대학생의 진로결정에 미치는 대학교육 예측요인 탐색
Exploring the Predictors of University Education on College Students' Career Decisions
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초록
이 연구는 자동화머신러닝 기법을 활용하여 대학생의 진로결정에 대한 대학교육 예측요인을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 한국 교육‧고용패널(Korean Education & Emplyment Panet, KEEP) 2차 패널의 6차년도 자료를 이용하여 AutoML 기법과 SHAP 기법을 활용해 분석하였다. 주요 예측변수 20개 도출 결과, 학생들의 진로결정 여부는 크게 세 가지 요인군; 첫째, 현장 경험(현장실습, 시험 준비, 자격증, 관련 과목 수강 등), 둘째, 자기 탐색과 가치 인식(좋아하는 일, 가치 평가, 삶에서 중요한 것), 셋째, 학교 만족도 및 지원(학과 만족도, 교수 상담, 학습 프로그램 및 혁신 교수법 경험)에 의해 주로 설명되는 것으로 나타났다. 이외에 건강 상태, 여가 및 운동 습관, 가정 배경 요인은 상대적으로 낮은 기여도를 보였으나, 보조적으로 진로결정을 뒷받침하는 역할을 수행하였다. SHAP 분석 결과에서도 마찬가지로 학생들의 진로결정에는 현장 경험(현장실습, 시험 준비, 자격증 등), 자기 탐색과 가치 인식(좋아하는 일, 활동 가치 평가), 학교 지원 요인(학과 만족도, 교수 상담 경험)이 핵심적으로 작용하는 것으로 나타났다. 반면, 기초학습프로그램 참여나 일부 진로 교양과목 수강은 오히려 진로 미결정과 연결되는 양상이 확인되었다. 개인 배경(성별, 소득, 거주지 등)과 생활습관 요인(건강, 운동, 여가시간)은 상대적으로 낮은 기여도를 보였으나 보조적 역할을 수행하는 것을 확인하였다. 이에 대한 성별에 따른 상호작용은 뚜렷하게 나타나지 않는 것을 확인하였다. 연구 결과는 진로결정에 있어 개인 또는 가정적 배경보다는 대학 역할에 대한 시사를 제공한다. 진로결정에 대한 대학교육은 기초소양 교육-전공 교육-현장성 강화를 위한 심화 교육의 삼박자를 갖추도록 구성․운영되어야 함을 제안한다.
Abstract
The purpose of this study is to exploring the predictors of college students' career decisions using automated machine learning. For this purpose, the study utilized the 6th wave data of the KEEP2 survey and employed the AutoML and SHAP methods for analysis. The results of deriving 20 key predictor variables indicate that students' career decision-making is primarily explained by three factor groups. First, field experience (field internships, exam preparation, certifications, taking relevant courses, etc.); second, self-exploration and value recognition (favorite activities, value assessment, what is important in life); and third, school satisfaction and support (department satisfaction, professor counseling, learning programs, and experience with innovative teaching methods). Additionally, health status, leisure and exercise habits, and family background factors showed relatively low contribution but played a supplementary role in supporting career decisions. SHAP analysis similarly revealed that field experience (internships, exam preparation, certifications), self-exploration and value recognition (favorite activities, activity value assessment), and school support factors (department satisfaction, professor counseling experience) were key determinants of students' career decisions. Conversely, participation in basic learning programs or taking certain career-related liberal arts courses was found to be associated with career indecision, likely due to specific group characteristics or self-selection effects. Personal background factors (gender, income, residence, etc.) and lifestyle factors (health, exercise, leisure time) showed relatively low contribution but were confirmed to play a supplementary role. No significant gender-based interaction effects were observed. The findings suggest that the role of the university is more influential than individual or family background in career decision-making. University education for career decision-making should be structured and operated as a three-pronged approach: foundational education, major-specific education, and advanced education focused on enhancing practical relevance.