e러닝 (r1)

e러닝의 초기 형태는 19세기 말부터 20세기 초에 등장한 우편 교육으로 거슬러 올라간다. 학생과 교사가 우편을 통해 학습 자료와 과제를 주고받는 방식이었으며, 이는 시간과 공간의 제약을 넘어 학습을 가능하게 한 최초의 원격 교육 모델이었다. 이후 20세기 중반에는 라디오와 텔레비전 방송을 활용한 교육 프로그램이 등장하며, 대중에게 일방적으로 지식을 전달하는 매스 미디어 기반 학습의 기초를 마련했다.

1960년대에 이르러 플래시 카드와 오디오 테이프를 이용한 프로그램 학습이 발전했고, 특히 스키너 상자로 알려진 프로그램 교수 기계는 개별 학습자의 진도에 맞춘 학습을 시도한 초기 사례가 되었다. 1980년대에는 CD-ROM과 컴퓨터 기반 학습이 보급되기 시작했다. 이 시기의 학습 소프트웨어는 텍스트와 간단한 그래픽, 애니메이션을 결합한 멀티미디어 콘텐츠를 제공하여 상호작용적 학습 경험을 제공하는 데 초점을 맞췄다.

1990년대 인터넷과 월드 와이드 웹의 등장은 e러닝의 진정한 전환점이 되었다. 초기 웹 기반 교육은 정적인 HTML 페이지와 텍스트 위주의 자료 공유에 그쳤지만, 점차 이메일, 게시판, 채팅 도구를 활용한 기본적인 온라인 토론과 상호작용이 가능해졌다. 이 시기에 기업과 대학을 중심으로 학습 관리 시스템의 전신인 간단한 콘텐츠 관리 시스템이 도입되기 시작했다.

1990년대 후반 인터넷의 대중화와 함께 e러닝은 본격적인 확산 단계에 접어들었다. 초기에는 기업 내 직원 교육이나 대학의 원격 교육 과정에 주로 활용되었으나, 2000년대 초반 브로드밴드 인터넷의 보급으로 동영상 강의와 복잡한 멀티미디어 콘텐츠의 전송이 용이해지면서 그 영역이 빠르게 확장되었다. 이 시기 SCORM과 같은 표준화된 학습 콘텐츠 포맷이 등장하여 다양한 학습 관리 시스템 간 호환성 문제를 해결하는 데 기여했다.

2000년대 중반 이후에는 웹 2.0 기술의 발전으로 학습자의 능동적 참여와 사회적 상호작용이 강조되었다. 블로그, 위키, 포럼 등을 활용한 협력 학습이 e러닝에 통합되기 시작했다. 또한, 스마트폰과 태블릿 컴퓨터의 등장은 모바일 러닝이라는 새로운 패러다임을 열었으며, 학습이 특정 장소와 시간에 구애받지 않고 이루어질 수 있는 유연성을 극대화했다.

2010년대에는 대규모 공개 온라인 강좌 플랫폼의 급부상이 e러닝 확산에 결정적인 계기가 되었다. 코세라, 에덱스, 유다시티 등의 플랫폼은 세계적인 명문 대학의 강좌를 무료 또는 저렴한 비용으로 제공하며 전 세계 수천만 명의 학습자를 끌어모았다. 이는 고등교육의 민주화를 촉진하는 동시에 기업의 직무 역량 개발을 위한 마이크로러닝과 나노디그리 프로그램의 수요를 증가시켰다.

현대 e러닝의 확산은 다음과 같은 주요 분야에서 두드러진다.

이러한 확산은 COVID-19 팬데믹 기간 동안 전 세계적인 봉쇄 조치로 인해 가속화되었다. 교육 기관과 기업들이 대면 교육의 대체 수단으로 e러닝을 긴급히 도입하면서, 그 필요성과 효용성이 전 사회적으로 재확인되었다. 팬데믹 이후에도 하이브리드 또는 블렌디드 러닝 모델이 새로운 표준으로 자리 잡으며, e러닝은 이제 교육 생태계의 필수 불가결한 구성 요소가 되었다.

