이 연구의 목적은 대학생들의 실무역량 예측에 관련성이 높은 변수를 탐색하고자 수행되었다. 실무역량 예측에는 경기도 소재 A대학에서 수집된 재학생 4,054명의 배경정보, 핵심역량 및 학습활동 참여, 대학만족도 자료를 활용하였고, 기계학습 기법 중 벌점회귀모형인 elastic net을 활용하였다. 실무역량을 반응변수로 설정하고, 165개의 변수를 설명변수로 투입하여 벌점회귀모형인 elastic net으로 분석한 결과, 최종적으로 실무역량 예측에 높은 관련성을 보인 53개의 변수가 선택되었다. 실무역량 예측에 선택된 개인적 배경요인은 학년과 계열 정보가 포함되었다. 핵심역량 관련 변수 중에서는 협력역량 관련 변수 5개, 의사소통역량 관련 변수 6개, 비전수립 및 자기관리역량 관련 변수 8개, 문제해결역량 관련 변수 4개, 정보문해역량 관련 변수 12개, 글로벌역량 관련 변수 3개 등 총 38개의 역량 변수가 실무역량 예측에 선택되었다. 학생들의 활동 경험 변수 중에서는 인턴십 및 현장실습, 취업·진로프로그램, 봉사활동, 동아리활동, 리더로 활동한 경험, 교수자와의 진로상담, 근로활동 시간, 자기계발 활동 시간, 그리고 대학생활만족도 관련 변수 3개가 실무역량 예측에 선택되었다. 연구 결과를 토대로 실무역량 함양을 위한 방안을 논의하였다.
The purpose of this study was to explore variables which predicts job competency of college students. To predict job competency, 4, 054 students’ data in background information, generic competencies and learning engagement, college satisfaction were collected at University A in Gyeonggi-do. Job competency was set as a response variable, and 165 variables were input as explanatory variables, and elastic net were employed to analyze the data. As a result, 53 variables were finally selected to the predict job competency. Among the explanatory variables, academic year and colleges were selected among personal background factors. A total of 38 competency related variables were revealed to predict job competency: 5 variables from collaboration, 6 variables from communication skills, 8 variables from self-management skills, 4 variables from problem-solving skills, 12 variables from information literacy, and 3 variables from global competency. In addition, experience in internship and field training, career programs, service learning, club activities, leadership role, and career counseling with faculty, working hours, time invested in self-development, and 3 variables in college life satisfaction were revealed in predicting job competency. Based on the findings, implications of improving job competency were discussed.
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌
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