The Korean Society Fishries And Sciences Education
[ Article ]
The Journal of the Korean Society for Fisheries and Marine Sciences Education - Vol. 36, No. 6, pp.1282-1293
ISSN: 1229-8999 (Print) 2288-2049 (Online)
Print publication date 31 Dec 2024
Received 12 Nov 2024 Revised 29 Nov 2024 Accepted 06 Nov 2024
DOI: https://doi.org/10.13000/JFMSE.2024.12.36.6.1282

직업계고 졸업자의 직무만족도 프로파일 분류 및 예측 요인 탐색: 교육 요인을 중심으로

신윤범 ; 원효헌
울산교육연구정보원(연구원)
국립부경대학교(교수)
Classifying Job Satisfaction Profiles of Vocational High School Graduates and Exploring Predictors: a Focus on Educational Factors
Yun-Beom SHIN ; Hyo-Heon WON
Ulsan Educational Policy Institute(researcher)
Pukyong National University(professor)

Correspondence to: 051-629-5972, wonhyo@pknu.ac.kr

Abstract

This study utilises data from the Korea Employment and Employability Research Institute's (KEEP) Young Adult Labour Market Transition Tracking Survey to categorise latent profiles of vocational school graduates based on their level of job satisfaction. It also investigates the educational factors that impact this classification through multinomial logistic regression analysis. The main findings are as follows. The study classified the latent profile of job satisfaction of vocational school graduates into three types based on the information index and classification quality. It was discovered that the levels of 10 subfactors of each profile shared similar characteristics within the group. Additionally, the study found that the educational factors of the current workplace are crucial for enhancing the job satisfaction of workers from vocational backgrounds. This study introduced variables related to major-job congruence and final degree, which correspond to educational background, as well as current workplace-related educational factors as factors affecting the classification of job satisfaction latent profiles. However, only current workplace-related educational factors were verified as valid variables for classification. Workers with low levels of job satisfaction are more likely to be satisfied with the education and training provided by their current workplace. Providing sufficient opportunities for education and training can improve their job satisfaction.

Keywords:

Vocational high school, Job satisfaction, Latent profile

I. 서 론

우리나라의 직업계 고등학교는 특정 산업 분야 및 직무에 종사하기 위한 인력 양성을 주요 교육 목적으로 두고 있는데, 고교에서 산출할 수 있는 다양한 성과지표 중 가장 활발하게 논의되는 분야는 단연 취업 분야로 볼 수 있다(Ryu et al., 2023). 그러나 최근 Ministry of Education(2023)에서 발표한 직업계고 졸업자 취업통계조사 결과에 따르면 2023년 전체 취업률은 전년 대비 2.1% 감소한 55.7%, 전체 진학률은 전년 대비 1.8% 증가한 47.0%로 나타났는데, 이러한 결과는 2010년 중반 직업계고 취업률이 70% 내외를 기록했던 것과 비교하여 큰 차이를 보인다(Choi et al., 2022).

즉 최근의 경향에 따르면 직업계고를 졸업한 학생들의 본래의 교육 목표로 볼 수 있는 취업률은 지속적으로 감소하고, 상위 교육기관으로 진학하는 진학률은 상승하는 추세임을 알 수 있다. 이와 관련하여 직장 취업자가 자격을 유지하는 비율인 유지취업률 조사 결과도 주목할 필요가 있는데, 직업계고 졸업자의 2차 유지취업률은 66.4%, 대학 졸업자는 81.6%를 기록하여(Academyinfo, 2023) 직업계고 졸업자들의 직무만족도가 대학 졸업자에 비해 상대적으로 낮음을 유추할 수 있다. 이러한 판단의 배경은 직장인의 근속이 직무만족도와 밀접한 관련이 있기 때문이다. 따라서 근로자가 본인이 소속된 산업체에서 소속감을 가지고 근속하기 위해서는 직장에 대해 노동자가 느끼는 다양한 만족도에 우선 순위를 두고 연구해야 한다(Kim, 2014; Kim and Gil, 2017; Joo and Han, 2015).