동기식 학습은 교수자와 학습자가 동일한 시간에 실시간으로 상호작용하며 이루어지는 학습 방식을 말한다. 대표적인 예로 가상 교실, 라이브 웨비나, 실시간 화상 회의, 온라인 토론 세션 등이 포함된다. 이 방식은 즉각적인 피드백과 질의응답이 가능하며, 학습자 간의 사회적 연결감과 소속감을 형성하는 데 유리하다. 그러나 모든 참여자가 정해진 시간에 접속해야 하므로 시간적 제약이 따르고, 글로벌 학습자의 경우 시간대 차이로 인한 어려움을 겪을 수 있다.

반면, 비동기식 학습은 학습자가 자신의 편의에 따라 시간과 장소를 자유롭게 선택하여 학습을 진행하는 방식을 의미한다. 사전에 제작된 동영상 강의, 문서 자료, 토론 게시판, 자가 평가 퀴즈 등이 이에 해당한다. 학습자는 자신의 진도에 맞춰 반복 학습이 가능하며, 학습 속도를 스스로 조절할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 즉각적인 질문 해결이 어렵고, 학습 동기를 스스로 유지해야 하며, 고립감을 느낄 수 있다는 단점도 존재한다.

두 방식은 상호 배타적이지 않으며, 많은 현대 e러닝 프로그램은 혼합 학습 모델을 채택하여 장점을 결합한다. 예를 들어, 핵심 개념은 비동기식 동영상으로 학습한 후, 정기적인 동기식 라이브 세션을 통해 심화 토론이나 질의응답을 진행하는 방식이다.

대규모 공개 온라인 강좌(Massive Open Online Course, MOOC)는 인터넷을 통해 무제한의 수강생에게 공개적으로 제공되는 온라인 강좌를 의미한다. 이 용어는 2008년 데이브 코미어(Dave Cormier)와 브라이언 알렉산더(Bryan Alexander)가 매니토바 대학교의 스티븐 다운스(Stephen Downes)와 조지 시먼스(George Siemens)가 진행한 'Connectivism and Connective Knowledge' 강좌를 설명하기 위해 처음 사용하였다[2]. MOOC는 전통적인 e러닝의 규모와 접근성을 극대화한 형태로, 등록 인원이 수천에서 수십만 명에 이르는 경우가 많다.

초기 MOOC는 커넥티비즘 학습 이론에 기반하여, 학습자 간의 네트워크 형성과 지식 공유를 강조하는 cMOOC 형태로 출발했다. 이후 2011년 스탠퍼드 대학교의 세바스찬 스런(Sebastian Thrun)과 피터 노빅(Peter Norvig)이 인공지능 강좌를 무료로 공개하면서 16만 명 이상이 등록하는 폭발적인 반응을 얻었고, 이는 현재 주류를 이루는 xMOOC 모델의 확산에 결정적인 계기가 되었다. xMOOC는 대학의 정규 강좌를 온라인으로 제공하는 데 초점을 맞추며, 코세라(Coursera), 에딕스(edX), 유다시티(Udacity)와 같은 플랫폼이 이를 주도하게 되었다.

MOOC의 주요 특징은 다음과 같다.

MOOC는 고등 교육의 민주화에 기여하며, 저명한 대학의 강의를 무료 또는 저렴한 비용으로 제공한다는 점에서 큰 주목을 받았다. 그러나 높은 중도 탈락률, 학습자의 동기 유지 문제, 그리고 무료 강좌 수료 후 제공되는 공식 인증서의 유료화 구조 등은 지속적인 논의와 개선의 대상이 되고 있다.

