터넷→저수준 ubiquitous computing(mobile learning과 유선 internet 기반 learning의 통합)

인프 라 측면

Mobile learning

도입 할 특징

수준별 학습

성장기 2006 2007 단일 사용자 수준별 학습→다중 사용자 학습 내용별 맞춤형 학습 다양한 학습법(personalized/game-based/collaborativ e learning) interactive TV 기반 학습 지원

저수준 Ubiquitous Learning

평가(2004) Blended Learning 국제화/지역화 버전 관리 다중 플랫폼 기반 프리젠테이션

T-learning 도입

협력 학습, Enterprise Intergration 지원, 단순 시뮬레이션 Competency 저작권 보호

Sinple 학습 Sequencing 설계 지원

Ubiquitous Learning 지원 평가 지원(2004) Collabortion 지원 Blended Learning 지원 Competency 지원 버전 관리 단순 시뮬레이션 지원 다중 플랫폼 기반 프리젠테이션 지원

e러닝 콘텐 웹서비스 츠 지원 관리

통합형 서비스 모델(2004) Collabortion 평가 자원 관리(2004) 지원(자원 접근 제어) 국제화/지역화 지원 Enterprise 버전 관리 Intergration 지원 콘텐츠 독립적 저작권 보호 지원 프리젠테이션 정보 콘텐츠 품질검증 지원 지원

형가 자원 표현(2004) Blended Learning 자원 Sinple 표현 Sequencing 국제화/지역화 지원 표현 버전 관리 학습 Mobile 환경 RDF 지원 메타데이타 자원 지원 콘텐츠 스키마 표현 Ubiquitous 환경 지원 메타데이타 콘텐츠 표현 프로파일 다중 플랫폼 기반 프리젠테이션 모델 트래킹/Seque 평가 엔진 (2004) ncing 정보 평가 지원 작성 Simple 도구(2004) Sequencing 다중 플랫폼 기반 지원 실행 실행환경(다중 엔진 및 환경 플랫폼 지원 프리젠테이션 저작도구 엔진 포함) 웹서비스 Blended Learning 지원 지원 국제화/지역화 지원 콘텐츠 변환 버전 관리 규칙 Learning Information 참여 Profile 자 기반(학습자 측면 표현)

Accessibility 지원 Blended Learning 지원 평가 결과 표현(2004) 국제화/지역화 지원

Framework 인증/ 시스템 구조 용어 Taxonomy

Prosess 당 산출물 정의 Metric Assurance 절차

게임 활용 학습 고급 시뮬레이션(스트리밍, 가상 현실, 프로그램 실행,…) 지능형 멀티미디어 프리젠테이션 dynamic sequencing 지원 게임 지원(스토리 텔링) 고급 시뮬레이션 지원 dynamic sequencing 지원 지능형 멀티미디어 프리젠테이션 지원 게임 지원(게임 서버) 고급 시뮬레이션 지원, 지능형 프리젠테이션 정보 지원 (학습자원 모델, 참여자 모델과 학습자원 프리젠테이션 모델의 연관성 관리)dynamic sequencing 지원

완성기 2008

2009

개인별 맞춤 학습 (차세대 지능형 학습 감성 체헙형 학습)

Ubiquitous Learning

차세대 지능형/감성체험형 학습 customized learning ITS/Agent-based learning

Semantic Web With Topic Maps 지원 감성체험형 학습 지원 ITS 지원

Semantic Web With Topic Maps, Ontology, Theserus 지원 감성체험형 학습 지원

Collabortion 자원(프로그램. 게임 지원(패키징 Semantic Web With workspace 포함)표현 개선) Topic Competency 표현 고급 시뮬레이션 기원 Maps, Ontology 지원 단순 시뮬레이션 자원 지능형 멀티미디어 ITS 포함 프리젠테에션 모델 감성체험형 Learning 저작권 표현, 분산 dynamic sequencing 지원(감성체험형 패키징 지원 Sequencing 지원) 학습자원 메타데이터 메타데이터 통합 통합 Collabortion 지원(엔진, 도구) Competency 지원(참여자와 학습자원 간의 Competency에 대한 지능형 매칭) 단순 시뮬레이션 지원 Enterprise Intergration 지원 저작권 보호 지원

게임 지원(게임 엔진,에측) Semantic Web With 고급 시뮬레이션 지원 Topic 지능형 프리젠테이션 Maps, 지원 엔진(학습자원 ITS 모델, 참여자 모델과 감성체험형 Learning 학습자원 지원 프리젠테이션 모델의 (감성체험형 연관성 관리) Sequencing 지원) dynamic sequencing 지원 게임 지원(대웅 Collaboration 에이전트 표현) 지원(참여자 개념 완성) 고급 시뮬레이션 지원 Competency 표현 Semantic Web 유연한 Presentation 지원 ITS(학습자 모델) 지원 지원(개인 Enterprise 프리젼테이션 선호도 Interfation 지원 지원) 가이드라인 시뮬레이션 / 게임 협동학습 / 기반 학습 / 지능 차세대 지능형 학습 / Enterprise 형 멀티미디어 customized 학습 / Integration) / 프리젠테이션 / 개인 감성 체험형 학습 지원 Compertency / 맞춤형 학습 지원 저작권 보호 지원

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2003년 연구된 e-러닝 표준화 로드맵(V1)은 e-러닝 콘텐츠 기반의 컴포넌트 표 준화 안을 제시했을 뿐 e-러닝 비전 및 표준화 요소가 어떻게 교육에 실제 활 용되는지에 대한 구체적인 언급이 없어 교육 현장과 e-러닝 및 표준화 마인드에 대한 확산이 적은 결과를 낳았다. 따라서 기술적 관점에서 뿐만 아니라 교육학적인 관점에서 각종 표준화 요소가 어떻게 e-러닝에 사용되고, 앞으로 어떻게 발전하 게 될 것이다라는 여러 관련자들 간의 동의된 비전이 담겨져야 할 것이다.

그 이후로 표준화 영역에 대해 정부 산하기관 및 학회 등에서 관련 연구를 진행 중이거나 계획하고 있는데 [표 Ⅲ-4]는 e-러닝 표준화 영역에 대한 KERIS의 사업 진행 현황이다.

[표 Ⅲ-4] e-러닝 표준화 영역에 대한 KERIS의 사업 진행 e-러닝 표준화 영역 ○메타데이터 분야 -학습객체 등 교육정보 -저작권 표현 기술 -용어 정의 등

2004년

2005년

․초․중등 교육 분야 교육정보 메타데 ․고등 교육 분야 교육정 이터(KEM v2.0) 연구 및 KS 인증('0 보 메타데이터(KEM 3∼'04) v3.0) 연구 ․교육분야 DRM 구축방안 연구 ※저작권 요소 기술을 및 메타데이터 요소 연구('04) 위한 연구 병행 추진 ․SCORM 2004에 정의된 콘텐츠 패키징 표준화 규격 사이버가 정학습체제에 적용(‘04)

○콘텐츠 분야 -콘텐츠 패키징 -평가문항 상호운용성 ○학습 환경 분야 ․SCORM 2004에 정의된 LMS/LCMS 관련 규격(API 및 -LMS/LCMS 관련 -협동학습 환경 및 에이 Data Model) 사이버가정학습체제 에 적용(‘04) 전트 -아키텍쳐 & 참조 모델 등 ○교수․학습 설계 분야 ․SCORM 2004에 정의된 시퀀싱 ․SCORM 2004 규격을 & 네비게이션 규격 사이버가 보완할 수 있는 복잡한 -교수․학습 설계 학습모델에 적용할 수 -학습객체 설계 및 재사 정학습체제에 적용(‘04) 있는 시퀀싱 & 네비게 용성 이션 표준화 연구 -시퀀싱 & 네비게이션 등 ○학습 참여자 분야 ․학습관리정보 공유․유통 방안 연구(‘04) -학습 참여자 정보 -역량 정의 모델 등 ○질관리 분야 ․질관리 종합 계획 수립 -질관리 프레임워크 등

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Ⅳ. 미래 e-러닝 시나리오(2015년)

본 장의 연구는 앞에서 논의한 e-러닝의 비전을 담은 미래 모습을 그린 세 개의 시나리오를 작성하는 데에 그 목적이 있다.

미래 e-러닝을 위한 국내 IT 기술 로드맵 및 e-러닝 기술맵, 국외 e-러닝 로드맵 연구를 참조하여 e-러닝을 바라보는 관련자의 비전이 들어있는 미래 e-러닝 시나리 오를 작성한다. 작성하게 되는 시나리오는 교육의 분야에 따라 세 개를 작성하는데, 시나리오별로 기술 및 교육 전문가 2명씩 한 팀이 되어 작성한다. 작성된 시나리오 는 본 연구의 위원회 위원에게 교육, 기술적 검토를 받는다.

1. 시나리오의 틀 이 단계에서는 시나리오, 즉 2015년 이러닝의 미래를 기술하기 위한 틀을 결정한 다. 시나리오 자체의 틀과 시나리오를 점검할 수 있는 정보의 틀이다.

가. 시나리오의 틀 미래를 고찰한다고 해도 ‘몇 년 후의 이야기인가?’, ‘어디까지의 범위를 생각해 두 는가?’를 사전에 결정해 두지 않으면 이야기가 발산만 될 뿐 본 연구의 목적에 맞 는 시나리오를 만들 수 없다. 시나리오의 틀은 시간, 주제, 지리 이렇게 세 가지로 나눌 수 있다. 본 시나리오의 틀은 다음과 같다.

① 시간축 : 2015년 ② 시나리오의 테마 : 미래의 e-러닝(교육 현장의 모습) ③ 지리축 : 소도시, 중도시, 대도시

본 연구의 시나리오는 세 개의 시나리오로 구성되는데, 각 시나리오에 적용되는 시 나리오의 적용 틀은 [표 Ⅳ-1]과 같다.

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[표 Ⅳ-1] 시나리오 작성의 틀 교육 분야 시나리오 #1

시나리오 #2

시나리오 #3

주인공 초등학교

초,중등 교육

6학년

대학 교육

대학 4학년

(고등 교육) 평생/기업 교육

직장인

지리축

시간축

소도시 거주

2015년

중도시 거주

2015년

중도시 거주 (대도시 출퇴근)

2015년

나. 시나리오에 투입될 정보 점검 시나리오의 테마와 틀이 결정되면 시나리오에 투입될 정보를 어떻게 ‘총점검’하는 지가 다음 과제인데, 이 단계에서 모이는 정보는 누락되는 정보가 없는 포괄적인 틀을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 시나리오를 작성하는데 사용되는 포괄적 정보 체계인 'SEPTEmber'를 사용하기로 한다(니시무라 미치나리, 2003). 이 용어 는 아래의 5개 개념의 첫 글자를 연결한 개념이다.

① 사회, 가치관, 문화(Society) ② 경제, 세제(Economy) ③ 정치, 규제, 정책(Politics) ④ 과학, 기술(Technology) ⑤ 지구 환경(Ecology)

미래에 대한 전망은 최근 들어 미래의 다문화적인 예측을 연구하는 ‘미래학’과 관 련된 많은 연구물과 출판물이 제시되고 있다. 국내에서도 각계 전문가 30인이 모여 2020년 미래 한국의 모습을 그려 본 ‘2020 미래 한국(한길사)’과 LG 경제연구원의 ‘2010 대한민국 트랜드(한국경제신문)’과 같은 저서들을 서점에서 찾아 볼 수 있다. 국내 신문에서도 국외 석학들의 미래 워크샵 관련 기사와 국내 전문가의 전망, 정 부 차원에서의 목표 등에 관한 기사를 많이 찾아 볼 수 있다. [표 Ⅳ-2]는 신문 기 사에 찾을 수 있는 미래 관련 기사들이다.

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[표 Ⅳ-2] 미래 관련 신문 기사 신문 및 날짜

기 사 내 용

전자신문 정부가 2015년께 1인당 국민소득 3만5000달러, 세계 5위 과학기술 강국 2005-09-12 을 목표로 잡았는데 '마법의 돌'로 불리는 RFID(무선 주파수 인식)의 플라스틱 태그 칩이 세계 최초로 개발됐다. 순천대학교 산업자원부 지역협력연구센터 연구팀(센터장 조규진 교수)은 세계 최초로 유기물질과 잉크젯 프린터만을 사용해 저가형 대전일보 RFID 태그 칩을 개발했다고 6일 밝혔다.

2005-10-07 기존 RFID 태그칩은 제조공정이 복잡하고 고가인데 반해 이번에 개발된 칩은 100% 유기물질과 잉크젯 프린터만을 이용해 30㎑ 발진이 가능한 기 술이다. 특히 프린팅 공정이 가능해 대량생산으로 칩의 가격을 제조물량에 따라 1-5원 정도에 납품할 수 있어 가격 경쟁력을 갖출 수 있게 됐다. 산업자원부는「2015 산업발전전략」보고를 통해 한국경제를 둘러싼 핵심 환경비즈니스 환경변화를 ①급속한 기술혁신을 바탕으로 ②글로벌화 ③고령화 ④산업간 2005-09-21 융합 ⑤에너지·환경이슈 심화 ⑥기업의 사회적 책임(CSR: Cooperate Social Responsibility) 확대로 예측하고 있다. 경종민 한국과학기술원(KAIST) 교수, 이윤태 삼성전자 상무, 김성준 서울 대 교수 등 산학연 전문가 11명이 정보기술(IT)의 미래를 예측한 ‘IT의 미 래’를 펴냈다. 필자들은 이 책에서 △IT가 우리 사회의 미래를 어떻게 발전시켜 갈 것인 전자신문 가 △IT는 어떻게 발전해 갈 것인가 △최근 IT의 발전 모습을 통한 미래 2004-04-13 예측 등을 소개했다. 총 11장으로 구성된 이 책에서 경종민 교수는 ‘시스 템 온 칩 기술의 미래’, 이윤태 상무는 ‘모바일 컴퓨팅과 통신의 미래 동 향’, 박광로 한국전자통신연구원 박사는 ‘홈네트워크 기술 및 디지털 홈서 비스’ 등의 미래상을 제시했다.

2030년은 2000년대에 출생한 세대가 성인으로 사회활동 인구에 편입되 는 시기이며 현재의 2030세대가 정년을 맞이하여 사회적으로 퇴장하기 시 작하는 시기다. 한국미래학회는 11일 서울 중구 태평로 한국프레스센터 18층 목련관에서 ‘한국의 미래: 2030의 비전’을 주제로 확대월례발표회를 개최한다. 정재승 한국과학기술원(KAIST) 교수는 화장실에서 볼일을 보는 동안 변 동아일보 2005-06-11 기가 심박수와 혈당량을 재서 주치의의 컴퓨터로 전송하고 벽에 걸린 액자 의 그림은 기분에 따라 변하는 ‘유비쿼터스 시대’가 될 것이라고 예측했다. 또 평균수명이 85세가 넘으면서 조기퇴직으로 인생의 후반전을 짊어질 ‘실 버 테크놀로지’가 발전하고 육아와 교육, 노인 봉양을 로봇이 맡게 되는 ‘휴머노이드’ 시대가 될 것으로 봤다. 에 달렸다”고 밝혔다. 자동차와 철강·D램 등이 지난 10년간 우리나라를 먹여살렸다면, 10년 뒤 에는 지능로봇과 유비쿼터스 시스템·나노기술 등이 그 자리를 차지할 것으 로 예측됐다. 조선일보 공학한림원은 27일 창립 10주년을 맞아 ‘과거 10년 한국의 10대 공학기 2005-10-28 술’과 ‘10년 후 한국을 준비하는 10가지 공학기술’을 발표했다. 공학한림원 은 1995년 10월 30일 창립된 국내 공학기술 분야 최고 전문가그룹이다. 교수 중심의 다른 학술단체와 달리 절반이 기업 CEO들로 구성돼 있다.

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위에서 살펴본 다섯가지 정보 체계인 'SEPTEmber'는 거시적인 시각에서 미래의 전반적인 경향을 살펴보는 데 그 목적이 있다. 미래의 e-러닝 시나리오는 거시적인 시각에서 살펴본 틀을 기반으로 특히, 미래의 e-러닝과 관련된 부분만을 더 세분화 하여 볼 항목들을 추출할 필요가 있다. 다섯가지 정보 체계에서 특히, 미래의 e-러 닝과 관련된 분야는 교육의 모습을 표현할 수 있는 Society 분야와 교육에 적용되 는 IT 기술을 포함하고 있는 Technology 분야이다. 이 두 분야는 미시적 관점에서 세부적으로 변화 양상을 고찰해 보고 나머지 세 분야에 대해서는 거시적 관점에서 고찰하게 된다. 따라서, 본 연구에서 참고해야 될 정보는 체계는 [그림 Ⅳ-1]과 같 다.

[그림 Ⅳ-1] 시나리오 작성의 정보 체계

2. 시나리오에 투입될 정보 점검 전 단계에서 설정한 틀에 따라 미래 세상의 변화 동향을 이해하고, 그 속에서 시나 리오를 형성하는 요소를 추출하는데 이 단계의 목적이 있다.

가. 미래의 변화 동향 파악 전 단계에서 결정한 시나리오의 틀 ‘시간/미래의 테마/지리축’에 따라 넓게 정보를 수집하는 것이 단계에서 행하는 것이다. [표 Ⅳ-3]은 수집된 정보의 중요성과 관련 성은 생각하지 않고 수집할 수 있는 미래의 변화 동향을 신문 기사와 출판물, 연구 물을 참조하여 정리한 표이다.

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[표 Ⅳ-3] 미래의 변화 동향 영역

변화 동향 고령화 사회의 도래 소자녀화/인구 감소

사회, 가치관, 문화

여성의 사회 진출 진전 외국인 노동력의 증가 사회 24 시간화 진전 - 소비 시간의 확대 보유/소유에서 이용으로 가치관 변화 실력주의의 침투 - 전직에 대한 저항이 없어짐, 연공서열 제도의 붕괴 기업 구조 조정 동향 - 실력주의, 자본주의 경제의 진전 외자의 진입 가속

경제, 세제

소득 양극화 산업간 융화 1인당국민소득 3만5천달러(G10 국가로 부상)

정치, 규제, 정책

행정 도시 및 지방 분권 신에너지의 출현-태양렬/수소 에너지 가정과 사회의 IT화 가속

과학, 기술

디지털 컨버전스(convergence) 유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society) 실버 테크놀로지

지구 환경

휴머노이드 순환형 사회 재사용/감량/재활용의 증가

나. 미래 e-러닝의 변화 동향 파악 미래 사회에 대한 전반적인 이해를 바탕으로 미래 교육의 한 분야인 e-러닝의 변 화 동향도 파악할 필요가 있다. 특히 이 부분은 앞 단계에서 제시한 교육의 모습을 표현할 수 있는 Society 분야와 교육에 적용되는 IT 기술을 포함하고 있는 Technology 분야에 한정하게 된다.

미래 교육의 동향과 비전을 제시하고 있는 관련 연구는 본 연구의 배경 연구로 다 루었던 외국의 사례들이 있다. 특히 앞에서 서술된 유럽의 LEONIE 프로젝트는 European Commission에서 2004년도에 실행한 것으로 세계 50여 개국의 각계 전

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문가들에게서 미래 교육의 비전을 설문한 프로젝트이다. 이 프로젝트에서 제시된 미래 교육의 트랜드로 강한 영향력을 발휘할 수 있는 키워드는 다음과 같다.

① 학생 중심 교육(learner-driven education) ② 개별화 및 적시형 학습(just-in-time learning) ③ 학습 기술(learning skills) ④ 교육, 학습 과정에서의 학습자 정보 ⑤ 모바일 학습(u-learning) ⑥ 디지털 리터러시(digital literacy) ⑦ 평생 학습(life long learning) ⑧ 학습자 관리(continuous information management for the individual) ⑨ 정보의 접근(facilitated access to data, information, knowledge)

이외에도 본 연구의 관련 연구인 2020 VISIONS와 같은 외국의 사례 연구를 통해 미래 교육의 가치를 추출해 본 결과 다음과 같은 교육적 비전을 추출할 수 있었다. 본 비전은 사례 연구를 통해 추출된 요소를 교육 전문가들의 검토를 거친 요소들이 다.

① 학생 중심 교육(learner-driven education) ② 조력자, 코치로서의 교사(교사들간의 팀티칭) ③ 개별화 및 개성화 교육 ④ 적시형 학습(just-in-time learning) ⑤ 소규모 학급 ⑥ 게임 학습 ⑦ 평생 학습 ⑧ 학습 기술(learning skills) : 탐구학습, 협력학습, 시뮬레이션학습, 반복학습, 자기조절학 습3) ⑨ 교육, 학습 과정에서의 학습자 정보 ⑩ 모바일 학습(u-learning) ⑪ 디지털 리터러시(digital literacy) ⑫ 학습자 관리(continuous information management for the individual) ⑬ 맞춤형 학습 정보의 제공 및 접근

미래 교육 시나리오에 등장하는 IT 기술 요소은 다음과 같다.

3) 여기에서 제시된 다섯 가지 학습 방법은 Time2Learn에서 제시된 e-러닝으로 가능한 학습 유형이다.

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① VR/3D/Simulation ② Ubiquitous ③ 전자 포트폴리오 ④ 신체적 결합을 보조해 주는 H/W와 S/W ⑤ e-Book ⑥ RFID ⑦ 오감적 인터페이스(interface) ⑧ Intelligent Agent ⑨ Portable/Wearable PC ⑩ 포터블 디스플레이 ⑪ 학습관리시스템(LMS) 및 저작도구 시스템 ⑫ Grid Networking/Web Serivce ⑬ 대화형 멀티미디어 ⑭ 통합형 콘텐츠

IT 기술의 경우 개발 및 상용화 시기를 예측하기란 쉽지 않지만, 본 연구에서는 앞 에서 다룬 차세대 IT 기술 로드맵과 사례 연구에서 다루어진 미래 교육을 위한 IT 기술들을 사용하여 시나리오의 기술 요소로 정의하였다.

3. 시나리오의 핵심 구동력 파악 가. 미래 e-러닝 시나리오의 핵심 구동력 파악 앞에서 추출된 미래 e-러닝을 위한 변화 동향 및 비전을 대상으로 미래의 교육을 이끌어갈 핵심 구동력을 추출하여, 이를 미래의 변화라는 틀 안에서 다시 한 번 고 찰해 볼 필요가 있다. 예를 들어 고령화 사회로의 진전은 ‘사회, 가치관, 문화’ 뿐만 이 아니라 ‘경제, 세제’ 및 ‘정치, 규제, 정책’에까지 그 영향을 미친다. 위에서 살펴 본 미래 교육의 비전을 본 연구의 다섯 가지 정보 체계별로 나누어 상호 교차해 본 결과 [표 Ⅳ-4]와 같다.

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[표 Ⅳ-4] 미래의 교육과 관련된 미래 정보 체계 사화, 가치관, 문화

경제, 세제

정치, 규제, 정책

학생 중심 교육 (조력자로서의 교사,

소자녀화

개별화/개성화 교육,

인구감소

과학, 기술

지구 환경

광대역통신망 실력주의

RFID 생체인식

자기주도적 학습)

유비쿼터스사

적시형 학습

회 외자의 진입

소규모 학급

1인소득 증가

게임 학습

디지털콘버전

게임산업증대

스

지능형 학습

휴머노이드

(맞춤형 정보 제공) 고령화 사회 여성의 사회 진출 증가, 평생 교육

실버테크놀로

소비시간의

지

확대, 실력주의의 침투 학습 방법 (탐구학습, 협력학습 등) 행정도시 및

블랜디드 학습

지방분권 개인정보 보호 전자포트폴리

학습자 정보 및 관리

및 보안

오 IT 기기의

디지털 리터러시

생활화

나. 불확실성 요소 고찰 미래 e-러닝의 핵심 구동력을 분석해 보았다. 하지만 사회, 문화, 경제적인 핵심

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구동력에 의해 미래 e-러닝이 변할 수 있는 환경이 만들어 졌다고 하더라도 이를 뒷받침할 수 있는 주의 환경과 IT 기술의 발전을 장담할 수는 없다. 따라서 본 연 구에서는 교육학적인 핵심 구동력은 시나리오에 포함하여 구성하게 되지만, IT 기 술 요소 및 주의의 수용 환경에 대해서는 불확실한 요소로 규정하여 시나리오별로 기술의 발전 및 수용성이 높은 시나리오와 조금 낮은 시나리오로 구별하였다. 즉 기술의 발전과 수용성에 있어서는 복수의 시나리오를 통해 시나리오가 가지는 명확 한 핵심 구동력과 방향성이 불확실한 불확실성이 혼재하는 시나리오를 구성하였다. 본 연구의 첫 번째 시나리오인 초, 중등 교육 분야의 시나리오는 최대한 구성원들 의 수용성을 낮게 설정하고, IT 기술의 적용을 좁게 하였다. 이에 비해 세 번째 시 나리오인 평생/기업 교육 분야의 시나리오는 최대한 구성원의 수용성을 높게 하고, IT 기술의 적용을 넓게 하였다. 그리고 면대면 교육과 온라인 교육과 혼합형 시나 리오와 순수 온라인 교육으로만 이루어지는 시나리오로 역시 나누어 기술하였다.

[그림 Ⅳ-2] 불확실 요소에 따른 시나리오 구성 체계

4. 시나리오 만들기 가. 시나리오 만들기 확정된 미래 e-러닝 구동력은 어느 시나리오에도 공통적으로 나타나는 요소이기

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때문에 앞에서 기술된 핵심 구동력은 시나리오를 통해 배경 요인으로 기술하였고, IT 기술은 앞에서 서술된 시나리오의 IT 기술의 발전 및 사회적 수용도에 따라 나 누어 기술되었다.

[표 Ⅳ-5] 시나리오에 구성될 교육적 핵심 요소 시나리오 교육적 핵심 요소

#1 (초,중등교육)

#2

#3

(대학/고등교육) (평생/직업교육)

학생 중심 교육

○

○

조력자로서의 교사

○

○

개별화/개성화 교육

○

○

○

자기주도적 학습

○

○

○

적시형(just-in-time) 학습

○

○

○

소규모 학급

○

○

게임 학습

○

지능형 학습

○

평생 교육

○

○ ○

○

○

○

학습 방법 - 탐구 학습

○

○

- 협력 학습

○

○

- 반복 학습

○

- 시뮬레이션 학습

○

- 가상 체험 학습

○

○

○

블랜디드(bleneded) 학습

○

○

학습자 정보

○

○

○

학습자 관리

○

○

○

- 학습 정보 교환

○

학습 평가

○

○

○

디지털 리터러시

○

○

○

맞춤형 정보 제공

○

○

○

- 35 -

[표 Ⅳ-6] 시나리오에 구성될 기술적 핵심 요소 시나리오 분류

#1

기술적 핵심 요소

#2

#3

(초,중등교육) (대학/고등교육) (평생/직업교육) 통신, 전송기술

광인터넷

○

○

○

(유선)

광대역 통합망

○

○

○

초고속 무선

○

○

○

블루투스

○

○

○

텔레매틱스

○

무선인터넷

○

○

○

IPv6, VoIP, URI 등

○

○

○

차세대지능형웹서비스

○

○

○

전자 화폐

○

○

통신, 전송기술 (무선)

인터넷

○

전자상거래,

인터넷 보안

○

○

정보 보호

전자 상거래 표준화

○

○

생체 인식

○

방송 및 멀티미 차세대 방송, DMB 디어 정보 가전

S/W

○

○

○

○

○

○

○

○

○

ITS

○

○

○

임베디드 S/W

○

MPEG 디지털 홈 (홈 오토매틱)

○

공개 S/W

○

LMS/LCMS

○

자동언어번역기

○

DRM 콘텐츠

○

○

○

디지털도서관/e-Book

○

○

실사수준 콘텐츠(3D)

○

아바타

○

RFID

○

○

오감적 센서 부품 기타

○

○

Portable/Wearable

○

PC(PDA) Portable Display

○

완성된 세 개의 시나리오는 다음과 같다.

