마이크로소프트(MS)사는 지난 1991년 특별한 부서, MCR(마이크로소프트 리서치)을 신설했다. 세계 전역에서 활동하고 있는 MS사 연구원들이 본사에 모여 다양한 생각들을 나누고, 아이디어와 비전 등을 공유하기 위해서다.

컴퓨터 과학, 물리학, 수학 등 다양한 분야에서 뛰어난 인물들이 모인 만큼 항상 세계적인 주목을 받아왔다. 해마다 ICT(정보통신기술) 관계자들을 놀라게 하는 색다른 아이디어들이 발표되기 때문이다. 지난 5일부터 이 행사가 열렸다.

'테크페스트 2013(TechFest 2013)'이라고 명명된 올 행사는 언론에 단 하루(5일)만 공개됐다. 이날 행사를 참관한 기자들은 연구원들이 빅 데이터(Big Data), 기계학습(machine learning), NUI(Natural User Interface) 등에 큰 관심을 보였다고 전했다.

MS서 교육용 프로그램 대거 선보여

'바이럴서치(ViralSearch)'라는 것이 있다. 이 프로그램은 인터넷에 떠 있는 수많은 정보들을 모두 분석해낼 수 있는 시스템이다. 특정 단어를 입력하면 그 단어와 관련된 모든 정보들, 문자·오디오·비디오 정보들에 대한 분석이 진행된다.

분석이 끝나면 관련 정보들이 어떻게 움직이고 있는지 요약된 도표가 생성된다. 사용자는 이 도표를 통해 전체 상황을 파악할 수도 있고, 정보가 유통되고 있는 특정 장소에 들어가 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지 구체적인 내용을 파악할 수도 있다.

최근 빅 데이터 분석기술이 어느 수준에 이르렀는지 보여주는 대목이다. 스케치 인사이트(Sketch Insight)라는 것이 있다. 겉으로 보면 화이트보드와 비슷하다. 그러나 놀라운 기능을 지니고 있다.

하얀 보드 위에 원을 그리면 원 그래프가, L자 형태로 선을 그리면 막대그래프가 생성된다. 그림도표도 가능하다. 스케치하는데 따라 세계지도, 동·식물, 자동차, 비행기 등 원하는 모양들을 수없이 생성시킬 수 있다.

흥미로운 것은 올 '테크페스트' 행사에 교육용으로 활용 가능한 프로그램들이 다수 등장하고 있다는 점이다. 빅 데이터적 성격을 갖고 있는 이들 프로그램들은 향후 세계 교육계에 빅 데이터 시스템이 대량 접목될 수 있음을 암시하고 있다.

빅 데이터란 말 그대로 엄청난 양의 데이터를 말한다. 이 데이터를 활용할 경우 놀라운 사실을 알아낼 수 있다. 새로운 정보를 통해 신사업 창출도 가능하다. 천재지변과 같은 재난을 예측하고 사전에 준비를 서두를 수도 있다.

스마트교육에 빅 데이터 접목 가능

특히 교육 측면에서 활용 가능성이 매우 크다는 판단이다. 미국 교육부는 지난해 빅 데이터 프로젝트를 시작하고, 2억 달러를 투입하겠다고 밝혔다. 엄청난 양의 교육관련 정보들을 발굴해 분석하고, 그 내용을 창조적으로 활용해보자는 것이다.


국내에서도 스마트교육에 빅 데이터 시스템을 적용하자는 주장이 제기되고 있다. 영동대학교 임베디드소프트웨어학과의 최제영 교수는 '스마트환경에서의 빅데이터 동향'이란 제목의 보고서를 통해 현 교육현장에서 방대한 양의 빅 데이터가 생성되고 있다고 주장했다.

한 학생이 하루 동안 온라인 학습, 과제 제출, 온라인 퀴즈, 콘텐츠 다운로드, 콘텐츠 공유, 메모 기록, 대화방 대화, 검색, SNS 글 게시 등 약 100건의 활동을 하고 있다고 분석했다.

그런데 약 700만 명에 달하는 전국 초·중·고생이 이런 활동을 하고 있다고 한다면 하루 동안 생성되는 데이터 양은 약 7억 건, 1년 간 생성되는 양은 2천555억 건에 달한다. 이는 공공부문, 산업, 보건 분야 등에서 생성되는 데이터 양과 비교해 뒤지지 않은 양이다.

최 교수는 이처럼 방대한 양의 빅 데이터를 스마트 교육에 적용한다면 현재 교육계가 희망하고 있는 목표 지점에 훨씬 더 쉽게 도달할 수 있을 것이라고 보았다.

최 교수는 빅 데이터를 스마트교육에 적용했을 경우 학생·교사·학부모 등 모두에게 이전에 볼 수 없었던 새로운 피드백을 제공할 수 있을 것이라고 말했다. 이를 통해 학생 개개인에 맞는 학습활동을 추천할 수 있으며, 또한 각 학생에게 맞는 학습계획을 작성할 수 있다고 보았다.

교육 이론을 검증하고, 개선할 수 있다는 것은 빅 데이터의 강점이다. 통계학, 데이터마이닝, 기계학습 등 빅 데이터 관련 기술들을 활용, 학생 데이터를 정밀 분석할 경우 현실적이고, 장기적인 교육정책 방향을 모색해나갈 수 있다. (계속)