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대규모 교육 R&D 인프라에 필수적인 개인정보 보호 연구모델 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 미국과학자연맹(FAS)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-12-02
- 등록일 2025-12-12
- 권호 301
○ 미국과학 연맹(Federation of American Scientists, FAS)은 디지털 학습 플랫폼(DLP)에서 생성되는 방대한 데이터를 활용하여 교육 정책과 실무를 신속하게 개선하기 위해, 개인정보 보호 장벽을 넘을 수 있는 '프라이버시 보호 연구 모델(Privacy-Preserving Research Models)' 의 도입과 확대를 촉구하는 문서를 발표
- 현재의 교육연구-정책 파이프라인은 지역과 주의 긴급한 수요를 따라 잡기에 너무 느리며, 연구자들은 양질의 다중데이터에 접근하는데 있어서 가파른 장벽을 직면
- 기존 R&D 인프라는 여전히 고립되어 있고 자원이 부족한 상황임
○ 데이터 접근성과 R&D의 정체 디지털 학습 플랫폼의 확산으로 학습 과정에 대한 풍부한 데이터가 생성되고 있으나, 이를 연구에 활용하는 데에는 심각한 장벽이 존재
- 프라이버시 보호 연구 모델로의 전환 전통적인 데이터 공유 방식의 한계를 극복하기 위해, 데이터를 연구자에게 보내는 대신 연구자의 코드를 데이터가 있는 곳으로 보내는 방식으로 패러다임을 전환해야 함
○ 본 문서는 지속 가능한 대규모 R&D 인프라 구축을 위해 이해관계자(연구 기관, 교육구, 자금 지원 기관)에게 다음 4가지 조치를 권고
- 기반 조성: 주(State)별 프라이버시 법률 검토 및 이해관계자 인터뷰를 통해 참여 경로를 파악하고, 기존 연구 인프라의 운영 프레임워크를 재검토해야 함
- 비용 내재화: 연구 계약 및 예산에 프라이버시 보호 인프라 이용 수수료를 포함하여, 인프라 운영의 지속 가능성을 확보해야 함
- 확장 지원: 주요 교육 재단(게이츠 재단 등)의 지원을 유도하여 초기 운영 비용을 충당하고 소외된 연구 조직의 진입 장벽을 낮출 필요가 있음
- 범분야 확장: 교육뿐만 아니라 보건, 노동, 주거 등 타 분야로 모델을 확장하여, 삶의 전반적인 데이터와 교육 성과의 연관성을 분석할 수 있는 상호운용 가능한 생태계를 구축해야 함
- 현재의 교육연구-정책 파이프라인은 지역과 주의 긴급한 수요를 따라 잡기에 너무 느리며, 연구자들은 양질의 다중데이터에 접근하는데 있어서 가파른 장벽을 직면
- 기존 R&D 인프라는 여전히 고립되어 있고 자원이 부족한 상황임
○ 데이터 접근성과 R&D의 정체 디지털 학습 플랫폼의 확산으로 학습 과정에 대한 풍부한 데이터가 생성되고 있으나, 이를 연구에 활용하는 데에는 심각한 장벽이 존재
- 프라이버시 보호 연구 모델로의 전환 전통적인 데이터 공유 방식의 한계를 극복하기 위해, 데이터를 연구자에게 보내는 대신 연구자의 코드를 데이터가 있는 곳으로 보내는 방식으로 패러다임을 전환해야 함
○ 본 문서는 지속 가능한 대규모 R&D 인프라 구축을 위해 이해관계자(연구 기관, 교육구, 자금 지원 기관)에게 다음 4가지 조치를 권고
- 기반 조성: 주(State)별 프라이버시 법률 검토 및 이해관계자 인터뷰를 통해 참여 경로를 파악하고, 기존 연구 인프라의 운영 프레임워크를 재검토해야 함
- 비용 내재화: 연구 계약 및 예산에 프라이버시 보호 인프라 이용 수수료를 포함하여, 인프라 운영의 지속 가능성을 확보해야 함
- 확장 지원: 주요 교육 재단(게이츠 재단 등)의 지원을 유도하여 초기 운영 비용을 충당하고 소외된 연구 조직의 진입 장벽을 낮출 필요가 있음
- 범분야 확장: 교육뿐만 아니라 보건, 노동, 주거 등 타 분야로 모델을 확장하여, 삶의 전반적인 데이터와 교육 성과의 연관성을 분석할 수 있는 상호운용 가능한 생태계를 구축해야 함
