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세계의 교육 및 학습 분석 시장
Education and Learning Analytics
상품코드 : 1766969
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 442 Pages
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한글목차

교육 및 학습 분석 세계 시장은 2030년까지 296억 달러에 달할 전망

2024년에 129억 달러로 추정되는 교육 및 학습 분석 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 14.9%로 성장하여 2030년에는 296억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 설명형은 CAGR 11.8%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 95억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 예측형 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 18.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 33억 달러로 추정, 중국은 CAGR 19.4%로 성장 예측

미국의 교육 및 학습 분석 시장은 2024년에 33억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 72억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 19.4%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 10.8%와 12.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 11.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 교육 및 학습 분석 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

교육 및 학습 분석은 기존 교육 모델을 어떻게 변화시키고 있는가?

교육 및 학습 분석은 교수법, 커리큘럼 설계, 학생 지원 서비스에 정보를 제공하는 데이터 기반 인사이트를 제공함으로써 기존 교육에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 분야에서는 학습 플랫폼 내에서 학생들의 상호작용을 통해 생성되는 방대한 양의 데이터를 수집, 분석, 해석해야 합니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)과 같은 기술을 통해 교육기관은 학생들의 성적을 실시간으로 모니터링하고 개별 학습 요구에 맞는 적극적인 개입을 할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 교육은 획일적인 모델에서 보다 개인화된 경험으로 전환되고, 교육자들은 학생들이 직면한 특정 과제를 파악하고 이해도와 집중도를 높이기 위한 맞춤형 전략을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 학습 분석은 학생들의 참여 패턴을 파악할 수 있으며, 교육자는 특히 직접적인 상호작용이 제한될 수 있는 가상 또는 하이브리드 학습 환경에서 참여와 성과를 향상시키기 위해 컨텐츠 제공 방식을 조정할 수 있습니다.

또한, 교육 컨텐츠의 효과를 평가하고, 어떤 리소스가 가장 학습 효과를 높이는지 파악하기 위해 분석 도구의 활용이 증가하고 있습니다. 이러한 분석 결과는 커리큘럼 개발의 지침이 될 수 있으며, 최고의 교육 성과를 가져다주는 개념과 리소스에 초점을 맞출 수 있습니다. 디지털 교실과 온라인 학습 플랫폼의 등장으로 교육 데이터에 대한 접근성이 높아지면서 교육기관은 로그인 빈도, 토론 참여도, 과제 완료 여부 등 학생들의 행동을 추적할 수 있게 되었습니다. 이 데이터는 위험에 처한 학생을 조기에 발견하고 퇴학을 방지하기 위해 적시에 학습을 지원할 수 있게 해줍니다. 이처럼 학습 분석은 빠르게 진화하는 디지털 교육 환경에서 개인별 맞춤 교육을 통해 교육기관이 학업 성취도, 학습 지속률, 전체 학생 만족도를 향상시킬 수 있는 강력한 도구로 작용할 수 있습니다.

학습 분석을 촉진하는 기술 혁신이란?

교육 및 학습 분석 시장의 성장은 데이터 처리 기술, AI, 클라우드 컴퓨팅의 발전에 힘입어 성장하고 있습니다. 이러한 혁신은 교육기관이 교육 플랫폼에서 학생들의 상호작용으로 생성된 대규모 데이터세트를 수집, 저장, 분석할 수 있게 해주며, AI와 ML은 데이터 분석을 자동화하고 수작업으로는 감지할 수 없는 숨겨진 패턴을 발견할 수 있게 해주기 때문에 이러한 변화의 중심에 있습니다. 중심이 되고 있습니다. 예를 들어, 예측 분석은 ML 알고리즘을 사용하여 학생의 과거 행동을 기반으로 학생의 결과를 예측하고, 교육자는 잠재적인 문제에 적극적으로 대처하고 학습 경로를 최적화할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 도구는 학생들의 피드백을 분석하여 학습 분석을 더욱 강화하여 교육 기관이 학생들의 감정을 이해하고 그에 따라 교육 방법을 조정할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 솔루션은 다양한 교육 플랫폼의 데이터를 통합하여 대규모로 분석할 수 있기 때문에 전 세계 교육 기관이 학습 분석을 보다 쉽고 효율적으로 사용할 수 있습니다.

