Predictive Factors of Student Participation in University Career and Entrepreneurship Programs

최근 심화되는 청년 고용 불안 문제에 대응하여 대학의 취ㆍ창업 지원 프로그램이 양적으로 확대 운영되고 있지만, 학생들의 낮은 참여율은 프로그램의 실효성을 저해하는 주요한 난제로 지적되고 있다. 이에 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 대학생의 취ㆍ창업 지원 프로그램 참여를 예측하는 주요 요인을 실증적으로 탐색하고자 하였다. 특히, 대학의 취ㆍ창업 지원 프로그램을 정규 교육과정 내의 ‘교과’와 과정 외의 ‘비교과’로 구분하여 각 유형별 참여 예측 요인을 규명하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 본 연구는 한국직업능력연구원의 KEEPⅡ 1~8차년도 자료를 활용하였으며, 예측 모형으로는 XGBoost, 해석을 위해서는 SHAP 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 교과 취ㆍ창업 지원 프로그램 참여에는 ‘PBL 강의경험’, ‘자아개념’, ‘학점’, ‘혼자 공부하는 시간’, ‘동영상 강의 경험’ 등이 주요 예측 요인으로 나타났다. 그리고 비교과 취ㆍ창업 지원 프로그램 참여에는 ‘활동 동아리 개수’, ‘외국어 공부 유무’, ‘PBL 강의 경험’, ‘수혜장학금 총액’, ‘캡스톤 수업 경험’ 등이 주요 예측 요인인 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 본 연구는 대학이 학생들의 취ㆍ창업 지원 프로그램 참여와 실효성을 높이기 위해 PBL, 캡스톤 등 새로운 교수법과 연계한 취ㆍ창업 지원 프로그램 설계, 체계적인 진단을 바탕으로 한 취ㆍ창업 지원 프로그램의 질 제고, 학생 간 사회적 네트워크를 활용한 정보 접근성 개선 등이 필요함을 정책적 시사점으로 제안하였다.