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국가 주도 AI·디지털 직업훈련의 효과성 분석 : 고용노동부 훈련 수료생을 중심으로
Analysis of the Effectiveness of Government-Led AI and Digital Vocational Training : Evidence from Graduates of MoEL Training Programs

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  • 발행기관
    한국인공지능교육학회 바로가기
  • 간행물
    인공지능연구 논문지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    Vol.6 No.3 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.72-86
  • 저자
    손승진
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478575

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원문정보

초록

영어
This study diagnoses the educational effectiveness of government-led AI and digital vocational training using Kirkpatrick's four-level model. We conducted an empirical analysis on 208 graduates from a specific private institution, examining employment outcomes, job-training alignment, corporate DX contribution, and causes of unemployment. Results show a 68.3% employment rate, indicating quantitative success, yet 89.4% required over a month for placement. Job-training alignment varied significantly, with a notable gap between Cloud (4.29) and Autonomous Driving (2.23). Crucially, 78.9% entered IT roles, and roughly 30% directly contributed to corporate DX via core technologies, confirming policy effectiveness. Meanwhile, 68.2% of unemployed graduates cited insufficient practical experience as the primary barrier. Based on these findings, the study recommends reinforcing lifecycle support systems, expanding corporate internships and field training, and intensifying core technology training to foster practical career development.
한국어
본 연구는 국가 주도 AI·디지털 직업훈련의 교육 효과성을 Kirkpatrick 4수준 평가 모형으로 다차원 진단하였다. 특정 민간 훈련기관의 208명 수료생을 대상으로 고용 성과, 직무 일치도, 기업 DX 기여도, 미취업 원인을 종합적으로 실증 분석하였다. 취업률은 68.3%로 양적 성과는 양호하였으나 수료생의 89.4%는 취업까지 1개월 이상 소요되었다. 직무 일치도는 클라우드(4.29점)와 자율주행(2.23점) 등 교육 분야에 따라 뚜렷한 격차를 보였다. 비IT 전공자를 포함한 취업자의 78.9%가 IT 직무에 종사하며, 이 중 약 30%가 클라우드·빅데이터·머신러닝 등 핵심 기술로 기업 DX에 직접 기여하여 정책 성과가 확인되었다. 반면 미취업자의 68.2%는 실무 경험 부족을 주원인으로 인식하였다. 이를 바탕으로 생애주기형 지원 체계, 기업 연계 인턴십 및 현장실습 확대, 산업 수요 기반 핵심 기술 심화 교육을 통한 실질적 경력 개발 지원을 정책 개선안으로 제언한다.

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
1. Kirkpatrick 4수준 평가 모델
2. 직업훈련과 직무일치
3. 국가 주도 AI·디지털 교육 정책 현황
III. 연구 방법
1. 연구 대상
2. 연구 절차
3. 자료 분석
IV. 연구 결과
1. 국가 주도 AI·디지털 교육의 고용성과
2. 국가 주도 AI·디지털 교육과 직무 일치도
3. 국가 주도 AI·디지털 교육과 기업 DX 성과 기여
4. 수료생들의 미취업 원인과 해소 방법
V. 결론 및 제언
References

키워드

AI·디지털 인재 양성 직업훈련 정책 Kirkpatrick 평가 모형 직무 일치도 디지털 전환 AI·Digital Talent Development Vocational Training Policy Kirkpatrick Evaluation Model Job-Training Alignment Digital Transformation

저자

  • 손승진 [ Son Seungjin | 성균관대학교 기술경영전문대학원 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국인공지능교육학회 [Korean Association of Artificial Intelligence Education]
  • 설립연도
    2019
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    인공지능 기반의 융합 사회의 도래로 사회 전반에서 인공지능의 소양과 역량에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 알파고 이후 인공지능은 우리 생활의 일부가 되고 있고 인공지능 기술이 융합 산업의 핵심으로 대두되었습니다. 인공지능기술이 다른 분야를 만났을 때 창출되는 가치는 자동차, 반도체, 스마트폰의 부가가치를 모두 합친 것보다 초월하고 있고 인공지능 역량을 가진 인재는 세상의 변화를 주도하는 막강한 영향력을 갖게 되었습니다. 이러한 인재의 양성은 혁신 기업의 존망을 좌우하게 되었고 국가의 경쟁력으로 이어지고 있습니다. 이것이 인공지능교육의 필요성이며 이를 이끌 단체로서 인공지능교육학회가 있습니다. 한국인공지능교육학회는 인공지능 기술과 융합적 역량을 가진 인재를 양성하고 미래 사회에서 인공지능이 인간을 위한 기술로 전개될 수 있도록 교육의 기반을 마련하고자 합니다. 학회에서는 인공지능에 관한 산학연 연계의 학문을 발전시키고 국가 발전에 기여하는 인재를 양성하는 등 다양한 방면에서 인공지능교육의 발전을 위해 노력하겠습니다. 또한 글로벌 인공지능과 융합 기술 분야에서 우리나라가 선도할 수 있도록 다양한 연구와 학술활동 그리고 국내외 공유의 장을 만들어 가도록 하겠습니다 .

간행물

  • 간행물명
    인공지능연구 논문지 [Journal of The Korean Association of Artificial Intelligence Education]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    2733-404X
  • 수록기간
    2020~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 000 DDC 006

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