공공 데이터를 활용한 지역 맞춤형 평생학습 정책

평생학습의 새로운 패러다임, 데이터에서 시작하다

현대 사회에서 학습은 단순히 학교 교육에서 끝나는 것이 아니라 전 생애를 통해 지속되어야 하는 가치로 자리 잡았다. 특히 인구 고령화와 디지털 전환이라는 거대한 흐름 속에서 지역 사회 구성원 개개인의 삶의 질을 높이기 위한 정책으로 ‘평생학습’은 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 현실에서는 지역마다 학습 수요의 격차, 인프라의 비균형, 참여 기회의 불균형 등 다양한 문제가 공존하고 있다. 수도권과 대도시에 비해 지방 중소도시는 학습 자원 자체가 부족할 뿐 아니라, 주민들이 실제로 원하는 학습 내용이 반영되지 못하는 경우가 많다. 이러한 문제를 해소하기 위해 등장한 것이 바로 공공 데이터를 이용하여 맞춤 정책을 실현하는 것이다. 평생학습 또한 예외가 아니며, 최근에는 데이터 분석을 통해 지역 주민의 특성과 수요에 기반한 ‘맞춤형 학습 정책’이 설계되고 있다.

이러한 전환은 기존의 일률적인 학습 정책에서 벗어나, 지역 고유의 특성과 주민들의 삶에 뿌리내린 교육을 지향하는 방향으로 정책을 진화시키고 있다. 예를 들어, 특정 지역의 인구 구성, 산업 구조, 실업률, 교육 수준, 복지 수혜 현황 등 다양한 공공 데이터를 종합 분석함으로써, 그 지역에 가장 필요한 교육 콘텐츠와 학습 방법을 도출할 수 있게 되었다. 과거에는 경험적 판단이나 설문조사에 의존해 평생학습 프로그램이 기획되었다면, 이제는 데이터 기반으로 보다 구체적이고 실질적인 수요를 반영할 수 있게 된 것이다. 이처럼 공공 데이터를 활용한 평생학습 정책은 단순한 교육 기회의 확대를 넘어, 사회 통합과 지역 발전이라는 거시적 목표 달성에도 크게 기여하고 있다.

 

지역별 데이터를 기반으로 한 맞춤형 학습 콘텐츠 개발

 

공공 데이터를 활용한 지역 맞춤형 평생학습 정책의 대표적인 사례는 ‘인구·고용 데이터’를 기반으로 한 직업 재교육 프로그램 설계다. 예를 들어, 전라북도 군산시는 조선업 쇠퇴 이후 실직자가 급증하면서 지역 경제가 위축된 바 있다. 이때 고용노동부의 지역 고용조사, 통계청의 산업별 취업자 수, 한국고용정보원의 직업전망 데이터를 분석하여, 군산 지역 내에서 수요가 높은 보건·복지 분야와 드론·스마트 농업 관련 기술 교육을 중점적으로 추진했다. 이러한 데이터 기반 기획은 단순한 기술 교육을 넘어서, 지역 특화 산업과 연계된 지속가능한 일자리 창출과 평생학습이 유기적으로 연결되도록 만든 성공적인 모델로 평가된다.

이뿐만 아니라, 고령화가 심각한 지역에서는 보건 정보와 건강 데이터, 사회복지 서비스 이용 통계를 활용해 ‘건강·웰빙 중심의 학습 프로그램’을 기획하는 사례도 증가하고 있다. 경상남도 남해군의 경우, 지역 보건소와 연계하여 65세 이상 고령자들이 가장 필요로 하는 건강 정보, 운동 프로그램, 치매 예방 교육 등을 중심으로 학습 모듈을 구성하였다. 데이터 분석을 통해 참가자의 건강 상태, 이동성, 기존 학습 이력 등을 파악한 뒤, 이동형 학습 버스와 방문형 교육이 동시에 운영되었다. 이는 단순한 강의 제공이 아니라, 주민 개인의 삶의 방식과 조건을 고려한 진정한 맞춤형 교육의 실현이었다. 지역 주민의 만족도도 매우 높아, 이후 인근 시·군에서도 벤치마킹이 활발히 이루어졌다.

