코로나19로 인해서 학교에서 정상적인 수업이 힘들었던 시기가 있었다. 아직도 코로나19가 완전히 종식된 것 같지 않지만, 다행스럽게도 많은 일상생활이 코로나 팬데믹 이전으로 돌아오고 있다. 

팬데믹 시기, 교육현장은 커다란 문제에 봉착했다. 바로 코로나19로 인한 전국적인 등교 중지이다. 정부 발표로 학기가 시작되는 즈음부터 이어진 등교중지는 생각보다 장기간 이어졌다. 이러한 상황에서 대부분의 교육기관은 동영상, 쌍방향 화상강의 등을 이용한 이러닝(에듀테크)을 수업방식으로 채택하여 운영할 수밖에 없었다. 이러한 수업 방식은 일방적인 지식 전달은 가능했지만, 학습자에게 다양한 경험과 상호작용을 제공하는 데에는 한계가 있다. 

이러닝을 급격하게 도입한 상황에서 교육현장에서는 다양한 경험과 상호작용의 부족이라는 문제점을 해결하고자 노력했으며, 메타버스(Metaverse, 가상 세계)를 이용한 교육 제공의 급속한 발전이 이루어졌다. 메타버스는 실제와 유사한 가상의 공간에서 학습자들에게 다양한 경험과 상호작용이 가능하도록 교육환경을 마련해주었고, 많은 이들에게 호응을 얻었다. 이러한 메타버스의 활용은 코로나19 팬데믹 상황에서 교육뿐 아니라 문화 예술, 콘텐츠, 체육, 관광 등 생활 전반에 걸쳐 집중을 받았으며, 글로벌 IT 기업들은 메타버스 잠재력과 산업적·사회적 파급력에 주목해 시장 선점과 생태계 조성을 위하여 많은 투자를 진행하였다.

메타버스는 ‘게더타운(GATHER)’, 네이버 ‘제페토’, SKT ‘이프랜드’ 등이 교육에 주로 활용되었다. 이러한 플랫폼들에서는 화상강의 기반의 온라인 수업 진행을 비롯해 입학식과 졸업식과 같은 대규모의 인원이 모여야 하는 학교행사 진행에 이용되었다. 하지만 메타버스 플랫폼은 가상 세계에 사람(아바타)을 모으고, 가상 세계를 체험하면서 단순한 상호작용이 가능할 뿐 교육적 효과성에는 많은 연구자가 아직도 의문을 품고 있다. 

이러한 의견들이 반영되어 최근에는 교육을 목적으로 한 메타버스 서비스에 관한 관심이 증가하고 있다. 대표적인 서비스로는 국내 64개 전문대학이 참여하는 메타버스 공유 대학 ‘메타버시티(Metanersity)를 말할 수 있을 것 같다. 메타버시티는 메타버스 내에서 학습관리시스템(LMS), 마이페이지, 이포트폴리오 기능을 통합하여 제공하고, 다양한 수업도구(동영상 강의, 실시간 강의, 출석체크, 과제물 제출, 퀴즈) 등을 제공한다. 서비스가 아직 활성화되지는 않았지만, 국내 많은 대학이 공동으로 사용을 할 수 있는 기반이 마련되어 있어서, 활성화가 된다면 교육계의 큰 파급력을 가져올 것으로 예상된다. 

교육에 특화된 메타버스는 오프라인과 유사한 환경을 온라인상에 구현하고 게임 기반, 상호작용, 학습도구 제공 등의 다양한 기능을 제공한다. 이런 교육 메타버스에 접속한 학생들은 위험한 실험, 우주관찰 등 오프라인에서 경험하지 못한 다양한 환경을 체험할 수 있다. 

하지만 아직까지는 메타버스의 장점이 충분히 활용되지 못하고 있다. 메타버스를 이용하는 사용자의 모든 활동은 데이터로 구성된다. 사용자의 데이터들은 가상 세계에서 수집되었을 뿐 현실 세계에서 수집하는 행동들을 그대로 데이터로 옮겨두었다고 생각해도 된다. 즉, 이런 다양한 데이터를 통해 메타버스에서 사용자들의 학습과 관련된 학습 분석을 진행하고 더욱 고차원적인 맞춤형 학습, 행동 예측 서비스가 가능할 것으로 예상할 수 있다. 

메타버스에서 수집할 수 있는 데이터 유형으로는 사용자 데이터(User Data), 소셜 데이터 (Social Data), 경제 데이터 (Virtual Asset and Economy Data), 위치 데이터 (Location Data), 사용자 창작 콘텐츠 데이터 (User-generated Content Data), 환경 데이터 (Environment Data), 통계 데이터 (Analytics and Statistics Data), 로깅 데이터 (Security and Logging Data) 등이 있다. 이러한 데이터들을 활용하여 교육의 목적에 따라서 조합하여 다양한 용도로 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자 경험을 향상하기 위한 콘텐츠 제공, 맞춤형 학습 추천, 중도 탈락/등록 포기와 같은 행동 예측도 가능하다.

코로나19 팬데믹 이후 에듀테크의 도입이 가속화되면서 메타버스의 교육적 활용에 관한 관심도 폭발적으로 증가하고 있다. 하지만 교육현장에서 적용된 다양한 메타버스 관련 기술들은 전반적으로 공간 재현 기술 중심의 플랫폼 개발 및 활용에서 벗어나지 못하고 있다. 이는 교육에서의 메타버스 활용의 한계성과 효율성에 대한 반복적인 문제를 야기한다. 맞춤형 교육을 지향하는 시대를 준비하면서 가장 힘든 부분이 데이터를 모으는 것이다. 데이터 수집이 용이한 메타버스에서 실시된 교육 활동을 이용한다면 더 고차원적인 학습의 분석과 진단 처방이 가능할 것으로 생각된다.