SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 2004년 1.2/2004 버전 이후 20년 이상 이러닝의 사실상 표준으로 사용되어 왔습니다. 그러나 모바일 학습, 소셜 러닝, 시뮬레이션, 오프라인 학습 등 현대 학습 환경의 다양성을 SCORM의 제한된 데이터 모델로는 추적할 수 없습니다. xAPI(Experience API, 구 Tin Can API)는 이 한계를 근본적으로 해결합니다.
SCORM의 한계: ① 브라우저 전용 — 모바일 앱, VR, 오프라인 학습 데이터 추적 불가 ② 단순 데이터 모델 — 완료/미완료, 점수, 시간만 기록. '어떤 페이지에서 얼마나 머물렀는지', '어떤 시뮬레이션 경로를 선택했는지' 추적 불가 ③ LMS 종속 — 데이터가 LMS 내부에 갇혀 외부 분석 도구와 연동 어려움 ④ 동시 세션 불가 — 하나의 SCO가 열려 있으면 다른 SCO를 열 수 없는 구조적 제약.
xAPI의 장점: ① Actor-Verb-Object 문장 구조 — '김철수가(Actor) 시뮬레이션을(Object) 완료했다(Verb)'처럼 자연어에 가까운 문장으로 모든 학습 경험을 기록 ② LRS(Learning Record Store) — LMS와 독립된 학습 데이터 저장소. 여러 LMS, 앱, 시뮬레이터의 데이터를 하나의 LRS에 통합 ③ 오프라인 지원 — 로컬에 xAPI 문장을 저장 후 온라인 시 LRS에 전송 ④ 크로스 플랫폼 — 웹, 모바일 앱, VR, IoT 기기 등 모든 환경에서 학습 데이터 수집 가능.
전환 전략: ① 점진적 전환 — 기존 SCORM 콘텐츠를 유지하면서 신규 콘텐츠만 xAPI로 제작. SCORM-to-xAPI 래퍼(Wrapper)를 사용하여 기존 콘텐츠도 xAPI 문장을 생성하도록 변환 ② LRS 도입 — 독립형 LRS(Learning Locker, Watershed 등)를 도입하여 학습 데이터 통합 ③ cmi5 프로파일 — xAPI 위에 표준화된 LMS-콘텐츠 통신 규약인 cmi5를 적용하여 SCORM 수준의 호환성 보장 ④ 데이터 분석 파이프라인 — LRS 데이터를 BI 도구(Tableau, Power BI)와 연동하여 학습 분석 고도화.
WEBHEADS(웹헤즈) AtomLMS는 SCORM 1.2/2004와 xAPI/cmi5를 모두 지원하며, 기존 SCORM 콘텐츠의 xAPI 마이그레이션 도구를 기본 제공합니다. LRS 연동, 학습 데이터 분석 대시보드까지 통합하여 차세대 학습 데이터 인프라를 구축합니다.