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○

○

시나리오 #1 : 초등학교 6학년 복문이의 현장 학습 아침부터 복문이는 마음이 들떠 있다. 오늘은 그렇게도 기다리던 현장학습을 가는 날이기 때문이다. 평소 늘 늦잠 때문에 엄마에게 꾸중 듣던 모습은 오늘은 전혀 볼 수 없다. “야, 좀 조용히 해” 복문이의 형은 아침부터 시끄럽게 구는 복문이가 못마땅하다. “형, 요것만 확인할게.” 복문이는 컴퓨터 앞에 앉는다. 순식간에 부팅이 완료되고, 복문이는 자신의 “PS N 4)”으로 접속한다.

“복문. 잘잤니?” 까치라 이름지어준 웹 에이젼트는 반갑에 인사를 한다. [ 현재의 홈 컴퓨터 시스템에서는 화상장치, 음성장치등을 통해 컴퓨터와 음성을 통해 정보를 주고 받을 수 있다. ] “응. 까치, 내가 어제 부탁해놓은 일은 다 했니?” “물론이지.” 대답과 동시에 화면에는 어제 검색을 요청했던 정보들이 보여진다. 복문이는 무슨 소린지는 모르지만 예전에 비해 자료들을 정확하게 찾을 수 있는 기능들은 웹 에이 전트의 지식(정보) 처리인가 뭔가하는 기술에 의해 된다고 들은 것 같다. 화면에는 오늘 복문이가 현장학습으로 갈 경주에 대한 정보가 펼쳐진다. “야, 그런 건 미리미리 좀 해.” 잠을 설친 형이 다시 볼멘소리로 중얼거린다. 중학생인 형은 오늘 원격수업을 받 는 날이라 학교를 가지 않아도 되는데, 동생 때문에 잠을 설친 것이 여전히 불만인 모양이다. “선생님이 어제 숙제를 내줬는데 어떻게 해~” 형을 한번 흘겨본 복문이는 다시 화면에 집중한다. 석굴암, 불국사, 첨성대, 포석정등에 관한 내용들이 눈에 보인다. 복문이는 어제 선생님이 미래형 단말기로 전송해 준 현장학습 일정을 확인한다.

4)

PSN : Personal Space of Network은 학교에서 내어주는 개인의 웹 공간이다. 교육관련 기관에서 제공하는 대부분의 정보 저장소와 연결이 되며, 사용이 허가된 상업적인 정보 저장소와도 연결이 가능하다. 이곳에는 지능적인 개인 웹-에이전트가 할당되어, 접속을 하지 않아도 사용자의 지시에 의해 일을 처리해주고, 필요한 정보를 수집해서 제공한다.

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이 미래형 단말기는 학교에서 학생들 모두에게 유비쿼터스 학습을 위해 제공한 것이다. 언제 어디서나 웹에 빠른 접근이 가능하고, 저장용량 및 처리능력이 뛰어나 다. 다만, 학습외적인 요소 즉, 게임이나 채팅, 불법적 자료 이용 방지등의 제한을 두었다.

“까치, 포석정은 빼주고, 나머지는 단말기에 전송해줘~. 포석정은 어제 많이 공부 했어.” “알았어” 컴퓨터 앞에 놓아둔 복문이의 단말기에 불이 반짝이기 시작한다. 까치가 모아준 정보가 단말기에 입력되고 있는 것이다. “됐다.” 단말기를 집어든 복문이는 얼른 방을 빠져나온다. “쉬고 있어” 복문이의 말에 컴퓨터는 자동으로 전원이 꺼진다. 식탁에서 밥을 먹는둥 마는둥 하는 복문이에게 엄마가 묻는다. “오늘 몇시까지 들어오니?” 다시 한번 단말기에서 일정을 확인하고 대답한다. “오후 4시에 학교도착해요.” “흠, 그래 요즘에는 여기에서 경주까지는 1시간 밖에 걸리지 않으니. 그런데 밥 좀 제대로 먹지 그래?” “네.” 집을 나가기 전에 엄마는 도시락을 챙겨준다. 학교에서 급식이 이루어지지만 오늘 같은 현장학습을 하는 날에는 도시락을 가져가기도 한다. 사실 도시락을 싸는 것은 학부모에게는 귀찮은 일이지만 1년에 한 두 번의 일을 가지고 불만을 가지는 부모 는 없다. “준비물은 다 챙겨가니?” “당연하죠.” 당연할 수 밖에 없다. 현장학습이라 해도 모든 기록은 단말기를 통해서 주고 받으 니, 준비물이라고 해봐야 미래형 단말기와 도시락 그리고 나름대로 멋을 부릴 모자 하나 쯤이면 되니 말이다.

“엄마, 학교 다녀 오겠습니다.” “그래, 많이 배우고 오너라.”

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웃으며 배웅하는 엄마를 뒤로하고 복문이는 자신의 자전거가 있는 아파트의 자전 거 보관함으로 달려간다. 일렬로 세워진 자전거들 사이에서 자신의 자전거에 올라 타고 바로 페달을 밟는다. 너무 급하게 움직여서인지 자전거의 자물쇠가 풀리지 않 아 순간 멈칫한다. 지금의 자전거는 복문이와 멀어지면 자동으로 바퀴에 자물쇠가 채워진다. 자전거의 RFID와 복문이가 가지고 있는 열쇠의 RFID 한쌍이 1m이내에 접근하면 자물쇠가 풀리게 되어있다. 열쇠는 작은 스티커로 복문이의 손목시계에 부착되어 있다.

■ 기술적 요소 : 초고속 광대역 LAN과 무선 통신, 지능형 웹 에이전트, 웹 서 비스, 디지털 홈, RFID, 미래형 단말기

같은 아파트에 사는 성환이도 자전거를 끌고 달려오는 모습이 보인다. 복문이는 성환이와 함께 학교로 힘차게 달려간다.

학교 운동장에는 우리들을 태우고 현장학습을 갈 버스들이 대기하고 있다. 복문이 는 깨끗하게 보이는 신차를 타고 싶다고 생각하며 교실에 들어선다. 교실에는 이미 와서 기다리는 친구들이 왁자지껄 떠들고 있다. 복문이는 얼마전에 바뀐 모니터가 내장된 자기 책상에 앉는다. 잠시 후 선생님께서 들어오셨다.

복문이의 담임 선생님은 교육경력 10년차로 학생에게 답을 제시하기 보다는 그 해답을 찾아갈 수 있는 과정을 안내할 줄 아는 교사이다. 어제 선생님은 지능형 웹을 통해 오늘 학생들에게 제시할 선수학습 내용을 준비 했다. 검색 에이전트를 통해 선생님은“경주에서 초등학교 6학년 학생이 4시간 동안 현장학습을 할 때, 꼭 보아야할 문화재는?”이라고 명령을 내린후, 추천되어지는 문 화재들을 검토한다. 검색 에이전트는 디지털화된 학교 도서관 자료, 에듀넷, 시도교 육청의 교육정보세터, 인터넷에 있는 모든 자료를 검색해 선생님께 꼭 맞는 정보를 제공해 준다. 또한, 같이 제공되는 정보인 문화재 전문가가 추천하는 코스, 우수 교 사가 추천하는 현장 학습방법 등을 참고로, 학급 학생들의 흥미 분야, 선호하는 학 습 형태에 맞게 학습 내용을 준비하였다. 30분도 되지 않아 내일 아이들에게 보여 줄 자료가 만들어 졌다.

“모두 조용히 하고 앞의 화면을 보세요.”

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선생님은 어제 준비한 현장학습 목적지 경주에 대한 학습 자료를 멀티 스크린에 비추어준다.

멀티 스크린은 얼마전에 각 교실에 제공된 굉장히 크지만 얇은 스크

린이다. 꼭 집에 있는 벽걸이형 TFT-TV와 비슷하다. 멀티 스크린을 통해 경주 현 장 학습에 대한 자료를 살펴보고, 현장학습시에 주의해야할 사항들을 선생님에게 들은 다음, 차를 타기 위해 운동장으로 이동한다. 다행스럽게도, 아침에 복문이가 바랬던것처럼 복문이네 반은 얼마전에 나온 최신 형 버스를 배정받았다. 각 좌석 정면에는 A4용지 크기의 작은 스크린과 무선 헤드 셋이 장착되어있다. 복문이는 기사 아저씨가 틀어주는 홍콩배우 양윤호가 등장하는 코믹 액션 영화를 시청하고, 옆에 앉은 미영이는 최신 가요를 들으며 경주로 향한 다. 기사 아저씨는 운적석 옆에 있는 네비게이션을 이용해, 경주까지 약 1시간 정도 가 소요될것이라고 말한다. 톨게이트를 지날때는 버스에 부착된 RFID를 이용하여 예전과 달리 멈춤이 없이 시원스레 달린다.

■ 기술적 요소 : ITS(Telematics), Navigation, 지능형 웹 서비스, 멀티스크 린, 블루투스 기기들, 디지털 도서관

어느덧 경주에 도착한다. 가장 먼저 간 곳은 경주 불국사다. 버스에서 내리기 전 선생님은 1시간 후, 이곳에 다시 모이라고 하셨으며, 미래형 단말기를 통해 많은 정 보를 얻고 오라고 말한다. 요즘 학생들은 이 단말기를 이용하여 자신이 원하는 자 료를 유, 무선 통신을 통해, 쉽고 빠르게 웹에 접속해서 필요한 자료를 다운로드할 수 있다. 아침에 까치에게서 다운 받은 자료를 생각하며, 복문이는 미영이와 함께 석굴암 앞에 도착한다. 석굴암 앞에 부착된 무선센서 네트워크는 복문이와 미영이가 들어서자, 석굴암의 역사전 기원과 상세설명, 미술사적 가치 등의 정보를 텍스트와 이미지로 단말기에 디스플레이하고, 무선 헤드셋을 통해 음성으로 서비스 해준다. 복문이와 미영이는 아침에 집에서 준비한 내용과 선생님이 제시해준 자료등을 바 탕으로 궁금했던 내용과 더 알고 싶은 내용, 느낀 점들을 단말기에 기록하고, 정리 한다. 특히, 미술에 관심이 많은 복문이는 석굴암의 미술적 가치가 언급된 부분에 많은 시간을 투자하여 살펴 보고, 직접 눈으로 확인한다. 불국사를 돌아본후, 50분쯤 지났을때, 선생님으로부터 주차장으로 모이라는 음성 메시지가 단말기에 수신된다. 미영이와 복문이, 그리고 다른 친구들은 모두 주차장 으로 발걸음을 옮긴다.

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다음으로 이동한 장소는 첨성대다. 석굴암과 마찬가지로 미래형 단말기에 첨성대 와 관련한 정보가 수신된다. 복문이는 무선 헤드셋을 통해 들려지는 설명과 단말기 에 수신되는 첨성대 관련 이미지를 듣다가 문득, 신라시대 사람들이 첨성대를 실제 로 어떻게 사용했는지 궁금해졌다. 곧바로 단말기를 이용해 에듀넷에 접속하여 첨 성대를 사용하는 신라인들의 애니메이션 자료와 동영상 자료를 다운받아 살펴본다. 궁금했던 내용이 해결되자, 복문이는 차례차례 순차적으로 제공되는 자료를 넘겨버 리고, 첨성대의 미술적 가치에 대한 설명 부분을 선택하여 학습한다.

어느덧 시간이 점심시간이 되었다. 복문이와 미영이는 집에서 준비해온 간단한 점 심식사를 하며 선생님께 제출할 현장학습 보고서를 작성한다. 복문이와 미영이와 한조가 되어, 석굴암에 관한 정보와 느낀 점을 웹 보고서 형태로 만들라는 것이었 다. 이 과제는 사전에 선생님이 학생들의 선호하는 학습 유형과 학습 과목, 학급의 Social Diagram 분석을 통해 개별의 특성을 분석한 결과에 기인한 것이다. 즉, 선생 님은 복문이와 미영이가 학급에서 친밀도가 가장 높고, 복문이는 문장력과 보고서 작성에 능력이 있고, 미영이는 미술 과목에 흥미와 소질을 갖고 있다는 사실을 알 고 있었던 것이다. 문자 인식과 음성 인식이 모두 되기는 하지만, 복문이는 타이핑이 편하다는 생각에 미래형 단말기에 얇고 넓은 미래형 자판기를 연결해 문서를 만든다. 미영이는 웹과 에듀넷에 있는 지능형 검색 엔진을 통해 석굴암에 있는 멀티미디어 자료를 찾는다. 오전에 현장학습을 하면서 단말기로 찍었던 사진들도 첨부하고, 필요하면 자료를 수정하기도 하였다. 사용하는 자료가 모두 디지털 자료이기 때문에 내 마음대로 자 료를 수정하여 사용할 수 있다. 요즘에는 디지털 자료의 저작권 법률이 예전보다 무척 엄격해 졌지만, 출처를 밝힌 교육 자료는 모두 무료라고 선생님께서 말씀하신 것이 생각났다. 미영이가 편집한 멀티미디어 자료는 단말기 대 단말기로 무선 전송되어 복문이의 단말기에 담겨져 하나의 완성된 웹 보고서가 되었다. 둘은 작성한 보고서의 내용을 처음부터 끝까지 다시 살펴보고, 저장 버튼을 클릭한다. 저장 버튼을 누르자, 모든 자료는 자동으로 학교에 있는 복문네 반의 홈페이지에 복문이와 미영이의 석굴암 보고서라는 제목으로 자동으로 저장된다. 보고서를 제출한 복문이는 단말기를 통해 복문네 반 홈페이지를 통해 다시 한 번 보고서를 확인한 후 한숨을 돌린다. 아직 주어진 시간까지 30분정도 여유 시간을 갖은 복문이와 미영이는 근처 슈퍼마켓으로 달려가 시원한 아이스크림을 사먹는다.

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비용지불은 단말기에 부착된 IC 전자칩을 이용해 자신의 통장에서 자동이체 된다. 부모님께서 주시는 용돈이 적다고 둘은 서로 투덜거리며 자신의 통장에서 잔고를 확인해 본다. 어느덧 선생님의 소집 메시지가 음성으로 도착했고, 복문이와 친구들은 버스에 올 라 집으로 향한다.

■ 기술적 요소 : 전자지불, Mobility Protocol, POST PC, 초고속 무선 LAN, 무선센서 네트워 크, 음성 및 문자 인식, 개인정보 및 학습정보

■ 교육적 요소 : 학생중심교육, 탐구/협력/자기조절학습, 조력자로서의 교사, 개별화 학습

집에 도착한 복문이는 어머니께서 차려주시는 맛있는 저녁을 먹으며, 오늘 하루 일과를 부모님과 함께 이야기 한다. 저녁 식사후 복문이는 자신의 컴퓨터 앞에 앉 는다. 복문이는 음성 인식 인터페이스를 이용해 에듀넷에 있는 사이버 가정학습 시스템 에 접속, “공부해요”라는 컨텐츠의 초등학교 6학년 사회 과목을 연다. 컨텐츠의 여 러 단원중 오늘 다녀온 경주에 관한 내용이 있는 “우리 나라의 문화재” 단원을 선 택한다. 복문이는 오늘 돌아본 석굴암, 불국사, 첨성대 이외의 포석정과 천마총에 관련 자료와 동영상, 이미지 자료등을 통해, 오늘 다녀온 경주가 유네스코에서 지정 한 세계 문화 유산이라는 사실을 새삼 알게 되고, 더욱이 경주시 전체가 세계 문화 유산이라는 것에 더욱 신기해 한다. 순간 복문이의 눈이 빛나며 “도전해요”라는 컨텐츠로 이동한다. 이 컨텐츠는 게임 형식으로 학습한 내용을 확인하는 설정으로 꾸며져 있다. 복문이는 오늘 최고 점수 를 갱신하리라 마음먹고 Start 버튼을 클릭한다. 오늘 게임은 자동차 경주다. 처음 자동차가 출발할 때, 주어진 기름은 매우 적다. 하지만, 주행 중간에 나오는 문제를 해결하면, 문제의 난이도에 따라 자동차의 기름양이 올라간다. 오늘 다녀온 경주에 관한 문화재 및 유적지 문제가 선택적으로 랜덤하게 출제가 되고, 복문이는 하나씩 해결해 나간다. 어느덧 점수가 50,000 점을 넘었다. 하지만, 복문이는 오늘 최고 기 록을 경신하지 못하고, 4위의 성적을 기록한다. 아쉬운 마음을 뒤로하고, “모여봐요” 라는 컨텐츠로 이동한다. 익숙한 동작으로 “축구 사랑” 이라는 커뮤니티로 이동한 다. 이 컨텐츠는 바로 커뮤니티 컨텐츠로 복문이는 “축구 사랑” 이라는 커뮤니티에

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가입되어 있다. 요즘 “축구 사랑” 커뮤니티에서 화제는 한국 축구 FIFA 순위가 3달 전에 비해 1계단 떨어진 4위에 랭크되었다는 것이다. 하지만, 복문이는 이번주 토요일 2시에 잡혀있는 인근 학교와의 친선 축구 경기에 온 관심이 집중되어 있다. 복문이는 로그인된 다른 친구들과 함께 이번 주말 있을 축구 경기에 대한 작전을 토의한다. 어느덧 시간이 꽤 흘렀다. 복문이는 하품을 하며 에듀넷에서 빠져나온다. 오늘은 많이 걸어서 그런지, 참 피곤한 하루였다고 생각한다. 침대에 누워 내일 선생님께서 오늘 제출한 현장학습 과제에 대한 평가를 하신다 는 말씀을 떠올린다. 좋은 결과가 있기를 기대하며 전등을 끈다.

■ 기술적 및 교육적 요소 : 사이버 가정학습 시스템

※ 시나리오에 적용된 교육적, 기술적 요소 ■ 적용한 교육적 요소

■ 적용한 기술적 요소 ▸ RFID ▸ 초고속 무선 네트워킹 ▸ 전자 화폐 ▸ 디지털 홈

▸ 학생중심 교육 ▸ 적시형 학습 ▸ 탐구, 협력, 자기조절 학습 ▸ 조력자로서의 교사 ▸ 상호 교류학습

▸ 고속 및 광대역 LAN(통합망) ▸ Navigation ▸ 멀티스크린 ▸ 블루투스 기기들 ▸ 디지털 도서관 ▸ 디지털 홈 ▸ Post PC/미래형 단말기 ▸ 지능형 웹서비스 ▸ 무선 센서 네트워크 ▸ 개인정보 및 학습 정보

▸ 사이버 가정학습

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시나리오 #2 : 대학교육(고등교육) 시나리오 # 강의실에서

아름이는 다른 날보다 조금 일찍 일어났다. 오늘은 출석 수업이 있는 날이기 때문 이다. 오전 10시에 첫 강의가 시작되기 때문에 그 이전에 학교에 가야한다. 대학과 학생마다 출석 수업을 하는 요일이 조금씩 다르기 때문에, 예전과 같은 교통 정체 는 없다. “디리링~” 아름이가 강의실에 들어서자, 자동 감지 센서에 의해 출석이 자동으로 체크되었다. 수강 학생의 수가 많지 않기 때문에 강의실은 그다지 넓은 편이 아니었다. 그렇지 만 강의실 내부는 청소 로봇이 항상 청소를 하기 때문에 매우 깔끔하다. 아름이는 강의실의 앞쪽에 자리 잡았다. “안녕하세요! 아름양?” “좋은 아침이죠?” “식사는 하셨나요? 아침 식사는 건강을 위해 매우 중요하답니다.~” 책상 위에 붙어 있던 컴퓨터화면이 저절로 켜지면서, 학교에서 운영하고 있는 학습 정보 관리 웹-에이전트인 ‘학습길라잡이’가 아름이에게 인사 메시지를 보여준다. 며 칠 전에는 아름이가 동아리 활동을 하고 있는 스노클링의 진도 여부를 물었었다. 인사 메시지를 보여주고 있는 컴퓨터는 책상 위에 붙어 있을 정도로 얇으며, 화면 의 내용을 보여주기도 하지만, 전자펜을 사용하여 화면 위에 직접 입력도 가능하다. 얇은 출력 화면 안에는 고처리 기능을 가진 프로세서가 탑재되어 있다. 이 컴퓨터 는 구부러질 수 있을 정도로 유연하기 때문에 충격에 강하다. 또한 카메라 기능이 담겨 있어 영상의 송수신이 가능하다.

■ 기술적 요소 : RFID 센서, 청소 로봇, 간편한 디스플레이에 통합된 컴퓨터 ■ 교육적 요소 : 블렌디드 러닝, 출석 관리, 학생 건강․취미 관리

강의 시간이 되자 Simon 교수님의 모습이 강의실 앞 쪽에 나타났다. “안녕하세요, 여러분! 오늘 이 곳에는 비가 내리내요.” “그 곳의 날씨는 어떤가요? 나는 그 곳의 가을 하늘을 무척 사랑했는데, 지금은 안타깝게도 직접 보기 어렵네요.”

Simon 교수님은 이 곳 대전에 5년간 교환 교수로 있었다. 지금은 자신의 고향인

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호주로 돌아갔지만, 이 곳 학생들과의 인연은 원격 영상강의를 통해 계속 맺어가고 있다. 실시간 양방향 고속 영상 통신이 가능하고, e러닝 시스템을 통해 학습관리가 가능하기 때문에 불편함이 전혀 없다. “우선 학교 영상 강의방 2015번에 접속하세요!” 교수님의 말씀에 아름이는 책상 위의 컴퓨터를 사용하여 강의방에 접속하였다. 출 석한 모든 학생들이 강의방에 접속한 후, 강의가 시작되었다. “오늘은 경제학의 대상과 경제 분석 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.” 교수님의 수업이 진행되는 동안, 아름이는 수업 내용 몇 가지에 대해서 이해하지 못했다. 그래서 아름이는 교수님에게 질문을 했다. “교수님, 질문이 있습니다. 경제 분석 방법은 미시경제학에서 적용된다고 하셨는 데, 미시경제학이란 무엇입니까?” “아! 미시경제학이란 경제주체들의 경제행위와 그 상호작용이 연구 대상인 경제 학을 말합니다.” 고 교수님은 그 질문에 대한 답변을 하면서, 미시경제학에 관한 추가적인 설명을 아름이의 ‘학습 길라잡이’로 전송하였다. 아름이의 ‘학습 길라잡이’는 질문의 내용과 교수님의 답변 내용, 그리고 아름이의 수준에 맞는 예시 등을 추가하여 아름이의 학습 정보 데이터베이스에 저장한다. 아름이는 강의 중 자신의 질문 내용에 대해서, 강의 후 자신이 원하는 때에 언제든 지 자신의 미래형 단말기를 통해서 ‘학습 길라잡이’에 접근하여, 질문 내용과 답변 을 확인하고 좀 더 깊은 학습을 할 수 있다. 경영학이 전공인 이 외국인 교수님은 대전에서 오래 살았었기 때문에, 비교적 우리 말을 잘 하는 편이다. 그러나 가끔씩 영어로 오랫동안 이야기 할 때도 있다. “‘잉글리시’ 프로그램과 ‘딕셔너리’ 프로그램 시작!” 아름이는 영상 강의방에서 지원하는 수강 도구 프로그램 중 하나인 ‘잉글리쉬’ 프 로그램을 재빨리 실행시켜서, 교수님의 음성을 자신의 컴퓨터에 영문 자막과 한글 자막으로 변환하여 출력하도록 해 놓았다. 영어의 한글 자막 자동 번역 변환은 아 직 완전하지는 않지만, 나름대로 쓸만하다. 그 바로 오른쪽에는 어려운 단어나 숙어, 관용적인 회화 표현 등을 담은 ‘딕셔너리’ 프로그램을 실행시켜 놓았다. 이 ‘딕셔너리’ 프로그램은 아름이의 영어 능력 정보를 담은 데이터베이스에 네트워크를 통해 접근할 수 있고, 영어 실력을 트래킹 (tracking)하여

모니터링(monitoring)한

정보

및

영어

실력

테스팅(proficiency

testing) 결과 등을 가지고 있기 때문에, Simon 교수님의 영어 음성 중에 아름이가 모를 말한 영어 단어나 숙어만을 계속적으로 출력하여 준다.

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강의 중에 Simon 교수님은 경제 분석을 위한 한 방편으로 수학 공식을 사용하여 설명하기 시작한다. Simon 교수님은 자신의 컴퓨터에 복잡한 수학 공식을 적기 시 작하였다. 이 공식은 디지털 화 되어 깔끔한 형태로 변환되어 학생들의 컴퓨터화면 에도 동시에 표시된다. 아름이는 이 중에 중요하다고 생각되는 부분을 캡쳐링 (capturing)하여 자신의 컴퓨터에 저장한다. 캡쳐링(capturing)된 정보는 아름이가 강의실을 나갈 때, 자동으로 아름이의 개인 학습 정보가 담긴 데이터베이스로 전송 될 것이다. 강의의 내용은 자동으로 학교의 학습 정보 데이터베이스에 담겨 강의 종료 후에도 다시 수강이 가능하게 되며, 이 정보에 대한 메타데이터가 자동으로 같이 저장되어, 수강생이 아닌 사람이 검색을 할 때 빠르고 정확한 검색이 가능하 다.

■ 기술적 요소 : 실시간 음성 및 영상 정보 전송이 가능한 초고속 광대역 네트워 크, 언어 번역, 음성 인식 및 처리(오감적 인터페이스), 고급 정보 관리 기법 (Advanced information management technology), Ubiquitous, Avata, 에이전트, 시 맨틱 웹 서비스(Semantic web services), 미래형 단말기 ■ 교육적 요소 : 학습 정보 관리 에이전트, 원격 영상 강의, 수강 지원 도구(음성 의 문자 변환, 언어 번역), 개별화 학습(강의 중 질문에 대한 학생 수준에 맞는 답 변 및 예시 제공, 학습 능력에 맞는 번역 및 단어 출력), 학습 정보 관리 데이터베 이스와 에이전트, 에이전트 간 통신을 통한 학습 정보 교환, 네트워크 ․ 장치 (Devices) 간 학습 결과 및 정보 교환 ․ 저장, 학습 과정 트래킹과 모니터링

# 취업 설명회에서

아름이는 오늘 아시아나에서 실시하는 스튜어디스 취업 설명회에 참석하려고 한다. “오늘 오후 2시에 종합 강의관에서 스튜어디스 취업 설명회가 있습니다.”‘학습길 라잡이’가 아름이에게 알려주었다. 이 학습 정보 관리 에이젼트는 아름이가 평소에 스튜어디스에 많은 매력을 느끼고 있다는 것을 과거의 흥미를 통해 파악하고 있었기 때문에, 학교에서 운영하고 있는 취업 정보 데이터베이스에 학습 도우미가 주기적으로 접근해서, 의미 있는 관련 정 보를 항상 아름이에게 알려 주었기 때문에, 아름이는 취업 설명회가 있다는 것에 대해서 놓치지 않고 알 수 있었다. 이 학습 도우미(에이전트)는 학교에 있는 정보 뿐만 아니라, 항공사의 데이터베이스에 접속해서 아름이에게 도움이 될 수 있는 정

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보에 대해서 계속적으로 알려주고 있다.

■ 기술적 요소 : 음성 인식 및 처리 인터페이스, 지능형 에이전트 ■ 교육적 요소 : 개성화 교육(학습자 특성 및 관심 정보 관리), 학습자 관리

아름이는 미래형 단말기를 사용해서 오늘 취업 설명회의 일정을 살펴보았다. ‘면접에서 자주 나오는 질문에 대한 내용이네!’ 일정을 살펴 본 후, 취업 설명회에 참석하겠다는 양식을 작성했다. 이 양식에는 미 래형 단말기에 내장되어 있는 칩에 들어 있는 아름이의 정보가 자동으로 삽입 되었 다. 이 양식의 내용을 대충 살펴보고 확인하는 과정을 거친 후에, “전송” 이라는 음성 명령을 통해 취업 설명회에 참석을 통보했다.

“스튜어디스들 중에는 좋아하는 타입의 승객과 싫어하는 타입의 승객이……” 취업 설명회 중이다. 이 때 ‘스튜어디스의 직무분석’라는 어려운 용어가 나와 이해가 잘 되지 않았다. 아 름이는 보다 자세한 설명을 얻기 위해서 자신의 단말기를 폈다. 이 단말기는 A4용 지의 크기이며 접힐 수 있기 때문에 학교 내에서는 항상 가지고 다닌다. 얼마 전에 는 친구인 수진이와 좀 더 예쁜 디자인의 단말기를 구입하려고 이곳저곳을 돌아다 니면서 구경하기도 하였다. 단말기에 달려 있는 전자펜을 클릭하여, 스튜어디스 설명 프로그램을 실행시킨 후, ‘스튜어디스 직무분석’에 대해 살펴보았다. “스튜어디스가 하는 일은 내가 생각했던 것보다 무척 많고 다양하네? 이 일들이 익숙해질 때까지 실습을 해 보는 것이 좋을 것 같은데?” “인터넷에서 실습 시뮬레이션 프로그램이 있는지 살펴보아야 겠다!”

