Earticle

초록

영어

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.

한국어

디지털 교육 환경의 확산 속에서, 교육적 의사결정에 데이터를 기반으로 접근하려는 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재까지의 데이 터 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 요 소 및 실천 유형, 개념적 쟁점을 도출함으로써 교육적 실천에 적합한 개념틀을 제시하고자 하였다. 연구 방법으로는 국내외 주요 문헌 에 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 연구 의 결과는 DDDM이 단지 분석 기법이 아니라, 교육적 맥락 속에서 윤리적 판단과 해석이 통합되는 실천적 구조임을 강조하였으며, 이 를 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.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
1. 데이터기반 의사결정의 배경
2. 데이터 기반 의사결정의 정의
3. 데이터 기반 의사결정의 구성요소
Ⅲ. 데이터 기반 의사결정의 실천 유형
1. 기술 중심형
2. 교사 중심형
3. 윤리 중심형
4. 혼합형
Ⅳ. 데이터 기반 의사결정의 개념적 쟁점
1. 기술적 접근
2. 수치화적 접근
3. 윤리적 접근
Ⅴ. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 김성준 [ Sungjoon Kim | 경인교육대학교 교육대학원 컴퓨터교육과 박사수료 ]
• 손원성 [ Wonsung Sohn | 경인교육대학교 컴퓨터교육과 교수 ]
• 허경 [ Kyeong Hur | 경인교육대학교 컴퓨터교육과 교수 ] 교신저자

참고문헌

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• 간행물명

  지능정보융합과 미래교육 [Intelligent Information Convergence and Future Education]

• 간기

  부정기

• eISSN

  2951-4762

• 수록기간

  2022~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 370 DDC 370