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해사대학 여학생 특화 교육과정 설계를 위한 기초연구 - 목포해양대학교를 중심으로 (Basic Research for Designing a Specialized Curriculum for Women Students at the Maritime College - Focusing on Mokpo National Maritime University)

  • 김승연;박준모;정대득
    • 해양환경안전학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.346-352
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    • 2020
  • 국내 여성 해기사 양성을 위하여 목포해양대학교와 한국해양대학교의 해사대학에 여학생이 입학한지 약 30년이 되었다. 해사대학 여학생은 승선근무예비역제도와 관련없이 해사대학을 선택하고 있으므로, 여학생의 입학 동기, 승선 선호도, 희망 진로 등에 대한 연구가 지속적으로 수행되어야 다른 대학과 해사대학의 차별화 및 비전을 도출할 수 있을 것으로 사료된다. 이에 따라 본 연구에서는 목포해양대학교 해사대학에 재학 중인 여학생 93명을 대상으로 해사대학 입학 동기 및 만족도, 전반적인 승선 인식과 선호도 및 그 이유, 여성의 승선에 대한 주위 인식과 영향, 졸업 후 희망 진로와 학부 교육과정 만족도 등에 대해 설문조사를 실시하였다. 해사대학 입학 이유로는 응답자의 35.5 %가 해양 관련 공무원 및 전문직에 종사하기 위해, 30.1 %는 해기사가 되기 위하여 입학하였다고 응답하여 현재의 해기사 양성을 위한 교육과 더불어 해양 전문가 양성을 위한 추가적인 교과목 편성이 요구된다. 여학생의 승선에 대한 인식으로는 응답자의 88.2 %가 여성의 승선이 보통 이상으로 힘들다고 생각하는 것으로 조사되어, 학교 및 선사에서 직무 외 여성 해기사의 승선 생활을 위한 체계적인 교육 프로그램이 필요할 것으로 사료된다. 여학생의 승선 선호도는 응답자의 69.6 %가 졸업 후에 해기사로 승선을 보통 이상 희망하는 것으로 분석되었다. 여학생의 졸업 후 희망 진로는 응답자의 32.3 %가 항해사 또는 기관사를 선호하는 것으로 조사되었으며, 해양 관련 공무원·공기업 전문직 24.7 %, 해양경찰 18.3 % 등으로 83.9 %가 해양 관련 분야의 진로를 희망하는 것으로 조사되었다. 이에 따라 해기 과목 이외의 여학생의 입학 동기 및 선호 직업군에 따른 교과목 편성 및 심화 교육이 필요한 것으로 분석되었다.

네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템 (Major Class Recommendation System based on Deep learning using Network Analysis)

  • 이재규;박희성;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.95-112
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    • 2021
  • 대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

직장역경과 직무열정이 창업의도에 미치는 영향: 직무창의성 매개효과 중심으로 (The Effects of Workplace Adversity and Job-Related Passion on Entrepreneurial Intention: Focusing on the Mediating Effect of Job-Related Creativity)

  • 임재성
    • 벤처창업연구
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    • 제18권4호
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    • pp.193-206
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 직장생활과정에서 직장역경으로 자원이 소진되거나 직무열정을 통해 자원이 획득하는 직장인이 창업가로 전환되는 과정에서 영향을 주는 요인들과 어떠한 경로를 통해 창업의도가 생성되는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 국내 직장인 대상으로 직장역경 및 직무열정이 창업의도에 미치는 영향을 탐구하였다. 또한 직장역경과 직무열정이 직무창의성의 매개를 통해 창업의도 간에 미치는 영향을 실증분석함으로써 직장인이 창업으로 전환되는 요인 및 시사점을 도출하고자 하였다. 온라인 설문조사로 확보한 333명의 data를 근거로 SPSS와 AMOS 통계패키지를 활용하였으며, 연구의 결과를 다음과 같다. 첫째, 직장역경은 창업의도에 유의한 정(+)의 영향을 확인하였다. 이는 부정적으로 인식되는 직장역경이 오히려 창업의도를 높이는 중요한 변수임을 확인하였다. 둘째, 직장역경은 직무창의성에 정(+)의 영향을 확인하였다. 이는 직장역경을 극복하는 방법으로 직무창의성이 효과적인 요소임을 확인하였다. 셋째, 직무열정은 창업의도에 정(+)의 영향을 확인하였다. 확보된 자원을 집중하고자 열정이 창업의도를 높이는데 중요한 요소임을 확인하였다. 넷째, 직무열정은 직무창의성에 정(+)의 영향을 확인하였다. 이는 목표 달성을 위해서는 창의적 방법이 효과적인 것으로 확인되었다. 다섯째, 직무창의성은 창업의도에 정(+)의 영향을 확인하였다. 창의성은 창업 전에 선행되는 의도나 행동으로서 직무창의성이 높은 경우 창업에 성공 가능성에 기대감이 반영된 것으로 판단된다. 여섯째, 직무창의성은 직장역경과 창업의도 간의 사이에서 매개효과가 확인되었다. 일곱째, 직무창의성은 직무열정과 창업의도 간의 사이에서도 매개효과가 확인되었다. 이는 직무창의성은 창업가로 전환되는 과정에서 직장인의 역경을 완화시키고 직무열정을 증가시키기 위한 효과적인 요소임을 확인하였다. 학문적으로는 국내에서 직장인 대상 역경 관련 선행연구가 거의 없었는데 본 연구에서 직장인 대상 연구라는 점에서 차별화 및 연구대상을 확장시킨 연구라고 할 수 있다. 또한 실무적으로는 부정적인 직장역경도 창업의도에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 변수임을 확인하였다. 이는 직장인 경력관리 측면에서 부정적인 역경적 상황도 직장 경험이 반영된 창업이 대안으로 작용될 수 있다는 것이 확인되어 실무적으로 의미가 있다.

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