학습 관리 시스템(LMS)은 e러닝의 핵심 인프라로서, 교육 과정의 관리, 콘텐츠 제공, 학습자 추적, 평가 및 보고 기능을 통합적으로 제공하는 소프트웨어 플랫폼이다. 이 시스템은 교수자와 학습자 모두에게 가상의 학습 공간을 제공하여, 교육 과정의 등록부터 완료까지의 전 과정을 효율적으로 관리할 수 있게 한다. 초기에는 기업 내부 교육을 위한 시스템으로 발전했으나, 현재는 대학, 공공기관, 초중등 교육 기관까지 그 활용 범위가 확대되었다.

주요 기능으로는 강의 콘텐츠(동영상, 문서, 퀴즈 등)의 업로드 및 체계적인 배포, 학습자의 진도와 활동 로그 추적, 토론 게시판 및 메시징을 통한 상호작용 촉진, 온라인 평가 시행 및 성적 관리 등이 포함된다. 이러한 기능들은 학습 경로를 구조화하고, 학습 과정에 대한 데이터 기반의 통찰을 제공한다. 대표적인 상용 및 오픈소스 LMS로는 Blackboard, Moodle, Canvas, Google Classroom 등이 있다.

LMS의 도입 효과는 명확하다. 기관은 물리적 제약 없이 대규모 학습자를 관리하고, 일관된 교육 품질을 유지할 수 있다. 학습자는 시간과 장소에 구애받지 않고 학습 자료에 접근하고 자신의 진도를 확인할 수 있다. 또한, 시스템이 수집한 학습 데이터는 개별 학습자의 이해도 파악, 콘텐츠 개선, 교육 과정의 효과성 분석 등에 활용될 수 있다[3].

그러나 효과적인 운영을 위해서는 단순한 콘텐츠 저장소가 아닌, 활발한 학습 커뮤니티를 조성할 수 있는 도구로서의 역할이 강조된다. 따라서 최신 LMS는 소셜 러닝 기능, 모바일 최적화, 다양한 API를 통한 타 시스템(예: 인적자원관리시스템, 대학 정보 시스템)과의 연동, 그리고 인공지능 기반의 맞춤형 학습 추천 기능 등을 지속적으로 통합하며 진화하고 있다.

e러닝 콘텐츠 제작 도구는 강의 자료, 평가 문항, 상호작용 요소 등을 디지털 형식으로 만들기 위한 소프트웨어 애플리케이션이다. 이 도구들은 전문적인 프로그래밍 지식 없이도 교육자가 시각적으로 풍부하고 효과적인 학습 자료를 제작할 수 있도록 지원한다. 주요 도구 유형으로는 프레젠테이션 소프트웨어를 확장한 형태, 전문 저작 도구, 그리고 화면 녹화 및 편집 소프트웨어 등이 포함된다. 이러한 도구들은 종종 SCORM이나 xAPI와 같은 기술 표준을 준비하여 제작된 콘텐츠가 다양한 학습 관리 시스템에서 원활하게 운영되도록 한다.

콘텐츠 제작 도구의 핵심 기능은 멀티미디어 요소의 통합과 상호작용 설계에 있다. 대표적인 전문 저작 도구인 어도비 캡티베이트나 아티큘레이트 스토리라인은 드래그 앤 드롭 방식의 인터페이스를 제공하여 퀴즈, 시뮬레이션, 분기형 시나리오 등을 쉽게 제작할 수 있게 한다. 또한, 하5와 같은 오픈 소스 도구나 캔바와 같은 온라인 템플릿 기반 플랫폼은 진입 장벽을 낮추는 역할을 한다. 화면 녹화 도구는 소프트웨어 사용법 교육이나 강의 동영상 제작에 필수적이며, 간단한 편집 기능까지 제공하는 경우가 많다.

도구 선택 시 고려해야 할 요소는 다음과 같다.

