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동 연구는 한국고용정보원의 청년패널조사 1-14차 조사(2007~2020년)를 이용하여 수도권, 비수도권에 소재한 학교를 졸업한 청년층의 특성과 취업한 일자리의 소재지에 따른 노동시장 성과 등을 분석하였다. 분석 결과, ‘유형 1(수도권 최종학교-수도권 현 직장)’에 속한 근로자의 임금수준은 8% 높게 나타났으며, ‘유형 3(비수도권 최종학교-수도권 현 직장)’은 6.2% 높게 나타났다. 연구 결과를 통해, 비수도권 소재 최 종학교를 졸업한 후 비수도권 지역의 기업에 취업한 청년층의 임금수준은 다른 유형에 비해 현저히 낮은 임금을 받는 것으로 파악할 수 있다. 비수도권 지역 출신 청년층의 취업 성과 향상을 위해서는 구조적 지원이 필요하며, 지역 내 고용 창출을 위한 산업 다각화를 위한 지원 정책이 필요하다. 또한, 지역별 임 금 수준을 보완하기 위한 청년 취업 지원금을 도입하거나 확대하여 비수도권에서 일하는 청년들에게 실 질적인 경제적 혜택을 제공해야 한다.

This study uses data from the 1st to 14th rounds of the youth panel (2007-2020) of the Korea Employment Information Service to analyze the characteristics of young people who graduated from schools located in the metropolitan area and non-metropolitan areas and the location of jobs (metropolitan and non-metropolitan areas). The purpose is to analyze the labor market performance, etc. As a result of the analysis, the wage level of workers belonging to ‘Type 1 (last school in the metropolitan area - current job in the metropolitan area)’ was 6% higher, and ‘Type 3 (last school in the non-metropolitan area - current job in the metropolitan area)’ was 5.1% higher. Through the analysis results, it can be seen that the wage level of young people who graduated from the final school in a non-metropolitan area and then got a job at a company in a non-metropolitan area received a significantly lower wage than other types. In order to improve the employment performance of young people from non-metropolitan areas, structural support is needed, and support policies are needed for industrial diversification to create jobs in the region.

이 연구는 급격하게 변화하는 직업세계에 유연하게 대응하기 위해 직업전망의 세부 속성을 도출하고 국 내 주요 직업군별 직업전망 인식 차이를 분석하기 위한 목적으로 시행되었다. 이를 위해 한국고용직업분류 (KECO)를 기반으로 국내 대표 537개 직업의 직업정보를 제공하고 있는 한국고용정보원 한국직업정보시스템 (KNOW)의 자료 원천인 2023년 재직자조사에 참여한 약 16,000명의 응답 데이터를 활용하였다. 이 연구에서 는 직업군을 분류하기 위해 한국고용직업분류 대분류 기준을 적용하였으며, 집단 간 직업전망 인식 차이를 분석하기 위해 일원배치분산분석(ANOVA)을 그리고, 집단 간 차이에 영향을 미칠 수 있는 연령, 최종학력 및 경력연수를 공변량으로 처리한 후 공분산 분석(ANCOVA)을 추가로 시행하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫 째, 선행연구 분석을 바탕으로 직업전망은 직업안정성, 발전가능성, 직업세계 변화, 향후 일자리변화 총 4개 의 속성으로 종합해볼 수 있다. 둘째, 직업전망 세부지표 중 발전가능성과 직업세계 변화는 공변량을 투입한 이후에도 직업군 간 인식 차이가 유의하게 발생한다. 셋째, 직업전망 세부지표 중 직업안정성과 향후 일자리 변화는 직업군 간 인식 차이가 발생하지 않는다. 마지막으로 이 연구를 통해 향후 국내 노동시장 개선 및 후 속 연구를 수행하는 과정에서 고려해야 하는 부분을 제언에 기술하였다.

This study aims to identify detailed attributes of job prospects and analyze the differences in perceptions of job prospects across major job groups in Korea. For the purpose, the study used data from approximately 16,000 respondents of the 2023 Korean Occupational Information Survey of Incumbents by KNOW. The study applied the major classification criteria of KECO to categorize job groups and performed ANOVA to analyze differences in perceptions of job prospects among groups. Additionally, ANCOVA was performed, treating factors such as age, education, and years of experience as covariates to account for their impact. The results of the analysis are as follows: First, based on the analysis of previous studies, job prospects can be synthesized into four attributes: job stability, potential for development, changes in the job market, and future job changes. Second, among the detailed attributes of job prospects, there are significant perception differences among job groups regarding the potential for development and changes in the job market, even after accounting for covariates. Third, for job stability and future job changes, no significant perception differences are found among job groups. Finally, the study presents suggestions on considerations for improving the domestic labor market and conducting follow-up research.

국가자격은 최근의 노동시장 변화에 대한 대응성이 낮아지고 있으며, 국가자격 만으로는 이러한 산업 변화에 대응하는데 한계를 나타내었다. 국가기술자격은 여전히 제조업 중심의 저숙련 인력 양성 측면에 서 강세를 보이고 있으나, 제조업의 비중 감소 등 산업 구조의 변화를 고려했을 때 서비스 직종 및 고숙 련 직종 인력양성은 취약성을 나타내고 있다. 현재 국가주도 자격의 문제점은 산업현장의 직무변화와 기 술변화를 반영하는 속도가 느리다는 것인데, 이러한 문제점을 민간주도의 자격을 활성화하는 방안을 대 안으로 검토해 볼 필요가 있기 때문이다. 이러한 맥락에서 이 논문에서는 시나리오 플래닝 방법을 도입 하여 아직은 활성화되지 않은 민간주도 자격 제도 발전 방향을 기존 민간자격을 활용하는 방안을 중심으 로 탐색적으로 발전 경로를 예상해보았다. 이 과정에서 델파이 1~2차 조사를 통해 여러 시나리오 발전 경로 중 시나리오 1(사업주 자격 등 대기업 역할 확대)과 시나리오 2(SQF 자격 등 새로운 민간주도 자격 주도)가 유력한 대안으로 도출되었다.

