잠재성장 모형을 이용한 대학생의 직업정보인지도에 관한 종단 분석
Longitudinal Analysis about Career Information Recognition of University Students by Latent Growth Modeling
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초록
본 연구는 대학생들의 직업정보인지도에 대한 종단적 변화 추이와 그에 대한 개인차를 알아보기 위해 잠재 성장모형을 이용하여 종단 분석을 하였다. 이를 위해 2차년도(2006년도)부터 5차년도(2008년도)까지의 한국교육고용패널 자료 중 대학생 자료를 사용하여 분석을 실행하였다. 주요한 연구 결과를 중심으로 정리하면, 첫째 전체 대학생의 직업정보인지도 평균 초기치는 3.354였으며 평균 변화율 .138씩 증가하는 선형 변화를 보이고 있었다. 또한, 2-3차년도 사이에 가장 많은 증가가 이루어지고 전체 증가의 79.3%가 3차년도 내에 이루어졌다. 둘째, 직업정보인지도에 대한 초기치와 변화율의 상관계수는 부적으로 나타나 직업정보인지도에 대한 초기치가 낮은 학생일수록 학년이 올라감에 따라 증가율의 속도가 빨랐음을 추론할 수 있으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 셋째, 직업정보인지도에 대한 개인차는 초기치와 변화율 모두에서 유의한 것으로 나타났고, 개인차 예측 변수로 투입한 성별에 따라 유의한 차이를 나타냈다. 성별은 초기치와 변화율에서 모두 유의했는데, 남학생은 여학생에 비해 직업정보인지도 초기치가 높았고 여학생은 남학생에 비해 직업정보인지도 증가율 속도가 빨랐다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the trajectory of career information recognition of university students and the difference among individuals. To achieve the purpose, the data related to university students from the second to fifth of KEEP (Korea Education and Employment Panel) was analyzed by Latent Growth Model(LGM). The results are reported as follows. First, the change of career information recognition was increasing linear function. The intercept of average was 3.354 and the slope of average was .138. This means that university students had information of career 3.354 units in the first year and developed a increasing of .138 per year. And between 2nd year and 3rd year was the most increasing year. The 79.3% of career information recognition was reached in 3rd year. Second, the correlation of intercept and slope was negative. More specifically speaking, the more cognize information of career in the first year, the less change rate later on. But it wasn't significant statistically. Third, there was difference among individuals in the trajectory of career information recognition. Gender were important factor in difference among individuals. Female students had faster speed than male, and male students had more career information in the first year than female students.
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