특히 이러한 직업계고 졸업자의 직무만족도 개선을 위해서는 개인 수준의 교육 요인들이 전제되어야 한다(Kim and Gil, 2017). 직업계 고등학교의 NCS 기반 실무형 교육과정의 경우 산업현장에서 직무를 성공적으로 수행하기 위해 요구되는 지식과 기술 및 태도를 국가차원에서 산업부문별, 수준별로 체계화하여, 학생들의 학교 교육을 통한 산업 현장의 적응성 및 진로성숙도 제고에 목표를 두고 있기 때문에(Ministry of Education, 2015), 해당 교육과정의 적용을 받은 학생들이 실제 산업 현장에 진출했을 때, 그들이 현장에 잘 적응하는지, 직무만족도는 어떠한지 등을 체계적으로 진단할 필요가 있는 것이다. 특히 최근 교육 당국에서도 관계부처 합동으로 ‘중등직업교육 발전방안’을 수립하여 직업계고 학생들이 현장성 있는 직업교육을 받고 양질의 기업에 취업할 수 있도록 노력하고 있다고 밝히며, 일자리와 교육 요인 간 긴밀한 연관성을 언급하기도 하였다(Ministry of Education, 2023).

그리고 취업 이후에도 직장만족도는 다양한 요인에 의해 영향을 받고 있는데, 근무환경과 관련있는 일자리 형태, 직장 규모, 임금수준, 근무시간, 인간관계 등의 요소뿐만 아니라 개인의 직무역량과 직장에서 요구하는 직무와 부합하는 정도에도 영향을 받고 있기 때문에(Lim, 2013), 직장에서 개인이 어떠한 교육 경험을 하고, 이에 대해 어떻게 인식하는지가 직무만족도에 영향을 줄 수 있음을 시사한다(Kim et al., 2018; Kim and Gil, 2017). 따라서 직업계고 졸업자들의 직무만족도에 영향을 미치는 개인 수준의 교육 요인들이 어떠한지를 살펴보는 것은 연구의 필요성이 매우 높다고 할 것이다. 나아가 직업계고 졸업자에 대한 객관적이고 타당한 연구 수행은 중등단계 직업교육 정책의 방향을 모색하고 적절한 방안을 수립하는데 기여할 수 있다(Kim et al., 2018).

한편 산업 현장의 직무만족도와 교육 요인간의 관계를 살펴본 선행연구는 주로 대졸자를 중심으로 이루어져 온 경향이 있다(Kim and Gil, 2017; Joo and Han, 2015). 직업계고를 졸업한 재직자의 직무만족도를 제고하기 위해서는 재학 시 본인의 전공에 대한 이해도, 만족도 등을 포함하여 학교생활, 현재 직무와의 연계성 등 심층적으로 규명해야 할 교육 요인이 다양하지만(Kim et al., 2018), 직업계고 졸업자에 초점을 맞춘 산업 현장의 직무만족도 관련 연구는 아직 부족한 실정이며, 특히 교육의 유형이나 교육과정의 성격이 노동시장에 미치는 성과에 대한 연구는 매우 부족한 편이다(Choi, 2018). 특히 직무만족도 수준에 따라 유형을 구분하고, 해당 유형에 영향을 미치는 고교 재학 시절과 현 직장에서의 다양한 개인 수준의 교육 요인에 초점을 둔 연구는 찾아보기 힘들었다.

이에 본 연구에서는 한국직업능력연구원의 청년층 노동시장 이행 추적 조사(KEEP 추적 조사) 데이터를 활용하여 직업계고 졸업자의 직무만족도 수준에 따른 잠재프로파일을 분류하고, 해당 분류에 영향을 미치는 교육 요인들을 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 검증하였다. 이러한 과정을 통해 도출된 연구 결과는 직업계고 출신 재직자들의 개인 수준 교육 요인들이 직무만족도 유형 분류에 미치는 영향을 규명하여, 그들이 보다 나은 양질의 환경에서 근무할 수 있는 교육 요인들에 대한 기초자료를 제공될 수 있을 것이다. 이상 본 연구의 필요성 및 목적을 바탕으로 설계한 본 연구의 문제는 다음과 같다.