National qualifications are becoming less responsive to recent changes in the labor market, and national qualifications alone have shown limitations in responding to these industrial changes. The current problem with national qualifications is that they are slow to reflect changes in jobs and technologies in industrial sites, and it is necessary to examine alternatives to activate private-led qualifications. In this context, this paper introduced a scenario planning method to predict the development path of the private-led qualification system, which has not yet been activated, by focusing on the method of utilizing existing private qualifications. In this process, through the Delphi 1-2 survey, among several scenario development paths, Scenario 1 (expanding the role of large corporations such as business owner qualifications) and Scenario 2 (leading new private-led qualifications such as SQF qualifications) were identified as strong alternatives.

본 연구는 고교학점제 도입이라는 교육정책 변화 속에서 산림교육의 학교 교육과정 연계 가능성과 활 성화 방안을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 산림교육 관련 중등 교사를 대상으로 설문조사와 초점집단면 담(FGI)을 병행하여 교사들의 인식과 실행 과제를 분석하였다. 연구 결과, 교사들은 고교학점제가 산림교 육을 제도적으로 편입할 수 있는 기회가 될 수 있다고 보았으며, 특히 학교 밖 학습과 지역사회 자원의 활용 가능성에 대해 긍정적인 기대를 가지고 있었다. 그러나 현장 실행 수준에서는 교육시설, 기자재, 전 공교사 확보 등 물적·인적 인프라의 부족, 지역사회 기관과의 협력 미흡, 학생 흥미 유도의 어려움 등이 산림교육 도입의 주요 저해 요인으로 나타났다. 또한, 산림교육이 단순한 체험 중심 활동에서 벗어나 진 로·직업교육으로 확장되어야 한다는 요구가 확인되었으며, 이를 위해 지역사회-학교-산림기관 간의 거버넌 스 체계 구축과 교원 전문성 제고, 교육과정의 구조화가 필요하다는 점이 강조되었다.

This study explores the potential for integrating forest education into the formal curriculum within the context of Korea's High School Credit System(HSCS). Employing a mixed-methods approach that combines a quantitative survey of secondary school teachers with a focus group interview, the research investigates teachers' perceptions and implementation challenges. The findings suggest that while teachers view the HSCS as a strategic opportunity to institutionalize forest education, particularly through the use of out-of-school learning and community resources, significant barriers persist. These include insufficient physical and human infrastructure, limited collaboration with community institutions, and difficulties in fostering student interest. Additionally, there is a growing call for forest education to evolve beyond experiential learning and into vocational and career-oriented programs. Teachers emphasized the need for a governance network between local governments, schools, and forest education institutions, as well as enhanced teacher training and curriculum structuring. This study offers policy and educational insights to support the formalization of forest education, contributing to the broader integration of sustainability education within the school system.

이 연구의 목적은 직업교육기관 교원과 학생의 교육 편의성 향상을 통해 만족도를 높이고자 P대학의 사례를 중심으로 생성형 AI를 활용한 사례를 분석하는 데 있다. 이 연구에서 생성형 AI 중 ChatGPT, SUNO AI, Gamma, 냅킨, LILYS, Perplexity, Goover, AI Vrew, HeyGen 등을 고려하여 활용방안을 탐색하였고, ChatGPT의 GPTs를 활용한 맞춤형AI챗봇의 활용방법을 분석하였다. 직업교육기관 교원의 생성형 AI 활용 방안은 다음과 같다. 교원의 활용 측면에서 1) 맞춤형AI챗봇을 활용한 교과목 학습 지원, 2) 교원의 정서 적 상담, 3) 교원의 수업자료 준비, 4) 교원 맞춤형 학생관리의 사례를 분석하였다. 학생의 활용 측면에서 1) 학생용 상담 챗봇을 활용한 학생 정서적 지원, 2) 학생이 생성형 AI를 활용하는 수업, 3) 학생 취업 준 비 및 경력개발 활용 등을 중심으로 생성형 AI 활용방안을 탐색하였다. 이 결과를 바탕으로 향후 직업교 육기관의 맥락에서 생성형 AI를 활용하여 교원의 업무 감경과 교육만족도를 높일 수 있을 것이다. 연구 결과를 바탕으로 향후 후속연구를 위한 제언 및 실천적 제언을 하였다.

The purpose of this study is to investigate the application of generative AI in enhancing educational convenience and satisfaction for both faculty and students at vocational education institutions, with a specific focus on a case study of P University. This research examines the implementation strategies of various generative AI tools, including ChatGPT, SUNO AI, Gamma, Napkin, LILYS, Perplexity, Goover, AI Vrew, and HeyGen, and analyzed the utilization method of customized AI chatbots using ChatGPT's GPTs. For faculty, the study analyzes the following applications: (1) Custom AI chatbot-assisted subject learning support, (2) emotional counseling provided by instructors, (3) preparation of instructional materials, and (4) personalized student management. For students, the study explores the use of generative AI in (1) providing emotional support through counseling chatbots, (2) integrating AI into classroom learning, and (3) facilitating career preparation and development. These findings highlight the potential of generative AI to improve educational outcomes in vocational training contexts. Based on the research results, suggestions for future follow-up research and practical recommendations were described.