최근 트렌드는 인공지능을 활용한 도구의 등장이다. AI 기반 도구는 자동 자막 생성, 콘텐츠 요약, 음성 합성, 심지어 초안 스크립트나 퀴즈 문항 생성까지 지원하여 제작자의 생산성을 높인다. 또한, 모바일 최적화 콘텐츠를 손쉽게 제작할 수 있는 기능이 표준으로 자리 잡고 있다. 이러한 도구의 발전은 고품질 e러닝 콘텐츠 제작의 민주화를 촉진한다[4].

가상 교실은 인터넷을 통해 실시간으로 수업이 이루어지는 온라인 학습 공간이다. 강사와 학습자가 동시에 접속하여 화상 회의, 화면 공유, 채팅, 디지털 화이트보드, 실시간 설문 조사 등의 도구를 활용해 상호작용한다. 이는 지리적 제약 없이 생생한 강의 경험과 즉각적인 피드백을 제공하여 동기식 학습의 장점을 온라인 환경에 구현한다. 웨비나는 '웹 세미나'의 줄임말로, 주로 강연, 세미나, 워크숍 등 일방향적 정보 전달에 초점을 맞춘 대규모 온라인 행동을 지칭한다.

가상 교실과 웨비나를 운영하기 위한 주요 기술 및 기능은 다음과 같다.

이러한 환경의 효과적 운영을 위해서는 강사의 사전 기술 숙지와 명확한 진행 규칙 설정이 필수적이다. 학습자에게는 안정적인 인터넷 연결과 기본적인 기술 활용 능력이 요구된다. 기술적 장애는 학습 흐름을 방해할 수 있는 주요 요인이므로, 대체 수단(예: 채팅)을 마련하는 것이 중요하다. 또한, 모든 학습자가 적극적으로 발언하기는 어려울 수 있으므로, 투표나 채팅을 활용한 주기적인 상호작용을 설계하여 참여도를 유지해야 한다.

e러닝의 가장 큰 장점 중 하나는 시간과 공간의 제약을 넘어 학습 기회를 제공하는 접근성이다. 전통적인 교육은 특정 시간에 특정 장소에 출석해야 하는 제약이 있지만, e러닝은 인터넷 연결이 가능한 환경이라면 언제 어디서나 학습을 진행할 수 있다. 이는 직장인, 주부, 지리적으로 교육 기관에서 멀리 떨어진 사람, 신체적 제약이 있는 학습자 등 다양한 배경의 사람들이 교육에 참여할 수 있는 길을 열어준다. 특히 비동기식 학습 모델은 학습자가 자신의 일정에 맞춰 학습 속도를 조절할 수 있게 하여, 일과 학습의 병행을 가능하게 한다.

또한 e러닝은 학습 과정에서 높은 수준의 유연성을 제공한다. 학습자는 필요한 콘텐츠만 선택하여 학습할 수 있으며, 이해가 부족한 부분은 반복해서 수강할 수 있다. 이는 개인의 학습 스타일과 속도에 맞춘 맞춤형 학습의 기초가 된다. 다양한 멀티미디어 자료(동영상, 오디오, 인터랙티브 퀴즈 등)를 활용할 수 있어 시각적, 청각적 학습자 모두에게 효과적인 학습 환경을 구성할 수 있다.

이러한 접근성과 유연성은 교육의 민주화에 기여한다. 고품질의 교육 콘텐츠와 강의가 대규모 공개 온라인 강좌(MOOC) 등을 통해 무료 또는 저렴한 비용으로 전 세계에 공유되면서, 경제적, 사회적 배경에 관계없이 누구나 평등한 학습 기회를 누릴 수 있는 가능성이 커졌다. 이는 평생 학습 사회 구현의 핵심 동력으로 작용한다.

맞춤형 학습 경로는 e러닝의 핵심 장점 중 하나로, 학습자의 개별적인 능력, 선행 지식, 학습 속도, 관심사 및 목표에 맞추어 교육 경로를 조정하는 접근법이다. 이는 전통적인 일률적 교육 방식과 대비되며, 학습 효율성과 만족도를 높이는 데 기여한다.

