ADL Initiative, TLA(Total Learning Architecture), DTMS, LVCG, GIFT, STE

1. ADL Initiative 창설 배경과 역할

• xAPI와 LRS는 미군 교육훈련에서 시작되었음
• 군은 한번의 전쟁을 위해 365일 교육훈련 수행
  • 교육의 효율화와 효과성 강화에 노력을 기울임

 - 미군이 교육훈련에 관심을 가지게 된 계기

• 4차 중동전에서 현대 무기의 치명성으로 인해 단기간 대량 피해 발생을 겪었기 때문
• 최초의 전투에서 승리하지 못하면 전쟁에서 패배할 것을 인식
• 첫 전투에서 이길 방법을 고민
• 많은 전투 경험이 필요하다는 것이 결론이나 현실적이지 않음

- 분산 학습 환경(Distributed Learning Environment)

• -> 실제전투와 유사한 다양한 상황에서의 교육훈련을 진행
• -> 데이터를 기반으로 "측정" 및 "개선" 필요성 인식
• 이를 ADL에서는 분산 학습 환경(Distributed Learning Environment) 으로 정의함

- ADL Initiative

• ADL Initiative는 과학적 교육훈련을 연구하기 위해 설립된 조직
• 공공과 민간이 협력하여 추진하기 위한 미국 정부 프로그램(since 1998)
• 새로운 학습 기술, 학습 효과, 효율성 개선 모범 사례, 상호 운용성 강화 방법을 미국 정부와 국방부에 조언

2. 분산 학습(Distributed Learning)

• 교수자, 학생 및 콘텐츠를 중앙 집중화 되지 않은 서로 다른 위치에서
• 시간과 장소에 구애받지 않고
• 교육과 학습을 진행할 수 있도록 하는 교육 모델

3. 통합 학습 체계(TLA)

• 미군은 첨단 분산 학습정책 기조하에 통합 학습체계(TLA, Total Learning Architecture)를 수립
• 이론적 기반 도입 -  역량 기술 체계, 역량 기반 학습
• LVCG 실전 체계 구축 - 실기동 훈련(Live), 가상 훈련(Virtual), 워게임 모의 훈련(Constructive), 게임(Game)
• DTMS(Digital Training Management System, 디지털 교육 훈련 운영 체계) 구축

 

• 이를 기반으로 교육훈련 지능화 체계(GIFT)와 통합적 훈련 환경(STE, Synthetic Training Environment) 마련
• 통합적 훈련 환경에 > 맞춤형 교육 시스템 연결 > 훈련 성과 모니터링 + 인공지틍 튜터 통합(GIFT)

4. ADL Initiative 목표와 활동

<목표>

• 최고 수준의 정형 교육 훈련
• 비정형 학습(Informal Learning)
• 적시 지원(Just-in-time Support)

<방법>

• 분산 학습 환경
• 협력 장려
• 상호 운용성 촉진
• 모범 사례 개발

- ADL Initiative 프로그램 요소

• 현대화(Modernization) - 첨단 기술 개발
  • 이러닝, 모바일 학습
  • 학습자 모델링 및 분석
  • 소프트웨어 상호운용성
• 문서화(Documentation)
  • 기술 지침 및 정책 문서의 작성과 유지
• 조정(Coordination)
  • 지원과 기관 및 조직간의 조정 과정 체계화

- ADL Initiative 활동

1. 분산 학습 현대화를 위한 연구 개발
   • 첨단 분산 학습 프로토타입 개발, 평가
   • 관련 영역 : 이러닝, 모바일 학습, 학습 분석, 학습자 모델링, 분산학습 시스템의 상호 운용성
2. 분산학습 정책 및 기술 지침 개발
   • 정책 수립 지원
   • 세부적인 소프트웨어 사양 및 기타 기술 개발 지원
   • SCORM, xAPI 등의 R&D 기반사항 개발
     • 정책 수립, 임무할당, 절차 및 규정을 포함
3. 시행 및 협력
   • 미래 지향적인 분산 학습 주제에 대한 리더의 역할 수행
   • 민관군 협력 체계 구축
   • 조정자의 역할 수행

5. TLA 개념

• 미 육군 교육훈련 프로그램 설계 및 구조화를 위해 다양한 표준, 기술, 서비스 등의 적용 방안을 검토하고 기획하는 프로젝트
• 기술 사양, 표준, 정책 지침 개발
• 2016 시작 > 2017 실증 테스트 > 2019 사양 및 아키텍처 설계 개선

- TLA 프레임워크

• 기존 학습지원시스템과 국방부 시스템의 상호운용성을 확보하기 위한 연결고리를 제공
• 민간 교육서비스와 국방부 시스템 간의 협력 체계 환경 제공

https://adlnet.gov/guides/tla/service-definitions/TLA-Reference-Implementation.html#tla-reference-implementation-microservices

