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자료유형
학술저널
저자정보
전병유 (한신대학교) 장지연 (한국노동연구원) 심지환 (국민대학교 데이터사이언스학과)
저널정보
한국진로·창업경영학회 한국진로창업경영학회지 한국진로창업경영학회지 제8권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
195 - 217 (23page)

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본 연구의 목적은 온라인구인공고와 대학 교육 커리큘럼에 대한 텍스트 데이터를 활용하여 산업체에서 요구하는 직업 숙련 수요와 대학에서 제공하는 교과 역량 간의 매칭을 데이터사이언스 전공 중심으로 분석함으로써, 대학 교육 커리큘럼 개발과 산업계의 대응에 유용한 시사점을 제공하는 데 있다. K-MOOC과 잡코리아, 사람인 등에서 커리큘럼 텍스트와 채용공고 텍스트를 수집하고 역량과 숙련 키워드를 추출-분류하여 역량과 숙련 간의 코사인 유사도를 계산하여 분석했다. 분석 결과, 데이터사이언스 교과 역량들이 IT 직업 숙련에 대체로 잘 매칭되어 노동시장 직업 숙련 유형에 부합하는 것으로 나타났다. ‘데이터보안’ 역량과 ‘시장분석’ 역량이 직업 숙련과의 유사도가 높았으며, ‘통계모델링’ 역량은 유사도가 낮았다. 또한, ‘데이터베이스’나 ‘제조 SI’ 숙련이 교과 역량과의 유사도가 높은 것으로 나타나, 이들 숙련에 대해 대학이 잘 충족하는 것으로 판단된다. 텍스트 데이터 분석에 기초하여 역량과 숙련의 매칭을 분석하는 것은 대학이 노동시장의 요구에 부응하는 방향으로 커리큘럼을 조정하는 데 기여할 수 있고, 산업계의 숙련 수요 분석, 일자리 미스매치 분석, 교육과 산업정책의 연계 등에 시사점을 제공할 수 있음을 보여주었다.
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