첫째, 직업계고 졸업자의 직무만족도에 따른 잠재프로파일은 몇 개로 구분되며, 구분된 집단의 특징은 어떠한가?

둘째, 직업계고 졸업자의 개인 수준의 교육 요인은 직무만족도 수준에 따른 프로파일에 영향 요인으로 작용하는가?


Ⅱ. 이론적 배경

1. 직업계고 졸업자의 직무만족도

고등학교를 졸업하고 바로 취업을 하는 청년의 일자리 만족도는 중등 직업교육의 성과가 사회적으로 실현되는 실제적인 결과라는 점에서 중요한 의미를 가진다(Kang, 2022). 특히 직업계 고등학교는 특정 산업 분야 및 직무에 종사하기 위한 인력 양성을 주요 교육 목적으로 설정하였기에 직업계고 졸업 청년들의 취업 관련 지표들은 성과지표로서 활용이 될 만큼 그 중요성이 다른 유형의 고교와 비교하여 높이 평가된다(Ryu et al., 2023; Lim and Jung, 2015). 이들이 본인이 소속된 산업체에서 소속감을 가지고 근속하기 위해서는 본인의 직무 역량이 직장에서 요구하는 직무와 부합하는지를 인식하는 지표인 직무만족도를 포함하여 직장에 대해 노동자가 느끼는 다양한 만족도를 우선적으로 연구해야 한다(Kim, 2014; Kim and Gil, 2017; Joo and Han, 2015).

직무만족도는 학자에 따라 그 개념이 다소 차이가 나지만, 그 개념 및 특성을 종합해 볼 때 직무만족도는 조직 내에서 개인이 직무를 수행해 나가는 과정과 직무 수행 결과에서 느끼는 긍정적인 감정 상태로 개인적 요인과 환경간의 상호작용에서 경험하는 만족감이며, 조직 구성원의 사기와 직무 욕구를 가늠해 볼 수 있는 척도로 볼 수 있다(Seo, 2019). 즉 직무만족도는 개인이 인식하는 것이 핵심인데, 가장 잘 계획되고 유망한 정책이라 할지라도 정책의 실제 효과는 개인이 그 정책을 어떻게 해석하고 행동하는가에 달려있다는 점에서 직장에서 본인의 직무에 대한 만족도를 어떻게 인식하느냐는 굉장히 중요한 문제이다(Kang, 2022). 이러한 만족도의 중심에는 개인 수준에서의 유인가(incentives)와 신념(beliefs)이 어떠한 아젠다에 어떻게 반응하는지가 핵심이기 때문이다(McLaughlin, 1987).

직무만족도의 구성 요소 또한 조사 대상이 소속된 산업체의 특성을 반영하여 다양한 요소들이 학자들에 의해 보고되고 있는데, 구체적으로 동기 요인과 위생 요인으로 직무 만족도를 나눈 Herzberg(1959)의 분류, Friedlander(1963)의 사회적ㆍ기술적 환경, 본질적 직무 측면, 발전을 통한 안정의 3가지 분류, Vroom(1964)의 감독, 작업집단, 직무내용, 임금, 승진 기회, 작업시간으로의 분류, 직무자체, 승진, 임금, 안정감, 작업조건, 복지후생, 상사의 관리방식, 동료관계, 회사의 경영방침 등 9개로 나눈 Locke(1976)의 분류, Alderfer(1967)의 임금, 부가급부, 상사에 대한 존중, 동료에 대한 존중, 성장의 5가지 요인 등이 있다. 본 연구에서는 한국직업능력연구원 청년층 노동시장 이행 추적 조사(KEEP 추적 조사) 데이터에서 제공하는 10가지의 직무만족도 문항을 활용하고자 한다.

