최근 교육현장에서는 다양한 디지털 학습 도구를 활용한 교실 수업의 활용 사례가 증가하고 있다. 오프라인 수업에서 온라인 학습관리시스템(LMS)에서 제공하는 동영상 강의, 퀴즈, 과제, 토론 등의 학습도구를 사용하며, 교수설계 방향에 따라 다양한 디지털 도구를 사용하여 학생들에게 더욱 풍부하고 개인화된 학습 경험을 제공한다.

각 교과에서는 그 특성에 맞는 다양한 디지털 학습 도구들을 활용하고 있다. 예를 들어, 수학에서는 'GeoGebra'와 같은 대수 및 기하학 시각화 도구가 사용되며, 과학 교과에서는 'Labster'와 같은 시뮬레이션 도구들이 많이 활용된다. 언어 교과에서는 'Quizlet'과 같은 플래시카드 기반 학습 도구가 자주 사용되며, 역사나 사회에서는 'Google Earth'를 통한 지리적 탐구가 가능하다.

최근 교육부에서 추진하고 있는 AI 디지털 교과서 사업에서도 교과별 특성에 맞는 다양한 디지털 학습도구의 도입을 추진하고 있다. 정보 교과에서는 코딩 실습을 위한 도구를 제공하고 영어 교과에서는 'STT(Speech-To-Text)' 기술을 활용한 말하기 실습 도구를 제공하며, 수학 교과에서는 수학 탐구용 소프트웨어인 알지오매스(AlgeoMath) 연계 서비스를 제공하고 있다.

이러한 디지털 학습 도구의 활용을 통해 학습을 진행하는 과정에서 모든 학습 경험이 데이터로 기록될 수 있다. 'xAPI(Experience API)'는 이러한 학습 경험 데이터를 표준화된 방식으로 수집하고, 학습자의 활동을 세밀하게 추적할 수 있는 강력한 도구이다.

xAPI를 사용하면 이 모든 데이터를 한데 모아 분석할 수 있다. 예를 들어, 한 학생이 특정 수학 문제에서 어려움을 겪고 있다면, 그 학생의 'GeoGebra' 사용 기록을 분석해 문제의 원인을 파악하고, 맞춤형 피드백을 제공할 수 있다. 과학 실험에서 예상치 못한 결과가 나왔을 때도, xAPI로 수집된 시뮬레이션 데이터와 실제 실험 데이터를 비교 분석하여 문제를 해결할 수 있다.

디지털 학습 도구에서 수집된 학습 경험 데이터는 단순히 학생의 성과를 평가하는 것에 머물지 않고 학생들이 어떻게 학습하고 있는지를 깊이 이해하고, 학습 과정을 개인화하는 데 중요한 역할을 한다. 교사들은 이러한 학습 경험 데이터를 바탕으로 수업을 설계하고, 학습자에게 가장 적합한 교육 방법을 제공할 수 있다.

디지털 학습 도구는 교과별로 다양한 학습 경험을 제공하고 있으며, 이를 통해 학생들은 더욱 풍부하고 개인화된 학습을 경험할 수 있다. 그러나 이러한 디지털 환경에서 학생들의 학습 경로를 종합적으로 이해하고, 맞춤형 피드백을 제공하기 위해서는 xAPI를 통한 학습 경험 데이터 수집이 필요하다. 교과 특성에 맞는 다양한 디지털 도구에서 생성된 데이터를 효과적으로 활용하면, 학습 효과를 극대화하고, 학생들에게 최적의 학습 경험을 제공할 수 있다.