Earticle

초록

영어

Artificial intelligence and digital transformation are reshaping job structures and skill requirements, making vocational training increasingly important for employment retention and career transition. However, access may differ by employment status, age, and education, creating unequal opportunities for labor market adaptation. This study identifies groups relatively excluded from vocational training and examines the relationship between participation gaps and perceptions of career-related outcomes. Using the education and training section of the 2025 Social Indicators in Korea, this study analyzed vocational training participation, group-based gaps, and career outcome perceptions. The analysis covered 2007–2025 for major participation indicators, 2017–2025 for career outcome perceptions, and 2007–2024 for education-based gaps due to changes in educational categories in 2025. Descriptive statistics, reliability analysis, Pearson correlation, gap analysis, and trend analysis were conducted. The results show clear differences in vocational training participation by employment status, age, and education. The average gap between regular and non-regular workers was 15.89 percentage points, rising to 22.20 points in 2025, while the age- and education-based gaps averaged 19.16 and 16.24 points. Participation in vocational competency development training was negatively associated with perceived support for employment, job change, start-up activities, and wage increases, while participation gaps were significantly related to overall participation levels. This study examines vocational training participation, participation gaps, and career outcome perceptions within a single framework using national indicators. The findings suggest that AI-era training policies should address both overall participation and unequal access among non-regular workers, older adults, and those with lower educational attainment. Because the study relies on annual aggregate data, the findings should be interpreted cautiously and not as evidence of individual-level causality.

한국어

AI와 디지털 전환은 노동시장의 직무구조와 요구역량을 변화시키고 있으며, 이에 따라 직업훈련 참여는 고용유지와 경력전환을 위한 중요한 조건이 되고 있다. 그러나 직업훈련 참여기회는 고용형태, 연령, 학력수준에 따라 다르게 나타날 수 있으며 이러한 격차는 AI 전환기 노동시장 적응의 불평등으로 이어질 수 있다. 본 연구는 AI 전환기 노동시장 변화 속에서 어떤 집단이 직업훈련 참여에서 상대적으로 멀어지고 있는지를 확인하고, 직업훈련 참여 격차와 취업진로 성과 인식의 관계를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 「2025 한국의 사회지표」 교육·훈련 영역 자료를 활용하였다. 분석기간은 주요 참여지표의 경우 2007년부터 2025년까지이며, 취업진로 성과 인식은 2017년부터 2025년까지이다. 학력수준별 직업목적 비형식교육 참여 격차는 동일 기준 비교를 위해 2007년부터 2024년까지의 자료를 활용하였다. 분석방법으로는 기술통계분석, 신뢰도분석, 피어슨 상관분석, 격차분석, 추세분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 직업훈련 참여율은 고용형태, 연령, 학력수준에 따라 차이를 보였다. 정규직과 비정규직의 직업능력개발훈련 참여율 평균 격차는 15.89%p였으며 2025년에는 22.20%p로 확대되었다. 연령별 직업목적 비형식교육 참여 격차는 평균 19.16%p였고 학력수준별 격차는 평균 16.24%p로 나타났다. 둘째, 임금근로자 직업능력개발훈련 참여율은 취업·이직·창업 도움 인식과 유의한 부적 상관을 보였고(r=-.744, p=.021), 임금상승 인식과도 유의한 부적 상관을 보였다(r=-.757, p=.018). 셋째, 직업훈련 참여 격차는 직업훈련 참여 수준과 유의한 관련성을 보였다. 고용형태별 격차는 임금근로자 직업능력개발훈련 참여율과 부적 상관을 보였으며(r=-.715, p=.030), 연령별 및 학력수준별 격차는 직업목적 비형식교육 참여율과 정적 상관을 보였다. 본 연구는 국가 수준의 교육·훈련 사회지표를 활용하여 직업훈련 참여 수준, 참여 격차, 취업진로 성과 인식 하위요인을 함께 검토했다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 연구결과는 AI 전환기 직업훈련 정책이 전체 참여율 확대와 함께 비정규직, 고령층, 저학력층 등 참여 취약집단의 접근성을 높이고, 훈련 이후의 경력연계와 체감 성과를 강화하는 방향으로 설계될 필요가 있음을 시사한다. 다만 본 연구는 연도별 집계자료를 활용하였기 때문에 개인 수준의 인과관계로 확대 해석하는 데에는 신중할 필요가 있다.

목차

국문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 AI 전환과 노동시장 변화
2.2 직업훈련 참여와 평생학습
2.3 취업진로 성과 인식
Ⅲ. 실증연구
3.1 연구모형
3.2 가설설정
Ⅳ. 실증분석 결과
4.1 분석자료 및 주요 지표의 특성
4.2 기술통계분석
4.3 신뢰도분석
4.4 피어슨 상관분석
4.5 직업훈련 참여율의 집단 간 격차분석
4.6 직업능력개발훈련 참여율과 취업진로 성과 인식 하위요인의 관계분석
4.7 직업훈련 참여 격차와 직업훈련 참여 수준의 관계
Ⅴ. 결론 및 논의
참고문헌(References)
Abstract

키워드

저자

• 안수경 [ SooKyung An | 경민대학교 라이프서비스과 조교수 ] 제1저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  취업진로연구 [Journal of Employment and Career]

• 간기

  계간

• pISSN

  2234-1412

• 수록기간

  2011~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658