아름이는 ‘미래형 단말기’를 통해 인터넷에 접속해서 스튜어디스의 직무에 관한 시 뮬레이션이 있는 지 살펴보았다. “아, 찾았다!” 화면에 몇 개의 시뮬레이션이 나타났다. 학습 정보 관리 웹-에이전트인 ‘학습 길라잡이’가 인터넷을 검색하여, 시뮬레이션을 제공하는 e러닝 콘텐츠 제공회사들의 메타데이터에 접근하였고, 이 메타데이터의 내용들과 아름이의 학습자 정보에 있는 학습 양식, 선호도, 사회적 특성들을 고려하

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였다. 그 후 시뮬레이션을 사용해 보았던 다른 사람들의 추천 내용을 비교하여, 가 장 추천할 만한 시뮬레이션의 결과만을 제시한 것이다. “플라잉 에이젼시라는 e러닝 콘텐츠 제공회사에서 제공하는 AR(augmented reality, 증강 현실) 시뮬레이션과 다른 몇 개의 시뮬레이션이 좋을 것 같습니다!” ‘학습 길라잡이’가 추천해 주었다. 아름이는 AR이 무엇인지 몰라, 추가 정보에 대해 요구하였다. ‘학습 길라잡이’는 “AR 시뮬레이션은 현실 환경에 컴퓨터 그래픽 같은 추가적인 컴퓨터 정보를 제공 하여 시뮬레이션을 제공하는 것입니다.”라고 알려 주었다. 그리고 “플라잉 에이젼시에서 제공하는 이 시뮬레이션은 실제 비행기 기내에서처럼 승객 에게 서비스 하는 상황을 제시하고, 올바르게 대처를 했는지 튜터 에이전트가 모니 터링 한 후, 시뮬레이션이 종료된 뒤에 그에 맞는 적절한 피드백 정보를 제공해 줍 니다.”라고 하는 정보도 추가로 알려주었다.

■ 기술적 요소 : 미래형 단말기, RFID 센서, 정보 보안, E-Book, 시맨틱 웹 서비스(semantic web service), 메타데이터, AR(augmented reality) * 미래형 단말기 : 현재의 핸드폰 기능과 PDA, 타블릿 PC, 노트북의 기능을 통 합한 형태의 소형화된 정보 기기

■ 교육적 요소 : 학습자 정보, 학습자 정보 분석 비교 후 적합한 학습 코스 추천, 개별화 ․ 적시형 학습

스튜어디스 취업 대행사에서 운영하고 있는 이 시뮬레이션 프로그램을 사용하기 위해서는 열 번 사용에 2만 원 정도의 비용이 필요하다. 아름이는 얼마 전에 친구 인 수진이에게 선물 받은 시뮬레이션 프로그램을 사용할 수 있는 전자 화폐를 가지 고 있었기 때문에, 편안한 마음으로 사용비용을 지불할 수 있었다. 비용을 지불하자 자신의 학습 관리 정보 데이터베이스에 시뮬레이션으로 바로가기가 추가 되었다. 학습 경력 관리 프로그램은 아름이의 하루 일정을 체크한 후에 가장 편안한 시간에 시뮬레이션에 접속해야 할 필요성을 자동으로 알려주게 될 것이다.

■ 기술적 요소 : 시뮬레이션, 전자 화폐 ■ 교육적 요소 : 시뮬레이션 학습, 학습 일정 관리

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# 취미 활동인 스노클링 동아리에서

취업 설명회를 마치고 나오자 오후 3시가 되었다. 미래형 단말기를 통해 자신의 일 정을 점검해 보았다.

‘4시에 마케팅 조사론 과목의 강의가 있구나!’ ‘아직까지 1시간 남았네. 그 동안 무얼하지?’ ‘동아리 방에 가서 수진이와 수다나 떨어야겠다.’ 아름이의 동아리는 스노클링 동아리이다. 동아리 방에 도착했지만, 동아리 친구들 은 없었다. 미래형 단말기로 메신저에 로그인을 해 보았더니, 자신의 ‘친구친구’로 등록해 놓은 친구들의 시간표를 검색해볼 수 있었다. 다른 동아리 친구들은 우리 대학에서 가장 인기 있는 과목 중 하나인 “사진실습(I)”과목을 듣고 있었다. ‘내가 친구 친구들은 모두 사진실습(I) 과목을 수강하는 구나!’ 아름이는 한 달 전에 수강신청 하던 기억이 떠오른다. 동아리 선배들의 얘기에 의 하면 십 년 전에는 개인용 컴퓨터를 사용하여 수강신청을 하곤 했다고 한다. 그때 에는 학교의 웹 사이트에 접근하여 동시에 많은 학생들이 원하는 강좌의 수강신청 을 하였기 때문에, 접속 속도가 느려지는 경우도 있다고 한다. 지금은 조그마한 미래형 단말기에 예전의 슈퍼컴퓨터의 기능이 집적되어 있기 때 문에, 모두 미래형 단말기를 사용하여 수강신청을 한다. 이 미래형 단말기는 예전의 핸드폰 기능도 통합되어 있다. 또한 음성 명령이 가능하기 때문에 번거롭게 조그마 한 키를 엄지손가락으로 누르는 경우는 그다지 많지 않다. 미래형 단말기에 달린 디스플레이도 접었다 폈다가 가능하기 때문에 가지고 다니는 데에도 대단히 편리하 다. 학교에서 운영하는 웹 사이트에서는 학생들이 접속한 접속 장치의 종류를 자동 으로 인지하여 해당 디스플레이의 종류에 맞는 표현 방법의 정보를 자동으로 전송 해 준다. 아름이는 수강신청을 할 때, 동아리 친구들과 같이 신청하지 못했다. 그렇지만, 학 교에서 제공한 웹 사이트에는 수강 과목의 자세한 계획서뿐만 아니라, 해당 수업의 요약 동영상, 수강을 했던 학생들의 경험을 담은 음성 정보, 다른 대학의 유사한 강 좌 정보 등을 같이 제공되기 때문에 자기가 원하지 않는 강좌를 수강할 가능성은 그다지 많지 않다. 뿐만 아니라 초등학교 입학 때부터 아름이의 학습 내용을 관리 하던 학습 도우미인 ‘학습길라잡이’ 덕분에 수강 신청의 고민이 그다지 많지 않다. ‘학습길라잡이’는 아름이의 초등-중-고등학교의 학습 흥미, 적성 및 학습 진행 상황 을 분석한다. 그 정보에 지금의 전공인 경영학과 수학을 무사히 마치기 위해 필요 한 학사일정들을 분석한 정보를 합친 다음, 현재 개설되어 있는 강좌 중에 필요한

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강좌를 자동 추천하여 준다. 우리 대학에 개설된 오프라인 강좌만이 아니라, 다른 대학의 e러닝 강좌를 수강하여도 학점 교환이 가능하기 때문에, 다른 대학의 e러닝 강좌도 추천 목록에 포함된다.

10년 전에는 학 학생이 한 가지의 전공을 이수하기 어려웠지만, 진보된 IT기술과 잘 발달된 e러닝 시스템은 한 사람이 적어도 두 가지의 전공을 이수할 수 있는 환 경이 가능하게 도와준다.

■ 기술적 요소 : Ubiquitous, 기기 간 통신 ■ 교육적 요소 : 학습 일정 관리, 학습 관리(수강신청 및 관련 정보 제공, 학습자 의 이력 및 현재 정보를 파악한 지능형 학습 일정 추천)

아름이는 자기도 친구들과 같이 ‘사진실습(I)’과목을 수강신청하지 않은 것을 후회 하였다. ‘친구들과 같은 과목을 수강할 걸~, 아쉽다!’ ‘어쩔 수 없지, 뭐. 호주에 유학 간 혜경이에게 전화나 걸어야겠다. 뭘 하고 있을까?’ 혜경이는 마침 수학여행 기간이라서 호주 바다의 대산호초를 누비고 있었다. 혜경 이는 자신이 스노클링하고 있던 바다의 모습을 카메라로 찍어 실시간 동영상 메일 을 통해 아름이의 미래형 단말기로 보내기 시작하였다. 아름이의 미래형 단말기는 넓은 바다의 관경을 동아리방의 벽에 있는 홀로그램 영상 장치로 재전송하였다. 이 영상 장치는 대산호초의 모습을 아름이가 실제 스노클링을 하는 것과 같은 착각을 일으킬 정도로 세세히 보여준다. 대산호초 군은 듣던 대로 형형색색의 아름다움을 나타내고 있다. 아름이가 혜경에게 지금 바로 눈앞에 보이는 산호초의 종류가 무엇 이냐고 묻자, 홀로그램 영상 장치 옆에 산호초의 종류와 분포 지역, 그 주변을 생활 반경으로 삼고 살아가는 물고기들의 종류 등에 대한 정보가 보인다. 보다 자세한 정보를 원하는 경우에는 화면을 터치하여 정보 탐색이 가능하다. 이 정보 탐색 도 구는 시맨틱 기술이 접합되어 있기 때문에, 예전의 검색 엔진보다 빠르고 정확하며, 검색에 시간을 낭비하지 않으며, 의미 정보가 포함된 형태로 검색이 가능하다. 이렇게 아름이는 친구 혜경이와 통화하며 호주 바다속에 푹 빠져있다.

■ 기술적 요소 : 홀로그램, 기기 간 통신 및 광대역 네트워크 ■ 교육적 요소 : 동영상 정보를 통한 학습 효과 증진, 적시형 학습, 지능형 학습 정보 검색 ․ 탐색 기법

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※ 시나리오에 적용된 교육적, 기술적 요소 ■ 적용한 교육적 요소

■ 적용한 기술적 요소 ▸ RFID 센서 ▸ 홈 오토매틱 시스템 ▸ 유비쿼터스 ▸ 홀로그램

▸ 학습기술 방법(탐구/협력/ 시뮬레이션/반복/자기조절학습)

▸ 청소 로봇 ▸ Wearable

▸ 학습자 관리

▸ 초고속 광대역 네트워크

▸ 학습자 정보

▸ 시뮬레이션

▸ 블렌디드 러닝

▸ Avata

▸ 학습 정보 교환

▸ 차세대 학습 시스템

▸ 학습 과정 트래킹

▸ 시맨틱 웹 서비스

▸ 개성화 ․ 개별화 학습

▸ Forewiew 시스템

▸ 적시형 학습

▸ 미래형 단말기

▸ 지능형 학습

▸ Wall Screen

▸ 소규모 학습

▸ 타블릿 PC

▸ 시뮬레이션 학습

▸ 지능형 Agent ▸ 정보 보안 ▸ 전자 화폐 ▸ e-book ▸ AR(augmented reality)

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시나리오 #3 : 평생/직업 교육 시나리오 하늘을 향해 날아라(Fly to the Sky: a Silver planner's Day)

우리가 가상한 인물은 수민으로 38세의 능력 있는 Silver planner로서 집은 대전 에 직장은 서울근교의 Silver town에 있다. 그녀는 딸 나리를 키우면서도 금,토,일 3 일 동안의 주말에는 펠리콥터(personal + helicopter) 레져를 즐기는 캐리어 우먼이 다. 여기서 펠리콥터(personal + helicopter)는 엔진의 크기는 백팩 수준이고 아주 효율 적인 동력으로 쉽게 이륙하여, 지상으로부터 30m 이내의 상공을 주행하며 스릴을 만끽할 수 있는 레저용 기구로 많이 보편화 되어 있다.

scene #1 수민의 아침 “오늘은 날씨가 참 좋구나. 끝나고 나리랑 집 앞 공원에 소풍가야지!” 수민은 펠리콥터의 안전벨트를 확인하면서 중얼거린다. “먼저, 기어를 빼고, 시동을 걸고 …….” 그녀는 자기가 열심히 수강하고 있는 펠리콥터 라이센스 트레이닝 센터에서 배운 것대로 기계를 조작하고 있다. 항상 하는 일이지만 여전히 기계를 작동시키는 것은 조심스럽기만 하다. 대전에서 출발해서 Z10번 항로5)를 따라 공주 상공을 지나가고 있었다. 수민의 앞 쪽 계기판에서 점멸하고 있는 연료 경고등을 보았다. 어느새 연료 경고등은 노란색 에서 빨강색으로 바뀌어 있었다. “큰일이다! 연료를 확인하는 걸 깜빡했다.” 그녀는 헤드기어속의 응급시스템에게 조난신호를 보냈다. 그런데, 평소와는 달리 아무리 명령해도 반응이 없는 것이었다. 미처 손쓸 틈도 없이 엔진이 꺼져 버렸다. 점점 떨어지며 그녀는 나리에게 외쳤다. “나리야, 머리를 앞좌석에 대고 감싸라!, 떨어진다.” 깜짝 놀라 수민은 잠에서 깨었다. 베개는 흠뻑 젖어있었다. 모든 것이 그저 꿈이라 는 것이 믿겨지지 않을 만큼 생생했다. ‘펠리콥터 레져’ 이것은 그녀가 얼마 전부터 생각한, 일상의 복잡다단한 삶으로부터 탈출할 수 있는 가장 적합한 수단이었다. 그동안 대전과 서울을 오가며 늘 바쁘게 생활했던 그녀는 5) 펠리콥터가 이용할 수 있는 항로는 주로 국도의 상공으로 제한되었다.

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자신의 일상을 가꾸어야겠다는 높은 욕구를 절감하고 있었던 차에 인터렉티브 TV 에 나오는 광고를 보고 펠리콥터 운전 라이센스 취득을 위한 옵티마 프로그램을 신 청하게 된 것이다. ‘건성으로 하지 말아야겠어.’ 그녀는 속으로 다짐하였다.

6시 30분 그녀가 하루 일과를 시작할 시간이다. “오늘 일과를 보고해.” 자동 스케쥴러가 일과를 서울의 실버타운 데이터베이스 서버에서 전송받아서 스크 린에 뿌리며 읽어 주고 있다.

“2015년 10월 8일의 일과입니다. 먼저 오전에 화상 상담 1건과 오후에 화상 상담과 현장 방문 상담이 각각 1건씩 있습니다.” 수민은 좀 더 정확한 정보가 필요하다고 생각했다. 수민의 필요를 인지한 가정용 스몰브러더(SmallBrother) 시스템에서는 블루트스 네트웍을 이용하여 자동 스케쥴 러에게 자세한 정보를 디스플레이 하도록 한다. 아직 나리는 잠에 빠져 있었다. 기상시각에 맞추어 나리의 방은 은은한 음악과 함 께 환기 시스템이 작동하기 시작한다. 그녀의 하루는 이렇게 시작된다.

■ 교육적 요소 : 평생교육, 상호작용 극대화, 즉시 교육 ■ 기술적 요소 : 인터렉티브 TV, 블루투스 네트워크, 자동 스케쥴러

scene #2 : 수민의 오피스 수민은 확인한 스케줄에 따라 먼저 사무실로 이동한다. 자동차의 시동을 걸면서 아 직까지 이동에 많은 시간이 소요되는 부분을 불만스럽게 여기며 현재 계속 연습하 고 있는 펠리콥터를 실제 이동 수단으로 사용하면 좋겠다는 생각이 절실했다. 사무실에 도착한 수민은 구체적인 상담 의뢰인의 시간대별 스케줄을 알기 위해 Wall Screen(주나)을 향해 음성을 통해 명령한다. “시간별로 의뢰인 명단과 상담 방법 좀 알려줘” 주나는 스케줄 정보 중 시간 정보와 명단 그리고 상담 방법을 매치하여 음성 장치 로 신호를 보내어 사람의 음성과 유사한 소리를 만들어 수민에게 결과를 보고 한 다. “오전 10시 화상 상담의뢰인 혜영, 오후 1시 화상 상담의뢰인 현민, 오후 4시 방문

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상담의뢰인 석현. 오늘의 업무를 잘 수행하시기 바랍니다.” 수민은 상담 시간 10분전에 자신의 이어링 컴퓨터로 음성 정보를 전송 해주길 다 시 명령한다. 컴퓨터 이어링은 직접적인 대화는 불가능 하며, 주어지는 음성 명령에 따른 결과를 음성으로 보고하고, 주나를 연결해주는 것이 기능의 대부분이다. “내가 요즘 건망증이 더욱 심해져서 말이지.” 제일 먼저 상담해야 할 의뢰인 혜영와의 연결을 위하여 시스템을 설정하고, 수민의 입맛에 맞춰진 모닝커피를 주문하기 위해 다시 주나를 향해 명령하고, 주나는 그 정보를 커피 메이커에게 전송한다. 모닝커피를 마시며, 혜영에 대한 트랙킹6) 정보를 확인하고 있을 무렵, 나리의 어제 수행한 과제에 대한 평가 음성 메시지가 이어링 컴퓨터를 통해 전송되어 왔다. “나리가 수행한 과제는 양호합니다.” “이번에도 우수하다는 평가를 못 받았군. 녀석이 날 닮아서 덤벙거린단 말이야. 쯧 쯧” 수민은 혼잣말을 중얼거렸다. 그 때, 이어링 컴퓨터에서 음성 정보 안내가 있었다. “혜영님과의 상담 시간 10분 전입니다.” “아! 고마워.” “성공적인 상담이 되길 바랍니다.” 수민은 혜영의 트랙킹 정보와 맞는 상담 내용을 확인하고, 혜영의 연결을 주시했 다. 얼마 후 혜영은 수민에게 상담을 위한 노크를 했고, 서로 인사를 한다. 상담의 내용은 혜영의 트랙킹 정보(현재 직업, 소유 재산 정도, 성향, 희망하는 거 주형태, 보험 현황 등)로 수민의 실버 플래너(silver planner) 시스템에 의해 이미 어느 정도는 구성이 되어 있으며 그 정보를 혜영에게 건네고, 그 넘겨진 정보에 있 어서 더욱 고심해야 할 부분이나 그 이외의 인간적인 대화까지도 곁들여 서로 스크 린에 나타난 모습을 서로 보며 음성으로 상담을 계속 한다. 그들이 보고 있는 스크린의 일부분에는 실버 플랜(silver plan) 정보에 나타난 현상 들을 가상으로 엮어 완벽하지 않은 형태지만 혜영의 노후 모습을 대략적으로 보여 주고 있다. 혜영의 실버 플랜에는 미래의 거주지, 집, 취미활동, 종교 여부, 재투자 등 필수적인 정보가 나타나고, 이는 수민의 상담에 중요한 자료로 쓰이고 있다. 이 런 것이 가능하게 된 것은 시멘틱 웹과 온톨로지 기술이 상담 시스템에 통합됨으로 써 고차원적인 의사결정이 가능해졌기 때문이다.

6) 개인 고객들의 신상과 상담 기록을 데이터베이스화하여 상담을 최적화하기 위한 기술

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홀로된 혜영은 현재 심리적으로 매우 불안한 상태이다. 자녀와 떨어져 지내는 것을 매우 두려워하고 있으며, 독선적이고 완고한 성격으로 우울증의 유발 가능성을 다 분히 안고 있음을 수민은 상담과정에서 발견하였다. 수민은 스스로의 지식과 능력으로 도와 줄 수 없는 부분은 즉각 연결 가능한 전문 가들에게 의뢰자가 되어 도움을 오히려 요청하기도 한다. 심리치료사인 재원에게 연결이 가능하도록 주나에게 음성 명령을 하고, 그 결과를 자료 클립핑하여 전송해 주길 덧붙여 주문하고, 혜영과 계속 상담을 진행한다. 재원은 얼마 후 자료를 클립핑하여 수민에게 넘기고, 준비된 전자 종이에 나타나는 자료를 보고, 혜영에게 도움을 주고자 상담의 내용을 심리 치료 방향으로 돌리기 시작했다. 수민이 상담 직업에 갖고 있는 큰 과제가 상담과 치료가 밀접히 연관되 어 있다는 것이었다. 혜영은 상담 후, 실버 플랜 외의 것을 얻게 되어 매우 만족스럽다고 고마움을 표시 했다. 그러나 수민은 실버 플랜 상담사로서의 한계 같은 것을 느끼며 씁쓸한 마음 으로 상담을 마감하였다. “혜영님과의 상담이 끝났으니 정보를 기록해줘.” “수고하셨습니다. 지금 정보를 모두 기록하였습니다.” “참, 주나!” “실버 플랜 상담에 심리 상담 기법이 도입된 연구 사례가 있는지 살펴봐 줘.” “알겠습니다. 본 작업은 약 1분 정도 소요됩니다.” 주나는 대략적인 작업 시간을 알리고, 인터넷에 분산되어 있는 온톨로지 데이터베 이스들을 검색하기 시작하였다. 그리고 가져온 연구물들 중 실버 플랜 상담의 입장 에서 심리 치료를 도입한 연구물 중심으로 순위를 매기고, 추가 정보를 찾는 등 고 차원적 의사결정을 하였다. 모든 수집 작업이 끝난 후, 수민에게 제공할 준비가 됐 음을 알린다. “실버 플랜 상담에 심리 상담 기법이 도입된 연구 사례가 모두 수집되었습니다.” “아! 고마워.” 수민은 추천된 연구물들의 요약을 읽어 가던 중 흥미로운 재직업교육 e-러닝 시스 템에 관한 정보를 보게 되었다. “인간 심리를 기본으로 한 실버 플랜 상담과정이라 …….” 그 상담 시스템의 안내에는 몇 가지 주목할 만한 특징이 있었다. 맞춤형 일대일 학 습 진행, 심리 상태에 따른 단계적 상담 커리큘럼, 심리학 데이터베이스 확보 등이 예전의 시스템과는 다른 개인화된 시스템이다. 마지막으로 등록이라는 버튼을 누르고 비로소 수민은 사무실 앞에 있는 식물 공원

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에 나가 맑은 공기를 들이마시며 그 다음 상담 스케줄의 메시지를 기다리고 있다.

■ 교육적 요소 : 학습자 정보, 학습자 평가, 학습자 트래킹 정보, 적시형 학습, 협 력 학습 ■ 기술적 요소 : Wall screen, 음성 신호 장치, 이어링 컴퓨터, 학습자 평가 자동 메시징 시스템, Silver planner 시스템, 화상회의 시스템, VR(virtual reality), 전자 종이, 자료 클립핑 서비스, 상담 자동 스케줄링, 자동 정보 기록 시스템, 시멘틱 웹, 온톨로지 기술, 고차원적 의사결정 시스템

scene #3 : 방문 상담 자동차들의 진행이 순조롭지 못한 교통상황에 수민은 애가 탄다. 석현과의 상담시 간인 4시까지 도착이 어려울 것 같아서 이다. 교통상황을 미리 체크하였지만, 모든 교통이 현재 혼잡하다. 이어링 컴퓨터에게 음성 명령을 내린다.

“8157), 주나와 연결 필요해.” 곧 주나가 이어링 컴퓨터를 통해 음성 답변을 해온다. “주나, 석현의 핸드폰으로 연락을 취해 상담 시간을 30분 연기 해줘.” 석현에게는 원격 상담 시스템이 구비되어 있지 않아 직접 방문하여 상담하기를 원 했고, 수민의 사무실과 한 시간 떨어진 곳에 거주하고 있다. 그때 나리가 가상 피아노 연습실에서 계속 연습하던 ‘캐논 변주곡’을 성공적으로 연주했다는 메시지가 이어링 컴퓨터를 통해 전해져 왔다. 수민은 짧게 미소 지으며 현재의 짜증을 잠시 잊는다.

30분이 넘어서야 도착한 수민은 죄송하다는 말로 그의 집에 들어선다. 수민은 석현의 트랙킹 정보에 대해 미리 준비하고 저장해 온 전자 종이 자료와 주 나와의 실시간 연결로 상담은 대부분 자연스럽게 이뤄졌다. 석현은 수민과의 상담에 만족했고, 곧 마련할 원격 상담시스템에서 다시 만나기를 희망했다. 수민도 기뻤다. 수민은 원격 상담 신청 방법을 알린 후 수민은 그의 집에 서 나온다.

“815, 주나와 연결 부탁해.” 주나와 연결이 바로 되었다. “주나, 석현과의 상담이 끝났으니 정보를 기록해줘.” “수고하셨습니다. 석현님과의 상담 정보를 모두 기록하였습니다. 오늘의 상담은 모 두 성공적으로 이루어졌습니다. 남은 하루 즐겁게 보내세요.” “응. 고마워.”

7) 이어링 컴퓨터의 애칭이며, 음성 명령을 내리기 전에는 이것을 먼저 말해야 한다.

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수민은 다시 815를 외치고, 집으로 돌아가기 위해 가장 수월한 도로를 체킹하게 한 다.

■ 교육적 요소 : 방과 후 교육 ■ 기술적 요소 : 네비게이션, 모바일 폰 자동 Connect & 음성 전송 시스템, 가상 피아노 연습 시스템

scene #4 : 옵티마 시스템

내일이 펠리콥터 라이센스 실기 시험일이다. 그녀는 서둘러서 집으로 돌아오자마자 AR8) (augmented reality) 시스템의 전원을 켰다. 꿈 속의 일을 되새기면서……. 지난 시간에 수민이 학습한 내용을 원격 펠리콥터 라이센스 프로그램인 옵티마 시 스템 서버에서 전송을 시작했다. 동시에 그녀가 앉고 있는 멀티미디어 홀로그램 시 스템의 전방 스크린에 그 내용이 나타나기 시작했다. “시동을 걸 때는 먼저 연료를 확인하고…….” ‘그럼 그렇지. 아무리 꿈이지만 그렇게 어리석다니…….’ 수민은 자기도 모르게 탄식이 나온다. 그런데 만약 상공을 나는 동안 연료가 떨어 지면 어떻게 대처해야 하는지 궁금해지기 시작한다. 그녀는 정보 보기를 선택하여 좀 더 자세한 비상시 대처 요령을 살펴보기 시작한다. 오늘 학습할 주제에 대한 안내가 홀로그램의 상단에 나타나며 옵티마의 상냥한 목 소리가 흘러 나왔다. “내일 시험일이죠? 걱정하지 마세요. 우리 옵티마 시스템에서 안내하는 데로만 하 시만 100% 합격을 보장합니다. 자, 이제부터 마무리 훈련을 시작하도록 하겠습니다. 시스템을 AR환경으로 전환할 테니 잠시만 기다려 주세요.” 수민의 멀티미디어 세트는 잠시의 소란스러운 움직임을 거쳐 AR 시스템으로 전환 되었다. 몇 가지 낯익은 것들이 눈에 들어오기 시작했다. 통합 운동 스파게티 시스 템, 감각센스 스파게티 시스템, 디스플레이 패널 등이 최근에 시뮬레이션 시스템과 통합됨으로써 AR시스템의 현실성은 더욱 높아졌다. 통합 운동 스파게티 시스템과 감각 센스 스파게티 시스템은 자신의 몸에 부착될 때 약간의 거부감이 있지만, 기 기를 조작할 때의 움직임과 속도감을 시스템에 전달하여 마치 실제 운전을 하고 있 는 것 같은 느낌을 갖게 하였다.

8) 실세계와 3차원 가상물체를 겹쳐 보여주는 기술로 VR 보다 동적인 시뮬레이션에 적합하다.