맞춤형 경로는 주로 학습 관리 시스템이나 적응형 학습 플랫폼을 통해 구현된다. 시스템은 학습자의 진단 평가 결과, 퀴즈 성적, 콘텐츠 소비 패턴, 모듈 완료 시간 등의 데이터를 수집하고 분석한다. 이를 바탕으로 학습자는 자신에게 적합한 난이도의 콘텐츠, 필요한 보충 자료, 또는 다음에 권장되는 학습 단위를 제안받는다. 예를 들어, 특정 개념을 빠르게 습득한 학습자는 다음 단계로 건너뛸 수 있고, 어려움을 겪는 학습자는 추가 예시나 연습 문제가 제공된다.

이러한 개인화는 학습자의 자기 주도 학습 능력을 촉진하고 학습 부담을 줄인다. 모든 학습자가 동일한 순서와 속도로 강의를 수강할 필요가 없으므로, 학습 동기를 유지하고 지루함이나 좌절감을 방지하는 데 효과적이다. 또한, 기업 교육이나 직무 훈련에서 직원의 역할이나 역량 격차에 따라 서로 다른 교육 코스를 설계하는 데 널리 활용된다.

학생 참여 유지는 e러닝 환경에서 가장 지속적인 도전 과제 중 하나이다. 대면 수업에서 자연스럽게 발생하는 즉각적인 피드백, 사회적 압력, 교수자의 직접적인 관찰이 부재하기 때문에, 학습자가 스스로 동기를 유지하고 과정을 완수하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이러한 현상을 '디지털 소외감'이나 '고립감'으로 설명하기도 하며, 특히 비동기식 학습에서 두드러진다.

참여도를 높이기 위한 전략은 다양하게 개발되어 적용되고 있다. 게이미피케이션 요소(배지, 리더보드, 진행률 표시줄)를 도입하여 학습 과정에 성취감과 재미를 더하는 방법이 일반적이다. 또한 정기적인 퀴즈, 토론 포럼 활동, 동료 평가 과제, 짧은 형식의 동영상 강의를 설계에 포함시켜 학습자의 능동적 참여를 유도한다. 교수자나 튜터의 적극적인 온라인 출석(예: 포럼에 정기적으로 댓글 달기, 피드백 제공)도 학습자의 소속감을 높이는 데 중요하다.

그러나 기술적 접근성이나 디지털 리터러시 부족은 참여에 숨은 장벽이 될 수 있다. 복잡한 인터페이스나 불안정한 기술 플랫폼은 학습 의욕을 떨어뜨린다. 따라서 직관적인 학습 관리 시스템 사용과 명확한 기술 지원 제공이 기본 전제가 되어야 한다. 궁극적으로 효과적인 참여 유지는 단순한 기술 도입이 아닌, 학습자 중심의 설계, 의미 있는 상호작용, 지속적인 지원 체계를 통합적으로 구축할 때 가능해진다.

온라인 환경에서의 평가는 학업 부정행위 가능성으로 인해 신뢰성 확보에 어려움을 겪는다. 시험 감독이 물리적으로 이루어지지 않아 대리 시험, 자료 무단 참조, 협업 등의 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 원격 감독 기술이 도입되었다. 이 기술은 웹캠을 통한 실시간 감독, 화면 공유 모니터링, 행동 분석 알고리즘을 활용하여 비정상적인 행동을 탐지한다. 또한, 문제 뱅크에서 무작위로 출제하거나 시간 제한을 두는 방식으로 평가의 공정성을 높이려는 노력이 지속된다.

인증의 신뢰성 문제는 평가 결과가 학습자 본인의 실력과 성취를 정확히 반영하는지, 그리고 해당 인증이 사회나 산업계에서 얼마나 신뢰받는지와 관련이 있다. 특히 무료로 제공되는 MOOC 과정의 수료증은 완료율이 낮고 평가가 느슨할 수 있다는 인식 때문에 공식 학력으로 인정받기 어렵다. 이에 따라 블록체인 기반의 디지털 학위 증명서, 마이크로 크리덴셜, 그리고 업무 경험과의 연계를 강조하는 역량 기반 교육 모델이 대안으로 주목받고 있다.

