본 연구는 라이프로깅(lifelogging)을 학습 맥락에서 재개념화하고, 학습 지원을 위한 데이터 지표의 기능 체계를 도출하는 것을 목적으로 한다. 기존 라이프로깅 연구는 주로 일상 데이터의 기록이나 자기관리 관점에 초점을 두어 왔으며, 학습 경험과의 관련성은 충분히 논의되지 못하였다. 또한 퍼스널 인포매틱스(personal informatics), 자기정량화(quantified self), 학습로깅(learning logging) 등 관련 개념들이 여러 학문 분야에서 사용되어 왔으나, 이들 간의 관계는 충분히 체계화되지 못하였다. 이에 본 연구는 PRISMA 2020 가이드라인에 따라 국내외 주요 데이터베이스에서 선정한 36편의 연구를 대상으로 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 선정 문헌을 분석하여 라이프로깅 관련 개념을 학습 맥락에서 재구성하고, 데이터 지표를 기능적 역할에 따라 분류하였다. 연구 결과, 라이프로깅 관련 개념은 일상 데이터 기록, 자기이해, 자기관리, 학습 지원을 중심으로 조직화될 수 있었다. 데이터 지표는 주로 기록과 분석 기능에 집중되어 있었으며, 성찰, 조절, 공유 기능은 상대적으로 제한적으로 나타났고 개념적 맥락과 연구 목적에 따라 차이를 보였다. 이를 바탕으로 본 연구는 데이터 지표의 기능을 기록, 분석, 성찰, 조절, 공유의 다섯 가지로 제안하였다. 이 지표 체계는 학습 데이터를 성찰과 자기조절을 지원하는 자원으로 이해하게 하며, AI 기반 학습지원에서 데이터 활용 방향을 정교화하는 데 기여할 수 있다. 

주요어 : 라이프로깅, 학습로깅, 체계적 문헌고찰, 학습분석, 데이터 지표