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“이제부터 서울에서부터 인천까지의 운전 여행을 하도록 하겠습니다. 먼저 항로를 선택해 주세요.” 라는 말과 함께 Z01번에서부터 Z30번까지의 항공로가 아이맥스 곡면 스크린에 펼 쳐졌다. 그녀가 Z07을 선택함과 동시에 익숙한 서울의 대한생명 옥상이 나타났다. 그녀 앞에 펼쳐져 있는 홀로그램의 시작 버튼을 클릭함과 동시에 매캐한 배기가스 가 코끝을 자극하기 시작했다. 옵티마 시스템은 그동안 수민의 운전과 평가 기록을 점검하여 새로운 항로 환경을 구성했다. 수민이 주로 실패한 코스 유형들과 운전 시험 평가 배당 점수가 종합된 것이 옵티마 온톨로지 모듈의 입력 데이터가 되어 이번 항로에는 연료 관리, 상대 펠리콥터 운전자와의 통신, 상하 요철 운전 등을 기본 코스로 하여 새로운 코스를 작성하여 수민에게 제공하였다. 다리 밑으로 안양시의 전경이 펼쳐지고 있다. 갑자기 패널의 오른쪽에 연료 경고등 이 노란색에서 빨강색으로 바뀌었다. 수민의 심장이 낯익은 두려움으로 두근거리기 시작했다. 이 때 센스 스파게티 시스템으로부터 경고메시지가 도착했다. “주인님, 심장 박동수가 120에서 160으로 증가하였습니다. 시뮬레이션을 그만두시 는 것이 좋겠습니다.” 센스 스파게티 시스템은 수민의 바이탈 사인을 점검하여 과도한 자극으로부터 그 녀를 보호하는 기능도 한다. 하지만, 이러한 비상 상황은 펠리콥터의 실기 시험 과 정으로서 그녀가 반드시 통과하여야만 할 벽인 것이다. ‘안돼. 침착하게 하면 되는 거야.’ 굳게 결심을 한 그녀는 일단 낙하산 대기 버튼을 눌렀다. 이는 추락을 방지하기 위 한 첫 번째의 행동으로 그동안 AR 시스템의 훈련 덕분에 그녀의 잠재의식으로부터 지시가 있었기 때문이다. 다음으로 주유 버튼 옆의 비상 연료 버튼을 누른다. 이렇 게 함으로서 그녀는 성공적으로 비상사태로 부터 위기를 벗어날 수 있었다. “잘 하셨습니다.” “전방 10km 앞에 빠른 속도로 다가오고 있는 헬리콥터가 있습니다.” 그녀는 서둘러 포어뷰(foreview)를 찾고 그녀의 아바타와 상대편 아바타의 움직임 을 포착하였다. 비행 중에는 포어뷰 화면을 주시하는 것이 필수적이다. 상대편 아바 타를 클릭하는 순간 화상회의(teleconference)시스템이 작동하기 시작했다. 아이맥스 곡면 스크린의 중앙상단에 상대편 파일럿이 나타나 대화를 시작했다. ‘그럼 그렇지, 요새 젊은 애들이란 겁이 없다니까, 조심해서 운전해도 위험한데 저 렇게 함부로…….’ “시계 방향으로 회전합시다!”

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간단한 대화이지만, 이것은 앞으로의 그녀의 비행 생활의 운명을 가름할 수도 있는 중요한 일일 것이다. “수고하셨습니다. 내일 합격의 행운이 있길 기원합니다.” 옵티마 평생교육9) 시스템의 긍정적 효과를 되새기며 그녀는 내일의 행운을 기대해 본다.

■ 교육적 요소 : 자기 주도적 학습, 개별화 학습, 학습 정보 접근, 가상 체험 학습, 학습자 관리 ■ 기술적 요소 : AR 시스템, 개인 전용 헬리콥터 라이센스 프로그램(옵티마 시스 템), 멀티미디어 홀로그램 시스템, 통합 운동 스파게티 시스템, 감각센스 스파게티 시스템, 디스플레이 패널

9) 일반적으로 평생교육은 어느 누구에게나 어디서나, 언제든지 학습할 수 있는 기회와 장을 제공함으로써 인간 의 삶의 질 향상이라는 정신적 성장을 목표로 하고 있다.

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※ 시나리오에 적용된 교육적, 기술적 요소 ■ 적용한 교육적 요소

■ 적용한 기술적 요소 ▸ 인터렉티브 TV ▸ 블루투스 네트워크 ▸ 자동 스케쥴러 ▸ Wall screen ▸ 음성 신호 장치 ▸ 이어링 컴퓨터 ▸ 학습자 평가

▸ 평생교육 ▸ 상호작용 극대화 ▸ 즉시 교육 ▸ 학습자 정보 ▸ 학습자 평가 ▸ 학습자 트래킹 정보 ▸ 적시형 학습 ▸ 협력 학습 ▸ 방과 후 교육 ▸ 자기 주도적 학습 ▸ 개별화 학습 ▸ 학습 정보 접근 ▸ 가상 체험 학습 ▸ 학습자 관리

▸ 자동 메시징 시스템 ▸ Silver planner 시스템 ▸ 화상회의 시스템 ▸ 상담 자동 스케줄링 ▸ 자동 정보 기록 시스템 ▸ 네비게이션 ▸ 모바일 폰 자동 Connect & 음성 전송 시스템 ▸ 가상 피아노 연습 시스템 ▸ VR 시스템 ▸ 펠리콥터 ▸ 라이센스 프로그램(옵티마 시스템) ▸ 멀티미디어 홀로그램 시스템 ▸ 통합 운동 스파게티 시스템 ▸ AR 시스템 ▸ 전자 종이 ▸ 자료 클립핑 서비스 ▸ 감각센스 스파게티 시스템 ▸ 디스플레이 패널 ▸ 시멘틱 웹 ▸ 온톨로지 기술 ▸ 고차원적의사결정 시스템

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5. 시나리오 평가 작성된 시나리오는 본 연구의 외부 전문가들에게 피드백을 받게 된다. 패드백은 시나리오 자체에 대한 평가와, e-러닝 기술 요소와 표준화 요소를 추출하는 평 가 단계를 거치게 된다.

가. 시나리오에 대한 평가 ① Question 1 : 2015년도 시나리오에 포함된 이러닝 요소(기술과 교육)가 실현가 능하다고 생각하십니까? ② Question 2 : 만약, 그렇지 않다면 당신이 생각하기에는 어떤 요소가 어떻게 변화되어야 된다고 생각하십니까? ③ Question 3 : 이 시나리오를 달성하기 위해서는 어떤 요소(기술과 교육의 가능 성)가 어느 분야에서 어떻게 필요하다고 생각하십니까? ④ Question 4 : 이 시나리오의 교수자 및 학습자 요구사항에 맞는 이러닝 솔루 션에 어떤 요소들이 별개로 필요하다고 생각하십니까?(시나리오에 포함되지 않은 기술적 요소)

나. e-러닝 기술 요소 및 표준화 요소 추출을 위한 평가 ① 시나리오에 포함된 e-러닝 핵심 프로세스 파악 예) 개별화된 학습 내용 전달

② 프로세스에 따른 요구사항 분석 예) 학습자 사전 정보(profile) 검색 및 추후 학습 내용 추론

③ 요구사항 해결 요소 추출 예) 학습자 정보 검색, 학습 내용 검색 및 추론

④ 추출된 해결 요소를 시나리오 대상자에 적용되는 기술 요소 및 표준화 요소 측면으로 분류

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다. 평가를 통해 추출된 시나리오별 기술 및 표준화 요소

① 시나리오 #1

Scene #2 교사가 학습자에게 선수학습 내용을 전달하는 과정

local storage learner entity 학생들

③

①

선수학습 자료 제시

시맨틱 웹을 통한 자료 검색

④

< 메타 인지 > • 개인이 조사한 현장 정보 • 교사가 제시한 현장 정보 • 개인 정보

현장학습 목적지에 대한 사전 지식 습득

coach 황성욱

learning resource ② • 추천코스 • 문화재 • 현장학습방법 -

학생들에게 제시할 자료

Content Packaging Digital Repositories Interoperability Meta Data -Simple Sequencing

- Digital Repositories Interoperability

학습 상황 시 발생하는 정보 누적 instruction design storage • 학습 정보 설계 • 효과적인 전달 수단 • 학생들의 현장 정보 수준 - Learning Design - Simple Sequencing

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learner record • 개별 학습자 정보 • 학생들의 선호하는 학습형태, 흥미분야 - Learner Information Package - Reusable Definition of Competency …

Scene #3 학습자 스스로 학습과제를 해결하고, 협력학습을 수행하는 과정

①

역할분담 및 협력 학습 과제 해결책 모색 learner entity 복문

③

②

local storage

learner entity 미영

< 메타 인지 > • 개인이 조사한 현장 정보 • 교사가 제시한 현장 정보 • 개인 정보 • 현장 학습 정보 • 협력 학습 정보 • 보고서

협력 학습 자료 공유

문화재 관련 정보 검색

⑦

보고서 제출

⑥ 무선 네트워크를 문화재 관련 정보 열람 delievery

④

자료 검색

coach 황성욱

에듀넷 서버 자료, 문화재 관련 정보 전송 - Digital Repositories Interoperability

학습 상황 시 발생하는 정보 누적 learner record

learning resource

instruction design storage

• 추천코스 • 문화재 • 현장학습방법

• 학습자 관리

-

- Digital Repositories Interoperability

⑤

- Learning Design Content Packaging - Simple Sequencing Digital Repositories Interoperability Meta Data Simple Sequencing

• 개별 학습자 정보 • 학생들의 선호하는 학습형태, 흥미분야 • 학습자 위치정보 • 학습자 위치 정보 - Learner Information Package - Reusable Definition of Competency …

Scene #4 사이버 가정학습 시스템을 이용한 보충학습

local storage learner entity 복문 ①

경주에 대한 보충학습 및 확인학습, 커뮤니티 컨텐츠 요구 ④

학습자에게 학습내용 전달

delievery 사이버 가정학습 시스템 ②

해당 컨텐 츠 검색

③

해당 컨텐츠 학습 내용

- Digital Repositories Interoperability

learning resource “공부해요” 컨텐츠 - 다른 유적지 소개자료 •“도전해요” 컨텐츠 - 게임 학습 •“모여봐요” 컨텐츠 - “축구 사랑” 커뮤니티

-

Content Packaging Digital Repositories Interoperability Meta Data Simple Sequencing

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< 메타 인지 > •“축구 사랑” 커뮤니티 - 주말 축구 경기 • 게임을 이용한 확인 학습

② 시나리오 #2 Scene #1 In the classroom – 수현(수업 시간) local storage

- Learning Design - Simple Sequencing

learner entity 수현

개인이 생성한 사적 정보 - 강의 내용, 질문 내용 - 답변 내용, 학습 계획 학습에 대한 개인적 평가 학습 수준별 예시 자료

⑩ 수현이 요구한 적합한 프로그램 전달

⑤ 수업 중 학습 도움 요청

④ 질문 내용, 답변 내용 및 학습 수준별 예시

- Digital Repositories Interoperability

⑧ 수현이 요구한 그리고 적합한 프로그램 요청

delivery 유노

instruction design storage •교수 •교수 •교수 •교수

② 답변

방법 내용 과정 전략

설계 설계 설계 설계

① 질문 coach 교수님

③ 답변 내용 및 추가적 정보 전송

- Digital Repositories Interoperability

⑨ 수현이 요구한 그리고 적합한 프로그램 전송

⑥ 수현의 학습 트래킹 정보 검색

⑦ 수현의 학습 트래킹 정보 전송 learner records

learning resource

•학습자의 트래킹 정보 - 학습 수준, 학습 내용 - 학습 성적, 학습 흥미 - 학습자 출석 상황 - 학습 환경, 평가 - 현재 학습 상태

•잉글리쉬 프로그램 •딕셔너리 프로그램 •영어 평가 시스템

- Content Packaging

- Leaner Information Package - Reusable Definition of Competency…

- QTl

- Digital Repositories Interoperability - Meta data - Simple Sequencing

Scene #2 취업 설명회 – 수현 local storage learner entity 수현

③ 취업 관련 정보 전달

④ 취업 설명회 중 ⑦ 학습 용어 정보 전달 학습 용어에 대한 도움 요청 - Vocabulary Def. Exchange

delivery 나노 ① 취업 관련 정보 요청 - Digital Repositories Interoperability ② 취업 관련 정보 전송

-

- Digital Repositories Interoperability ⑥ 학습 용어 정보 전송

learner records

learning resource •취업 정보 시스템 •취업 관련 메타 데이타 •학습 도움 시스템

개 인 이 생 성한 사 적 정보 - 강의 내용, 학습 계획 학 습 에 대 한 개 인 적 평가

⑤ 학습 용어 정보 요청 - Digital Repositories Interoperability

Content Packaging Digital Repositories Interoperability Meta Data Simple Sequencing

•학습자의 트래킹 정보 - 학습 수준 , 학습 내용 - 학습 성적 , 학습 흥미 - 학습자 출석 상황 - 학습 환경 , 평가 - 현재 학습 상태 - Learner Information Package - Reusable Definition of Competency …

- QTI

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③ 시나리오 #3 Scene #2 실버플랜 원격 상담 프로그램

①

local storage < 메타 인지 > •개인이 생성한 사적 정보 -정보 형태에 대한 기록 -개인적 평가 •상담에 대한 사적 감정 -다음 스케줄링 기록 -상담의 긍정적 기대

learner entity 혜영

상담 연결 실버플랜 정보요청

④

실버플랜 정보

⑨

심리치료 상담정보 instruction design storage

delivery

③ ⑤ ⑩

evaluation 주나 ② ⑧

승인 심리치료 정보 ⑪ 심리 상담 연구 사례 정리 자료

learning resource

⑦

•원격 상담 콘텐츠 -내담자 분석 콘텐츠 -실버플랜 사례 -상호작용 콘텐츠 •심리치료에 필요한 자료 -

⑥

실버플랜 정보 요청 심리 상담 정보 요구 심리 상담 도입 연구 사례

coach1 수민

•혜영과의 상담 설계 •원격상담 진행 설계 •상담 접근 방식 설계 •제시 질문 과정 •내담자 분석 설계

- Learning Design - Simple Sequencing instruction design storage •상담 결과 클립핑 설계 •내담자 분석 형태 결정 •상담 접근 방식 설계

Digital Repositories Interoperability 심리치료 정보 coach2 재원

심리 상담 정보 요구

Content Packaging Digital Repositories Interoperability Meta Data 상담 중 발생한 학습자 누적 정보 Simple Sequencing

- Learner Information Package - Reusable Definition of Competency … learner record •혜영의 트래킹 정보 -직 업 -소유 재산 -성 향 •현재 상담의 발생 정보

Scene #3 실버플랜 방문 상담 프로그램 learner entity 석현 ①

상담 예약 ②

승인 ⑥

delivery

추가 정보 요구

evaluation ③ 주나 ④

실버플랜 정보 요청

⑤

실버플랜 정보 제공

⑦

추가 정보 제공

Digital Repositories Interoperability

실버플랜 정보 coach 수민

learning resource •방문 상담 콘텐츠 -내담자 분석 콘텐츠 -실버플랜 사례 -상호작용 콘텐츠 -

local storage < 메타 인지 > •개인이 생성한 사적 정보 -정보 형태에 대한 기록 -개인적 평가 •상담에 대한 사적 감정 -다음 스케줄링 기록 -상담의 긍정적 기대 instruction design storage • • • • •

방문 상담 전략 상담 진행 설계 접근 방식 설계 제시 질문 과정 내담자 분석 설계

- Learning Design - Simple Sequencing

- Learner Information Package - Reusable Definition of Competency …

Content Packaging Digital Repositories Interoperability Meta Data Simple Sequencing

learner record

상담 중 발생한 학습자 누적 정보

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•석현의 트래킹 정보 -직 업 -소유 재산 -성 향 •현재 상담의 발생 정보

Scene #4 AR 펠리콥터 라이센스 프로그램 local storage

learner entity 수민

① -

< 메타 인지 > •개인이 생성한 사적 정보 •개인이 체득한 노하우 •일기 및 메모

인터페이스 조작

Content Packaging Digital Repositories Interoperability Meta Data Simple Sequencing learning resource

•실제 상황 시뮬레이션 •항로 Z01 ~ Z30 콘텐츠 •연료 경고 콘텐츠 •교신 훈련 콘텐츠

Digital Repositories Interoperability ③

delivery

⑦

평가 결과 메시지

비상 상황 ④ 참고 정보 웹사이트 요청 ⑤

②

instruction design storage

- Learning Design - Simple Sequencing

돌발 상황 제시

AR 컨트롤

⑥ 적절한 처리 정보

coach 옵티마 시스템

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•학습자 단점 극복 전략 •목표 행동 안내 전략 •동기유발 전략

evaluation

- Learner Information Package - Reusable Definition of Competency … learner record •수민의 트래킹 정보 -운행한 항로 정보 -실수 경험 정보 •현재 학습의 발생 정보

Ⅴ. 현재와 미래의 e-러닝 차이 분석(Gap Analysis) 및 표준화 영역, 요소 추출 본 장은 앞 장에서 서술된 미래의 e-러닝 시나리오에서 학습관련 프로세스와 학 습 프로세스를 실현할 수 있는 기술을 추출하고, 추출된 기술을 표준화할 수 있 는 표준화 요소를 추출하는 데에 그 목적이 있다.

시나리오 피드백을 통해 도출된 e-러닝 해결 요소를 로드맵 영역(core section)에 따라 현재 기술과 미래 기술과 표준화 요소의 차이를 분석한다.

[그림 Ⅴ-1] 시나리오의 차이 분석

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시나리오의 차이 분석을 통해 도출되는 로드맵 영역은 다음과 같다.

① 교육 방법론적 접근(methodology) : 학생중심교육, 개별화/개성화 학습, 자기 주도적 학습, 적시형 학습, 게임학습, etc. ② 기술과 도구적 접근(technologies and tools) : RFID, PDA, Portable Display, 오감적 센서, 아바타, e-Book, 3D, etc. ③ 기반 구조적 접근(infrastructure) : 광인터넷, 광대역 통신망, 블루투스, 텔레 매틱스, 저장 장치, etc.

요소 분석 결과에 따라, 기술 요소의 논의점과 추후 개발(성숙) 시기를 결정하 고, 각 요소를 표준화 영역의 요소로 매핑하여 표준화 영역 및 요소를 추출한다.

이 때 기술 요소를 분석한 결과를 표준화 영역에는 어떻게 할당할 것이냐의 문제 를 해결해야 한다. 대표적으로 ISO JTC1 SC36에서 분류하고 있는 영역, ADL SCORM, IEEE LTSC, IMS와 KERIS 2003 표준화 로드맵 등의 분류 영역은 [표 Ⅴ-1]과 같다.

[표 Ⅴ-1] 표준화 기관의 표준화 영역 표준화 기관

표준화 영역

WG WG WG WG ISO/IEC JTC1 SC36 WG

Vocabulary Collaborative Technology Participant Information Management and Delivery Quality Assurance and Descriptive Frameworks WG 6 : International Standardized Profiles WG 7 : Culture/Language/Human-Functioning Activities

ADL SCORM

1 2 3 4 5

: : : : :

LO metadata content model runtime environment model sequencing & navigation mdoel

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IEEE LTSC

IMS

KERIS 표준화 로드맵(V1)

Fallon & Brown (2003)

CETIS

WG 1 : Architecture & Reference Model WG 4 : Digital Rights Expression Language WG 11 : Computer Managed Instruction WG 12 : Learning Object Metadata(LOM) WG 20 : Competency Definition Content Packaging Digital Repositories Interoperability Enterprise Enterprise Service Learner Information Package Learning Design Meta-data Question and Test Interoperability Reusable Definition of Competency or Educational Objective Simple Sequencing Vocabulary Definition Exchange 학습설계 콘텐츠 관리 학습 자원 실행환경 참여자 인증 및 용어 코스웨어 코스웨어 개발도구 평가 도구 행정관리 시스템 Assessment SIG Educational Content SIG Enterprise SIG Metadata SIG Further Education Focus Group Learner Information Group Accessibility Group Pedagogy Forum

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[표 Ⅴ-1] 국내외의 표준화 요소 영역을 분류해 본 결과 [표 Ⅴ-2]와 같다.

[표 Ⅴ-2] 표준화 영역에 따른 요소 분류 표준화 영역

표준화 단체의 표준 요소

Educational Metadata

IEEE LTSC LOM, ARIDINE Metadata, IMS Metadata, ADL Metadata, DC Metadata, CanCore, GEM Metadata, EdNA Metadata

Resource Organization & Packaging

SCORM CAM, IMS Content Packaging, IMS Simple Sequencing, AICC Course Structure

Educational Modeling Language

IOUNL EML, IMS Learning Design

Student Management

LTSC PAPI, SC36 WG3:Participant Information, IMS LIP, IMS Enterprise

Student Assessment

IMS QTI

Digital Repositories

IMS DRI

Architecture(Runtime Environment)

IEEE LTSA, AICC CMI/Lesson Communication, SCORM Runtime Environment

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참 고 문 헌 교육인적자원부 (2004). e-러닝을 통한 교육 혁신의 역사. 교육인적자원부. 니시무라 미치나리, 이호석 역 (2003), 시나리오 로드맵으로 미래를 설계한다. 바다 출판사. 산업자원부·한국전자거래진흥원·한국사이버교육학회 (2004). 이러닝백서. 서영석, 차재혁, 조용상, 임진호, & 김연희 (2003). e-러닝 표준화 로드맵. 한국교 육학술정보원 연구보고서. 엘지경제연구원 (2005). 2010 대한민국 트렌드. 한국경제신문. 이주헌 외 (2005). 2020 미래 한국. 한길사. 이태욱 (1999). 컴퓨터교육론. 좋은소프트 정보통신기술협회 (2003). 2003년도 정보통신표준화백서. 정보통신부(2004). 정보통신백서. 조은순 (2000). e-러닝의 활용. 한국능률협회. 피터슈워츠, 박슬라 역 (2004). 미래를 읽는 기술. 비즈니스북스. 차재혁 (2003). e-러닝 표준화 로드맵 개요. 한국교육학술정보원 연구보고서.

ADL(2004). SCORM 2004 Overview. ADL. Cross, J. (2002). e-Learning: How Well Does It Work?

Internet Time

Group. Retrieved from http://www.internettime.com/Learning/faq.htm Fallon, C., & Brown, S. (2003). e-Learning Standards. St. Lucie Press.

IMS

Global

Learning

Consortium,

Inc.

(2003).

IMS

Learning

Design

Information Model Version 1.0 Final Specification.

LTSC. (2001). LTSA specification Draft 9. IEEE LTSC. Wiley, D. A. Ⅱ. (2000). Connecting learning objects to instructional design theory. Retrieved from http://reusability.org/read/chapters/wiley.doc

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Ⅵ. 학습객체 기반 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 규격 연구

2005. 11. 3

연구책임자 : 손병길(한국교육학술정보원) 위탁연구책임자 : 최성기(포씨소프트) 공동연구원 : 고범석(한국교육학술정보원) 조용상(한국교육학술정보원) 강명희(이화여자대학교) 배일환(코어테크)

차

례

Ⅰ. 시퀀싱 & 네비게이션 연구 개요 ···············································1 1. 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 목적 ·····························································1 2. 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 내용 ·····························································2

Ⅱ. 학습객체 기반의 콘텐츠 현황 분석 ···········································7 1. 한국교육학술정보원 ‘자율학습용 콘텐츠 개발 방법 연구’ 사례를 중심 으로 한 학습모형 분석 ··················································································7 2. ADL ‘Photoshop Examples 콘텐츠’ 사례를 중심으로 한 시퀀싱 & 네 비게이션 모형 분석 ······················································································19 3. LSAL ‘SCORM Best Practices Guide’ 사례를 중심으로 한 시퀀싱 & 네비게이션 모형 분석 ····················································································28

Ⅲ. 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 및 기술 동향 분석 ··············44 1. ADL SCORM 2004 규격의 시퀀싱 & 네비게이션 ·······························44 2. IMS Learning Design 규격의 관련 표준화 내용 분석 ·······················57 3. HR-XML Competency 규격의 관련 표준화 내용 분석 ······················66

Ⅳ. 시퀀싱 & 네비게이션 표준안 연구 ·········································75 1. Jump Control 추가안 ···················································································75 2. Auxiliary Resources 확장안 ······································································77 3. Support Activity 추가안 ·············································································78 4. Simple Objective & Competency 추가안 ···············································81

참고문헌 ···························································································86

그

림

목

차

[그림 Ⅰ-1] 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 목적 ···················································1 [그림 Ⅰ-2] 기존 사이버가정학습지원체제의 3개 학습모형 ······························4 [그림 Ⅰ-3] 기존 사이버가정학습지원체제의 3개 학습모형에 Jump 규칙을 적용한 경우 ····························································································5 [그림 Ⅱ-1] 인터넷자원기반형 콘텐츠 사례 ··························································8 [그림 Ⅱ-2] 인터넷자원기반형 콘텐츠의 학습 흐름 ············································9 [그림 Ⅱ-3] 인터넷자원기반형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형 ···························9 [그림 Ⅱ-4] 스토리텔링형 콘텐츠 사례 ································································10 [그림 Ⅱ-5] 스토리텔링형 콘텐츠의 학습 흐름 ··················································11 [그림 Ⅱ-6] 스토리텔링형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형 ·································11 [그림 Ⅱ-7] 문제해결형 콘텐츠 사례 ····································································12 [그림 Ⅱ-8] 문제해결형 콘텐츠의 학습 흐름 ······················································13 [그림 Ⅱ-9] 문제해결형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형 ·····································13 [그림 Ⅱ-10] 탐구형 콘텐츠 사례 ··········································································14 [그림 Ⅱ-11] 탐구형 콘텐츠의 학습 흐름 ····························································15 [그림 Ⅱ-12] 탐구형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형 ···········································15 [그림 Ⅱ-13] 게임형 콘텐츠 사례 ··········································································16 [그림 Ⅱ-14] 게임형 콘텐츠의 학습 흐름 ····························································17 [그림 Ⅱ-15] 게임형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형 ···········································18 [그림 Ⅱ-16] ADL Photoshop 콘텐츠의 모든 SCOs 및 Assets ····················19 [그림 Ⅱ-17] 시퀀싱 규칙 비적용 모형의 학습구조 ··········································20 [그림 Ⅱ-18] 선형 모형의 학습구조 ······································································21 [그림 Ⅱ-19] 선형-제어 모형의 학습구조 ····························································22 [그림 Ⅱ-20] 선형-선택 모형의 학습구조 ····························································23 [그림 Ⅱ-21] 지식 모형의 학습구조 ······································································24 [그림 Ⅱ-22] 처방학습의 학습구조-(1) ·································································25 [그림 Ⅱ-23] 처방학습의 학습구조-(2) ·································································26 [그림 Ⅱ-24] 역량평가 모형의 학습구조 ······························································27 [그림 Ⅱ-25] Template 1: Single SCO 구조 ······················································29 [그림 Ⅱ-26] Template 2: SCO with Assets 구조 ···········································30 [그림 Ⅱ-27] Template 3: The Black Box 구조 ···············································31 [그림 Ⅱ-28] Template 4: Multiple SCOs with Assets 구조 ························32

[그림 Ⅱ-29] Template 5: Remediating Using Objectives 구조 ····················33 [그림 Ⅱ-30] Template 6: Pre- and Post-Test Sequencing (1) 구조 ·········35 [그림 Ⅱ-31] Template 7: Pre- and Post-Test Sequencing (2) 구조 ·········36 [그림 Ⅱ-32] Template 8: Remediating Using Objectives (2) 구조 ·············37 [그림 Ⅱ-33] Template 9: Basic Three-Way Branching 구조 ······················38 [그림 Ⅱ-34] Template 10: Pre- and Post-Test Sequencing with New Content for Remediation 구조 ·······················································39 [그림 Ⅱ-35] Model 1: Remediating Multiple Aggregations 구조 ················40 [그림 Ⅱ-36] Model 2: Mastery Testing Multiple Aggregations 구조 ·······41 [그림 Ⅱ-37] Model 3: Pre- and Post-Test Sequencing with Aggregations 구조 42 [그림 Ⅱ-38] Model 4: Traditional CBT Branching with Multiple Decisions 구조43 [그림 Ⅲ-1] CBT 분기와 SCORM 시퀀싱의 비교 ············································45 [그림 Ⅲ-2] SCORM 콘텐츠 패키지와 시퀀싱의 관계 ·····································45 [그림 Ⅲ-3] 학습활동단위 및 학습활동트리 ························································46 [그림 Ⅲ-4] 학습활동트리와 학습목표 및 학습목표맵의 관계 ························47 [그림 Ⅲ-5] 클러스터 ································································································47 [그림 Ⅲ-6] 롤업 규칙에 대한 사례 ······································································48 [그림 Ⅲ-7] 제어모드 ································································································49 [그림 Ⅲ-8] 계열화 규칙 ··························································································50 [그림 Ⅲ-9] 롤업규칙 ································································································53 [그림 Ⅲ-10] 롤업규칙 적용 사례 ··········································································53 [그림 Ⅲ-11] 학습목표 적용 사례 ··········································································54 [그림 Ⅲ-12] 교수-학습 플로우에서의 Leaarning Design의 위치 ·················57 [그림 Ⅲ-13] IMS LD와 다른 이러닝 규격들과의 관계 ···································59 [그림 Ⅲ-14] 학습유닛(Unit of Learning)의 구조 ··············································60 [그림 Ⅲ-15] <learning-design> 엘리먼트의 개념 구조 ··································61 [그림 Ⅲ-16] <roles> 엘리먼트 구조 ····································································62 [그림 Ⅲ-17] <environments> 엘리먼트 구조 ····················································63 [그림 Ⅲ-18] <service> 엘리먼트 구조 ·······························································64 [그림 Ⅲ-19] <Competency> 엘리먼트 구조 ······················································67 [그림 Ⅲ-20] <CompetencyEvidence> 엘리먼트 구조 ······································68 [그림 Ⅲ-21] <CompetencyWeight> 엘리먼트 구조 ·········································69 [그림 Ⅲ-22] <NumericValue> 엘리먼트 구조 ··················································70 [그림 Ⅲ-23] <StringValue> 엘리먼트 구조 ······················································70

Ⅰ. 시퀀싱 & 네비게이션 연구 개요

본 장은 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 목적, 목표 및 내용을 개괄적으로 제시함으로써 시퀀싱 & 네비게이션 연구 전반에 관한 이해를 돕는다.