학습 분석의 또 다른 혁신 분야는 실시간 데이터 대시보드의 개발입니다. 이러한 대시보드는 복잡한 데이터세트를 단순화하여 교사와 관리자가 쉽게 해석할 수 있는 사용자 친화적인 형식으로 중요한 정보를 제공합니다. 또한, 데이터 시각화 기술을 통해 교육자들은 참여 추세를 추적하고 개선이 필요한 부분을 쉽게 파악할 수 있습니다. 학습 분석 플랫폼은 점점 더 모바일 호환성에 중점을 두고 있으며, 교사와 학생들이 다양한 기기에서 학습 인사이트와 리소스에 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 기술 도구가 계속 발전함에 따라, 교육 기관은 다양한 학습 환경에서 학생들의 교육 경험과 성과를 향상시키기 위해 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 채택할 수 있게 될 것입니다.

현대 교육에서 학습 분석의 주요 적용 사례는 무엇인가?

학습 분석은 개인화된 학습에서 교육 기관의 의사결정에 이르기까지 교육의 다양한 측면에 적용되고 있습니다. 주요 용도 중 하나는 적응형 학습으로, 애널리틱스의 데이터를 사용하여 학생의 고유한 요구와 능력에 따라 개별 학생의 학습 경험을 맞춤화하는 것입니다. 학습 플랫폼은 학생의 성적, 선호도, 참여도에 대한 데이터를 분석하여 컨텐츠의 난이도, 속도, 형식을 동적으로 조정하여 학습 성과를 최적화하는 맞춤형 교육 경험을 제공할 수 있습니다. 학습 분석은 참여 패턴과 학업 성적에 따라 중도탈락 위험에 처한 학생을 식별할 수 있어 교육기관이 적시에 개입할 수 있도록 돕습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 가장 필요한 곳에 지원이 제공되므로 졸업률과 학생 만족도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

학습 분석은 커리큘럼 설계 및 관리적 의사결정에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 다양한 코스와 모듈에 걸친 학생들의 성과에 대한 데이터를 집계하고 분석함으로써 교육기관은 커리큘럼의 개선점을 파악할 수 있습니다. 또한, 분석은 교육자가 교육 방법의 효과를 평가하고 그에 따라 교육 접근 방식을 조정하는 데 도움이 됩니다. 관리 측면에서는 데이터에 기반한 인사이트를 통해 자원을 배분하고, 교육기관은 수요가 많은 분야와 중요한 필요에 따라 인력, 인프라, 예산을 최적화할 수 있습니다. 이처럼 학습 분석을 교육 경영에 통합함으로써 종합적이고 근거에 기반한 의사결정 접근법을 지원하고, 자원을 전략적 목표에 맞게 조정하여 교육 효과와 조직의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

교육 및 학습 분석 시장의 성장 동력은 무엇인가?

교육 및 학습 분석 시장의 성장은 디지털 학습 플랫폼의 확대, 개인화된 학습의 필요성, 학생 유지율 향상에 대한 관심 증가 등 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있습니다. 전 세계 유치원부터 고등학교까지 모든 교육기관에서 E-Learning 솔루션을 도입함에 따라 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며, 교육기관은 이를 통해 학습에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 온라인 학습과 하이브리드 학습 모델이 확산됨에 따라 교육자들은 원격으로 학생들을 모니터링하고 지원할 수 있는 도구가 필요하게 되었고, 이에 따라 종합적인 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 개인화된 학습 경험에 대한 관심이 높아지면서 학습 분석에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 학습 분석을 통해 교육기관은 학생 개개인의 학습 스타일과 니즈에 따라 컨텐츠와 리소스를 맞춤화하여 학습 의욕과 학습 성과를 향상시킬 수 있습니다.

