<연구의 목적> 본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대의 요구를 고려하여 물리적 공간뿐만 아니라 디지털 공간까지 고려한 스마트 학습 환경 프레임워크를 개발하고자 함이다. 이에 더해 디지털 공간에서 수집한 다양한 형태의 학습 데이터를 학습 분석 및 인공지능 기술을 통해 분석하여 교육과 학습의 개선에 도움을 줄 수 있는 스마트 학습 환경 프레임워크를 제안하고자 하였다. <연구의 개요 및 특징> 본 연구에서는 포스트 코로나 시대의 교육 환경 변화에 대응하고자 스마트 학교 및 스마트 학습 환경 구축을 위해 고려해야 하는 요소 및 설계원리와 관련된 국내외 선행 연구에 대한 분석을 진행하였다. 또한, 스마트 학교 및 스마트 학습 환경의 프레임워크 제안을 위해 기존에 운영되고 있는 국내외 사례를 중심으로 교육정책, 교육과정, 교수-학습법, 평가 및 공간 구성 등의 현황을 현존자료 검토를 통해 파악 및 분석하였다. 이러한 사례 분석을 통해 정련화된 스마트 학습 환경 프레임워크에 대하여 교육공학 전문가, 교사, 학생, 교육청 담당자 등 관계자와 같이 현장 교육 수요자의 의견을 수렴함으로써 현장에서 실제적으로 고려되고 있는 스마트학교 및 스마트 환경을 위한 구성 요소 및 실제 사례의 특징을 분석하였다. 전문가 인터뷰 및 포럼 등을 활용하여 개발된 스마트 학교 모델의 구성요소와 세부 지침을 종합적으로 확인하고, 최종적으로 전문가의 의견을 기반으로 한 스마트학교 모델을 제안하였다. 이뿐만 아니라, 유의미한 연구를 위해서는 스마트학교 구축 및 스마트 환경 조성 사업을 추진 시 고려해야 하는 정책을 검토하고 이를 바탕으로 스마트학교 구축이 이루어질 수 있도록 준비할 필요가 있었다. 이를 위해 해외의 스마트 학습 관련 정책들을 분석하였고 이로부터 시사점을 도출하여 정책 제언의 형태로 포함시켰다. <연구의 결과> 본 연구에서는 스마트 학습 환경 프레임워크와 세 개의 구성요소 및 아홉 가지의 세부 구성요소를 도출하였다. 또한 이를 바탕으로 스마트 학교 모델과 설계원리를 제시하였다. 스마트 학습 환경 프레임워크는 크게 개인화된 교수학습지원(Personalized & Intelligent), 학습 시공간의 유연화(Ubiquitous & Ambient), 풍부한 자원(Open & Digital Resource)이라는 세 가지로 구성 요소로 구성된다. 먼저, 개인화된 교수학습지원은 스마트 학습이 추구하는 목표이자 스마트 학습 환경의 구현된 결과로 볼 수 있다. 스마트 학습 환경이 갖춰야 할 특징으로 인공지능을 활용한 개별화 학습, 교수학습 데이터 분석, 총체적 지원을 위한 교육 플랫폼이 있다. 둘째, 학습 시공간의 유연화는 교수학습에 영향을 미칠 수 있는 학습 환경을 총체적으로 의미하는 것으로 블렌디드·하이브리드 학습, 끊김없는 교육(Seamless leanring), 가변적 학습 공간이라는 특징을 가지고 있다. 셋째, 풍부한 자원은 교수학습방법들을 효과적으로 지원하기 위한 도구를 뜻하는 것으로 교육적 공유를 위한 OER, 온·오프 데이터를 수집을 위한 IoT, 교수학습 지원을 위한 스마트 디바이스를 포함한다. 또한 스마트 학습 환경 프레임워크를 바탕으로 스마트 학교 모델과 설계 원리를 도출하였다. 스마트 학교 모델은 1) 블렌디드·하이브리드 기반 스마트 학교 모델, 2) IoT기반 스마트 학교 모델, 3) 인공지능, 학습 분석 기반 스마트 학교 모델, 4) 형식교육과 비형식 학습의 융합 지원 스마트 교실 모델, 5) 현실감을 증진시키는 교수학습 환경으로 나누어 제안하였다.