[온라인 교육을 위한 IDEAS 프레임워크] * 교수자가 고품질 코스를 제공하고 학습자 경험과 결과를 개선하는 데 도움이 되도록 온라인 코스 제공 전, 제공 중, 제공 후에 대한 우수 실천 강조 1) Inclusion: 모든 학습자가 환영 받고 소속감을 느낄 수 있는 것. 다양성, 형평성, 포용성에 대한 교수자의 의지 표명 2) Design: 학습 결과에 부합하는 교육 자료, 활동, 리소스 및 평가 통합 3) Engagement: 학습자의 상호작용 및 의미 있는 커뮤니티 구축 촉진 4) Evaluation: 다양한 전략을 사용하여 온라인 코스를 평가하고 개선할 영역 파악 5) Assessment: 학습자의 학습 결과 성취도를 측정 5) Support: 교수자 및 학습자 지원

[2023 마이크로 크리덴셜 트렌드 및 인사이트] - HolonIQ 2023년 2~3월 조사 결과 및 2021년과의 비교 - 기관에서의 마이크로 크리덴셜 채택은 아직 발전 중 - 마이크로 크리덴셜은 주로 단기 과정에 집중되어 있으며, 학위 프로그램에서 채택하는 경우는 적음.  - 소속 기관에 마이크로 크리덴셜 정책이 있다고 응답한 비율이 증가함.  - 응답자 대부분은 마이크로 크리덴셜을 미래의 중요한 전략으로 인식함.  - 마이크로 크리덴셜 도입의 주요 걸림돌은 인식 및 품질 문제이나, 이는 2021년에 비해 다소 감소 - 고등교육 리더는 대부분 대학 학위 프로그램에 마이크로 크리덴셜이 통합될 것으로 예상

1. 교사의 에듀테크 구매 지원 2. 에듀테크 기업 대상 교육/연수 제공 3. 에듀테크 실증 테스트베드 활성화 4. 에듀테크 해외 진출 지원

[Coursera, 첫 ESG 보고서 발표] - 글로벌 리더의 48%가 여성인 것을 포함하여 원격 우선 접근을 통해 성/인종/민족 대표성 향상 - 새로운 정신건강 자원, 휴식 주간, 지역 연결 중심 글로벌 코워킹 프로그램 등 직원 웰빙 프로그램 확대 - 학습자, 파트너, 고객 데이터 보호를 위한 노력의 일환으로 ISO/IEC 27001:2013 인증 획득 - 지속가능성에 대한 200개의 과정, 사회 정의에 대한 100개의 과정을 포함하여 ESG 주제 확장

[학교 시설 관리 테크놀로지를 향상시키는 6가지 방법] 1. 친환경 솔루션 채택 2. 데이터 분석 강화 3. 모바일 유지보수 관리 시스템 구현 4. 비용 모니터링 5. 정기적인 시설 감사 실시 6. 부서 간 협업 촉진

[랜섬웨어 공격을 막는 4단계] 1. 보안 인식 문화 구축 2. zero trust(확인되기 전까지 사용자, 기기, 네트워크 등을 신뢰할 수 없는 것으로 가정하는 것) 수용 3. 데이터 계층화(tiering)로 비용 절감 극대화 4. 정기적 위험 평가 실시

[데이터 보안 제공업체 WatchGuard 보고서, 랜섬웨어 627% 증가] * WatchGuard's Firebox appliances에서 수집한 데이터를 기반으로 조사한 결과  - 네트워크 수준의 멀웨어는 다소 감소함.   - 피싱 공격이 증가함. 올바른 예방 및 보안 인식 교육이 필요함.   - Lockbit은 랜섬웨어를 위한 대표적인 멀웨어 그룹임.  - ProxyLogin 익스플로잇이 증가하고 있음. 

1. 연결성(connectivity) 2. 실제 문제를 해결할 수 있는 제대로 작동하는 기술 3. 인공지능

[학교장이 조직적 사이버 범죄에 대해 알아야 할 사항] - K-12 대상 사이버 공격은 수와 규모가 지속적으로 증가하고 있음. - 미국 회계감사원(Government Accountability Office)의 보고서에 따르면, 주/지역 관계자들은 사이버 공격으로 인한 학습 손실이 3일~3주, 복구 시간이 2개월~9개월까지 소요되었다고 보고함. * 서비스형 랜섬웨어(Ransomware-as-a-Service, RaaS)의 대두  - 최근 학교를 대상으로 한 주요 공격 중 상당수는 조직 범죄에 의해 행해졌으며, 종종 RaaS를 사용  - 이는 이미 개발된 랜섬웨어 도구를 구독 기반으로 사용할 수 있는 것으로, 더 많은 공격을 빠르게 수행할 수 있게 해줌.  - 랜섬웨어 위협은 2022년 하반기에 최고 수준을 기록, RaaS로 인한 새로운 변종도 등장 * RaaS는 앞으로 다가올 공격의 지표  - 서비스형 사이버 범죄(Cybercrime-as-a-Service, CaaS)가 크게 증가할 것  - 랜섬웨어뿐만 아니라 기타 서비스형 멀웨어 판매, 표적에 대한 액세스 판매 등 새로운 범죄 전략이 포함 * 방어를 강화하는 방법  - 사이버 보안 교육: IT 직원뿐만 아니라 모든 직원 대상으로 필요  - 차세대 방화벽(애플리케이션 자체의 동작을 검사) 등 네트워크 방어 강화