한편 Ministry of Education(2023)는 2022년 직업계고 졸업자 유지취업률 조사 결과를 통해 직업계고 졸업자가 취업 후 약 12개월이 지난 시점에서 직장 취업자 자격을 유지하는 비율인 ‘2차 유지취업률’은 66.4%로 나타났다고 보고하였다. 이는 작년에 비해 소폭 상승한 수치지만, 10명 중 3명 이상이 이직을 하거나 퇴직을 한다는 것을 의미한다. 2022년 대학 졸업자의 2차 유지취업률이 81.6%를 기록한 것(Academyinfo, 2023)과 비교하면 여전히 부족한 실정이며, 직무만족도 제고를 통해 유지취업률이 제고될 수 있는 방안을 다각도로 고민해야 함을 시사한다.

2. 교육 요인과 직무만족도

앞서 살펴본 바와 같이 직무만족도를 구성하는 요인은 다양하지만, 직업계 고등학교에서 NCS 교육과정을 통해 현장 실무형 인재를 기르고자 하는 측면(Ministry of Education, 2023) 및 직무만족도 제고를 위해서는 개인 수준에서 어떠한 교육 경험을 하는지가 중요하다는 측면(Kim et al., 2018; Kim and Gil, 2017)을 고려하면 직업계고를 졸업한 재직자들의 직무만족도에 있어서는 교육 요인의 중요성이 매우 크다고 할 것이다. 특히 직업계고 졸업생의 경우 여러 가지 교육 요인들 중 학교 교육과정에서 다루는 전공과 실제 산업 현장의 직무와의 일치도가 직무만족도에 큰 영향을 준다고 보고되고 있다. 이들은 전문대학 이상의 학력을 가진 취업자에 비해 공식적인 교육과 직업훈련, 경력 등이 상대적으로 부족하므로 그에 따른 취업 시장에서의 경쟁력이 낮기 마련인데, 따라서 졸업과 동시에 첫 직장으로 이행하는 학생들은 자신의 전공을 살릴 수 있는 일자리를 선택하는 것이 중요한 과제로 간주된다(Kang, 2022). 자신의 직무와 고교 전공의 일치도가 낮은 직장으로 진입할 경우, 거듭되는 이직 과정에서도 그 일치도를 개선하기가 어려워 양질의 일자리를 구할 가능성이 낮아지기 때문이다(Cho and Lee, 2020).

관련 선행연구를 살펴보면 직무와 전공이 불일치할 경우 고용 형태와 직장 만족도에 부정적인 영향을 미친다는 연구(Kim, 2013), 특성화고의 진로지도 및 취업지원은 직무 일치도를 매개하여 직무만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 연구(Nam et al., 2013), 근로자의 직무와 교육 및 기술 수준 적합 정도는 직무만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 연구(Kim, 2015), 직업계고 졸업자가 취업 후 직무-전공 일치도가 높을수록 비교적 높은 만족도의 일자리로 이행할 가능성이 높다는 연구(Kang, 2022) 등이 수행되고 있다. 종합하면 직업계고 졸업자들의 전공과 직무의 연관성이 높을수록 직무에 대한 만족도도 높은 것으로 파악할 수 있다.

한편 최근의 산업현장은 세계화, 정보화, 소비자 수요 변화 및 기술 변화 등 급격한 내·외부적 환경 변화에 직면하고 있으며, 이에 기업의 핵심역량은 실물자본(Tangible capital) 뿐만 아니라 인적자본(Human Capital)과 지식자본(Knowledge Capital)의 중요성이 급격하게 증가하고 있으므로, 장기적으로 환경변화에 대응하기 위해 기업이 지닌 인적자원의 능력과 숙련 수준을 높이고 유지하기 위한 교육의 역할이 절대적으로 중요하다(KRIVET, 2023). 앞서 살펴본 학자들의 직무만족도 구성요인을 살펴보더라도 Herzberg(1959)의 동기 요인, Friedlander(1963)의 본질적 직무 측면, Vroom(1964)Locke(1976)의 직무 자체, Alderfer(1967)의 성장 등 교육을 통해 훈련되어야 할 요인들이 전통적으로 직무만족도에 중요한 요인으로 구성되고 있음을 알 수 있다.