교육기관이 운영 효율성과 학생 성공률 향상을 목표로 하는 가운데, 데이터 기반 의사결정에 대한 교육기관의 관심은 또 다른 주요 성장 동력이 되고 있습니다. 학습 분석은 학생들의 성과와 만족도에 영향을 미치는 요인에 대한 실용적인 인사이트를 제공하고, 기관의 명성과 경쟁력을 높이는 데 필수적입니다. 또한, AI를 활용한 예측 분석이 확산됨에 따라 교육기관은 위험에 처한 학생을 사전에 식별하고 지원하여 문제가 심각해지기 전에 대처할 수 있으며, AI의 통합과 클라우드 기반 솔루션의 대중화로 인해 분석 기술이 더 많은 교육기관에 적용될 수 있게 되었습니다. 더 많은 교육 기관에서 분석 기술을 사용할 수 있게 되었습니다. 이러한 요인들은 학교, 대학, 교육센터가 데이터를 활용하여 교육 여정을 최적화하기 위해 노력함에 따라 교육 및 학습 분석 시장의 강력한 성장을 촉진하고 있습니다.

부문

유형(설명형, 예측형, 처방형), 전개(클라우드, 온프레미스), 구성요소(소프트웨어, 서비스), 최종사용자(기업, 교육기관)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM 및 업계 고유의 SLM을 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Education and Learning Analytics Market to Reach US$29.6 Billion by 2030

The global market for Education and Learning Analytics estimated at US$12.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$29.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 14.9% over the analysis period 2024-2030. Descriptive, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 11.8% CAGR and reach US$9.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Predictive segment is estimated at 18.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$3.3 Billion While China is Forecast to Grow at 19.4% CAGR

The Education and Learning Analytics market in the U.S. is estimated at US$3.3 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$7.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 19.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 10.8% and 12.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 11.8% CAGR.

Global Education and Learning Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Education and Learning Analytics Transforming Traditional Education Models?

Education and learning analytics are revolutionizing traditional education by providing data-driven insights that inform teaching methods, curriculum design, and student support services. This field involves gathering, analyzing, and interpreting vast amounts of data generated by students’ interactions within learning platforms. Through technologies such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), education institutions can monitor real-time student performance, enabling proactive interventions tailored to individual learning needs. This approach shifts education from a one-size-fits-all model to a more personalized experience, where educators can identify specific challenges that students face and develop targeted strategies to enhance comprehension and retention. For instance, learning analytics can reveal patterns in student engagement, allowing educators to adapt content delivery methods to improve participation and outcomes, especially in virtual or hybrid learning environments where direct interaction may be limited.

Additionally, analytics tools are increasingly used to evaluate the effectiveness of educational content, highlighting which resources drive the most learning impact. Insights from these analyses can guide curriculum development, focusing on concepts or resources that yield the best educational outcomes. With the rise of digital classrooms and online learning platforms, educational data is more accessible than ever, allowing institutions to track student behavior, such as login frequency, participation in discussions, and completion of assignments. This data can also identify at-risk students early, enabling timely academic support to prevent dropouts. Learning analytics thus serve as a powerful tool, helping institutions improve academic performance, retention rates, and overall student satisfaction by tailoring education to meet individual needs in a rapidly evolving digital education landscape.

What Are the Technological Innovations Driving Learning Analytics?