1. 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 목적 본 연구는 국내외 학습객체 기반의 학습유형 및 콘텐츠 현황에 대한 분석과정과 관련 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 현황 분석을 통해서 보다 현실적이고 발전된 시 퀀싱 & 네비게이션 표준화 연구를 수행함으로써 수준별 e-러닝 학습 환경 실현에 기여하고자 한다.

S&N 연구 목적

S&N 표준안 연구

S&N 기초 연구

[그림 Ⅰ-1] 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 목적

- 1 -

구체적인 연구 목적은 다음과 같다.

○ 현재의 사이버가정학습지원체제의 정형화된 학습모형을 발전시켜 다양한 학 습모형 실현 방법 구현 ○ 현재의 제한된 학습자원 활용환경을 풍부한 학습자원 활용환경으로 발전시킬 수 있는 방법 구현 ○ 다양한 맞춤형 학습 및 개인화 학습용 변인들을 지원할 수 있는 방안 연구 ○ 혼합학습(Blended Learning), 협력학습(Collaborative Learning) 등 새로운 학 습 유형을 지원할 수 있는 방안 연구 ○ 다양한 학습모형의 실현을 통해서 수준별 e-러닝 학습환경 실현에 기여 ○ 풍부한 학습자원 및 새로운 학습유형의 실현을 통해서 우수한 e-러닝 학습 환경 실현에 기여 ○ 국제 표준화 규격개발 연구에 기여함으로 e-러닝 국제 표준화 활동을 위한 선도적 연구기관으로서의 역할 수행에 기여

2. 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 내용 가. 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 범위 시퀀싱 & 네비게이션 연구는 크게 학습객체 기반의 콘텐츠 현황 연구, 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 및 기술 동향 연구 그리고 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 연구 및 프로토타입 개발로 정의할 수 있다. 먼저, 학습객체 기반의 콘텐츠 현황 연구를 통하여 국내외 콘텐츠에 적용된 학습 모형에 대한 분석과 콘텐츠에 적용된 시퀀싱 & 네비게이션 모형에 대한 분석을 하 고자 한다. 둘째, 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 및 기술 동향에 대한 연구를 통하여 시퀀싱 & 네비게이션 규칙들의 적용에 대한 다양한 이론적, 기술적 배경을 밝히고 그 발전 방향에 대한 가능성을 검토하고자 한다. 셋째, 이러한 분석과 연구를 통하여 본 연구에서 목표로 삼고 있는 시퀀싱 & 네 비게이션 표준화에 대한 연구를 구체적으로 진행하고자 한다. 또한 시퀀싱 & 네비 게이션 표준화 연구의 결과를 이론적 연구에서만 그치는 것이 아니라 실제 프로토 타입 개발을 통해서 현실적 검증을 해볼 것이다.

- 2 -

나. 시퀀싱 & 네비게이션 연구의 상세 내용 1) e-러닝 표준화 위원회 『학습객체 위원회』분과 운영

□ 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 규격 개발을 위한 분과 위원회 구성 및 운영 ※ 한국 JTC1/SC36 위원, 타부처 산하 포럼 위원, 유관기관 전문가 등 균형 있는 산․학․연 전문가로 구성된 위원회 구성

□ 정기적인 협의회 개최 및 주제발표․지정토론, 관련 주제 협의를 통한 위원회 운영의 내실화 도모 ※ 연구기간 중 최소 3회 이상 협의회 개최 및 e-러닝 표준화 세미나(예정) 지원

2) 학습객체 기반의 콘텐츠 분석 국내외 학습객체 기반의 콘텐츠들에 적용된 학습유형을 분석하고 그리고 해당 콘 텐츠들에 적용된 시퀀싱 & 네비게이션 모형들을 분석하고자 한다. ※ 본 분석은 새로운 것을 연구하는 개념이라기보다는, 현재 연구된 모형 또는 연 구 중인 모형을 조사하는 수준을 말함

3) 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 및 기술 현황 분석

□ 국내 학습객체 및 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 논문 등 문헌 분석 □ 국내 학습객체 및 시퀀싱 & 네비게이션 관련 시스템 분석 □ 해외 학습객체 및 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 관련 논문 등 문헌 분석 □ 해외 학습객체 및 시퀀싱 & 네비게이션 관련 시스템 분석 ※ 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 및 기술 현황 분석을 통해서는 시퀀싱 & 네 비게이션 규칙들의 적용에 대한 다양한 이론적, 기술적 배경을 밝히고 그 발전방향에 대한 가능성을 검토

4) 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 연구

□ 복잡한 학습모형을 쉽게 지원하기 위한 ‘건너뜀(Jump)' 개념 적용 ○ SCORM 2004 규격의 sequencing/sequencingRules/postConditionRule/ruleAction 부분 을 확장함으로써, 기존의 사이버가정학습지원체제가 운영하고 있는 3개 학

- 3 -

습모형을 쉽고 다양하게 확대할 수 있음

○ SCORM 2004 시퀀싱 & 네비게이션 규칙은『사이버가정학습지원체제』에 이미 적용되었으므로 보다 복잡한 학습모형을 지원할 수 있는 규격에 대한 연구가 필요함

기본학습모형

심화․보충학습모형

반복학습모형

[그림 Ⅰ-2] 기존 사이버가정학습지원체제의 3개 학습모형

- 4 -

기본 모형(기존안)에 반복 모형 결합 가능

분기 모형(기존안)과 함께 반복 모형을 결합 가능 평가가 매우 우수한 학생은 바로 학습정리로 갈 수도 있음 즉 다양한 방식으로 구현할 수 있음 반복 모형(기존안)을 발전 시켜 이후 학습 단계를 일부 뛰어 넘을 수도 있음 특히, 기존 반복모델은 내부 manifest 소스가 비효율적이었던 반면, Jump를 활용할 경우 효율적으로 반복모델을 적용할 수 있음 [그림 Ⅰ-3] 기존 사이버가정학습지원체제의 3개 학습모형에 Jump 규칙을 적용한 경우

□ 풍부한 학습자원을 지원 ○ SCORM 2004에도 ‘보조자원(auxiliary resources)' 엘리먼트가 존재하나, 그 이용 방법은 아직 연구중인 상태임 ○ 본 연구를 통해서, 이 ‘보조자원’ 엘리먼트의 활용 방법을 검토하고 그 프로 토타입을 구현 ○ 예를 들어, 현행 표준화된 LMS에서 학습 진행 중에 영어사전 또는 강의계획서 를 참조할 때는 별도의 메뉴체계를 이용하였으나, 개선된 모델에서는 학습객체 내에서 영어사전과 강의계획서를 보조자원으로 활용할 수 있도록 함

- 5 -

□ 맟춤형 및 개인화 학습을 위한 변인 지원 ○ 역량맵(competency map), 학습목표맵(objective map), 콘텐츠의 난이도 (difficulty), 학습자의 학습선호도(preference), 학습자의 성취도(progress status) 등에 따른 다양한 학습분기 조건들을 지원함으로써, 현재 SCORM 2004의 학습완료 상태(completion status)와 학습만족 여부(success status) 만을 분기의 준거로 삼는 단순함을 보다 정교화 시킬 수 있음 ※ 물론, 이는 연구의 기한과 범위를 적절히 함으로써, 연구 달성의 현실성을 고려하여 추진할 계획임

□ 새로운 학습유형까지 지원 ○ 기존 SCORM 2004에서의 ‘활동단위(Activity)'는 “학습활동단위(learning activity)" 즉, 학습자 혼자만이 학습하는 활동단위라 하여 “solo learning activity"임 ○ 본 연구에서 기능을 강화하고자 하는 부분은 바로 “지원활동단위(support activity)”를

신설하도록

함.

지원활동단위는

“협력학습활동단위

(collaborative learning activity)”라고 불려지기도 함1) ○ 예를 들어, 현행 표준화된 콘텐츠 내에서는 이메일을 작성하거나 게시판에 글을 남기는 기능을 포함할 수 없었으나, 연구될 모델에서는 이와 같은 기능구현을 가능하게 하는 것임 ○ 이 모델은 비동기식 협동학습을 지원할 수 있어서, 여러 명의 학습자 또는 교수자-학습자간에 상호작용을 기대할 수 있으며, 또한 이를 확장하여 온라 인 학습과정과 오프라인 학습과정 모두 콘텐츠 구조(manifest)에 기술할 수 있음(Blended Learning 지원 가능)

□ 학습객체 기반 시퀀싱 & 네비게이션 프로토타입 개발 ○ 상기 표준화 목표를 만족하는 샘플 코스웨어를 개발 ○ 상기 표준화 목표의 시험 및 검증을 위하여, ADL Sample RTE를 확장하여 테스트를 할 수 있는 프로토타입 개발

1) Ip, A. & Canale,R. (2003), “Supporting Collaborative Learning Activities with SCORM”, Paper presented at Educause in Australia May 6 to 9, 2003, Adelaide Convention Centre

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Ⅱ. 학습객체 기반의 콘텐츠 현황 분석 본 장은 국내외 학습객체 기반의 콘텐츠에 적용된 학습모형을 분석하고 그리고 해당 콘텐츠들에 적용된 시퀀싱 & 네비게이션 모형들을 분석함으로써, 이후에 수 행될 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 연구의 결과가 현실에 근간해서 이뤄질 수 있 도록 한다.

1. 한국교육학술정보원 ‘자율학습용 콘텐츠 개발 방법 연구’ 사례를 중심으로 한 학습모형 분석 인터넷 기반 학습에서는 학습의 목적, 내용, 방법, 활동 등에 따라 다양한 학습모형 이 콘텐츠에 활용되고 있는데, ‘자율학습용 콘텐츠 개발 방법 연구’에서 다루고 있는 학습모형은, 일반적으로 많이 알려지고 활용이 되는 학습모형들을 중심으로, 다음과 같이 정의하고 있다.

○ 개인교수형(Tutorials) ○ 토론학습형 ○ 시뮬레이션형(Simulation) ○ 교육용 게임형(Instructional Games) ○ 반복연습형(Drill & Practices) ○ 사례기반 추론형(Case Based Reasoning) ○ 스토리텔링형(Storytelling) ○ 자원기반학습(Resources Based Learning) ○ 문제중심학습(Problem Based Learning) ○ 탐구학습(inquiry learning) ○ 목표 기반 학습(Goal Based Scenario)

본 연구에서는 상기 연구에서 주로 다루고 있는 ‘인터넷자원기반형’, ‘스토리텔링 형’, ‘문제해결형’, ‘탐구형’, ‘게임형’을 위주로 언급한다.

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가. 인터넷자원기반형 인터넷자원기반형은 인터넷상의 다양한 정보자원을 기반으로 학습활동이 전개되 는 학습모형이다. 이는 학습자가 자신의 관심과 능력에 따라서 학습자원을 의미 있게 활용하며 능동적으로 학습에 참여할 수 있는 학습자 중심의 학습모형이다.

[그림 Ⅱ-1] 인터넷자원기반형 콘텐츠 사례

인터넷자원기반형 콘텐츠의 주요 학습활동단위들은 다음과 같다.

○ 학습자 학습양식 진단 (선택) - 간단한 질문을 통하여 학습자의 학습양식을 진단함 ○ 탐구문제 제시 - 학습자가 학습활동으로 수행해야 할 탐구문제를 제시하고 진행 방법을 설명함 ○ 정보 확인 및 탐색 전략 수립 - 탐구 문제 해결을 위해 학습자가 알아야 할 기본적인 학습내용을 제공한다. 그리고, 학습자가 탐색 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있는 단서를 제공함 ○ 정보 탐색 - 정보 탐색에 필요한 사이트 주소나 단서를 제공한다. 그리고, 학습주제에 따라 학습자 동료간 수집된 정보를 공유하고 상호 평가하도록 할 수 있음 ○ 정보 조직 및 탐구 결과 제시 - 탐구활동의 결과를 보고서로 작성하고 내용 을 인테넷상에서 공유하도록 유도함 ○ 결과 평가 및 정리 - 학습자가 제출한 결과를 평가한다. 그리고, 학습 성취도 뿐 아니라 정보탐색 과정과 정보의 활용과정을 평가하고 전체 내용을 정리함

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[그림 Ⅱ-2] 인터넷자원기반형 콘텐츠의 학습 흐름

☞ 사례를 통한 인터넷자원기반형 콘텐츠와 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 ․ 통상 선형(linear) 규칙이 적용될 가능성이 높음 ․ 학습객체 유형은 내부 분기 학습객체(예, Intra-SCO)가 적용 비중 높음. 그런데, 재사용성 및 네비게이션 등을 고려한다면 Intra-SCO 적용 정책은 신중히 사용하여야 함. ․ 보조자료의 활용성이나 외부 링크(예, 웹페이지)가 많을 수 있으므로 이에 대한 표준화 대안이 있어야 함

[그림 Ⅱ-3] 인터넷자원기반형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형

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나. 스토리텔링형 스토리텔링형은 학습자에게 유의미하고 재미있는 이야기를 기반으로 학습활동이 전개되는 학습모형이다. 이는 학습자의 흥미를 끌 수 있는 주제를 선정하여 다양한 캐 릭터와 상황에 기반을 두는 스토리를 제시하면, 학생들은 스토리를 학습주제와 연결 시켜 이해하는 활동을 하게 된다. 또한 이해 내용을 바탕으로 스스로 이야기를 재작성 해 봄으로써 자신이 이해한 것을 표현해 보는 기회를 갖게 할 수도 있다.

[그림 Ⅱ-4] 스토리텔링형 콘텐츠 사례 스토리텔링형 콘텐츠의 주요 학습활동단위들은 다음과 같다.

○ 학습자 학습양식 진단 (선택) - 간단한 질문을 통하여 학습자의 학습양식을 진단함 ○ 학습주제 스토리 제시 - 주제와 관련한 이야기를 제시함 ○ 스토리 이해하기 - 제시된 스토리에 대한 기본적인 내용을 이해한다. 그리고, 스토리에 대한 질문을 통해 학습자가 이야기 내용을 제대로 이해했는지 점검함 ○ 학습활동하기 - 이야기상에서의 문제상황에 대해 학습자가 해결안을 도출하 도록 한다. 그리고, 바람직한 해결안이 도출되고 난 후에 학습자가 스토리를 주제와 연결시켜 이해했는지 점검함 ○ 스토리 재구성 - 이야기를 재작성해 봄으로써 학습자가 이해한 것을 스스로 표현하도록 함 ○ 결과 및 정리 - 학습자가 재작성한 스토리를 과제방에 공유하여 학습자간 의견을 교환하도록 한다. 그리고, 대화와 토론을 통해 자신의 학습활동에 대 해 반성하고 성찰함

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[그림 Ⅱ-5] 스토리텔링형 콘텐츠의 학습 흐름

☞ 사례를 통한 스토리텔링형 콘텐츠와 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 ․ 분기(branching) 모형이 적용될 수 있음 ․ 학습객체 유형은 내부 분기 학습객체(예, Intra-SCO)가 적용 비중 높음. 그런데, 재사용성 및 네비게이션 등을 고려한다면 Intra-SCO 적용 정책은 신중히 사용하여야 함. 아래의 [그림 Ⅱ-6]에서 SCO-1은 Intra-SCO 적 용은 적절하지 않고, 오히려 Inter-SCO로 개발되어야 적절함 ․ 분기의 기준은 아래의 [그림 Ⅱ-6]에서는 학습자 선호도와 평가라는 2가지 방식으로 진행하고 있다. ․ 일반적으로 SCORM에서 지원하고 있는 분기 조건과는 달리 학습자 선호도 등과 같은 다양한 분기 기준이 있을 수 있으므로 이에 대한 표준화 대안이 있어야 함

[그림 Ⅱ-6] 스토리텔링형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형

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다. 문제해결형 문제해결형은 구성주의에 기반을 둔 학습유형으로 주어진 문제를 통해 학습자들이 스스로 해결 방법을 찾아보고 이에 필요한 자료와 학습 내용을 구성하는 방식으로 전 개되는 학습모형이다.

[그림 Ⅱ-7] 문제해결형 콘텐츠 사례

이는 적용할 수 있는 주제의 범위가 넓고 학습단계나 세부 활동이 다양하게 구성 될 수 있으므로, 교과나 학습주제, 학습참여 기회, 튜터의 투입 여부 등을 고려하여 각 단계의 활동을 다양하게 전개할 수 있다.

문제해결형 콘텐츠의 주요 학습활동단위들은 다음과 같다.

○ 학습자 학습양식 진단 (선택) - 간단한 질문을 통하여 학습자의 학습양식을 진단함 ○ 문제 제시 - 학습자가 해결해야 하는 문제를 제시함 ○ 문제 이해하기 - 본 학습을 위해 학습자가 알고 있어야 하는 선수 지식과 함께 문제해결을 위한 기본적인 학습 내용을 제공함 ○ 하위 문제 학습 활동 - 문제를 해결하기 위해 필요한 자료를 수집하고 분 석, 정리하도록 함 ○ 학습 과정 점검 (선택) - 학습 주제별로 학습자의 하위 문제해결 과정에 대 해 튜터의 검토 후 수정 진행을 지원하고, 동료학습자들끼리 토론을 통해 문제해결과정에 대한 상호점검이 가능하도록 함

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○ 커뮤니티 활동 (선택) - 학습자들이 학습 주제에 대해 좀더 심화 및 보충 학습을 할 수 있도록 커뮤니티를 형성해 줌 ○ 결과 및 정리 - 문제의 해결방안을 정리하고 이를 동료 학습자들과 공유할 수 있는 형태로 정리하도록 함

[그림 Ⅱ-8] 문제해결형 콘텐츠의 학습 흐름

☞ 사례를 통한 문제해결형 콘텐츠와 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 ․ 분기(branching) 모형이 적용될 수 있음 ․ 아래의 [그림 Ⅱ-9]에서 학습객체 유형은 SCO-1은 Inter-SCO가 그리고 SCO-2는 Intra-SCO로 개발되어야 적절함 ․ 분기의 기준은 아래의 [그림 Ⅱ-9]에서는 학습자 선호도를 근거로 삼았으나, 통상 문제해결형의 경우 평가를 통한 것이 적절함 ․ [그림 Ⅱ-8]에서와 같이, ‘인터넷 자원학습과 연계’, ‘커뮤니티 활동’, ‘튜터 지원’ 등과 같은 기능을 지원할 수 있는 표준화 연구가 요구됨

[그림 Ⅱ-9] 문제해결형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형

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라. 탐구형 탐구형은 학습자들로 하여금 다양한 자료를 통하여 일반화 지식(결론)을 도출하게 하거나, 이미 학자들에 의해 생성된 지식의 타당성을 현실 사회에서 확인하는 능력을 배양하는 모형이다. 학습자는 학습 주제에 대한 지속적인 탐구와 사고를 통하여 학습 주제에 대한 폭 넓은 시각과 지식을 형성할 수 있고, 그리고 사이버 학습 환경에서는 현장수업에서 수 행하기 어려운 실험과 가설, 탐험 등을 가상으로 구현함으로써 개별 탐구 활동을 지원 할 수 있다.

[그림 Ⅱ-10] 탐구형 콘텐츠 사례

탐구형 콘텐츠의 주요 학습활동단위들은 다음과 같다.

○ 학습자 학습양식 진단 (선택) - 간단한 질문을 통하여 학습자의 학습양식을 진단함 ○ 탐구주제 제시 - 학습 주제에 관련된 개념이나 일반화에 대해 학습자가 문 제점을 느끼거나 호기심을 가질 수 있도록 탐구문제 상황을 제시함 ○ 학습내용 탐구 - 학습내용을 제공하고, 학습자들이 탐구한 질문을 스스로 발의할 수 있도록 유도함 ○ 학습활동 전개 - 제시된 문제를 바탕으로 학습자들이 학습활동을 할 수 있 도록 학습 주제에 잘 맞는 질문을 제공함 ○ 탐구결과 도출 - 학습활동 진행과정을 간단한 보고서, 파일 등을 이용해 작 성하도록 하여 학습과정을 공유하거나 점검할 수 있도록 함

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○ 결과 및 정리 - 학습결과를 보고서 형태로 정리하여 동료 학습자들과 공유 하거나 튜터의 점검을 받도록 하고, 학습자 스스로 학습과정을 성찰하는 기 회를 제공함

[그림 Ⅱ-11] 탐구형 콘텐츠의 학습 흐름

☞ 사례를 통한 탐구형 콘텐츠와 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 ․ [그림 Ⅱ-11]에서와 같이 반복(iterating) 모형이 적용될 수 있음 ․ 아래의 [그림 Ⅱ-12]에서는 Intra-SCO가 다소 과도하게 사용되었음 ․ 아래의 [그림 Ⅱ-12]에서와 같이 ‘실험보고서’ 제출을 위한 ‘과제실’, ‘e메일’, ‘파일첨부’ 등의 기능들과 학습객체를 연동시키는 방안에 대한 표준화 연구 가 필요함

[그림 Ⅱ-12] 탐구형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형

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마. 게임형 게임형은 학습내용 및 활동 설계시 다양한 게임적 요소를 활용하여 학습자들의 흥 미를 지속적으로 유발하고 즐겁게 학습할 수 있도록 유도하는 학습모형이다. 교육용 게임은 학습 내용을 게임에 내재시켜 보다 재미있게 배울 수 있도록 구성하는 것이 중요하며, 학습 요소와 게임 요소의 적절한 결합을 위해 어떤 유형보다도 많은 고민이 필요하다.

[그림 Ⅱ-13] 게임형 콘텐츠 사례

게임형 콘텐츠의 주요 학습활동단위들은 다음과 같다.

○ 상황 및 목표제시 - 게임의 배경이 되는 상황(게임 시나리오)과 달성해야 하는 최종목표(임무)를 제공함 ○ 학습활동 안내 - 게임의 각 단계를 어떻게 진행하고 그 결과가 어떻게 점수 와 연계되는지 구체적인 규칙과 내용을 안내함 ○ 학습자 수준진단 (선택) - 학습자의 수준에 따라 난이도를 조절하여 학습을 시작하도록 함 ○ 학습활동 전개 - 게임방식으로 구성된 학습활동을 전개하며, 난이도나 학습 요소에 따라 세부 활동으로 구성할 수 있음 ○ 학습활동 점검 - 학습자들이 개인의 학습과정을 스스로 정리하도록 하고, 필요시 튜터의 판단에 따라 재학습이 가능하도록 함 ○ 보상 및 정리 - 학습한 내용을 정리하고 게임을 통하여 학습이 이루어졌으 며 그에 따른 보상을 통하여 학습 성취감을 부여함

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[그림 Ⅱ-14] 게임형 콘텐츠의 학습 흐름

☞ 사례를 통한 게임형 콘텐츠와 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 ․ 임의 추출(randomizing) 모형, 반복(iterating) 모형, 분기(branching) 모형 등이 함께 적용될 수 있음 ․ 학습이 중단되었다가 재개될 경우, 이전 학습 중단 지점에서 시작할 수 있 도록 게임 콘텐츠에서 지원 할 수 있어야 함 ․ 네비게이션 기능의 구현에 있어서 주의를 요함. 즉, 게임 내부의 네비게이션을 어떻게 적용할 것이며, 시스템에서 제공하는 네비게이션 또한 통상적인 트리 뷰 형태로는 적절하지 않을 수 있으므로, 다양한 네비게이션 기능 구현에 대한 연구가 있어야 함. 예를 들어, 맵 브라우저와 같은 방식.

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[그림 Ⅱ-15] 게임형 콘텐츠의 SCORM 적용 모형

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2. ADL ‘Photoshop Examples 콘텐츠’ 사례를 중심으로 한 시퀀싱 & 네비게이션 모형 분석 ADL Photoshop 콘텐츠 샘플들은 아래의 [그림 Ⅱ-16]과 같은 동일한 콘텐츠에 대 해 다양한 교수 전략에 따라 여러 가지의 시퀀싱 규칙들을 적용하여 제공하고 있다.

(1) Intro

(3) Lesson 1

(2) Summary

~

(5) Exam

(4) Lesson 9

(6) Question 1 ~ 9

[그림 Ⅱ-16] ADL Photoshop 콘텐츠의 모든 SCOs 및 Assets

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ADL Photoshop 콘텐츠 샘플 사례들은 위 [그림 Ⅱ-16]의 학습자원들(Intro, Summary, Lesson 1~9, Exam, Question 1~9)을 활용하여 즉, 재구성하여 다음과 같은 7가지의 모형을 제시하고 있다.

○ 시퀀싱 규칙 비적용 모형(No Sequencing rules) ○ 선형 모형(Linear) ○ 선형-제어 모형(Linear Controls) ○ 선형-선택 모형(Linear Choice) ○ 지식 모형(Knowledge Paced) ○ 처방학습 모형(Remediation) ○ 역량평가 모형(Competency Assessment)

가. 시퀀싱 규칙 비적용 모형(None) 시퀀싱 규칙 비적용 모형은 기본 SCORM 2004 콘텐츠 패키지로만 구성되어 있 다. 즉, 매니페스트(imsmanifest.xml) 파일 내에 명세화된 특정 시퀀싱 정보가 없다. 이 경우, 학습자는 어떠한 제약이나 학습시도 횟수에 구애받지 않고 임의의 순서대 로 자유롭게 학습활동단위를 선택할 수 있다. LMS는 학습자가 자유롭게 학습활동 단위들을 선택할 수 있게끔 하는 네비게이션 기능들을 즉, 사용자 인터페이스를 제 공해야 한다.

[그림 Ⅱ-17] 시퀀싱 규칙 비적용 모형의 학습구조

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☞ 시퀀싱 규칙 비적용 모형의 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 활용 ․ 본 모형은 현재 국내에서 가장 보편화된 온라인 강좌 유형이다. 다만, 차이 가 있는 것은 트리구조라는 점이다. 물론 국내의 많은 콘텐츠들이 트리구조 이기는 하지만, 그래도 여전히 1depth의 선형학습 형태가 주류임

나. 선형 모형(Linear) 선형 모형에서 학습자는 사전 정의된 순서에 따라 학습을 진행해야 한다. 그리고 학습자는 최초로 ‘학습소개(intro)’ 모듈(module)에서 학습을 시작해야하며, 그리고 LMS에 의해서 제시되는 순차적 순서에 의거하여 모든 모듈들을 진행해야 한다. 이 전 모듈을 보기 위해서 언제든 “뒤로가기(go back)” 기능을 사용할 수 있다, 그러나 학습자는 현재 진행하고 있는 모듈을 완료하기 전에 다음 모듈로 진행하는 것은 수 행할 수 없다. 각 모듈에는 평가가 없으며, 모든 모듈들을 완료한 후 종합시험이 있 다.