이러한 내용을 바탕으로 본 연구에서는 직업계고 졸업자의 직무만족도 유형 분류에 영향을 미치는 교육요인으로 전공-직무 일치 및 유용도 관련 문항과 직장 입직 후 교육훈련 만족도 관련 문항을 중심으로 살펴보고자 한다.


Ⅲ. 연구 방법

1. 데이터 및 분석대상

본 연구는 한국직업능력연구원의 2019년 조사된 청년층 노동시장 이행 추적 조사(KEEP 추적 조사) 데이터를 활용한 분석을 실시하였다. 해당 조사는 청년층의 교육 관련 정보를 충분히 생성하면서 교육과 노동시장 간의 관계를 보다 밀도 있게 분석할 수 있도록 하고, 교육과 노동시장의 연관성 등에 대한 심층적인 연구 및 바람직한 정책을 수립하는데 그 목적이 있다(KRIVET, 2021). 최종 분석대상은 고교유형 문항에 대해 ‘전문고’로 응답한 인원 중 측정 변수에 대한 결측치를 제외한 1,033건으로 설정하였다.

2. 측정 변수

먼저 본 연구의 종속변수는 연구 표본이 인식하는 직무만족도로, 청년층 노동시장 이행 추적 조사(KEEP 추적 조사)에서 직무만족도 관련 10개 하위요인을 활용하였다. 해당 변수들은 Likert 척도인 ‘1=전혀 그렇지 않다’부터 ‘5=매우 그렇다’에 응답하게 설계되어 있어 점수가 높을수록 직무만족도가 높은 것을 의미한다.

그리고 본 연구의 독립변수는 최종학력 관련 2문항, 전공-직무 일치도 1문항, 전공-직무 유용도 2문항, 직장 입직 후 교육훈련 만족도 관련 3문항으로 총 8개의 변수를 설정하였다. 독립변수의 경우 범주형 변수를 제외하고 종속변수와 같이 각 문항의 점수가 높을수록 해당 문항에 대한 인식이 높은 것을 의미한다. 이상의 변수들을 표로 정리한 결과는 <Table 1>과 같다.

Measurement variables in this study

3. 분석 방법

본 연구는 직업계고 출신 근로자의 직무만족도 수준에 따른 유형을 분류하기 위한 잠재프로파일 분석과 유형 분류에 영향을 미치는 주요 교육 요인을 검증하기 위한 다항 로지스틱 회귀분석을 Jamovi 2.4.11 프로그램을 활용하여 검증하였다. 먼저 잠재프로파일 분석은 개개인의 특성에 초점을 두고 접근하는 사람 중심의 접근 방법으로(Bergman & Magnusson, 1997), 피험자들의 응답 패턴을 토대로 직접적으로 관찰되지 않는 이질적인 잠재프로파일을 분류할 수 있어 적절한 방법이라고 판단하였다. 해당 분석에서는 잠재프로파일을 2개에서 5개까지 늘려가며, 정보지수인 AIC, BIC, SABIC 및 분류의 질을 평가하는 Entropy, 그리고 소수집단 여부 등을 고려하였다.

다음으로 직무만족도 프로파일에 따라 군집화 된 n개의 집단 구분에 교육 요인들이 독립변인으로서 유의한 영향을 미치는지 알아보기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 다항 로지스틱 회귀모형은 독립변수의 값에 따라 종속변수에 해당하는 범주형 변수를 분류할 때 유용한 분석방법이며, 종속변수가 두 개 이상인 경우도 적용이 가능하다(Yoo and Cho, 2016). 이에 직업계고 졸업자의 개인 수준의 교육 요인이 직무만족도 수준에 따른 프로파일에 영향 요인으로 작용하는지를 분석하기 위한 모형으로 적합하다고 판단하였다.


