초록
지금까지 학교 교육은 교육 예산 및 시설, 프로그램 등이 다양하게 투입되었지만 그 성과 평가는 명확하게 이루어지지 못했다. 본 연구는 전국 고등학교에서 학생들을 위한 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 제시하였다. 학생 교육지원이 비슷한 학교의 운영 효율성을 분석하기 위하여 1차적으로 EM 군집분석을 수행한 후, 군집별로 상대적 효율성을 Network DEA를 이용하여 분석하였다. 본 연구에서 Network DEA는 학교 인프라 측면의 6개 투입요소, 1차적 산출 요소인 학업지속자, 학교 프로그램 측면의 10개 2차 투입 요소, 2차적 산출 요소인 진학자와 취업자, 연결 변수인 1인당도서관이용률을 고려하여 분석하였다. 효율성 분석 결과를 기반으로 벤치마킹할 대상을 선정하기 위해 유클리드 거리 계산방법을 적용하여 Tier분석을 수행하였다. 본 연구에서는 전국의 일반계고등학교와 직업계고등학교에서의 학생 교육지원 데이터를 수집하여 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 적용하였다. 단계적 벤치마킹방안은 벤치마킹 대상 선택의 문제점을 보완하기 위해 비효율적인 학교의 요소를 고려하여 단계적으로 효율성 개선 대상을 선정하도록 제안하였다. 학생 교육지원 효율성이 낮은 학교가 학생 교육지원의 효율적 운영을 위한 단계적 벤치마킹을 하는데 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
Until now, various educational budgets, facilities, and programs have been put into school education, but the results have not been clearly evaluated. This study presents a model to analyze the effectiveness of educational support for students in high schools across the country. In this model, we first use EM cluster analysis to make clusters with similar inputs for school operation, and then calculate the relative efficiency in each cluster by using Network DEA analysis. The Network DEA analysis has a two-stage structure where the first stage uses six inputs in terms of school infrastructure to generate outputs such as the number of academic persistence. In the Network DEA analysis, the second stage uses 10 inputs in terms of school programs to generate outputs such as the number of enrollees to higher learning and the number of employees and per capita usage of library as the connection variable. Based on the efficiency analysis results, Tier analysis is performed by applying the Euclidean distance to select targets for benchmarking. In this study, we applied the model to analyze the efficiency of educational support by collecting data regarding student education support in general and vocational high school nationwide. The stepwise benchmarking method proposed that the target be selected for efficiency improvement step by step, taking into account inefficient school elements to complement the problem of the choice of benchmarking targets. Based on this study, it is expected that schools with low efficiency of educational support for students will be used as basic data for stepwise benchmarking for efficient operation of educational support for students.