[그림 Ⅱ-18] 선형 모형의 학습구조

☞ 선형 모형의 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 활용 ․ 가장 큰 특징은 학습자는 시스템의 제시에 따라서만 학습을 한다는 점이다. 즉, 학습 목차 트리 조차도 학습창에 제시되지 않는다.

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․ 국내 환경에서는 트리는 제시는 하되, 선택을 할 수 없게끔 하는 것이 학습 자의 편의를 도모하는 방안이 될 것이다(choice=true, choice exit=false).

다. 선형-제어 모형(Linear Controls) 선형-제어 모형은 선형 모형과 동일한 시퀀싱 규칙을 가지고 있다, 다만 콘텐츠의 구조가 틀리다. 각각의 모듈들은 여러 모듈들로 구성되어 있는 SCO에 내장되어 있는 형태이지 콘텐츠 애그리게이션(content aggregation)의 하위가 아니다. 그래서, LMS는 네비게이션 제어 기능들을 제공하지 않으며, SCO들이 네비게이션 기능을 제공한다. 모듈과 모듈간의 이동 네비게이션은 SCO들에 의해서 처리된다(intra-SCO). 그러나, 모듈 상위의 SCO들 간의 이동 네비게이션은 LMS에 의해서 처리된다(inter-SCO).

[그림 Ⅱ-19] 선형-제어 모형의 학습구조

☞ 선형-제어 모형의 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 활용 ․ 본 모형에서는 Intra-SCO, Inter-SCO의 개념을 이해하고, 현장에 적용하는 부분을 이해하는 것이 가장 중요하다. ․ 국내 환경에서는 현실적으로 기존 이미 서비스 하고 있는 콘텐츠들을 가공 하여 사용하고자 할 경우 Inter-SCO화 하기 위해서는 많은 비용이 들거나 또는 기존 콘텐츠에 많은 가공을 해야 하는 상황이 벌어진다. 이 경우,

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SCORM의 학습객체 개념을 십분 살리되 비용을 절감하는 방안으로 컨버팅 을 수행할 경우 Intra-SCO를 사용할 수 있다.

라. 선형-선택 모형(Linear Choice) 선형-선택 모형에서 학습자는 먼저 ‘학습소개’를 학습하고 완료해야 한다, 그리고 다른 모듈들을 선택할 수 있는 목차 기능을 이용해서 학습자는 다른 모듈로의 이동 을 선택할 수 있게 된다. 특정 모듈을 선택 한 후, 해당 모듈의 하위 레슨(lesson)들 은 사전 정의된 순서에 의거 학습자에게 제시되며, 학습자는 개별 레슨들을 선택해 서 이동할 수 없다. 시험으로 들어간 후, 학습자는 순서에 의거 각 문항에 대한 학 습을 시도해야 한다. 시험을 완료하기 전에는, 다른 모듈로의 이동이 불가능하다. 해당 모듈의 시험에 대한 학습시도를 하거나 또는 그 시험을 완료하기 전에는, 해 당 모듈을 완료할 수 없다. 학습자는 각각의 모듈은 1번 이상 학습시도 할 수 없다. 이 강좌는 모든 모듈들을 학습자가 학습시도 한 이후 완료된다.

[그림 Ⅱ-20] 선형-선택 모형의 학습구조 ☞ 선형-선택 모형의 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 활용 ․ 통상 국내에서의 콘텐츠들의 네비게이션 정책은 본 선형-선택 모형과 유사 하다. 학습트리를 제시하고 학습자가 임의로 선택을 할 수 있게 해준다.

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․ 그러나, 국내의 경우는 네비게이션을 100% 열어두는 경우가 많은 상황이라면, 본 모형은 기본적인 것은 선택 기능을 제공해주되, 어떠한 모듈로 입장하였을 경우 그 모듈 내부에서는 시스템의 강제된 계열화 경로를 따르도록 하는 점이 약간의 차이점이다, 예를 들자면, 시험의 경우는 특히나 필요한 부분이다, 여기 서 시험이란 객체화된 SCORM 코스 내부의 시험을 의미하는 것이지 코스와 분리된 독립적인 문제은행과 연동된 시험을 말하는 것이 아니다. 이러한 점이 활용된다면, 좀 더 다양한 학습 플로우를 사용자에게 제시할 수 있을 것이다.

마. 지식 모형(Knowledge Paced) 지식 모형에서 학습자는 ‘학습소개’를 완료한 후, 모듈 1(사전 테스트)을 진행할 수 있다. 사후 시험들은 학습자에 의해서 선택되는 것이 아니다. (사전 또는 사후) 시험 에서 학습자는 각 문항에 대해 순서대로 학습시도를 할 수 있다. 학습자가 (사전 또 는 사후) 시험을 합격하면, 해당 모듈의 학습목표는 만족되며 그리고 그 모듈의 사후 시험은 볼 수 없게 된다(disabled). 모든 모듈들이 학습시도 된 후, 요약(summary)이 학습자에게 제시된다. 강좌 요약까지 학습자가 확인하고나면, 이 강좌는 완료된다.

[그림 Ⅱ-21] 지식 모형의 학습구조

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☞ 지식 모형의 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 활용 ․ SCORM 시퀀싱 규칙 중 매우 중요한 학습목표(objective) 중 전역 학습목 표(global objective)를 적절히 사용한 좋은 예이다. ․ 현재, SCORM 규격 내부에는 학습목표(objective)를 풍부하게 사용할 수 있 는 규칙은 없다, 말 그대로 단순(simple)하다. 향후의 SCORM 버전에서는 IMS

RDCEO

(IMS

Reusable

Definition

of

Competency

or

Educational Objective) 규격과 같은 규격을 참조하게 됨으로써 보다 풍부 한 규격이 될 것이다. ․ 학습목표나 역량 맵(competency map)의 활용에 대한 연구는 맞춤형, 개인 화 학습의 중요한 출발점이다.

바. 처방학습 모형(Remediation) 처방학습 모형에서 학습자는 ‘학습소개’를 학습 한 후, 선형 모형과 같은 방식으로 학습을 진행하게 된다. 학습자가 학습 모듈의 모든 학습목표를 만족하게 되면, 강좌 는 완료된다.

[그림 Ⅱ-22] 처방학습의 학습구조-(1)

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[그림 Ⅱ-23] 처방학습의 학습구조-(2)

☞ 처방학습 모형의 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 활용 ․ 본 모형은 반복학습 모형과 유사하다. 다만, 다면 평가를 통해서 여러 학습 목표를 지정하고 해당되는 학습목표의 달성 여부에 따라 학습 플로우를 여 러 방향으로 분산 시키는 역할을 한다. ․ 본 모형의 경우를 그대로 원용할 경우의 문제점은 리소스를 반복해서 기술 해야 하는 단점이 있다. 이에 대한 규칙은 SCORM 2004에 지정되어 있으 나, 현재 ADL에서 제공하고 있는 Sample RTE 시스템에서는 해당 기능이 제대로 지원되고 있지 않다. LMS 시스템 개발 기관은 이 점에 유의해야 한 다.

사. 역량평가 모형(Competency) 역량평가 모형의 학습 전략은 다양한 처방에 있다. 학습자는 먼저 ‘학습소개’를 학 습한다. 그런후, 학습자에게는 Photoshop 모듈의 학습목표들에 대한 사전 평가를 위 한 SCO가 제시된다. 이 평가 SCO는 만족 상태(satisfaction status)를 보고한다. 이 후, 학습자에게는 불만족된 학습목표와 관련된 모듈들만 제시된다.

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[그림 Ⅱ-24] 역량평가 모형의 학습구조

☞ 역량평가 모형의 시퀀싱 & 네비게이션 규칙 활용 ․ 지식 모형, 처방학습 모형과 동일한 규칙들을 사용하고 있는 모형이다. ․ 다만 사전 테스트를 강화하여, 시스템에서 자동으로 학습 플로우를 유도하 고 있다. 이는, 본 모형의 이름에 걸맞지 않게, 현재 SCORM 규격에서 역량 (competency) 및 역량 맵을 지원하고 있지 않기에 비롯된 현상이다. ․ 이 점은 시퀀싱 & 네비게이션 표준안 연구의 연구 대상의 하나이기도 하다.

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3. LSAL ‘SCORM Best Practices Guide’ 사례를 중심으로 한 시 퀀싱 & 네비게이션 모형 분석 Carnegie Mellon 대학의 Learning System Architecture Lab(이하, LSAL)의 ‘SCORM Best Practices Guide for Content Developers' 지침은 새로운 교육 자료를 SCORM에 준하여 개발하거나, 기존 교육 자료를 SCORM에 맞게 전환하려는 콘텐츠 개발자와 교수 설계자들을 위한 문서이다. 이 지침서는 SCORM을 사용한 콘텐츠 개 발 및 SCORM 규격에 준한 콘텐츠로의 전환을 좀더 쉽게 할 수 있는 길잡이 역할을 해준다. SCORM이 교수 중립적인 규격임을 주장하는 반면에, 이 지침서는 그러한 SCORM을 활용하여 교수 전략을 맥락화한 코스웨어 개발에 중점을 두고 있다.

SCORM과 관련한 쟁점들의 한가운데에는 SCO가 무엇인지, 그 크기가 얼마나 되 어야 하는 지, 무엇(학습 목표, 평가, 시뮬레이션)을 포함하고 있어야 하는지 등이 자 리 잡고 있다. 이러한 질문에 대한 명확한 정답은 없다. 즉 SCO를 각각의 목적에 맞 게 적용해야 할 교수설계자의 철학이 중요한 것이다. 이 지침서는 SCO에 대한 약간 의 유연한 정의를 제공하려 하고 있다. 또한 임의의 <organization>의 필요에 맞게 시 퀀싱 규칙들 및 SCORM 규격을 적용하여 효과적으로 교수설계를 하는 데 도움이 될 수 있는 계열화 탬플릿과 모델을 제공하고 있다. 본 연구보고서에서는 이 지침서의 내용 중 시퀀싱 및 학습모형 관련한 내용만을 다룬다. 이 지침서는 10개의 시퀀싱 템플릿과 그 템플릿들을 이용한 4개의 학습모형 을 제시하고 있다. 그 내용들을 본 3절의 아래에서 다루고 있다.

■ 10개 시퀀싱 템플릿 ① Template 1: Single SCO ② Template 2: SCO with Assets ③ Template 3: The Black Box ④ Template 4: Multiple SCOs with Assets ⑤ Template 5: Remediating Using Objectives ⑥ Template 6: Pre- and Post-Test Sequencing (1) ⑦ Template 7: Pre- and Post-Test Sequencing (2) ⑧ Template 8: Remediating Using Objectives (2) ⑨ Template 9: Basic Three-Way Branching ⑩ Template 10: Pre- and Post-Test Sequencing With New Content for Remediation

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■ 4개 학습모형 ㉮ Model 1: Remediating Multiple Aggregations ㉯ Model 2: Mastery Testing Multiple Aggregations ㉰ Model 3: Pre- and Post-Test Sequencing with Aggregations ㉱ Model 4: Traditional CBT Branching with Multiple Decisions

가. 10개 시퀀싱 템플릿 1) Template 1: Single SCO

□ 설명 가장 기본적인 SCO 구조 이다. 하나의 <organization>이 하나의 단일한 SCO를 가지고 있다. 그 SCO는 크기가 클 수도 있고 아닐 수도 있다. 그리고 어느 정도의 SCO 내부 분기와 하나의 평가를 가지고 있을 수도 있다. 이 SCO는 하나의 asset 을 가지고 있다.

[그림 Ⅱ-25] Template 1: Single SCO 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 해당 SCO를 완료해야 함 2. 사용자 선택 및 롤업(Roll-up) 가능함

Rollup: All satisfied, completed Org.: Choice=true

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2) Template 2: SCO with Assets

□ 설명 이 템플릿은 여러 개의 "페이지"로 되어 있는 Asset들로 구성되어 있는 1개의 SCO를 표현하고 있다. 각 Asset은 여러 개의 다른 Asset들로 구성되어 있다. 이 SCO는 또한 1개의 Asset으로 표현된 1개의 평가(assessment)를 포함하고 있다, 물 론 이 1개의 Asset은 여러 개의 개별 질문(question)들로 되어 있고 이 질문들은 또 한 Asset들이다. SCO 내의 Asset들의 형태나 표현은 어떤 식으로 되어 있던 간에 SCORM 규격에서 강제로 규정하지는 않는다.

[그림 Ⅱ-26] Template 2: SCO with Assets 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 해당 SCO를 완료해야 함 2. 해당 SCO를 완료하기 위해서, 학습자는 SCO 내부에 있는 Asset-4 평가(Assessment)를 완료해야 함

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Rollup: All satisfied, completed

SCORM 기능 없음

3) Template 3: The Black Box

□ 설명 이 템플릿은 시퀀싱을 포함하고 있지 않다. SCO 내부 분기를 가지고 있는 단일 SCO이다. SCO 내부 분기는 설계자가 정의하기에 따라 복잡할 수도 있고 아닐 수 도 있다. 이러한 SCO 내부 분기의 동작들에 대해 LMS는 알지도 못하며 관여하지 도 않는다. 이것은 LMS가 콘텐츠를 통해서 학습자의 진행에 대해 추적 또는 보고 를 할 수 없음을 의미한다. 이 템플릿은 하나의 단일 SCO로 패키징 된 하나의 CBT 과정으로 보여질 수 있 다. SCO 내부는 “블랙박스(black box)"와 같아서 내부에서 발생하는 동작들 중 LMS에 의해 추적되는 것은 하나도 없다.

[그림 Ⅱ-27] Template 3: The Black Box 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는

Rollup: All satisfied, completed 해당 SCO를 완료해야 함 2. 사용자 선택 및 롤업(Roll-up) 가능함 Org.: Choice=true 템플릿 3은 SCO 간(inter-SCO) 시퀀싱을 포함하고 있지 않음

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4) Template 4: Multiple SCOs with Assets

□ 설명 이 템플릿에서 SCO-2는 “Template 2"에 있는 SCO와 동일한 것이다, 이러한 템 플릿들이 주어진 구조에 추가되거나 복잡함을 더할 수 있는 방법을 보여주고 있다. 즉 자신만의 구조를 무한정 만들 수 있는 것이다.

[그림 Ⅱ-28] Template 4: Multiple SCOs with Assets 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 SCO-1과 SCO-2를 완료해야 함 2. 각 SCO를 완료하기 위해서, 학습자는 각 SCO의 내부에 있는 각각의 평가(Assessment)들을 완료해야 함 3. 학습자는 SCO-1을 완료하기 전에는 SCO-2를 시작할 수 없음 4-1. 학습자는 언제든 SCO-2에서 SCO-1로 되돌아 갈 수 있음 4-2. 학습자는 언제든 SCO-1과 SCO-2를 자유롭게 이동할 수 있음

- 32 -

Rollup: All satisfied, completed

SCORM 기능 없음 SCO-1: If Not complete, Deny Forward Progress Org.: Forward Only=false Org.: Flow and Choice

5) Template 5: Remediating Using Objectives

□ 설명 이 템플릿은 여러 개의 SCO들을 가지고 있을 때의 학습자 처방을 위한 계열화 옵션을 표현하고 있다. 이러한 SCO간의 처방(inter-SCO remediation)은 학습목표 (objective: OBJ)들을 이용해서 LMS에 의해 추적된다. 이러한 구조를 위한 테스트 는 “2개의 테스트용 Asset을 가진 하나의 단일한 SCO"로써 존재한다. 사후 테스트 (post-test, SCO-3)는 각각의 테스트 항에 연관되어 있는 해당 SCO에 연결하기 위 해 학습목표(objective)들을 사용한다. 테스트 항에 대한 학습자의 응답에 기초해서, 그 항에 대한 학습목표는 성공(passed) 또는 실패(failed)로 설정된다. 학습자가 OBJ-1은 실패하고, OBJ-2는 통과했다고 가정하자. SCO-3에 있는 사후 테스트는 완료(complete)된다, LMS는 학습자가 사후 테스트를 다시 하도록 하기 위해서 학습자에게 다시 보여져야 할 SCO를 보여주게 된다. 이 예에서, 학습자는 오직 LMS에 의해서 SCO-1(OBJ-1에 상응하는 SCO) 만을 볼 수 있다, 왜냐하면 학습자는 SCO-2에 대한 학습목표를 통과했기에. 그러면, 학습자는 그 처방을 완료 (complete)하고 사후 테스트를 다시 하기 위해 SCO-1을 선택해야 한다. 이 코스에 서, 학습자가 <organization>을 완료하도록 2번의 학습시도(attempt)를 허용한다. 학습자가 SCO-3을 통과한다면, 이 <organization>은 완료된다.

[그림 Ⅱ-29] Template 5: Remediating Using Objectives 구조

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□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 SCO-3의 사후 테스트를 통과해야 함

Org.: All satisfied, completed SCO-1, -2: isRolledup=false SCO-3: isRolledup=true

2. 학습자는 SCO-2를 시도하기 전에 SCO-1을, SCO-3을 시도하기 전에 SCO-2를 완료해야 함.

3. SCO-3을 완료하기 위해서는, 두 학습목표 모두를

Org.: Flow=true, Choice=false -

만족해야 함 3-1. 학습자가 SCO-3의 OBJ-1을 실패했다면,

SCO-3: set OBJ-1

학습자에게 SCO-1이 제시됨 3-2. 학습자가 SCO-3의 OBJ-2을 실패했다면,

SCO-1: skip if OBJ-1 passed SCO-3: set OBJ-2

학습자에게 SCO-2가 제시됨 4. SCO-1, -2, -3 모두 2번의 학습시도(attempt)가

SCO-2: skip if OBJ-2 passed

가능함 5. 학습자가 두 번의 SCO-3에 대한 학습시도 모두를

SCO-1, -2, -3: Attempt Limit=2

실패했다면, 그 학습자는 학습이 중단되고, 새로운

-

처리가 요구됨

6) Template 6: Pre- and Post-Test Sequencing (1)

□ 설명 이 템플릿은 학습자 지식이나 기술에 대한 사전 및 사후(pre- and post-) 테스트 를 위한 시퀀싱 옵션을 제시하고 있다. 이 코스를 위한 사전, 사후 테스트는 개별 SCO들로써 존재한다. 각각의 테스트 아이템은 독립된 Asset들로 되어 있다. 테스 트 SCO들은 SCO 내에 있는 문항 Asset들에 상응하는 학습목표(objective)들에 연 결되어 있다. 사전 테스트 아이템에 대한 학습자 답변에 근거하여, OBJ들은 성공 (passed) 또는 실패(failed)로 설정된다. SCO-1에 있는 사전 테스트가 완료되었을 (completed) 때, LMS는 학습자에게 “실패한 문항들에 상응하는 SCO들"을 보여준 다. 그래서 학습자는 사후 테스트를 학습하기 전에 해당 교육을 완료(complete) 하 게 된다. 학습자가 SCO-1의 사전 테스트 아이템들 두 개를 모두 성공(pass)했다고 가정하 자. OBJ-1과 OBJ-2는 성공(passed)으로 설정될 것이다. 그러면, 그 학습자는 관련 SCO들(SCO-2 와 SCO-3)을 뛰어 넘거나(skip) 완료(complete)한 것으로 처리될 수 있다. 그런데, 학습자가 OBJ-1과 OBJ-2를 모두 통과했지만 사후 테스트를 치러야 할 필요가 있으므로 사후 테스트(SCO-4)를 수행하여야 한다. 이 템플릿에서 만일 학습자가 SCO-1에서의 사전 테스트 아이템을 실패했다고 가

- 34 -

정해보자. 변수로써 사용되는 OBJ-1은 실패(failed)로 설정될 것이다, 그리고 LMS 는 그 학습자에게 상응하는 교육인 SCO-1을 보여줄 것이다. 학습자가 SCO-1에 있 는 교육 콘텐츠를 완료했다면, 그 학습자는 사후 테스트를 받을 수 있게 된다.

[그림 Ⅱ-30] Template 6: Pre- and Post-Test Sequencing (1) 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 SCO-4의 사후 테스트를 통과해야 함

Org.: All satisfied, completed SCO-1, -2, -3: isRolledup=false SCO-4: isRolledup=true

2. 학습자는 SCO-2, -3을 시도하기 전에 SCO-1의 사전 테스트를 완료해야 함.

3. 학습자는 언제든 SCO-2에서 SCO-1로 되돌아 올 수 있음 4. 학습자가 SCO-1의 OBJ-1을 실패했다면,

Org.: Flow=true, Choice=false Org.: Foward Only=false SCO-1: set OBJ-1

학습자에게 SCO-2가 제시됨 5. 학습자가 SCO-1의 OBJ-2를 실패했다면,

SCO-2: skip if OBJ-1 passed SCO-1: set OBJ-2

학습자에게 SCO-3이 제시됨 6. SCO-4를 완료하기 위해서, SCO-4 내부에 있는

SCO-3: skip if OBJ-2 passed

문항 Asset들 모두를 성공해야 함 7. 학습자가 SCO-4를 실패한다면, 해당 학습자는 교육이 중지되고 그리고 새로운 처리가 요구됨

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-

7) Template 7: Pre- and Post-Test Sequencing (2)

□ 설명 이 템플릿에서 사전 테스트는 개별 문항 Asset들에 대한 학습자의 답변에 따라 OBJ-3, OBJ-4를 passed 또는 failed로 설정한다. 만약 사전 테스트에서 학습자가 OBJ-3을 실패했다면, 그 학습자에게는 SCO-3이 제시된다. 그리고 이와는 별개로 학습자는 OBJ-1과 OBJ-2를 통과함으로써 사후 테스트를 마스터한다.

[그림 Ⅱ-31] Template 7: Pre- and Post-Test Sequencing (2) 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능 Org.: All satisfied, completed

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 SCO-1, Aggregation-B: SCO-2의 사후 테스트를 통과해야 함

isRolledup=false

2. 학습자는 이후의 학습을 시도하기 전에 SCO-1의 사전 테스트를 완료해야 함.

SCO-2: isRolledup=true SCO-1: If not complete, Deny Forward Progress SCO-1: set OBJ-3

3. OBJ-3이 실패이면, SCO-3이 제시됨

SCO-3: skip if OBJ-3 passed SCO-1: set OBJ-4

4. OBJ-4이 실패이면, SCO-4가 제시됨

SCO-4: skip if OBJ-4 passed

5. 학습자가 SCO-2를 실패한다면, 해당 학습자는 교육이 중지되고 그리고 새로운 처리가 요구됨

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-

8) Template 8: Remediating Using Objective (2)

□ 설명 이 템플릿에서 학습자는 Aggregation-1의 교육이 완료될 때까지 SCO-3의 사후 테스트를 시도할 수 없다. 만약 학습자가 사후 테스트에서 학습목표들을 실패한다 면, 학습자는 그 처방으로 Aggregation-1에 있는 대응 SCO들로 이동하게 된다.

[그림 Ⅱ-32] Template 8: Remediating Using Objectives (2) 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 SCO-3의 사후 테스트를 통과해야 함

Org.: All satisfied, completed Aggregation-1: isRolledup=false SCO-3: isRolledup=true Org.: Flow=true, Deny Forward

2. 학습자는 SCO-3을 시도하기 전에 Aggregation-1을 완료해야 함.

3. 학습자는 언제든 SCO-2에서 SCO-1로 되돌아 올 수 있음 4. SCO-3을 완료하기 위해서는, 모든 학습목표들을

Progress=true Aggregation-1: Forward Only=false -

만족해야 함 5. 만일 학습자가 SCO-3의 OBJ-1을 실패했다면,

SCO-3: set OBJ-1

SCO-1이 제시될 것임 6. 만일 학습자가 SCO-3의 OBJ-2를 실패했다면,

SCO-1: skip if OBJ-1 passed SCO-3: set OBJ-2

SCO-2이 제시될 것임 7. SCO-1, -2, -3은 모두 두 번의 학습시도가 가능 8. SCO-3에 대한 두 번의 시도 모두 실패일 경우,

SCO-2: skip if OBJ-2 passed SCO-1, -2, -3: Attempt Limit=2

교육이 중지되고 그리고 새로운 처리가 요구됨

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-

9) Template 9: Basic Three-Way Branching

□ 설명 이 템플릿은 전통적인 CBT lesson들에서 사용되는 분기와 유사한 기본적인 “SCO 간의 적응적 계열화(adaptive inter-SCO sequencing)"를 달성하기 위해 시퀀 싱을 사용하는 방법을 보여주고 있다. -1과 +1 사이의 규정된 점수에 따라 표현되 는, 학습자의 선택이나 결정(choice or decision)에 따라서 학습자는 다른 SCO로 이 동된다.

[그림 Ⅱ-33] Template 9: Basic Three-Way Branching 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 2개의 SCO들을 통과해야 한다. 하나는 SCO-1이고 Org.: At least two completed, 그리고 나머지 하나는 시퀀싱 엔진이 지정해 주는 하나의 SCO임 2. 학습자는 SCO-1을 무조건 먼저 시작하게 됨.

completed Org.: Flow=true Org.: Choice=false SCO-1: set OBJ-1

3. 사전 테스트(SCO-1)에 대한 학습자의 수행결과에 근거하여, 다른 세 SCO들 중 하나를 학습하게 됨

SCO-2: skip if OBJ-1.score < 1 SCO-3: skip if OBJ-1.score < 0.5 or OBJ-1.score > 0.5 SCO-4: skip if OBJ-1 > 0

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10) Template 10: Pre- and Post-Test Sequencing with New Content for Remediation

□ 설명 이 템플릿은 더욱 복잡한 사전, 사후 테스트 구조를 제공하고 있다. 사전, 사후 테 스트 모두 필요하다. SCO-A의 사전 테스트, SCO-C 및 -B의 사후 테스트를 통해 서 학습자의 코스 완료 여부를 최종 결정하게 된다.

[그림 Ⅱ-34] Template 10: Pre- and Post-Test Sequencing with New Content for Remediation 구조

□ 시퀀싱 규칙 설명 동 작

SCORM 기능

1. 해당 <organization>을 완료하기 위해서, 학습자는 Org.: One satisfied, satisfied SCO-C 또는 SCO-B의 사후 테스트를 통과해야

SCO-A: isRolledup=false

함 Aggregation-A, -B: isRolledup=true 2. Aggregation-A를 성공하려면, SCO-C를 통과해야 Aggregation-A: rollup rule=All 함 3. Aggregation-A가 성공했다면, Aggregation-B는 수행하지 않음

satisfied then satisfied Aggregation-B: skip if OBJ-1 satisfied and OBJ-2 satisfied

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나. 4개 학습모형 1) Model 1: Remediating Multiple Aggregation

학습모형 1(Model 1)은 템플릿 5의 사례 및 템플릿 4의 사례를 적용한 모형이다. 템플릿 4는 <organization> 내 두개의 SCO를 포함하고 있었다. 모형 1에서는 이 두 개의 SCO가 템플릿 5에서 <organization>을 표현했던 Aggregation-A 와 Aggregation-B로 바뀌어져 있을 뿐이다. 각 aggregation은 세 개의 SCO를 포함하고 있고, 그 중 하나는 사후 테스트로서 제공 된다. 각 aggregation에 대한 내부 처방은 전역 학습목표(global objective: OBJ)들을 사용하는 LMS에 의해 추적된다. 즉 예제에서 학습자가 SCO-3의 테스트를 실패하였다고 가정하면, OBJ-1은 실패 (failed)로 지정되고, LMS는 학습자에게 OBJ-1에 대응되어 있는 SCO-1을 보여준 다. 학습자가 SCO-3을 통과한다면, 학습목표들은 성공(passed)으로 지정되고 학습 자는 Aggregation-B로 이동 된다.

[그림 Ⅱ-35] Model 1: Remediating Multiple Aggregations 구조

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2) Model 2: Mastery Testing Multiple Aggregation

학습모형 2(Model 2)는 템플릿 4, 5가 어떻게 <organization>에 대한 최종 테스 트(SCO-F)를 포함해서 aggregation들을 다양하게 조합을 할 수 있는 지를 보여준 다.