 

지역 맞춤형 평생학습 정책에서 협업 구조의 중요성

 

이러한 맞춤형 평생학습 정책이 성공하기 위해서는 공공 데이터를 수집하고 분석하는 기술만으로는 부족하다. 가장 핵심적인 요소는 ‘협업’이다. 특히 교육청, 지자체, 공공기관, 민간 교육 기관, 시민사회단체 등이 함께 데이터에 접근하고, 해석하고, 실질적인 정책으로 구현할 수 있는 협력 체계가 필요하다. 서울특별시의 ‘평생학습 데이터 통합 플랫폼’ 구축 사례는 이러한 협업 구조의 대표적인 사례다. 이 플랫폼은 서울 전역의 평생학습 관련 데이터를 통합 관리하면서, 지역 학습관, 복지센터, 주민자치회 등 다양한 주체가 데이터를 함께 활용하도록 설계되었다. 결과적으로 중복 프로그램을 줄이고, 주민 수요에 맞는 교육이 제공되며, 운영 예산의 효율성까지 높이는 성과를 거뒀다.

또한, 중앙정부의 역할도 중요하다. 국가 차원에서는 지역별 데이터를 통합 관리할 수 있는 거버넌스 체계와 플랫폼을 제공하고, 각 지역이 이를 활용할 수 있는 인적·기술적 지원을 병행해야 한다. 한국교육개발원(KEDI)과 국가평생교육진흥원이 공동 개발한 ‘지역 학습 수요 분석 시스템’은 지자체에 데이터 기반 정책 기획 툴을 제공하고, 필요한 데이터셋과 분석 모델까지 지원한다. 이는 단순히 데이터를 공개하는 데 그치지 않고, 각 지자체가 그것을 해석하고 활용할 수 있도록 돕는 ‘데이터 활용 역량 강화’ 전략의 일환이다. 결국, 공공 데이터를 활용한 평생학습 정책은 교육이라는 하나의 행정 서비스 영역을 넘어, 지역 문제 해결과 주민 삶의 질 향상이라는 다층적인 과제를 풀어나가는 데 중요한 도구가 된다.

 

미래 평생학습의 방향, 디지털과 데이터의 융합 속으로

 

앞으로의 평생학습은 오프라인 강의실에 머무르지 않을 것이다. 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 온라인 기반 학습 플랫폼, AI 튜터링 시스템, 메타버스 기반 학습 환경 등 다양한 기술이 평생학습에 접목될 전망이다. 이 과정에서 공공 데이터는 더욱 중요한 자원으로 작용할 것이다. 예를 들어, 빅데이터 분석을 통해 사용자의 학습 선호도, 성취도, 흥미 분야를 자동으로 분석하고, 개인화된 학습 경로를 추천하는 서비스는 이제 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 실제로 경기도는 ‘AI 기반 평생학습 플랫폼’을 시험 운영하며, 주민의 학습 이력과 성향을 분석해 맞춤형 강좌를 추천하고 있다. 이러한 시스템은 데이터를 기반으로 학습자의 ‘잠재 역량’을 발굴하고, 스스로 성장할 수 있는 기반을 마련해준다.

결론적으로, 공공 데이터를 통한 문제 해결 접근 방식은 교육 분야, 특히 평생학습 정책에서 가장 가시적인 성과를 보여주고 있다. 이제는 단순한 정보 제공에서 나아가, 주민 개개인의 삶에 실질적인 도움을 줄 수 있는 교육 서비스를 제공하는 것이 지자체의 중요한 역할이 되었다. 데이터는 정책의 시작점이자 핵심이며, 그 데이터를 어떻게 해석하고 적용하느냐에 따라 정책의 성패가 결정된다. 앞으로 더 많은 지역에서 데이터를 활용한 창의적이고 지속가능한 평생학습 모델이 등장하길 기대한다. 그것이야말로 지역의 자생력을 높이고, 주민 삶의 질을 한층 끌어올리는 가장 강력한 수단이기 때문이다.