본 연구는 한국교육고용패널조사 Ⅱ(KEEP Ⅱ) 1차와 4차 데이터를 활용하여 직업계고(특성화고 및 마이스터고) 학생의 진로개발역량에 영향을 미치는 주요 변인을 탐색하고, 고등학교 시기의 진로개발역량 유형에 따라 졸업 후 취업성과에 차이가 있는 지를 검증하였다. 이를 위해 학생이 학교에 내재된 다층자료 구조를 반영할 수 있는 머신러닝 기법인 다층 Elastic net 모형(StataCorp, 2021)을 적용하여 주요 변인을 탐색하였으며, 잠재프로파일분석 시 원격 결과변인을 함께 포함할 때 활용되는 BCH 방법(Bakk, Tekle, Vermunt, 2013; Bolck, Croon, Hagenaars, 2004)을 통해 진로개발역량 유형에 따른 취업성과 차이를 확인하였다. 분석 결과, 첫째, 총 436개의 학생, 부모, 담임교사 및 학교행정가 관련 투입변인 중 10회의 반복 분석에서 매번 선택된 주요 변인은 31개였으며, 학생관련 변수만이 선택되었다. 선택된 주요 변인은 개인특성 변인, 진로/직업관련 변인, 학업관련 변인, 환경관련 변인으로 나타났다. 둘째, 직업계고 학생의 진로개발역량은 ‘낮은 진로개발역량 집단’과 ‘높은 진로개발역량 집단’으로 구분되었으며, 고등학교 시기의 ‘높은 진로개발역량 집단’이 ‘낮은 진로개발역량 집단’에 비해 졸업 후 취업성과가 좋은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 직업계고 학생의 진로개발역량 향상을 위한 다각적인 방안을 제시하였다.
The purpose of this study was to explore key variables affecting the career development competencies of vocational high school students and to examine the relationship between different latent profiles and employment status. To do this, elastic net with cluster data, a machine learning technique, as well as the BCH method to estimate a distal outcome in latent profile analysis (Bakk, Tekle, Vermunt, 2013; Bolck, Croon, Hagenaars, 2004) were applied to the first and fourth waves of the Korea Education and Employment Panel Survey Ⅱ (KEEP Ⅱ) data. The first result was that a total of 31 among 436 variables were selected as key variables. Specifically, individual-, career and work-, learning-, and environmental-related variables were selected. Second, the latent profiles were characterized into two groups: those with low career development competencies and those with high career development competencies. Moreover, there were significant differences in employment status between the two latent profiles. Students with high career development competencies performed better than students with low ones with regard to employment after graduation. Based on these results, discussion and suggestions are provided.
I. 서론 Ⅱ. 선행연구 고찰 Ⅲ. 연구방법 Ⅳ. 연구결과 Ⅴ. 논의 및 결론
