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[제4권 제12호] 교육적 맥락에서의 데이터 기반 의사결정의 개념적 구조와 주요 쟁점 분석
- 작성일
- 2025-06-30
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교육적 맥락에서의 데이터 기반 의사결정의 개념적 구조와 주요 쟁점 분석 Analysis of the Conceptual Structure and Key Issues of Data-Driven Decision Making in Educational Contexts 김성준 † ⋅손원성 †† ⋅허경 ††† Sungjoon Kim † ž Wonsung Sohn †† ž Kyeong Hur ††† 요 약 디지털 교육 환경의 확산 속에서, 교육적 의사결정에 데이터를 기반으로 접근하려는 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재까지의 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making, DDDM)에 관한 논의는 기술 중심적 활용에 집중되어 있으며, 교육적 맥락과 해석, 윤리적 정당성의 문제는 상대적으로 간과되어 왔다. 이에 본 연구는 교육 분야에서의 DDDM 개념을 이론적으로 재구성하고, 구성 요소 및 실천 유형, 개념적 쟁점을 도출함으로써 교육적 실천에 적합한 개념틀을 제시하고자 하였다. 연구 방법으로는 국내외 주요 문헌에 대한 분석을 바탕으로 DDDM의 정의와 진화 과정을 고찰하고, 데이터 유형, 주체, 목적, 수준, 해석 방식 등의 요소를 중심으로 구성 요소를 도출하였다. 이 요소들을 통해 기술 중심형, 교사 중심형, 윤리 중심형, 혼합형의 네 가지 실천 유형을 이론적으로 유형화하였으 며, 기술주의적 접근의 환원성, 교육 가치의 수치화 가능성, 데이터 윤리와 수용성 등의 개념적 쟁점을 비판적으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 DDDM이 단지 분석 기법이 아니라, 교육적 맥락 속에서 윤리적 판단과 해석이 통합되는 실천적 구조임을 강조하였으며, 이를 통해 DDDM의 기술 중심적 논의에서 벗어나 인간 중심의 교육 가치와 해석적 실천을 아우르는 개념적 토대를 제공하였다. 향후 DDDM이 단순한 기능적 도구를 넘어 윤리적·전문적·공공적 교육 실천을 통해 결국 교육의 본질적 목적에 기여하게 될 것이다. 주제어: 데이터 기반 의사결정, 교육 데이터 분석, 데이터 리터러시, 교사 전문성, 학습 분석 ABSTRACT As digital education environments continue to expand, there is a growing demand for data-informed approaches to educational decision making. However, existing discourse on Data-Driven Decision Making (DDDM) has predominantly focused on its technical applications, while educational context, interpretive reasoning, and ethical legitimacy have remained relatively underexplored. This study seeks to theoretically reconstruct the concept of DDDM within the field of education by identifying its key components, classifying its practical typologies, and critically examining its conceptual tensions in order to propose a framework appropriate for educational practice. Drawing on an extensive review of domestic and international literature, the study investigates the definitional evolution of DDDM and derives core components such as data types, agents, purposes, levels, and interpretive modes. Based on these elements, the study develops a typology consisting of four theoretical models: the technology-centered type, the teacher-driven type, the ethics-oriented type, and the hybrid type. In addition, the study critically analyzes conceptual issues surrounding DDDM, including the reductionism of technocentric approaches, the risks of quantifying educational values, and the challenges of data ethics and public trust. The findings highlight that DDDM should not be seen merely as an analytical tool, but rather as a practical structure that integrates ethical reasoning and interpretive judgment within educational contexts. By repositioning DDDM beyond a technocratic framework, this research provides a conceptual foundation for a human-centered approach to data use that respects educational values and pedagogical agency. It is anticipated that DDDM, when enacted as an ethical, professional, and public educational practice, will ultimately contribute to the fundamental aims of education itself. Keywords: Data-Driven Decision Making, Educational Data Analysis, Data Literacy, Teacher Professionalism, Learning Analytics |