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디지털 전환의 핵심 요소인 빅데이터 인력 양성은 급격히 융합되는 기술 변화를 전통적인 국가직무능력표준(NCS)만으로는 따라가기 어렵다는 문제에 직면해 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터 분야에서는 보다 유연하고 산업 연계적인 교육 과정을 설계할 수 있는 기술교육 로드맵(TTR)이 제안되었다. 그러나 TTR이 실제 교육 현장에서 성공적으로 정착하려면 학습자가 지식을 어떻게 내재화하고 새로운 도구를 수용하는가에 대한 심층적 이해가 필수적이다. 본 연구는 지식창출 모델인 SECI와 기술수용모델(TAM)을 통합하여 빅데이터 TTR 설계의 완성도를 높이고자 한다. SECI 모델(공동화, 표출화, 연결화, 내면화)은 협력 프로젝트와 성찰을 통해 암묵지와 형식지의 단계를 안내하며, TAM(인지된 용이성·인지된 유용성)은 빅데이터 도구·플랫폼 수용을 높이는 전략 수립에 기여한다. 본 연구에서는 통합 SECI-TAM 프레임워크를 제시하고, 학습 활동을 SECI 단계에 매핑하며, 도구 선정·학습 지원에 TAM 원칙을 반영하였다. 또한 파일럿 적용 절차와 평가 지표(프로젝트 산출물, 도구 사용 로그, 학습자 피드백 등)를 제안하여 실무적 개선점을 도출한다. 이 통합 접근은 빅데이터 교육에서 학습자 참여도와 역량 내재화를 높이고, 다른 신기술 분야에도 확장 적용 가능하여 인력 개발 프로그램의 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.