Designing a Employment Prediction Model Using Machine Learning: Focusing on D-University Graduates

Recently, youth unemployment, especially the unemployment problem of university graduates, has emerged as a social problem. Unemployment of university graduates is both a pan-national issue and a university-level issue, and each university is making many efforts to increase the employment rate of graduates. In this study, we present a model that predicts employment availability of D-university graduates by utilizing Machine Learning. The variables used were analyzed using up to 138 personal information, admission information, bachelor's information, etc., but in order to reflect them in the future curriculum, only the data after admission works effectively, so by department / student. The proposal was limited to the recommended ability to improve the separate employment rate. In other words, since admission grades are indicators that cannot be improved due to individual efforts after enrollment, they were used to improve the degree of prediction of employment rate. In this research, we implemented a employment prediction model through analysis of the core ability of D-University, which reflects the university's philosophy, goals, human resources awards, etc., and machined the impact of the introduction of a new core ability prediction model on actual employment. Use learning to evaluate. Carried out. It is significant to establish a basis for improving the employment rate by applying the results of future research to the establishment of curriculums by department and guidance for student careers.

머신러닝을 활용한 취업 예측 모델 설계: D대학교 졸업생을 중심으로

최근 청년 실업, 특히 대학졸업자의 실업 문제가 사회적 이슈로 대두되고 있다. 대학졸업자의 실업은 범국가적인 문제이기도 하고 대학 차원의 문제이기도 해서 각 대학들은 졸업자들의 취업률을 높이기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생의 취업여부를 예측하는 모델을 제시한다. 사용된 변수는 개인정보, 입학정보, 학사정보 등 최대 138개를 활용하여 분석하였으나 향후 교육과정에 반영하기 위해서는 입학 이후의 데이터만 유효하게 작용하므로 제안할 항목은 학과별/학생별 취업률 향상을 위한 추천 역량으로 한정하였다. 즉, 입학성적 등은 입학 후 개인의 노력에 의해 향상이 불가능한 지표이므로 취업률 예측도를 높이는 용도 등으로만 활용하였다. 본 연구는 대학의 이념, 목표 및 인재상 등이 반영된 D대학교의 핵심역량의 분석을 통한 취업예측 모델을 구현해 보고, 새로운 핵심역량 예측 모델의 도입이 실제 취업에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 평가하고자 수행되었다. 향후 연구결과를 학과별 교육과정 수립 및 학생 진로 지도 등에 적용하여 취업률을 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 그 의의가 있다.