결론적으로, e러닝의 평가와 인증 신뢰성은 기술적 해결책과 교육학적 설계의 결합을 통해 강화되어야 한다. 기술은 부정행위를 방지하는 도구로 활용되지만, 궁극적으로는 과정 설계 단계부터 과정 중 평가, 실질적인 역량 측정에 초점을 맞춘 평가 체계를 구축하는 것이 근본적인 해결책이 될 수 있다[5].

효과적인 e러닝 콘텐츠 설계는 단순히 교재를 디지털 형식으로 옮기는 것을 넘어, 학습자의 인지 과정을 지원하고 동기를 유발하는 구조를 만드는 것을 목표로 한다. 핵심 원칙 중 하나는 인지부하 이론을 고려하여 정보를 적절히 분할하고 조직화하는 것이다. 복잡한 내용은 작은 모듈 단위로 나누고, 각 모듈은 명확한 학습 목표를 제시해야 한다. 시각적, 청각적 자료를 텍스트와 통합하는 멀티미디어 학습 원리를 적용하면 이해도를 높일 수 있다[7].

콘텐츠 설계는 학습자의 능동적 참여를 유도해야 한다. 이는 퀴즈, 시뮬레이션, 대화형 활동, 사례 연구 분석 등을 통해 이루어진다. 설계 시 고려해야 할 요소는 다음과 같다.

마지막으로, 설계는 지속적인 평가와 개선의 순환 과정에 기반해야 한다. 학습자로부터의 피드백, 퀴즈 결과 분석, 과정 완료율 데이터를 수집하여 콘텐츠의 효과성을 측정하고 약점을 보완한다. 이는 단일한 최적의 설계가 존재하지 않으며, 학습자 집단과 교과 내용에 따라 설계 전략을 조정해야 함을 의미한다.

효과적인 e러닝 설계에서 상호작용은 학습자의 참여도와 학습 성과를 높이는 핵심 요소이다. 상호작용은 크게 학습자-콘텐츠, 학습자-교수자, 학습자-학습자 간의 세 가지 유형으로 구분된다. 학습자-콘텐츠 상호작용은 퀴즈, 시뮬레이션, 적응형 학습 경로 등을 통해 콘텐츠를 능동적으로 탐구하도록 유도한다. 학습자-교수자 상호작용은 질의응답 세션, 피드백, 온라인 상담을 통해 이루어진다. 학습자-학습자 상호작용은 토론 포럼, 그룹 프로젝트, 피어 리뷰 활동을 촉진하여 협력 학습 환경을 조성한다.

이러한 상호작용을 설계할 때는 명확한 목표와 맥락을 제공하는 것이 중요하다. 예를 들어, 토론 포럼에서는 구체적인 논제와 참여 가이드라인을 제시해야 한다. 또한 다양한 상호작용 방식을 혼합하여 학습자의 선호도와 요구를 충족시켜야 한다. 실시간 웨비나나 가상 교실은 즉각적인 소통을 가능하게 하며, 비동기식 토론은 심도 있는 성찰과 논의를 허용한다.

상호작용의 빈도와 질을 관리하기 위한 전략도 필요하다. 교수자는 토론에 적극적으로 참여하고, 건설적인 피드백을 제공하며, 소외될 수 있는 학습자를 격려해야 한다. 기술적 도구를 활용한 자동화된 알림이나 진행 상황 추적 시스템도 학습 지속성을 유지하는 데 도움이 된다. 최근에는 인공지능 챗봇이 24시간 질문에 답변하거나 학습 동기를 부여하는 방식으로 상호작용을 보조하는 역할을 하기도 한다.

