학교폭력과 학업중단을 사전에 예방하고 체계적으로 지원하기 위해 축적된 통계 및 자료를 바탕으로 빅데이터를 활용할 필요가 있다는 연구가 나왔다.

다만 개인정보 유출 우려를 불식시켜야만 장애물이 될 수 있는 법규도 완화될 것이라는 지적이 나온다.

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

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

연구진은 이처럼 학교폭력, 청소년비행 등에 대한 위기와 유형, 원인을 파악해 위험요인을 제거하고 보호요인을 높여주는 식으로 빅데이터를 정책에 활용할 수 있다고 주장했다.

구체적으로 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하고 응용하는 '머신러닝(Machine Learning)'으로 활용할 경우 학업중단이나 학교폭력 징후를 미리 예측·파악해 조기에 대책을 마련할 수 있다고 강조했다.

국내에서 빅데이터로 활용할 만한 자료는 충분히 축적된 상태다. 학사와 교무행정 관련 정보를 담은 '나이스'(NEIS)는 초·중·고 43가지 업무와 256개 세부업무를 수행하는 시스템이다.

국가관리회계시스템 '에듀파인', 국가수준 학업성취도평가 결과 등 각종 통계를 탑재해 직접 사용자가 데이터를 획득해 통계분석이 가능한 '교육정보통계시스템'(EDS; EduData System)의 경우 16개 분야 총 1570종 3만2492개 항목의 정보를 연계 서비스하고 있다. 이밖에 유치원·특수학교·대학정보공시와 취업통계, 평생통계 등도 빅데이터로 활용될 수 있는 자료다.

전문가들은 이들 자료를 활용하면 가설 수준이었던 다양한 정책을 연구할 수 있다고 강조했다. 교육당국도 이처럼 빅데이터 기반 교육정책 수립 필요성을 인지하고 꾸준히 검토해왔다.

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

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