2023년 ‘아이에답(AIEDAP)’사업 착수보고회 개최 디지털 대전환 시대 인공지능·디지털 역량 강화를 위한 예비·현직 교원 연수 운영 올해 800명 규모의 인공지능·디지털 교육을 선도하는 전문가(마스터)교원 양성 추진

한국디지털교육협회, 한국에듀테크산업협회 양대 협회가 주축이 돼 미래교육체제 전환을 위한 에듀테크산업 진흥체계 및 진흥정책 위원회(TF) 구성 TF에는 에듀테크 전문 기업, 교수, 교사 등 19명 정책위원이 교수그룹, 교사그룹, 산업그룹으로 참여 4월 말까지 정책보고서를 발간, 국회 정책포럼을 통해 발표하고 교육부 등에 배포 예정

[Pearson, OPM 사업 매각] - 교육 출판사인 Pearson은 OPM(online program management) 서비스를 중단, LA 사모펀드 회사인 Regent LP에 매각할 것임. - Pearson의 OPM 사업부는 애리조나 주립대학교(ASU)와 파트너십이 종료되면서 매각을 고려하게 됨. - 최근 미국 이외의 제3자 서비스 제공자와의 협력 금지를 제안한 미국 교육부의 감시가 강화되면서 미국 대학에 영국 출판사에 대한 규제 환경이 조성됨에 따른 것임. - 에듀테크 애널리스트 Phil Hill은 "빅5 OPM 업체인 Pearson의 매각은 시장에 영향을 미칠 것"이라고 하면서, Pearson이 고등교육 시장이 아닌 전문교육으로 전환하고 있는 것으로 보인다고 함.  - Pearson은 디지털 교과서 Pearson+와 디지털 코스웨어 MyLabs 및 Mastering을 서비스하고 있음. 

[인도의 에듀테크 자이언트 Byju’s, Unacademy 인수 불발] - Byju’s는 라이벌사인 Unacademy 인수 또는 합병을 고려하지 않는다고 하며 언론 보도를 반박함. - 앞서 인도 매체 MoneyControl은 Byju’s가 Unacademy 인수를 논의 중이라고 보도한 바 있음. - Byju’s는 이에 대해 강력히 부인하며, 매년 50% 이상 성장하고 있는 Aakash Educational Services에 집중한다고 밝힘.

[코호트 러닝(Cohort Learning) vs. 자기 보속 학습(Self-Paced Learning)] 1) 코호트 러닝  - 그룹 작업과 협업을 강조하는 방식  - 학생이 그룹에서 코스 또는 프로그램을 완료하기 위해 일반적으로 같은 시기에 학습을 시작하고 같은 코스를 수강함.   - 장점: 사회적 상호작용 증가, 동기 부여 증가, 공동체 의식 강화 2) 자기 보속 학습  - 자신의 속도에 맞춰 학습  - 필요에 따라 학습을 시작하고 중단할 수 있음.  - 장점: 유연성, 자율성, 시간관리 능력 향상

[교육에서 AI Hype Cycle에 저항하기] - 최근에 출시된 GPT-4는 거의 모든 표준화 시험에서 높은 점수를 기록함.  - 듀오링고, 칸 아카데미 등 여러 교육 회사는 GPT를 통합하는 데 경쟁하고 있음.  * 에듀테크의 Hype Cycle을 주의하라  - 개발자들은 참여도 증가, 학습 향상, 우수한 결과 등을 약속하며 제품을 출시하겠지만, 아직 아무것도 검증되지 않았음. 그 어느 것도 만병통치약이 아닐 가능성이 높음. * Teaching Machine의 존재를 믿지 말라  - Audrey Watters의 저서 "Teaching Machines: The History of Personalized Learning"는 기계가 교육을 대체할 수 있고, 심지어 대체해야 한다고 믿는 사람들의 여정을 다룸.   - Audrey Watters는 티칭 머신을 만들기 위한 시도가 실패한 이유는 테크놀로지가 무르익지 않아서가 아니라, 티칭 머신의 가능성을 믿는 사고방식이 삶과 인간이라는 인간의 경험과 상충되기 때문임.  * 학습을 기계가 할 수 있는 일로 정의하는 것은 경험의 중요한 요소를 놓치는 것이다  - ChatGPT가 티칭머신을 구현할 수 있는 단계에 이르렀다고 믿고 싶겠지만, 이는 실패의 반복된 역사를 거듭해온 오만함의 결과임.   - 물론 지금이 적기일 수 있지만, 이를 테스트하기 위해 급할 필요는 없음. 테크놀로지가 스스로를 증명하게 두어야 함.  * 근본 가치와 연결하라  - 변호사 시험은 실제 법률 업무와 큰 관련이 없음. 따라서 AI가 변호사 시험을 합격한 것이 AI가 변호사가 될 수 있음을 의미하지 않음.   - 이 기회에 우리가 왜 학생들에게 지금까지 요구했던 것을 요구해왔는지 살펴볼 필요가 있음.   - 테크놀로지로 할 수 있는 것과 테크놀로지로 해야 하는 것을 혼동하지 말 것  - LLM(대규모 언어 모델)이 가장 빨리 효과를 발휘할 것으로 예상되는 분야 중 하나는 학생의 작문을 채점하는 것  - 그러나 글쓰기는 곧 사고 과정이므로, 가장 좋은 피드백은 총괄적 피드백이 아니라 글쓰기 과정의 일부를 성찰할 수 있도록 돕는 형성적 피드백이어야 함.