본 연구는 AI 디지털 교육자료의 교사 대시보드에 제공되는 학습데이터를 체계적으로 분석하기 위하여, 학습데이터 분류체계를 도출하고 이를 기반으로 발행사별 학습데이터 제공 현황과 학습데이터별 분석목적, 표현형식, 표현목적, 해석기준을 비교․분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 귀납적 내용분석 및 사례분석 방법을 적용하였으며, 초등 수학 교과 AI 디지털 교육자료 7종의 교사 대시보드를 분석 대상으로 선정하였다. 대시보드 화면에 제시된 정보 항목을 귀납적으로 분석하고 전문가 타당화를 거쳐 학습데이터 분류체계를 도출하였으며, 분석자 간 일치도 검증을 통해 최종 분류체계를 개발하였다. 연구결과, AI 디지털 교육자료 학습데이터 분류체계는 학습자 특성, 학습 시간, 학습 진도, 학습 참여 현황, 맞춤형 학습, 과제, 평가, 학습 성과의 8개 상위 범주와 31개 하위 요소로 구성되었다. 발행사별 학습데이터 제공 현황을 분석한 결과, 가장 많이 학습데이터를 제공하는 발행사(25개)와 가장 적게 제공하는 발행사(9개)로 편차가 확인되었으며, 모든 발행사에서 공통적으로 제공되는 학습데이터 요소는 ‘과제별 제출현황’ 하나에 불과하였다. 학습데이터별 분석목적은 ‘기술’이 가장 높은 비중을 차지하였고 ‘예측’ 기능은 거의 구현되지 않았으며, 표현형식은 ‘숫자’, 표현목적은 ‘설명’, 해석기준은 ‘절대지표’와 ‘준거기준’이 가장 많은 것으로 분석되었다. 이는 대시보드가 학습현황 전달 중심의 기술적 분석에 집중되어 있으며, 교수적 판단과 개입으로 연결되는 처방적 분석 지원은 미흡한 수준임을 시사한다. 본 연구는 AI 디지털 교육자료의 교사 대시보드에 제공되는 학습데이터를 체계적으로 구분할 수 있는 분류체계를 제시하고, 발행사별 제공 현황과 정보 제공 특성을 실증적으로 비교․분석함으로써, 향후 AI 디지털 교육자료 및 교사 지원형 대시보드의 설계․개선을 위한 기초자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다. 

주요어 : AI 디지털 교육자료, 대시보드, 학습데이터 분류체계, 학습분석