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AI를 활용한 대학생 진로 조언 시스템 모델 및 데이터 수집과 융합에 대한 연구
A Study on the Data Collection and Convergence of Career Advisor System Using AI 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.2, 2019년, pp.177 - 185  

김종율 (한성대학교 스마트융합컨설팅) ,  노광현 (한성대학교 IT융합공학부)

초록
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본 연구는 국내 대학생들의 가장 큰 고민인 진로 문제에 대한 원인과 이를 해결하기 위한 국내 외 대학의 정보기술을 활용한 문제해결 사례 연구와 진로 조언을 위한 데이터 수집 유형 및 수집방법 연구를 통해 AI를 활용한 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다. 데이터 분석 및 AI와 같은 정보기술을 활용하여 대학생들의 진로 문제 해결을 위해서는 조언과 학습을 위한 데이터의 수집이 가장 중요하다. 그러나 대학들 역시 학생들에게 진로 문제에 대해 조언할 수 있는 내부 데이터의 부족으로 정보기술을 활용한 진로 문제 해결방법에 대한 연구가 활발히 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 대학생들의 진로 조언을 위해 공공 데이터와 대학 내부 민간기관 지자체에서 수집 가능한 진로 조언 데이터의 유형과 수집 방법 및 활용 방안에 대한 연구와 이를 활용하여 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study is to investigate the causes of career problems, which are the biggest problems of Korean university students, and to solve them by using case studies of domestic and global universities, I would like to suggest a career advisor system model for college students. It is most...

주제어

#진로조언   #챗봇   #빅데이터   #대학생  

표/그림 (10)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 컴퓨터 기술과 데이터 분석 기법의 발전에 따라 학생 개인별 성공 패턴의 체계적인 분석이 가능해짐에 따라 이를 활용하여 성공적인 학업 진행을 예측하는 기준 개발을 통해 개별 학생의 성과를 예상되는 성공 패턴과 매핑하여, 학생들의 진행 과정에 따라 ‘eAdvisor’는 현재 이수과정과 추가 이수해야 할 과정을 결정하여 제안한다. 또한 전공 변경을 원하는 학생들에게 기존의 이수과정들을 분석하여, 변경된 전공에서의 학위 취득을 위한 최적의 경로를 제안하고 있다.
  • 본 논문에서는 국내 대학생들의 진로에 대한 고민과 진로 개발 방법을 조언하기 위해 학교 내부 데이터, 공공데이터, 민간 기업의 공개 데이터, 공공·지자체의 교육훈련 데이터들과 같은 다양한 데이터의 수집과 최신 정보기술을 활용한 학생 개개인의 맞춤형 진로 조언 시스템모델을 제시하였다.
  • 본 연구에서는 이러한 대학생들의 진로 문제 해결을 위한 데이터 수집을 위해 심리검사, 진로 선정, 진로 개발, 직무체험, 취업에 이르기까지의 수집 가능한 다양한 형태의 공개 데이터들의 유형과 활용 방안에 연구하고, 추가로 대학 내부에서 활용 가능한 데이터의 종류를 분석하였다. 또한, 정보기술을 활용한 국내·외 대학들의 문제해결 사례를 분석하여 학생 개개인에게 맞춤형 진로조언 서비스를 제공할 수 있는 시스템 모델을 제시하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
eAdvisor는 무엇인가? 애리조나 주립대학교는 상담 시스템의 복잡성과 상호작용의 비효율성을 해결하기 위하여 대학의 학사 데이터베이스의 학생의 이력과 경험 등의 데이터를 활용하여 Fig. 1과 같이 성공적인 학업을 수행하기 위한 경로 및 수강신청 조언 시스템인 ‘eAdvisor’ 개발하여 문제를 해결해가고 있다.
진로 조언 시스템은 어떤 장점이 있는가? 대학생들에게 진로에 대한 정확한 방향과 취업에 이르기까지의 진로 개발에 대한 진로 조언 시스템은 정확한 목표에 의한 학업 성취도의 향상과 중도탈락률의 감소와 함께 기업에서 필요한 능력 개발을 통해 학생들의 경쟁력 향상에도 기여할 수 있다.
어떤 문제들로 인하여 학생들의 진로 및 학습 등을 지원하기 위한 다양한 형태의 조언 시스템에 대한 대학/민간차원에서의 연구가 활성화되지 못하고 있는가? 본 논문에서는 국내 대학생들의 진로에 대한 고민과 진로 개발 방법을 조언하기 위해 학교 내부 데이터, 공공데이터, 민간 기업의 공개 데이터, 공공·지자체의 교육훈련 데이터들과 같은 다양한 데이터의 수집과 최신 정보기술을 활용한 학생 개개인의 맞춤형 진로 조언 시스템모델을 제시하였다. 그러나 실제 대학별로 시스템 구성과 DB가 상이하며, 대학 내부 데이터를 이용하기 위한 내부 데이터 분석에 대한 연구가 아직 부족하다. 또한 이러한 대학 내부 데이터에 데이터 분석, 인공지능과 같은 최신 정보기술을 연구하기 위한 표준화된 데이터셋이 없기 때문에 최적의 조언 모델을 개발하기 위한 데이터 분석과 기계학습 알고리즘을 연구하는 데 한계가 있다. 이러한 문제들로 인하여 학생들의 진로 및 학습 등을 지원하기 위한 다양한 형태의 조언 시스템에 대한 대학/민간차원에서의 연구가 활성화되지 못하고 있다.
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