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- 저자 : 문영빛(Moon YoungBit) (검색결과 2 건)
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문영진(Moon, YoungJin),권순형(Kwon, SoonHyoung),김도기(Kim, DoKi),문영빛(Moon, YoungBit) 학습자중심교과교육학회 2018 학습자중심교과교육연구 Vol.18 No.7
본 연구는 우리나라 전문대학 교원의 보수를 결정하는 요인을 분석하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 한국교육학술정보원 에듀데이터 서비스시스템에서 제공하는 고등교육통계자료의 2014년도 전문대학 및 전문대학 교원 데이터를 활용하였으며, 교원 개인 수준과 대학 수준으로 구분하는 위계적 선형모형(HLM)을 통해 전문대학교원의 보수 결정요인을 분석하였다. 분석결과, 전문대학 교원 보수의 전체 분산 가운데 대학 간 분산의 비율(ICC)은 20.260%로 나타나 전문대학 교원의 보수를 결정하는 데 교원 개인 수준의 특성이 대학 특성보다 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 전문대학 교원의 보수를 결정하는 데 교원 개인 수준의 모든 특성들(성별, 학위, 계열, 직급, 보직여부, 동일전공여부, 경력, 주당수업시수, 산업체근무경력, 본대학근무경력)이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 주당수업시수, 산업체근무경력은 부적 영향을 보였다. 대학 수준의 모든 특성들(지역, 설립유형, 규모)도 전문대학 교원의 보수 결정에 유의한 영향을 미치고 있었으나 설립유형의 경우 국 공립대학이 사립대학보다 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 전문대학 교원의 보수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 탐색하고 자 하였으며, 본 연구의 결과가 향후 전문대학 교원의 인사정책 및 집행에 유용한 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다. The purpose of this study is to analyze the determinants of college professors’ wage in Korea. For this, it used the data of 2014 colleges and college professors of Higher Education Statistics from KERIS EDSS system, and analzed the wage determinants of college professors with HLM distinguished the level of individual professor and the level of college. As a result, the ICC value was 20.260% so that the characteristics of professors influenced much more than the characteristics of colleges for determining the wage. All the characteristics of professors(gender, degree, major, rank, position, the same with research specialization, career, number of classes per week, industry working experience, and affiliation university experience) had a significant influence to determine the wage, but the number of classes per week and the industry working experience had a negative effect. Also, all the characteristics of colleges(area, types of establishment, and size) meaningfully influenced, but the professors’ wage of the national and public colleges was higher than the professors’ wage of the private colleges. The results of this study are significant to use for personnel policy and enforcement of college’s professors.
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오상기(Oh, Sangki),권순형(Kwon Soon Hyoung),이윤식(Lee Yun Sik),박주현(Park, Joohyun),안병훈(Ahn, Byunghun),문영빛(Moon, Youngbit) 한국교육행정학회 2018 敎育行政學硏究 Vol.36 No.1
본 연구는 전문대학 LINC사업의 성과를 분석하는 데 주된 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구는 경향점수매칭(Propensity Score Matching) 방법을 활용하여 사업 선정 과정에서 활 용된 성과지표를 성과 변인으로 설정하여 전문대학 LINC 사업을 수혜 받은 대학과 비 수혜 대학 간 비교․분석하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 경향점수 매칭 전 성과 변인은 사업을 수행한 대학이 보다 높게 나타났으나, 경향점 수매칭 후 분석결과에서는 산학협력단 수익률과 산업체 경력교수 비율만 통계적으로 의미가 있었다. 둘째, 전문대학 LINC 사업의 선정 과정에서 학교규모는 통계적으로 의미가 있는 영 향 변인으로 파악되었다. 셋째, 정책성과 변인 가운데 산출 변인으로 파악될 수 있는 취업률, 현장실습 이수율, 창업지원 강의 이수 학생비율과 같은 변인은 사업 수혜대학과 비 수혜대학 간 통계적으로 차이가 없었다. 이와 같은 내용을 토대로 전문대학 LINC 사업의 1단계 사업 종료 시점의 성과 변인을 활용하여 본 사업의 정책효과를 분석했다는 점에서 의미는 있지만, 정책의 영향에 대한 평가를 포괄하지 않는다는 점에서 종단자료를 활용하여 전문대학 산학협 력 전반에 대한 종합적인 정책평가가 필요함을 제언하였다. The purpose of this study is to analyze the achievements of the College’LINC project of south korea. The policy analysis was used as the propensity score matching (PSM) method and independent t-test between LINC project and non-LINC project colleges. The main results of this study are summarized as follows. First, the achivement score was higher in the LINC school that performed the project than non-LINC school. However, in the analysis results after the propensity score matching, only two variables (industry-Academia Collaboration Foundations’s revenue and industry professorship’s ratio) were statistically significant. Second, the school size was found to be a statistically significant influential variable in the process of selecting the LINC project of the college. Third, the variables such as the employment rate, field practice rate, and the ratio of students attending the start - up support lecture were not statistically different between the LINC college and non-LINC college. Based on the above, We discussed the policy effects of the LINC project and suggested some points to consider in the process of the LINC project.
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