표제지
목차
Ⅰ. 데이터 3법 개정에 따른 개인정보보호법 개정 내용 7
1. 데이터 3법 개정 경과 7
2. 개정이유 8
3. 주요 개정 사항 8
4. 개인정보보호 거버넌스 일원화 8
5. 개인정보 개념정의 합리화 9
6. 가명정보 활용근거 마련 10
7. 새로운 개인정보 처리 근거: 양립가능성 12
8. 향후 일정 및 앞으로의 과제 13
Ⅱ. 교육 빅데이터 비식별 활용 과제와 이슈 14
1. 비식별화에 대한 이해 14
2. 비식별 관련 개정 데이터 3법 주요내용 21
3. 개정 데이터 3법에 따른 가명정보 처리 時 주요 이슈 사항 22
4. 교육 분야 비식별 데이터 활용 방안 및 과제 24
Ⅲ. 가명정보를 활용한 교육 분야 데이터 활용 가능 사례 27
1. 교육에서의 데이터 27
2. 데이터 3법에 따른 교육 활용 예시 29
3. 교육에서의 데이터 적용의 실제 연구 사례 32
4. 교육과 기술의 만남 35
5. 교육 분야 데이터 활용 가능 사례 37
판권기 42
〈표 Ⅰ-1〉 20대 국회 입법 노력 7
〈표 Ⅱ-1〉 개인정보데이터 속성분류 사례 15
〈표 Ⅱ-2〉 가명화 기술의 기능과 장-단점 17
〈표 Ⅱ-3〉 가명화 기술별 정책선택 고려요소 18
〈표 Ⅱ-4〉 비식별 처리 기술 18
〈표 Ⅱ-5〉 K-익명성 예시 19
〈표 Ⅱ-6〉 비식별 관련 데이터 3법 주요내용 21
〈표 Ⅱ-7〉 기관별 보유자료 현황 24
〈표 Ⅲ-1〉 데이터를 활용하기 위한 교육의 변인 테이블 29
〈표 Ⅲ-2〉 의사결정을 위한 데이터 변수 항목 33
〈표 Ⅲ-3〉 학습 보조 시스템의 발달 과정 35
[그림 Ⅰ-1] 개인정보 개념정의의 변화 9
[그림 Ⅱ-1] 가명정보, 익명정보 사례 16
[그림 Ⅱ-2] 비식별화 예시 1 20
[그림 Ⅱ-3] 비식별화 예시 2 21
[그림 Ⅱ-4] 비식별 수준 정의 23
[그림 Ⅲ-1] 데이터와 교육의 변화 27
[그림 Ⅲ-2] 데이터기반 교육 비전 실현 로드맵 32
[그림 Ⅲ-3] 데이터기반 교육정책 의사 결정 모형 33
[그림 Ⅲ-4] 학교 자치역량 강화를 위한 데이터 분석 방안 34
[그림 Ⅲ-5] 교육청 교육정책 개발을 위한 데이터 분석 방안 34
[그림 Ⅲ-6] 초중등 학생과 대학생의 수 35
[그림 Ⅲ-7] 에듀테크의 효과 36
[그림 Ⅲ-8] University Innovation Alliance 사례 37
[그림 Ⅲ-9] 개인학습을 지원하는 MOOC 시스템 38
[그림 Ⅲ-10] 인공지능 휴버트 38
[그림 Ⅲ-11] 구글의 클라우드 교육 시스템 39
[그림 Ⅲ-12] 학교 관리 시스템의 사례 39
[그림 Ⅲ-13] 데이터기반 맞춤형학습 사례 40
[그림 Ⅲ-14] AltSchool(https://www.altschool.com/) 사례 41