• TLA Core는 모든 네트워크 시스템 또는 플랫폼에 포함된 핵심 훈련 및 교육 데이터를 나타냄
• IEEE LTSC(Learning Technology Standard Committee)를 통해 개발된 상용 표준을 기반으로 구축

- TLA core 시스템에 포함되는 표준

• xAPI (IEEE 9274.1) - 다양한 시스템(학습활동, 등록시스템)에서 학습자의 성과를 추적하는데 사용
  • xAPI Statement를 생성하기 위한 일반적인 구조 정의
  • xAPI Statement는 학습 기록 저장소(LRS, Learning Record Store)에 저장됨
  • xAPI는 특정 훈련 시뮬레이션과 같은 다양하고 광범위하고 세분화된 데이터를 캡쳐
  • TLA Master Object of Model(MOM)은 TLA Core에 있는 Transactional LRS에 xAPI 문을 롤업하는데 사용됨
• ELR (IEEE P2997) - 다양하게 연결된 시스템에서 생성된 학습자 데이터의 집계, 관리 및 공유를 용이하게 함
  • Learner Profile 에는 완료된 학습경험, 역량, 자격 증명 및 고용 기록 정보, 관리정보 포함
  • ELR에는 개인에 대한 로컬 및 글로벌 속성을 포함하여, 학습자 API를 사용해 연결된 시스템 간에 공유할 수 있음
• 메타데이터 표준 (IEEE P2881)
  • 공식, 비공식 학습 활동에 대한 설명 정보를 기술하고 공유하기 위한 프레임워크 정
  • 학업과정, 실험실습, 교육용 시뮬레이션 시나리오, 교육용 비디오 등
  • 각 학습 리소스에는 고유식별자가 할당됨
  • 해당 리소스에 대한 데이터는 Experience Index에 저장
  • 메타데이터는 로컬에서 유지되므로,
    • 교육 및 훈련 소유자가 콘텐츠에 대한 정보를 정의하고
    • 공유하는 방법을 관리할 수 있음
• SCD (IEEE 1484.20.3, 공유가능한 역량 정의)
  • 역량과 관련된 콘텐츠, 필수지식, 기술, 능력, 기타속성, 컨텍스트, 숙달 수준, 자격증명을 설명하기 위한 모델정의
  • 역량 간의 관계를 명확하게 설명하는 역량 프레임워크도 정의
  • 하나의 역량이 여러 프레임워크에 걸쳐 사용될 수 있어, 역량 요소 간의 다대다 관계가 형성될 수 있음

- Edge System

• TLA 에코시스템에 연결되는 모든 장치 및 SW서비스를 Edge System으로 간주
• Edge System은 학습기록제공자(LRP, Learning Record Provider) 또는 학습기록소비자(LRC, Leraing Record Consumer)로 간주

 

• 에코시스템의 다양한 구성 요소는 레고 블럭처험 서로 연결되어 종합적인 시스템을 형성함
• 조직마다 구체적인 시스템이 다르고 구성요소는 변경될 수 있으나, 전체적인 Enterprise 아키텍처는 유지
• 2022년 1월 일본 정부의 교육 데이터 활용 로드맵도 아래의 TLA 아키텍처를 적용

Logical TLA Services Architecture(https://adlnet.gov/)

6. ADL R&D 방향

<방향>

• 조직간 협업 촉진
• 상호운용성 촉진
• 분산학습사용 모범사례 장려

<목적>

• 개인 맞춤화
• 비용 효율적 제공
• 준비 태세 강화
• 리소스 절약
• 평생교육 및 훈련의 현대화
  • 학습 생태계 기술 및 조직 인프라를 개발하는데 중점
  • 엔터프라이즈 디지털 학습 현대화(EDLM) 개혁 노력과 연계
  • 현대화된 경력교육 및 훈련 학습생태계 활성화를 위한 연구 수행
• 데이터 기반 디지털 학습 기술을 사용하여 효과적이고 공평하고 현대적인 학습 기회 제공

7. DLE (미 국방부 학습 구역)

• TLA 인스턴스화 구현에 필요한 공유 SW서비스를 제공하는 클라우드 기반 허브
• ADL Initiative와 미 국방부는 EDLM의 일환으로 DLE를 설립
• 데이터 관리 인프라, 마이크로서비스를 포함하는 중앙 집중식 SW서비스
• 데이터 관리 인프라는 아래의 어플리케이션으로 구성
  1. EDLM Portal
  2. Enterprise Cource Portal
  3. Enterprise Learning Record Repository
  4. Enterprise Competency Registry
  5. Enterprise Linked Data & Schema Server
  6. Learning Technology Warehouse
• 학습 기술은 아래의 어플리케이션으로 구성
  1. TLA Core Service
  2. Moodle 4.0
  3. CMI5 Player
  4. PERLS3.0
  5. Learning Record Store
  6. PebL
  7. TLA Core Service Portal

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[내용 출처]

www.askedtech.com  Spark+ 아카데미 xAPI/LRS 완전정복 강의

AskEdTech