성공적인 상호작용 전략은 단순한 기술 구현을 넘어, 교육학적 원리에 기반하여 학습 공동체를 구축하고 의미 있는 학습 경험을 제공하는 데 초점을 맞춘다.

인공지능 기술의 발전은 e러닝의 개인화와 효율성을 새로운 수준으로 끌어올리고 있다. 핵심은 적응형 학습 시스템으로, 이는 학습자의 실시간 성과, 학습 속도, 선호도, 지식 격차 등을 분석하여 각 개인에게 최적화된 학습 경로와 콘텐츠를 제공한다. 시스템은 학습자가 특정 개념을 이해하지 못하면 추가 설명이나 연습 문제를 제시하고, 이미 숙달한 부분은 생략하거나 심화 자료로 안내한다. 이는 모든 학습자가 동일한 콘텐츠를 순차적으로 소비하는 전통적인 온라인 강좌와 차별화된다.

적응형 학습을 구현하는 AI 기술은 다양하다. 자연어 처리 기술은 학습자의 질문에 자동으로 답변하는 챗봇이나 튜터링 시스템의 기반이 된다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 학습 데이터를 분석하여 특정 학습자가 어려움을 겪을 가능성이 높은 부분을 예측하고 사전에 개입할 수 있다. 또한, AI는 학습 관리 시스템 내에서 자동 채점, 피드백 생성, 학습 패턴 시각화 리포트 작성 등 교수자의 업무 부담을 줄이는 역할도 수행한다.

AI 기반 e러닝의 미래 전망은 더욱 정교한 맞춤화와 예측 분석에 있다. 감정 인식 기술을 접목하여 학습자의 집중도나 좌절감을 분석하고, 이에 따라 학습 활동을 조정하는 시스템이 연구되고 있다. 또한, 직무 능력과 연계된 마이크로러닝 콘텐츠를 AI가 추천하고, 경력 개발 경로까지 제안하는 통합 플랫폼으로 진화할 가능성이 있다. 그러나 이러한 발전은 학습자 데이터의 프라이버시 보호, 알고리즘의 편향성 문제, 디지털 격차 해소 등 새로운 윤리적, 사회적 과제를 동반한다.

증강현실(AR)과 가상현실(VR) 기술은 e러닝 환경에 몰입감과 실습 기회를 제공하여 학습 효과를 높이는 새로운 패러다임으로 주목받고 있다. AR은 실제 환경에 디지털 정보를 중첩하여 보여주는 반면, VR은 완전히 가상의 환경을 만들어 사용자를 그 속으로 몰입시킨다. 이러한 기술은 특히 실습이 중요한 의학, 공학, 항공, 예술 등의 분야에서 복잡한 절차를 안전하게 반복 연습하거나, 접근하기 어려운 환경을 시뮬레이션하는 데 유용하게 적용된다[8].

AR/VR 기반 e러닝의 주요 장점은 높은 수준의 상호작용과 몰입감을 통한 경험적 학습 촉진에 있다. 학습자는 가상 객체를 조작하고, 3차원 공간에서 구조를 관찰하며, 실제와 유사한 상황에 대응하는 능력을 기를 수 있다. 이는 단순한 텍스트나 동영상 강의보다 더 오래 기억에 남고, 복잡한 개념을 직관적으로 이해하는 데 도움을 준다. 또한, 원격에 있는 학습자들이 동일한 가상 공간에서 협업하고 소통할 수 있는 메타버스 학습 환경으로의 진화도 진행 중이다.

표준화, 하드웨어 비용, 사용자 친화성, 그리고 일부 사용자에게서 발생할 수 있는 멀미 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 그러나 혼합현실(MR) 기술의 발전과 함께, AR/VR은 점점 더 많은 학습 관리 시스템(LMS) 및 교육용 콘텐츠와 통합되어 e러닝의 핵심 구성 요소로 자리 잡을 전망이다.