SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 2000년대부터 이러닝 콘텐츠 표준으로 사용되어 왔지만, 동영상 중심·모바일 학습·오프라인 학습이 보편화된 현재 환경에서는 한계가 뚜렷합니다. xAPI(Experience API, 일명 Tin Can API)는 이러한 한계를 극복하기 위해 ADL(Advanced Distributed Learning)이 개발한 차세대 표준으로, '누가(Actor) 무엇을(Verb) 어디서(Object) 했는지'를 JSON 형태의 Statement로 기록합니다.
xAPI의 핵심 구조: 모든 학습 활동은 'Actor + Verb + Object' 형태의 Statement로 기록됩니다. 예시: '김민수(Actor)가 마케팅 기초 3강(Object)을 완료했다(Verb)'. 여기에 Result(성적, 소요 시간), Context(사용 기기, 접속 IP, 소속 부서), Timestamp가 추가되어 풍부한 메타데이터를 제공합니다. SCORM과 달리 LMS 밖에서 발생하는 학습(YouTube 시청, OJT, 워크숍 참석)도 기록할 수 있습니다.
cmi5는 xAPI 위에 LMS-콘텐츠 간 상호 운용 규칙을 추가한 프로파일입니다. xAPI가 '어떤 데이터든 자유롭게 기록'하는 유연성을 제공한다면, cmi5는 '과정 등록, 세션 시작/종료, 수료 판정'에 대한 표준화된 규칙을 정의하여 LMS와 콘텐츠 간의 호환성을 보장합니다. 2025년 현재 cmi5는 차세대 SCORM으로 불리며, SCORM에서 cmi5로의 마이그레이션을 검토하는 기업이 증가하고 있습니다.
LRS(Learning Record Store) 구축: xAPI Statement는 LMS가 아닌 별도의 LRS에 저장됩니다. LRS는 학습 데이터의 중앙 저장소 역할을 하며, 여러 소스(LMS, 모바일 앱, 외부 도구)에서 수집된 데이터를 통합 관리합니다. 오픈소스 LRS(Learning Locker, Ralph)부터 상용 LRS(Veracity, Watershed)까지 선택지가 다양합니다. AWS 환경에서는 DynamoDB + API Gateway + Lambda로 서버리스 LRS를 구축할 수도 있습니다.
실무 활용 시나리오: ① 동영상 시청 구간 분석 — xAPI로 영상의 재생, 일시정지, 탐색(Seek), 배속 변경을 초 단위로 기록하여 '어느 구간에서 학습자가 이탈하는지' 분석합니다 ② 블렌디드 러닝 통합 추적 — 온라인 강의 + 오프라인 워크숍 + OJT의 학습 이력을 하나의 LRS에 통합하여 전체 학습 여정을 가시화합니 다 ③ 역량 매핑 — xAPI Statement의 Verb와 Object를 역량 프레임워크에 매핑하여 학습자별 역량 달성도를 자동 산출합니다.
WEBHEADS(웹헤즈) LMS는 xAPI 1.0.3과 cmi5를 기본 지원하며, 자체 LRS를 내장하여 별도 구축 없이 즉시 학습 데이터를 수집·분석할 수 있습니다. 동영상 플레이어에 xAPI 이벤트 자동 기록 기능이 탑재되어 있어, 콘텐츠 수정 없이도 영상 시청 행동 데이터를 수집합니다.