Aggregation-1, -2, -3에 관련된 처방에 대한 학습목표(objective)들의 링크는 그 림에서는 보여지고 있지는 않지만 실제 학습목표들은 템플릿 5에서 제시한 것과 동 일하다, 다만 표현상의 편의성을 위하여 표시하지 않았을 뿐이다. 몇 개의 중요한 모듈(Aggregation 1~3)을 가지고서 강좌(organization)를 구성한 다고 가정하자. 각 모듈은 이전 모듈의 교육과 내용적 연관성을 가지고 있으므로 각 모듈의 순서는 지키도록 구성한다. 하지만 순서만 지킬 뿐, 각각의 모듈은 독립 적으로 처방 되고 평가되도록 각각 사후 테스트를 둔다. 학습자에 대한 학습 시도 를 각 모듈마다 두 번을 허용하도록 하자. 학습자가 성공적으로 각 모듈을 통과하 여 Aggregation-A를 완료 하면 학습자는 Aggregation-B의 최종 테스트(SCO-F)를 시도할 수 있게 된다. 학습자가 최종 테스트를 통과하면 강좌가 완료된 것으로 간 주한다. 하자만 각각의 모듈들이 또한 중요하기 때문에 학습자가 두 번의 시도에도 모듈들(Aggregation1~3) 중 어느 하나라도 통과하지 못한다면 교육을 자동적으로 멈추고 이후의 학습 진행에 대한 수동적 개입이 필요하게 된다.

[그림 Ⅱ-36] Model 2: Mastery Testing Multiple Aggregations 구조

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3) Model 3: Pre- and Post-Test Sequencing with Aggregation

학습모형 3(Model 3)은

템플릿 5, 6의 조합이다. 이 모델에서 템플릿 6의 SCO들

중 하나를 템플릿 5의 <organization>으로 대체 한다, 바로 그림의 Aggregation-B 이다. 학습자의 교육 성공을 위해서 역량(competency; 지식, 기술, 능력)을 사전 테스트 하고 또한 해당 역량을 강화하기 위한 모듈을 할당한다고 가정하자. 강좌를 성공적으로 완료하기 위해 학습자는 최종 테스트(SCO-B)를 반드시 통과 해야 한다. 모든 학습자가 무조건 전 콘텐츠들을 완료하게 강요하기 보다는 사전 테스트를 보게 하여 부족한 역량에 대응되어 있는 콘텐츠만 보도록 한다. 즉 사전 테스트를 통해 충분한 역량을 가지고 있다고 판단되는 학습자들은 곧바로 최종 테 스트(SCO-B)로 진행 할 수 있도록 한다. 또한 Aggregation-B의 경우는 SCO-1 및 SCO-2를 학습한 후에는 반드시 사후 테스트(SCO-C)를 받도록 한 후, 다음 학습으로 진행되도록 한다.

[그림 Ⅱ-37] Model 3: Pre- and Post-Test Sequencing with Aggregations 구조

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4) Model 4: Traditional CBT Branching with Multiple Decisions

학습모형 4(Model 4)는 고객 서비스 기술을 가르치는 강좌라고 가정한다. 학습자 가 적응적 시나리오에 기반 한 학습 환경을 가지기를 원한다. 학습자의 결정에 따 라 상황을 변화시키는 시나리오를 생성하기로 하자. 이 모형에서 SCO-1은 고객 상태 정보를 나열하고 있는 모듈이다. SCO-1의 시나 리오를 읽거나 본 후 학습자는 고객을 어떻게 관리 할지를 스스로 선택하게 한다. 학습자가

(SCO-1

내의)

Choice

C를

선택한다고

가정하면

그

학습자는

Aggregation-1로 이동하게 된다. Aggregation-1의 SCO-2는 고객의 상황에 대한 더 많은 정보를 표현하고 있다. 학습자는 어떤 행동을 취할 지 결정해야 한다. 학습 자가 SCO-2의 B를 선택 한다면 학습자는 Aggregation-5로 간다. 이와 같이 여러 결정 단계를 거쳐서 시나리오상의 이 특별한 고객의 상황에 대한 대응 방안을 계속 적으로 학습자는 시뮬레이션하게 된다.

[그림 Ⅱ-38] Model 4: Traditional CBT Branching with Multiple Decisions 구조

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Ⅲ. 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 및 기술 동향 분석

본 장은 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 및 기술 동향에 대한 연구를 통하여 시 퀀싱 & 네비게이션 규칙들의 적용에 대한 다양한 이론적, 기술적 배경을 밝히 고 그 발전방향에 대한 가능성을 검토함으로써, 이후에 수행될 시퀀싱 & 네비 게이션 표준화 연구의 결과가 국제 표준화 방향과 괴리되지 않고 상호 발전될 수 있는 방향으로 나아갈 수 있도록 한다.

1. ADL SCORM 2004 규격의 시퀀싱 & 네비게이션 가. SCORM 시퀀싱 개념 정의 시퀀싱(Sequencing)이란 코스웨어 설계 및 제작 시에 설계자 또는 제작자가 시퀀 싱 동작을 명세화 함으로써, 전달 환경과 상관없이 예측 가능하고 일관된 방법으로, 명세된 동작과 학습자 반응에 의존하여, 코스웨어 전달시에 학습활동단위(learning activity)들을 순서화해서 전달하는 것이다.2) ※ 교육공학에서 말하는 시퀀싱 즉, 학습계열이란 교과에 있는 여러 주제들(여러 개념과 원리 들)을 학생에게 보여주는 순서의 결정을 말한다. 계열의 형태는 학생들이 조직하는 인지구 조의 특성과 안정성에 영향을 끼치며, 모든 교수 내용은 선수학습 요소를 갖는다.

나. SCORM 시퀀싱 특징 ○ “재사용(reuse)” 정도를 높이기 위하여 콘텐츠 외부 즉, 매니페스트 파일 (imsmanifest.xml)의 <organization> 및 <item> 엘리먼트들에서 정의하고 있으며, ○ 이 점이 CBT(Computer-Based Training)의 “분기(Branching)”와 유사하면 서도 차이 지점임

2) Ron Ball (2001), Sequencing, Where Are We and Where Are We Going?, ADL Technical Team

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[그림 Ⅲ-1] CBT 분기와 SCORM 시퀀싱의 비교

※ 기존의 CBT 방식: 조건 분기 논리구조가 리소스(resource) 내부에 구축 콘텐츠 재사용에 관한 문제 제기 ※ SCORM 기반의 시퀀싱: 시퀀싱 규칙이 리소스와 분리

콘텐츠 재사용성 증대

[그림 Ⅲ-2] SCORM 콘텐츠 패키지와 시퀀싱의 관계

다. SCORM 시퀀싱의 주요 개념 1) 학습활동단위

□ 영문명칭: (Learning) Activity □ 설명: 계열화 되어 있는 분리된 학습단위. 학습활동단위는 학습자에게 전달될

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수 있는 콘텐츠를 표현하는 학습자원을 가질 수 있다. 학습활동단위는 상위 수준의 학습활동단위를 형성하기 위하여 aggregation 내에서 조직화 될 수 있 으며, 종속된 학습활동단위들과 함께 다중 구조로 구성될 수 있다.

2) 학습활동트리

□ 영문명칭: (Learning) Activity Tree □ 설명: 학습자 행위 조건과 제한에 관한 명세 그리고 연합된 규칙을 가지고 있 는, 계층화된 콘텐츠 객체(학습활동단위)의 집합이다. 학습활동트리는 복잡한 학습 경험을 기술하는 근간이다. ○ 학습활동단위(Activity)들은 종료조건과 이수조건들을 가진다. ○ 학습활동단위들은 자식 학습활동단위(Child Activity)를 가질 수 있으며, 구 조의 깊이 제한은 없다. ○ 학습활동단위들은 부모 학습활동단위(Parent Activity)가 존재한다면, 그 문 맥 안에서 발생한다. ○ 학습활동단위들은 관련된 학습자원을 가질 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있 다. ○ SCO는 학습활동단위와 연계될 수 있다. ○ Content Aggregation은 일련의 학습활동단위들로 구성된다.

[그림 Ⅲ-3] 학습활동단위 및 학습활동트리

3) 학습목표

□ 영문명칭: Objective □ 설명: 학습활동트리의 하나 이상의 엘리먼트와 결합될 수 있는 (전역) 데이터. 학습목표는 만족값을 가질 수 있다. 학습목표와 추적 데이터가 합격/불합격 상 태와 점수를 표현하는 한편, 데이터 항목은 관련 측정치를 가질 수 있다.

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[그림 Ⅲ-4] 학습활동트리와 학습목표 및 학습목표맵의 관계

4) 클러스터

□ 영문명칭: Cluster □ 설명: 학습활동트리에서 하나의 노드와 그 노드에 직접적인 1단계 깊이만의 모든 자손 노드 ◦ 하나의 부모 학습활동단위와 바로 한 단계 아래의 자식 학습활동단위들만으로 구성되는 집합이며, 해당 자식 활동단위들의 후손 활동단위들은 포함되지 않는다. ◦ 기본이 되는 시퀀싱 구성 단위(Sequencing Building Block) ◦ 학습활동트리는 여러 개의 클러스터들이 합쳐져서 구성됨 ◦ 부모 학습활동단위는 클러스트의 시퀀싱 전략에 대한 정보를 포함하고 있음 ◦ 클러스터의 부모 학습활동단위는 자식 학습활동단위들이 어떻게 계열화 될 것인지에 대한 정보를 수집하는데 사용됨

[그림 Ⅲ-5] 클러스터

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5) 롤업

□ 영문명칭: Roll Up □ 설명: 하나의 학습활동단위의 결과 데이터를 그 학습활동단위의 자식들의 학 습결과 데이터로부터 계산해내는 과정

[그림 Ⅲ-6] 롤업 규칙에 대한 사례

라. SCORM 시퀀싱의 주요 내용 학습활동단위는 manifest의 <item> 엘리먼트로서 표현되거나 <organization> 엘리먼트로서

표현된다.

<sequencing>

엘리먼트는

<item>

엘리먼트

또는

<organization>의 자식 엘리먼트의 위치에 놓여지게 된다. 그 요소들은 다음과 같 다. ◦ <controlMode> ◦ <sequencingRules> ◦ <limitConditions> ◦ <auxiliaryResources> ◦ <rollupRules> ◦ <objectives> ◦ <randomizationControls> ◦ <deliveryControls>

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◦ <adlseq:constrainedChoiceConsiderations> ◦ <adlseq:rollupConsiderations>

※ 코드 사례 <item identifier="INTRO" identifierref="RESOURCE_INTRO"> <title>Photoshop Introduction</title> <imsss:sequencing> <imsss:limitConditions attemptLimit="1"/> <imsss:rollupRules rollupObjectiveSatisfied="false"/> </imsss:sequencing> </item>

1) 제어모드

□ XML 엘리먼트명: <controlMode> □ 설명: 제어모드는 하나의 클러스터에서 자식학습활동에 대한 계열화 동작 제어에 대해 정의함

[그림 Ⅲ-7] 제어모드

☞ 제어모드 규칙의 활용 ․ 본 규칙은 학습 프로우 및 선책의 기능에 대한 제어인데, 결국 현상적으로 는 학습창에서 학습자의 네비게이션을 지원하는 역할을 한다.

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․ 학습목차 정보를 제시할 것인지, 제시했을 경우 선택권을 학습자에게 제공 할 것인지 등에 대한 규칙이다. 이를 활용하여, 학습자 능동적인 학습 모형 을 추구할 것인지, 시스템의 의도데로 학습을 유도할 것인지를 결정할 수도 있다.

2) 계열화 규칙

□ XML 엘리먼트명: <sequencingRules> □ 설명: 계열화 규칙은 조건집합과 그 조건집합이 참일 때 수행되는 대응 동작(action) 혹은 행위(behavior)로 구성된다.

[그림 Ⅲ-8] 계열화 규칙

☞ 계열화 규칙의 활용 ․ 시퀀싱 규칙 중 매우 중요한 부분이며, 해당 학습활동단위(activity)에 학습 자가 학습경험을 수행하기 전, 후, 퇴장의 상황에 대한 학습결과를 정의할 수 있다. ․ 이러한 학습결과에 따라 학습계열화를 촉발시킬 수도 있고, 네비게이션 기 능을 변경할 수도 있다.

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3) 제한 조건

□ XML 엘리먼트명: <limitConditions> □ 설명: 콘텐츠 개발자는 학습활동단위가 전달될 수 있는지 여부와, 이 판단을 하는 시기에 관한 모든 상황들을 제어하는 제한 조건들을 정의할 수 있다. 현재, ADL은 <limitConditions> 엘리먼트를 ‘각별히 조심해서’ 사용하기를 권고하고 있다.

이러한 조건들을 평가하기 위해서는 시간 추적(time

tracking)을 포함한 다양한 고려들이 다뤄져야 한다. ADL은 시퀀싱, 동작 및 전략(sequencing, behaviors, strategies)에 있어서 이 엘리먼트와 이 엘 리먼트의 영향을 지속적으로 평가하고 있다. ADL은 현재 2가지의 제한 조 건만(only two current limit conditions)을 사용하는 것을 지원하고 있다. 이 제한조건은

‘해당

(학습)활동단위에

대한

시도들(attempts

on

the

activity)’ 및 ‘그 시도에서 허용된 최대 시간(maximum time allowed in the attempt)’을 다루고 있다.

◦ attemptLimit (선택사항이며 기본값은 0이다; optional, default value = 0).

이 값은 해당 (학습)활동단위를 위한 최대 시도 횟수(the maximum

number of attempts)를 표시하고 있다. ◦ attemptAbsoluteDurationLimit (optional, default value = 0.0).

이 값은

학습자가 해당 (학습)활동단위에 대한 한 번의 시도(a single attempt)를 경험하면서 소비하도록 허용된 최대 지속 시간(the maximum time duration)을 가리킨다.

※ 코드 사례 <item identifier="INTRO" identifierref="RESOURCE_INTRO"> <title>Photoshop Introduction</title> <imsss:sequencing> <imsss:limitConditions attemptLimit="1"/> </imsss:sequencing> </item>

☞ 제한조건 규칙의 활용 ․ 학습시도횟수 및 그 시간을 제한하기 위한 용도로 현재 사용되고 있다.

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․ 그러나, 아직 SCORM 2004에서는 이 규칙의 사용을 최대한 조심해서 사용 하기를 권고하고 있다. 그 이유는 제한 조건을 한정적으로 사용하는 것이 중요한 것이 아니라, 그 조건을 사용하기 위해서 뒷 단에서 동작해야 하는 LMS 시스템 기능의 지원 및 제한을 통해서 얻고자 하는 교수 전략 그리 고 학습자에게 제시할 프레젠테이션 전략의 수립이 더욱 중요하기 때문이 다.

4) 보조 자원

□ XML 엘리먼트명: <auxiliaryResources> □ 설명: 학습자에게 부가적인 서비스나 자원을 제공하는 것과 관련된 보조 자 원(용어집, 목차 등). 현재, ADL은 <auxiliaryResources> 엘리먼트를 ‘각별 히 조심해서’ 사용하기를 권고하고 있다.

보자 자원(auxiliary resources)에

대한 요구사항들을 정의하는 것과 같은 다양한 고려들이 다뤄져야 한다(예 를 들어, 보조 자원들이 SCO들일 수 있는지, 시퀀싱 정보가 보조자원에 적 용될 수 있는지, 등).

ADL은 시퀀싱, 동작 및 전략(sequencing, behaviors,

strategies)에 있어서 이 엘리먼트와 이 엘리먼트의 영향을 지속적으로 평가 하고 있다.

☞ 보조 자원 규칙의 활용 ․ 현재 SCORM 2004에서는 보조 자원의 활용을 다루고 있지 않다. 컨테이너 엘리먼트만 존재하고 있다. ․ 그러나, 국내 환경을 고려하면 시급히 구체화 시키기 위한 연구가 필요한 영역이다. 현실적으로 국내의 대부분의 콘텐츠는 보조 자원을 십분 활용하 고 있으며, 특히나 K-12 교육의 저학년 층용 콘텐츠는 보조 자원의 활용이 절대적이다. 이를 표준화하는 방안을 시급히 모색하여야 한다.

5) 롤업 규칙

□ XML 엘리먼트명: <rollupRules> □ 설명: 자식 학습활동단위에 대한 학습목표(Objective) 수행 결과와 진도 (Progress) 현황 정보를 평가하여 부모 학습활동단위의 학습목표와 진도현 황 정보를 결정하는 규칙.

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[그림 Ⅲ-9] 롤업규칙

[그림 Ⅲ-10] 롤업규칙 적용 사례

☞ 롤업 규칙의 활용 ․ 일종의 합격 및 완료 처리 방법이라고 볼 수 있다. SCORM 2004는 학습활 동트리에 기반하기에 부모 학습활동단위의 학습 결과를 결정하기 위해서는 자식 학습활동단위들의 결과값을 먼저 확인해야 한다. 바로 이러한 동작을 처리하는 규칙이다. ․ 현재는 롤업 처리 결과값은 완료 여부, 성공 여부 만을 가지나, 표준안 연구 를 통하여 기타 처리 결과값들에 대한 적용 여부를 검토하여야 한다.

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6) 학습목표

□ XML 엘리먼트명: <objectives> □ 설명: 하나의 (학습)활동단위와 연관되어 있는 학습목표들(objectives)의 집 합을 위한 컨테이너(container)이다. 각각의 (학습)활동단위는 적어도 1개의 주요 학습목표(primary objective)를 가져야 하며, 그리고 무제한의 학습목 표들을 가질 수도 있다.

[그림 Ⅲ-11] 학습목표 적용 사례

☞ 학습목표 규칙의 활용 ․ SCORM 2004는 현재 간단한 방법의 학습목표 규칙을 정의하고 있다. ․ 향후의 SCORM 버전에서는 IMS RDCEO (IMS Reusable Definition of Competency or Educational Objective) 규격과 같은 규격을 참조하게 됨 으로써 보다 풍부한 규격이 될 것이다. ․ 학습목표나 역량 맵(competency map)의 활용에 대한 연구는 맞춤형, 개인 화 학습의 중요한 출발점이다.

7) 랜덤화 제어

□ XML 엘리먼트명: <randomizationControls>

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□ 설명: 콘텐츠 저작자가 학습활동단위에 대한 무작위 추출을 통해 학습자에게 제시할 것인지를 결정하는 방법을 제공

※ 코드 사례 <item identifier="POSTTEST1"> <title>Module 1 -- Posttest</title> <item identifier="POSTTEST_QUESTION1" isvisible = "false" identifierref="RESOURCE_QUESTION1"> <title>Question 1</title> </item> <item identifier="POSTTEST_QUESTION2" isvisible = "false" identifierref="RESOURCE_QUESTION2"> <title>Question 2</title> </item> <item identifier="POSTTEST_QUESTION3" isvisible = "false" identifierref="RESOURCE_QUESTION3"> <title>Question 3</title> </item> <imsss:sequencing> <imsss:randomizationControls selectCount="2" selectionTiming="onEachNewAttempt" /> </imsss:sequencing> </item>

☞ 랜덤화 제어 규칙의 활용 ․ 자식 학습활동단위 들 중 실제 학습자에게 제시될 활동단위를 랜덤하게 추 출하는 규칙이다. ․ 본 규칙은 반복학습이나 재시험 등을 응시할 경우 다른 규칙들과 함께 활용 하면 더욱 좋을 것이다.

마. SCORM 시퀀싱 규격과 IMS 심플 시퀀싱 규격의 관계 SCORM Sequencing & Navigation(이하 SCORM S&N) 규격은 IMS Simple Sequencing (이하 IMS SS) 규격에 근거하고 있다.

IMS SS는 LMS가 분절되어 있는 학습 활동단위들을 일관된 방법으로 순서화하 는 것과 같은 '설계된 학습경험과 관련한 의도된 동작들'을 표현하는 방법을 정의

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하고 있다. IMS SS는 '간단한(simple)' 규격이라고 명명되어 있다, 왜냐하면 이 규 격은 다양한 학습 계열화 동작들에서 쓰이고 있는 방법들 중 다소 제한된 방법들 만을 정의하고 있기 때문이다. 결코 이 규격 자체가 간단하다는 의미는 아니다.

IMS SS는 모든 것을 포괄하고 있지는 않다. 특히, IMS SS는 인공지능 기반의 학 습계열화(artificial intelligence-based sequencing), 시뮬레이션 기반의 학습계열화와 같이 외부 시스템이나 서비스들로부터 받는 데이터들에 기반한 스케쥴 기반의 학습 계열화(schedule-based sequencing), 협력학습(collaborative learning), 고객 맞춤형 학습(customized

learning),

다중

병렬

학습

활동단위들

간의

동기화

(synchronization between multiple parallel learning activities)와 같은 것들을 포함 하고 있지는 않다. 그러나 이러한 규칙들을 막을 이유는 없다. 또한, IMS SS는 학 습자 역할 만이 존재한다, 교수자, 조언자 등과 같은 다른 역할 들과 관련된 학습계 열화 기능들을 정의하고 있지도 않다.

SCORM SN은 이러한 다른 역할자들을 포함하고 있는 학습맥락을 사용하는 것 을 막고 있지는 않다, 그러나 SCORM SN 또한 그러한 역할들을 정의하고 있지는 않다.

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2. IMS Learning Design 규격의 관련 표준화 내용 분석 가. IMS Learning Design 규격의 배경 및 목적

IMS Learning Design(이하 LD)는 OUNL(Open University of the Netherlands) 의 EML(Educational Modeling Language; 이하 EML)의 영향을 받아 개발되었다.

EML은 간단히 정의하면 다양하고 새로운 교수방법을 담을 수 있는 상대적으로 간 결한 형태의 '메타언어'라고 말할 수 있다. IMS LD는 이 EML이 가진 장점을 전격 적으로 수용한 규격이며, IMS는 EML의 개념을 빌어오는데 그치지 않고, IMS의 콘 텐츠 패키징(Content

Packaging),

메타데이터(Meta-data),

심플

시퀀싱(Simple

Sequencing)과 같은 현재의 IMS 규격들과의 통합을 통해서 완성되었다. IMS LD는 IMS 콘텐츠 패키징 규격을 확장하여 그 기본 프레임워크로 삼았다, 하지만 메타데 이터와 시퀀싱은 확장하지는 않았다.

[그림 Ⅲ-12] 교수-학습 플로우에서의 Leaarning Design의 위치

IMS LD의 주요 활용 목적은 다음과 같다. ○ 협동학습, 그룹별 학습 등 이질적인 교육학 이론에 기반한 학습활동의 구현 및 설명. 즉 다중 학습자와 다중학습자 모델 내에서 다중 역할의 지원, 또는 단일 학습자 활동 지원 ⇒ 그룹학습

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○ 협력학습 서비스 과정에서 학습콘텐츠 활용 지원 ⇒ 협력학습 ○ 혼합 학습 모드를 포함한 다중 전달 모형 지원 ⇒ 혼합학습

이 외에도 IMS LD는 다음과 같은 역할을 수행할 수 있다. ○ 시스템 간의 학습설계의 교환 ○ 학습설계와 학습자료의 재사용 ○ 개인 학습활동이나 역할 등의 학습설계의 부분적인 재활용 ○ 사람, 역할 그리고 학습설계에 대한 속성을 활용하여 접근성(accessibility), 학 습결과추적(tracking), 보고(reporting) 그리고 성과(performance)에 대한 향상 된 분석

나. IMS Learning Design 규격과 다른 이러닝 규격들과의 관계

IMS LD는 존재하는 많은 규격들을 참조한 통합 레이어(layer)로써 여겨질 수 있 다. IMS LD 규격은 다음의 규격들을 사용, 포함 혹은 확장하고 있다. ○ IMS Content Packaging(CP) 규격 - IMS LD는 소위 '학습유닛(Unit of Learning)'을 만들기 위해 IMS CP안으로 오히려 통합되어 있다. ○

IMS

Simple

Sequencing

규격

-

IMS

시퀀싱 규격은

(a)

학습객체

(learning-object) 내에 있는 자원들을 계열화하기 위해 그리고 (b) 학습환경 속에서 서로 다른 학습객체들과 서비스들을 계열화하기 위해서 사용될 수 있 다. ○ IMS/LOM Meta-Data 규격 - 메타데이터의 위치지정자들은 IMS LD 내의 다양한 구조들 위에 존재한다. IMS/LOM 메타데이터는 이러한 위치들에 포함 될 수 있다. ○ IMS Question and Test Interoperability(QTI) 규격 - IMS QTI는 2가지 방 식으로 통합될 수 있다. 첫 번째 방식은 스키마는 구분된 채 학습객체 (learning-object) 엘리먼트 속으로 QTI 엘리먼트들을 통합하는 것이다. 이것 은 의미상 테스트 문항들을 위해서 꼭 알맞은 장소인 것처럼 보인다. 그러나 테스트는, 현재 사용되고 있는 통상적 방법과 같이, (특정한 자원 유형으로써) 구분되는 파일들이 여전히 지원되는 방식으로 IMS CP 안으로 통합하는 것이 다.

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○ IMS Reusable Definition of Competency or Educational Objective (RDCEO) 규격

-

학습목표(Learning

Objectives)와

선수학습(Prerequisites)은

IMS

RDCEO 규격에 정의된 자원들을 참조할 수 있다. 이것은 향후 필요할 때 더 정교화되리라 본다. 또한 IMS CP에서 발견할 수 있는 것처럼 표준화된 ‘item' 메커니즘을 통해서 학습목표의 간단한 자원(예, 텍스트로 기술한 것)들 이 지원되고 있기도 하다. ○ IMS Learner Information Package 규격 - IMS LD의 <properties> 구조는 IMS LIP과 완전히 맵핑(mapping) 될 수 있다. ○ IMS Enterprise 규격 - 이것은 LD를 인스턴스화할 때 역할(roles)에 학습자 들과 지원 교사들을 맵핑하기 위해 사용될 수 있다. ○ IMS LD 규격을 가지고서, SCORM 콘텐츠를 학습설계 속으로 포함시키는 것이 가능하다. SCORM 콘텐츠의 유형들과 SCORM 콘텐츠를 전달하고 관리 할 수 있는 RTS(Runtime System) 환경을 반드시 가져야 한다.

[그림 Ⅲ-13] IMS LD와 다른 이러닝 규격들과의 관계

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다. IMS Learning Design의 주요 구성 1) 학습유닛(Unit of Learning)

IMS

LD의

주요

프레임워크는

IMS

LD를

콘텐츠

패키지(IMS

Content

Packaging)에 포함시킴으로써 학습유닛(Unit of Learning)을 모델이다.

IMS CP는 콘텐츠를 ‘매니페스트(manifest)'라고 하는 XML 문서로 설명하고 있 다. 이 매니페스트는 패키지 안에 포함되어 있는 자원들을 위한 구조화된 ‘조감도' 역할을 한다.

‘조감도' 내부는 <organization>이라 불리는 <item>들의 계층구조로

서 기술하고 있다. 자원을 참조하고 있는 각 <item>은 패키지 내부에 물리적 파일 을 참조할 수 있다, 물론 외부 자원을 참조할 수도 있다. 매니페스트는 CP 규격에 정의되어 있는 정보들을 위한 구조(체)이다. 미리 정해 진 이름(imsmanifest.xml)을 가진 XML 파일로써 하나의 패키지 내부에 포함되어 있다. 이것은 패키지 내에 포함되어 있는 많은 다른 콘텐츠 파일들과 함께 있다.

LD를 CP 구조 속으로 통합한다는 것은 아래 그림에서 제시하고 있다. 즉 아래 그 림은 CP에 LD가 통합되어 있는 결과체인 학습유닛(Unit of Learning)의 구조를 보 여주고 있다.

[그림 Ⅲ-14] 학습유닛(Unit of Learning)의 구조

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2) 학습설계(Learning Design)

IMS LD를 표현하고 있는 엘리먼트는 <organizations> 내에 포함되어 있는 <learning-design> 엘리먼트 및 그 하위의 엘리먼트들이다.