The growth of the education and learning analytics market is being fueled by advancements in data processing technologies, AI, and cloud computing. These innovations allow institutions to collect, store, and analyze large datasets generated by student interactions on educational platforms. AI and ML are central to this shift, as they enable the automation of data analysis, uncovering hidden patterns that would be otherwise impossible to detect manually. For example, predictive analytics uses ML algorithms to forecast student outcomes based on past behaviors, which allows educators to proactively address potential issues and optimize learning paths. Natural language processing (NLP) tools further enhance learning analytics by analyzing student feedback, enabling institutions to understand student sentiment and adjust instructional methods accordingly. With cloud-based solutions, data from various educational platforms can be integrated and analyzed at scale, making learning analytics more accessible and efficient for educational institutions worldwide.

Another area of technological innovation in learning analytics is the development of real-time data dashboards that provide educators with instant insights into student progress. These dashboards simplify complex datasets, presenting critical information in a user-friendly format that can be easily interpreted by teachers and administrators. Moreover, data visualization techniques make it easier for educators to track trends in engagement and identify areas needing improvement. Learning analytics platforms are also increasingly focused on mobile compatibility, allowing teachers and students to access learning insights and resources on various devices. As these technological tools continue to evolve, they enable deeper integration of analytics into the education sector, allowing institutions to adopt a more data-driven approach to improve educational experiences and outcomes for students across various learning contexts.

What Are the Key Applications of Learning Analytics in Modern Education?

Learning analytics is increasingly applied in various aspects of education, from personalized learning to institutional decision-making. One primary application is in adaptive learning, where analytics data is used to customize learning experiences for individual students based on their unique needs and abilities. By analyzing data on student performance, preferences, and engagement, learning platforms can dynamically adjust content difficulty, pace, and format, offering a tailored educational experience that optimizes learning outcomes. Another significant application is in student retention strategies; learning analytics can identify students at risk of dropping out based on their engagement patterns and academic performance, allowing institutions to deploy timely interventions. This data-driven approach helps in increasing graduation rates and improving overall student satisfaction, as support is provided where it’s most needed.

Learning analytics also plays a crucial role in curriculum design and administrative decision-making. By aggregating and analyzing data on student outcomes across different courses and modules, institutions can pinpoint areas for improvement within the curriculum. Additionally, analytics helps educators assess the effectiveness of teaching methods and adjust instructional approaches accordingly. Administratively, data insights can aid in resource allocation, allowing institutions to optimize staffing, infrastructure, and budgeting based on areas of high demand or critical need. This integration of learning analytics into educational management supports a holistic, evidence-based approach to decision-making, aligning resources with strategic objectives to maximize educational impact and institutional efficiency.

What Is Driving Growth in the Education and Learning Analytics Market?

The growth in the education and learning analytics market is driven by several key factors, including the expansion of digital learning platforms, the need for personalized learning, and the rising focus on improving student retention rates. The increasing adoption of e-learning solutions across K-12 and higher education institutions worldwide has generated vast amounts of data that institutions are now leveraging for learning insights. As online and hybrid learning models become more prevalent, educators require tools that enable them to monitor and support students remotely, which is fueling demand for comprehensive analytics solutions. Additionally, the push toward personalized learning experiences is driving interest in learning analytics, as it enables institutions to tailor content and resources to individual students based on their unique learning styles and needs, thereby improving engagement and learning outcomes.

Institutional interest in data-driven decision-making is another key growth driver, as educational institutions seek to improve operational efficiency and student success rates. Learning analytics offers actionable insights into factors impacting student performance and satisfaction, which are critical to enhancing the institution’s reputation and competitiveness. Moreover, the growing prevalence of AI-driven predictive analytics allows educators to proactively identify and support at-risk students, addressing challenges before they escalate. The increasing integration of AI, coupled with the accessibility of cloud-based solutions, is making analytics technology more available to a wider range of educational institutions. Together, these factors are driving the robust growth of the education and learning analytics market as schools, universities, and training centers seek to leverage data to optimize the educational journey.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Education and Learning Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Type (Descriptive, Predictive, Prescriptive); Deployment (Cloud, On-Premise); Component (Software, Services); End-Use (Enterprises, Academics)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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