[그림 Ⅲ-15] <learning-design> 엘리먼트의 개념 구조

이 <learning-design> 엘리먼트 하위의 엘리먼트들 중 본 연구와 직접적으로 관 련 있는 주요 엘리먼트들은 다음과 같다. ○ 그룹학습: <roles> 및 <learner>, <staff> 엘리먼트 ○ 협력학습: <support-activity>, <environments>, <service> 및 <send-mail>, <conference>, <index-search> ○ 혼합학습: <learning-activity>, <item> 및 상기 엘리먼트들의 활용을 통해서 가능함

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라. IMS Learning Design의 주요 관련 엘리먼트 1) <roles> 엘리먼트

<roles> 엘리먼트는 학습설계에 분류되어 있는 역할들을 명세화하고 있다. 역할 들은 학습자 및 교사(learner & staff) 2개의 역할로 현재는 지정되어 있다. ○ <learner>: 모든 학습 설계에는 적어도 하나의 학습자-역할이 있다. 학습자 엘리먼트는 내부에 다른 정보들을 포함하고 있다. 학습자 엘리먼트 하위의 제 목(title)은 그 역할의 이름을 제공하기 위해서 사용된다. 예를 들어, 어떤 교 육적 게임에서 학생(student)의 하위 역할들로 의장(chair), 참가자(participant) 와 같은 역할들을 구분할 수 있도록 해준다. ○ <staff>: 교사 멤버들은 또한 그 역할이 하위 역할들로 나누어질 수도 있다. 예를 들어, 어떤 교육적 상황에서 지도교사, 성적평가 담당자, 조언자, 평가자 -tutors, assessors, mentors, evaluators- 등과 같은 역할들을 나눌 수도 있 다.

[그림 Ⅲ-16] <roles> 엘리먼트 구조

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※ 코드 사례 < roles> <learner identifier="Public_Adminstration_Student"> <title>Public Adminstration Student</title> </learner> <staff identifier="Tutor"> <title>Tutor<title> </staff> <staff identifier="Examiner"> < title>Examiner<title> </staff> </roles>

2) <environments> 엘리먼트

<environments> 엘리먼트는 하위에 <environment> 엘리먼트를 포함하고 있다. <environment>는 다시 하위에 <learning-object>와 <service>를 포함하고 있다. ○ <learning-object>: 학습용 콘텐츠에 대한 참조 모델 ○ <service>: 서비스는 학습유닛의 실행을 통해 인스턴스화하는 동안 바인딩되 어야 하는 서비스 기능에 대한 선언이다. 결국 역할을 수행하는 사용자들은 이 서비스에 접속한다는 것을 의미한다.

[그림 Ⅲ-17] <environments> 엘리먼트 구조

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3) <service> 엘리먼트

<service> 엘리먼트는 다음을 포함하고 있다. ○ <send-mail>: 메일 전송/수신용 어플리케이션 지원 ○ <conference>: 온라인 회의용 어플리케이션 지원. 예, 채팅, 문자, 화상회의 ○ <index-search>: 검색용 어플리케이션 지원

[그림 Ⅲ-18] <service> 엘리먼트 구조

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※ 코드 사례 <imsld:environment identifier="US_Confer"> <imsld:title>US Team Forum</imsld:title> <imsld:service identifier="US_Confer_SO"> <imsld:conference conference-type="asynchronous"> <imsld:participant role-ref="USA"/> <imsld:participant role-ref="Teacher"/> <imsld:participant role-ref="Expert"/> <imsld:item identifier="I-US_Confer_SO"/> </imsld:conference> </imsld:service> </imsld:environment>

4) 혼합학습 지원을 위한 IMS Learning Design 활용 사례

다음의 전체 코스에서 혼합학습을 위하여 오프라인 회의를 유도하기 위하여 IMS LD 규격에서 엘리먼트들을 정의한 사례이다. 현재 이 사례에서는 실제 오프라인 학 습을 위한 콘텐츠는 <item identifier=“Offline_Negotiation_AD_res">에서 참조하고 있는 콘텐츠이다. 이 콘텐츠는 오프라인 협상을 위한 회의를 광고하는 웹페이지로 되어 있다. 실제 활용사례에서는 이 콘텐츠에 회의 광고만을 하는 것이 아니라, 회 의 결과를 온라인으로 리포팅할 수 있는 게시판이나 자료실, 토론방과 같은 기능을 추가해서 사용하면 된다.

※ 코드 사례 <!-- OFFLINE DRY-RUN NEGOTIATION --> <imsld:learning-activity identifier="Offline_Negotiation"> <imsld:title>Local Dry-run of Treaty Negotiation </imsld:title> <imsld:activity-description> <!-- ALL LEARNER INSTRUCTIONS FOR OFFLINE NEGOTIATION LINKED FORM HERE --> <imsld:item identifier="Offline_Negotiation_AD_res"/> </imsld:activity-description> </imsld:learning-activity>

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3. HR-XML Competency 규격의 관련 표준화 내용 분석 가. HR-XML Competency 규격의 목적

HR-XML Competency 규격은 역량(competency)의 만족도 또는 올바름 등에 대 한 등급을 매기고, 비교하고, 평가할 때 사용되는 역량 정의, 역량 등급, 역량 가중 치(competency definition, ratings, weights)를 구체적으로 명세화하기 위해 사용하 는 정보 모델을 정의함이 그 목적이다.

※ 역량(Competency)이란? 인적 자원이 소유한 그리고 특정 비즈니스 맥락(예, 학습 또는 교육) 하에서의 행위 수행에 (또는 재료에) 필요한 명세화된, 식별할 수 있는, 정의할 수 있는, 그리고 평가 가능한 지식, 기술, 능력 또는 특성(예를 들어 태도, 습관, 육체적 능력)을 의미함.

※ 역량(Competency)의 특성 ｏ 역량은 측정 가능한 것이다: 역량 관련 규격은 측정될 수 있는 특성들에 관한 정보 획득이 그 의도이자 목적이다. 그 럼에도 불구하고 현실적으로 어떤 역량은 측정이 쉬우나 어떤 것은 측량하는 것이 매우 어렵다. 또 어떤 역량은 객관적 측정이 가능하고, 반대로 어떤 것들은 주관적으로 인지 해야 하는 것일 수도 있다. 예를 들어, ‘교육’은 맞춤형, 지능형 교수-학습을 고려하기 위 해 반드시 역량을 고려해야 한다. 그런데, 교육에 대한 측정이 가능할 경우이거나 주어 진 비즈니스 목적을 위해 교육이 평가가 필요할 때에는 교육 등급은 역량의 측정면에서 적절한 대상일 수 있음에 반해서, 그렇지 못한 요소들 또한 많을 것이다.

ｏ 역량은 활동을 수행하는 것과 관련이 있다: 역량은 활동을 수행하는 데에 유용하거나 필요한 능력 또는 특성의 등급이다.

ｏ 역량은 인적자원의 속성들이다: 기본적으로 역량은 인적자원에 대한 속성이다. 물론, 역량 관련 규격은 충분히 일반화해 서 개발하기에 다른 요소들(예를 들어, 조직)에도 적용 가능하다.

ｏ 역량은 임무 배치와 관련된 특성들을 포함할 수 있다: 예를 들면, ‘재배치를 희망한다’, ‘비흡연자’ 등과 같은 것은 가능하다.

ｏ 역량은 반복적으로 순환될 수 있다: 한 역량이 다른 역량들을 포함할 수도 있다. 하나의 역량이 각각 개별적으로 측정할 수 있는 몇 개로 구성되어 있는 역량들로 구분 되어 있을 수도 있다.

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나. HR-XML Competency 규격 내용 1) <Competency> 요소

□ 설명 인적 자원이 소유한 그리고 특정 비즈니스 맥락 하에서의 행위 수행 또는 재료에 필요한 명세화된, 식별할 수 있는, 정의할 수 있는, 그리고 평가 가능한 지식, 기술, 능력 그리고/또는 다른 직무 배치와 관련된 특성(예를 들어 태도, 습관, 육체적 능 력).

[그림 Ⅲ-19] <Competency> 엘리먼트 구조

□ 구성 설명 속성 설명 1. name: 역량 명. 이를테면, “Java Programming", “Persuasive Speaking(설득력 있는 화술)", “Leadership Ability(리더쉽)" 2. description: 역량에 대한 짧은 설명 3. required: 역량이 “필수(mandatory)" 역량인지를 표시하기 위해 사용됨

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2) <CompetencyEvidence> 요소

□ 설명 CompetencyEvidence는 역량의 실체, 충분도, 수준을 증명하기 위한 정보 획득을 위해 사용된다. CompetencyEvidence는 선임 교수자 또는 감독자 및 다른 참고 자 료에 의해 주어진 보고서와 같은 테스트 결과, 수행 결과치, 평가 결과, 증명서, 자 격, 직접 관찰의 기록 등을 포함한다.

[그림 Ⅲ-20] <CompetencyEvidence> 엘리먼트 구조

□ 구성 설명 속성 설명 1. dateOfIncident: 역량의 실체를 처음 정한 날짜 2. name: CompetencyEvidence 에 주어진 이름이나 명칭 3. typeDescription : CompetencyEvidence 유형에 대한 설명 4. expirationDate: 면허나 자격이 끝나는 적용 만료일에 대한 식별자.

5. typeId : CompetencyEvidence 유형을 식별하는 코드 6. required: CompetencyEvidence 가 “필수(mandatory)" 인지를 표현하기 위해 쓰임 (xsd:boolean) 7. lastUsed : 역량이 마지막으로 사용되었던 날짜에 대한 요건이나 단어

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3) <CompetencyWeight> 요소

□ 설명 CompetencyWeight는 역량 또는 요구된 충족도와 관계된 중요한 정보를 획득하 는 것을 허용하기 우해서 정의한다.

[그림 Ⅲ-21] <CompetencyWeight> 엘리먼트 구조

□ 구성 설명 속성 설명 1. type: CompetencyWeight의 유형을 식별한다.

- LevelOfInterest: 역량을 위한 요구되는 관심 수준(=중요도) - skillLevel: 역량을 위해 요구되는 기술 수준

4) <NumericValue> 요소

□ 설명 NumericValue는 역량에 대해 요구되는 또는 희망되는 수준이다. NumericValue의 내용은 평가 값이다. NumericValue의 minValue, maxValue, description 속성들은 등급 값이 해석될 수 있도록 하기 위해 사용되는 등급 단위에 대한 정보를 제공한 다. StringValue는 등급 단위가 “double" 데이터 유형을 가지지 않아야 할 때, 대신 사용된다.

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[그림 Ⅲ-22] <NumericValue> 엘리먼트 구조

□ 구성 설명 속성 설명 1. minValue: 등급 단위의 최소 값 2. maxValue: 등급 단위의 초대 값 3. description: 등급 단위의 이름 또는 설명. 예, “0.5" 또는 “1.0"

5) <StringValue> 요소

□ 설명 StringValue는 역량에 대해 요구되는 또는 희망되는 수준이다. StringValue의 내 용은 등급 값이다. StringValue의 minValue, maxValue, description 속성들은 등급 값이 해석될 수 있도록 하기 위해 사용되는 등급 단위에 대한 정보를 제공한다. 이 요소는 등급 단위가 “double" 데이터 유형을 가지지 않아야 할 때 대신 사용된 다.

[그림 Ⅲ-23] <StringValue> 엘리먼트 구조

□ 구성 설명 속성 설명 1. minValue: 등급 단위의 최소 값 2. maxValue: 등급 단위의 초대 값 3. description: 등급 단위의 이름 또는 설명. 예, “Grade Point Average" 또는 “Test Score"

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나. HR-XML Competency 사례 1) 프로그래밍 언어(JAVA) 구사 능력 역량 사례

□ 설명 이 사례는 Java 역량을 가진 프로그래머를 사례로 들고 있다. 자신들의 표준 Java 테스트 도구를 사용하는 ‘Acme Company’는 이 프로그래머를 테스트했다. 지 원자의 테스트 점수는 89였다. 추가적으로, 해당 지원자는 Java를 사용한 4년간의 경험을 가지고 있고 그리고 1-100으로 된 단위에서 그의 관심 수준 점수는 90이었 다는 것이 기록되었다.

□ 사례 역량 정의 <Competency description="Java is an object oriented computer language" name=“Java"> <CompetencyId description="Competency id is based on Acme internal taxonomy" id="574" idOwner="Acme Company"/> <TaxonomyId description="My ids are based on Acme Company Taxonomy" idOwner="Acme Company" id="1"></TaxonomyId> <CompetencyEvidence dateOfIncident="2001-08-23" name="Test Score" typeDescription="Test Score from internal test" typeId="54"> <EvidenceId description="Java Test from internally administered test" id="547" idOwner="Acme Company"/> <NumericValue description="100 point scale" maxValue="100" minValue="0">89</NumericValue> </CompetencyEvidence> <CompetencyEvidence dateOfIncident="2001-08-23" name="Years of Experience" typeDescription="Years of Experience" typeId="7"> <EvidenceId description="Years of Experience in Competency" id="7" idOwner="Acme Company"/> <NumericValue description="Range in years for experience">4</NumericValue> </CompetencyEvidence> <CompetencyWeight type="levelOfInterest"> <NumericValue description="Acme Company Scale 100 point" maxValue="100" minValue="0">90</NumericValue> </CompetencyWeight> </Competency>

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2) 학사학위 취득 역량 사례

□ 설명 이 사례는 역량 평가 후보자가 학사 학위를 취득했는지를 보여준다. 이 사례에서 사용된 증거는 1992. 05. 21에 획득한 학사학위 자체이다. 이 경우의 측정 값은 간 단히 0 또는 1이다 (지원자가 학위를 가지고 있다는 의미의 1, 가지고 있지 않다는 의미의 0). 추가적인 증거는, 제출된 평균 학점. 이 사례에서 평점은 3.76이다.

□ 사례 역량 정의 <Competency description="College Degree" name="College Degree" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ns.hr-xml.org/Competencies/Competencies-1_0/C ompetencies-1_0.xsd"> <CompetencyId description="Competency id is based on Acme internal taxonomy" id="233" idOwner="Acme Company"/> <TaxonomyId description="My ids are based on Acme Company Taxonomy" idOwner="Acme Company" id="1"></TaxonomyId> <CompetencyEvidence dateOfIncident="1992-05-21" name="Degree" typeDescription="College Degree" typeId="231"> <EvidenceId description="Bachelor's degree from accredited school" id="100" idOwner="University of Wisconsin"/> <NumericValue description="Scale of 0 or 1" maxValue="1" minValue="0">1</NumericValue> </CompetencyEvidence> <CompetencyEvidence dateOfIncident="1992-05-21" name="GPA" typeDescription="Grade Point Average for Degree" typeId="101"> <EvidenceId description="GPA" id="101" idOwner="University of Wisconsin"/> <NumericValue description="Scale of 0 or 4" maxValue="4" minValue="0">3.76</NumericValue> </CompetencyEvidence> </Competency>

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3) 커뮤니케이션 역량 사례

□ 설명 이 사례에서 커뮤니케이션 기술은 두 가지로 구성되어 있다. 쓰는 것과 말로 하는 커뮤니케이션 기술. 문어와 구어 커뮤니케이션 기술은 지원자가 측정 받을 수 있는 측정 가능하고 관찰이 가능한 기술이다. 어떤 사람이 커뮤니케이션 기술을 가졌는 지를 파악하기 위해, 그 사람의 문어적 및 구어적 커뮤니케이션 기술을 평가하는 것이 필요하다. 이 사례에서는 문어적 커뮤니케이션 기술(35%)보다 구어적 커뮤니 케이션 기술(65%)이 가중치가 더 높다.

□ 사례 역량 정의 <Competency name="Communication Skills" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ns.hr-xml.org/Competencies/Competencies-1_0/C ompetencies-1_0.xsd"> <Competency name="Written Communication Skills"> <CompetencyEvidence name="WRITTENTEST1-A" dateOfIncident="1995-01-01" lastUsed="2000-01-01"> <NumericValue minValue="3" maxValue="5" description="SEP-equivalent Skill-Level Range">5</NumericValue> </CompetencyEvidence> <CompetencyWeight> <NumericValue minValue="0" maxValue="100">35</NumericValue> </CompetencyWeight> </Competency> <Competency name="Oral Communication Skills"> <CompetencyEvidence name="ManagerObservation" dateOfIncident="1996-01-01" lastUsed="2000-01-01"> <NumericValue minValue="1" maxValue="5" description="Company XYZ Skill Range">5</NumericValue> </CompetencyEvidence> <CompetencyWeight> <NumericValue minValue="0" maxValue="100">65</NumericValue> </CompetencyWeight> </Competency> </Competency>

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4) 언어 구사 역량 사례

□ 설명 이 사례에서는 많은 교육이나 직업에서 중요한 한 가지 기술인 언어 구사 능력을 다루고 있다. 이것은 어떤 사람이 한 언어를 유창하게 말하는 것으로는 충분하지 않다. 그 언어 기술이 어떻게 사용되는가를 보려면, 어떤 사람이 특정한 일을 하기 위해 무엇을 필요로 하는 가를 파악하는 것이 특히 중요하다. 개인의 특정 언어에 대한 읽기 능력은 중요한데 그러나 그것을 쓰거나 말하는 것이 필요하지는 않을 수 도 있다. 어떤 다른 일에서는, 특정 언어로 말하는 것이 매우 중요하고 반면에 쓰기 나 읽기는 불필요할 수도 있다.

□ 사례 역량 정의 <Competency name="Speaking Spanish" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ns.hr-xml.org/Competencies/Competencies-1_0/C ompetencies-1_0.xsd"> <CompetencyEvidence name="Spanish Language Oral Proficiency Interview" dateOfIncident="1995-01-01" lastUsed="2000-01-01"> <NumericValue minValue="1" maxValue="5" description="oral proficiency interview rating">5</NumericValue> </CompetencyEvidence> </Competency>

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Ⅳ. 시퀀싱 & 네비게이션 표준안 연구

본 장은 기존 국내외 시퀀싱 & 네비게이션 모형들을 분석 결과로 토대로 시퀀싱 & 네비게이션 표준화 연구 결과를 제시하고 있다.

1. Jump Control 추가안 □ 목적 및 의의 대부분의 학습모형은 평가 결과를 근거삼아 ‘분기(branch)’, ‘반복(retry)’, ‘건너뜀 (jump)' 등을 기본으로 하여 구성되고 있다. 현 「사이버가정학습지원체제」는 ‘분 기’와 ‘반복’을 기준으로 하고 있으며, SCORM 2004 기반이기에 ‘반복’ 모델이 다소 비효율적으로 구현되어 있으며, ‘건너뜀’의 개념은 적용되지 못하고 있다. 이 점은 SCORM 2004 규격 또한 배제되어 있음이 사실이다. 이에 Jump Control을 이용한 ‘건너뜀’ 개념을 적용함으로써 다양하고 복잡한 학습 모형을 기존 보다 훨씬 쉽게 구현할 수 있도록 SCORM 2004 규격을 확장하였다.

○ SCORM 2004 규격의 sequencing/sequencingRules/postConditionRule/ruleAction 부분을 확장함으로써, 기존의 사이버가정학습지원체제가 운영하고 있는 3개 학습모형을 쉽고 다양하게 확대할 수 있음 ○ 기존 사이버가정학습지원체제의 ‘반복’ 모형의 manifest 파일을 보면, 매우 비효율적으로 구성되어 있다. 물론 이것은 SCORM 2004의 규격에 의거하여 어쩔 수 없는 형태이다. 하지만 상기와 같이 ‘건너뜀’ 개념을 적용하면 쉽고 간단하게 구현이 가능함

□ 내용 및 구현

○ 이전 학습 쪽으로의 Jump: retryAny, targetItemID 추가 ○ 이후 학습 쪽으로의 Jump: goAny, targetItemID 추가 ○ SCORM 2004 manifest에서의 구현 방안 - 아래 응용에서 사전테스트(PRETEST)를 한 후, 이후에 존재하는 item-001

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이라는 아이디를 가진 item으로 곧바로 이동(jump)하는 경우를 정의하였 다.

구 현 <item identifier="PRETEST1"> <title>Module 1 -- Pretest</title> <item identifier="PRETEST_QUESTION1" isvisible = "false" identifierref="RESOURCE_QUESTION1"> <title>Question 1</title> </item> <item identifier="PRETEST_QUESTION2" isvisible = "false" identifierref="RESOURCE_QUESTION2"> <title>Question 2</title> </item> <imsss:sequencing> <imsss:sequencingRules> <imsss:postConditionRule> <imsss:ruleConditions> <imsss:ruleCondition condition="satisfied"/> </imsss:ruleConditions>

<keris:ruleAction action="goAny" targetItemID="item-001"/> </imsss:postConditionRule> </imsss:sequencingRules> </imsss:sequencing> </item>

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2. Auxiliary Resources 확장안 □ 목적 및 의의 현재 SCORM 2004는 보조자원(auxiliary resources) 엘리먼트는 존재만 하고 있 을 뿐 이에 대한 지원 방안이 없다. 이에 보조자원 엘리먼트에 대한 지원 방안을 수립하여 보다 풍부한 학습재료들을 제공할 수 있도록 SCORM 2004 규격을 확장 하였다. 이렇게 함으로써, 현행 표준화된 LMS에서 학습 진행 중에 영어사전 또는 강의계획 서 등을 참조할 때는 별도의 메뉴체계를 이용하였으나, 개선된 모델에서는 학습객체 내 에서 영어사전과 강의계획서를 보조자원으로 활용할 수 있다.

○ SCORM 2004에서는 ‘보조자원(auxiliary resources)' 엘리먼트가 존재하나, 그 이용 방법은 아직 연구 중인 상태이다. 이 ‘보조자원’ 엘리먼트의 활용 방법을 검토하고 그 프로토타입을 구현함 ○ 여러 가지의 보조자원을 활용하는 방략을 밝힘으로써, 기존 SCORM 기반 LMS들이 코스웨어와 상관없이 별도의 메뉴를 통해서 또는 콘텐츠 자체적 으로 보조자원을 구현하였던 것에 비해, 학습자에게 보다 풍부한 학습자원 을 활용할 수 있는 기회를 제공함

□ 내용 및 구현

구 현 <item> <imsss:sequencing>

<auxiliaryResources> <keris:auxiliaryResource title="영어사전" identifier="aR-01" identifierref="rF-001"> <keris:auxiliaryResource title="강의계획서" identifier="aR-02" identifierref="rF-002"> </auxiliaryResources> </imsss:sequencing> </item>

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3. Support Activity 추가안 □ 목적 및 의의 SCORM 2004 규격은 ‘학습자 개인이 홀로 수행하는’ 웹 기반의 자기주도학습 (Web based self-directed learning)에 근거하고 있는 규격이다. 그래서, 현재 SCORM 2004에서는 학습활동단위(learning activity)는 존재하지만 지원활동단위 (support activity)는 존재하지 않으며, 또한 서비스응용(service applications)이 존재 하지 않기에 협력학습(collaborative learning), 혼합학습(blended learning) 지원 방 안에 대한 규격 부분이 없다. 이에, “지원활동단위, 서비스응용, 협력학습, 혼합학습” 을 지원하는 방향으로 SCORM 2004 규격을 확장함으로써 새로운 학습유형까지 지 원할 수 있도록 한다.

○ 기존 SCORM 2004에서의 ‘활동단위(Activity)'는 “학습활동단위(learning activity)"이다. 즉,

학습자

혼자만이 학습하는

활동단위라

하여

”solo

learning activity"라 한다. ○ 기능을 강화한 부분은 바로 “지원활동단위(support activity)”를 신설하였다 는 점이다. (이것은 논문마다 달리 불려지고 있는데 때로는 “협력학습활동 단위(collaborative learning activity)"라고 불리기도 한다) ○ 이 support activity는 하위 엘리먼트로 “서비스(services)"를 가진다. 이 서 비스를 어떤 문서들에서는 ”서비스응용(service applications)" 또는 “협력도 구(collaboration tools)"라고 부르기도 한다. ○ 이 support activity와 service applications 엘리먼트를 이용하여, 교수자의 피드백 정보, 협력학습 기능, 혼합학습 기능 등을 온라인 코스웨어 정보인 manifest 내에서 간단히 정의할 수 있다.

□ 내용 및 구현

○ 협력학습지원: 비동기식으로 여러명의 학습자 또는 교수자-학습자간에 상호 작용을 지원할 수 있음 ○ 혼합학습지원: 특정 item에 실험실 수업을 듣고 보고서를 제출하라는 내용 을 HTML 콘텐츠를 맵핑한 후, 그 item의 service 영역에는 ‘task board'를 정의하면, LMS는 해당 item을 complete하는 시점을 task board에 자료 업 로드가 되는 시점으로 인식할 것이고, 그 이후에 다음 학습으로 학습자의

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학습 진행이 이뤄지도록 할 것이다. 즉, 오프라인 교육과 온라인 학습 모두 를 manifest에서 정의할 수 있도록 지원함 ○ SCORM 2004 manifest에서의 구현 - 해당 item을 학습할 시, 지원되는 서비스는 ‘이메일’ 응용과 ‘Q&A' 게시판 응용이다.

- 해당 item을 학습하는 학습자는 ‘이메일’ 도구를 이용해서 해당 교수자에게 메일을 발송할 수 있으며, 또한 ‘Q&A' 게시판에 글을 작성할 수도 있다.

- 즉, 통상 비표준화된 형태로 제공되던 LMS의 다른 서비스 기능들을 교수 설계자가 사전 정의하여 해당 학습객체 학습시 학습자는 이들을 학습 중에 이용할 수 있으며, 이들에 대한 로그(log)는 향후 보강될 cmi 데이터모델을 통해서 기록 관리 된다.

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구 현 <item> <imsss:sequencing/>

<keris:supportStructure> <keris:support> <keris:support-role>instructor</keris:support-role> <keris:serviceApplications> <keris:serviceApplication>email </keris:serviceApplication> </keris:serviceApplications> </keris:support> <keris:support> <keris:serviceApplications> <keris:serviceApplication>qna board </keris:serviceApplication> </keris:serviceApplications> </keris:support> </keris:supportStructure> </item>

※ SCORM 2004 cmi 데이터모델 추가 구현 - keris.course.id - keris.course.administrator.name - keris.course.administrator.email - keris.course.instructor._count - keris.course.instructor.n.id - keris.course.instructor.n.name - keris.course.instructor.n.email - keris.course.message._count - keris.course.message.n.date - keris.course.message.n.content(이 메시지는 일반 HTML 포맷이어야 함) - keris.service._count - keris.service.n.id - keris.service.n.name : 한정어가 필요함 - keris.service.n.message._count - keris.service.n.message.n.date - keris.service.n.message.n.content

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4. Simple Objective & Competency 추가안 □ 목적 및 의의 역량맵(competency map), 학습목표맵(objective map), 콘텐츠의 난이도(difficulty), 학습자의 학습선호도(preference), 학습자의 성취도(progress status) 등에 따른 다양 한

학습분기

조건들을

지원함으로써,

현재

SCORM

2004의

학습완료

상태

(completion status)와 학습만족 여부(success status) 만을 분기의 준거로 삼는 단 순함을 보다 정교화 시키고자 한다.

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참고 문헌 Ip, A. & Canale,R. (2003), Supporting Collaborative Learning Activities with SCORM, Paper presented at Educause in Australia May 6 to 9, 2003, Adelaide Convention Centre Ron Ball (2001), Sequencing, Where Are We and Where Are We Going?, ADL Technical Team Learning Systems Architecture Laboratory (2002), Simple Sequencing Services, Carnegie Mellon University Randall House Associates, Inc. (2003), SCORM, http://www.rhassociates.com Learning Systems Architecture Laboratory (2003-2004), SCORM Best Practices Guide for Content Developers 1st Edition, Carnegie Mellon University ADL (2004), SCORM 2004 Photoshop Examples Version 1.1, http://www.adlnet.org HR-XML Consortium (2002), Competencies 1.0 IMS (2003), IMS Learning Design Information Model version 1.0 Final Specification IMS (2003), IMS Learning Design XML Binding version 1.0 Final Specification IMS (2003), IMS Learning Desing Best Practice and Implementation Guide version 1.0 Final Specification 한태명․장상현․조은순 외 (2005), 자율학습용 콘텐츠 개발 방법 연구, 한국교육학술정보원 한태명․조은순․장상현 외 (2005), 실무자를 위한 자율학습용 콘텐츠 개발 가이드, 한국교육학술정보원 선진이러닝기술표준연구그룹 (2004), Sequencing, http://www.scorm.or.kr 배일환 (2004), IMS Learning Desing Guide version 1.0, 한국이러닝콘텐츠표준화포럼

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