Ⅳ. 연구 결과

1. 잠재프로파일 분석

가. 잠재프로파일 수 결정

본 연구는 총 10개의 직무만족도 하위 변인에 따른 잠재프로파일 수를 결정하기 위하여 프로파일 수를 2개에서 5개까지 적용시키면서, 프로파일 수에 따른 모형 적합도 및 집단별 분류 비율이 어떻게 변하는지 비교해 보았다. 분석결과 정보지수인 AIC, BIC, SABIC는 잠재프로파일의 수가 점차 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였으나, 잠재프로파일이 3개인 시점부터는 감소의 폭이 줄어드는 것을 확인하였다.

그리고 분류의 질을 나타내는 Entropy 지수의 경우 잠재프로파일의 수가 3개인 경우 가장 우수한 것으로 분석되었고, 잠재프로파일이 5개로 분류되었을 때 5% 미만의 소수집단이 관측되었다. 따라서 본 연구에서는 분석에 활용된 정보지수(AIC, BIC, SABIC), Entropy, 집단별 관측치의 분포 등을 종합적으로 고려하였을 때 가장 적합한 분석 모형은 잠재프로파일 수가 3개인 모형으로 판단하였다. 이에 대한 결과는 <Table 2>에 제시하였다.

Compare model fit by number of core competency latent profiles

나. 잠재프로파일 특성 분석

<Table 2>에 제시된 모형 적합도(정보지수, Entropy, 집단별 관측치)를 종합적으로 고려한 3개의 잠재프로파일의 특성을 파악하기 위해 하위요인별 평균 및 표준오차에 대한 분석 결과를 [Fig. 1] 및 <Table 3>에 제시하였다.

[Fig. 1]

Job satisfaction latent profile plot

Compare model fit by number of core competency latent profiles

핵심역량 수준에 따른 각 프로파일은 5점 척도의 분포를 고려하여 ‘만족’, ‘보통’, ‘불만족’ 집단으로 명명하였다. 각 집단을 구분한 기준은 [Fig. 1]에 제시된 잠재프로파일별 특성 plot에 근거하였으며, 10개의 하위요인에 따라 3개의 프로파일로 명확하게 구분되었다.

분석 결과 Class 3은 사례 수가 295건으로 전체의 28.6%를 차지하는 집단으로서 직무만족도 하위요인의 수준이 다른 집단에 비해 가장 높은 수준인 것으로 나타나 ‘만족’ 집단으로 명명하였다. 그리고 전체 분석 대상의 56%(n=578)인 Class 1은 하위요인들의 수준이 다른 두 프로파일과 비교하여 중간 수준인 것으로 분석되어 ‘보통’ 집단으로 명명하였다. 마지막으로 전체의 15.5%(n=160)에 해당하는 Class 2는 하위요인들이 모두 가장 낮은 수준으로 나타나 ‘불만족’ 집단으로 명명하였다.

2. 다항 로지스틱 회귀분석

다음으로는 교육 요인이 직업계고 졸업 근로자의 직무만족도 프로파일 분류에 어떠한 영향력을 미치는지 알아보기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였고, 그 결과는 <Table 4>에 제시하였다.

Validate the impact of training factors on job satisfaction latent profile classification

분석 결과 ‘직무만족도 만족’ 및 ‘직무만족도 보통’ 집단 모두 ‘직무만족도 불만족’ 집단을 준거로 ‘현 직장 교육훈련 전반적 만족도’ 변수가 각각 (+)466.8%, (+)166.1%의 통계적으로 유의한 정적 효과를 갖는 것으로 분석되었다. 그리고 ‘현 직장 교육훈련 기회의 충분성’ 또한 직무만족도 만족 집단에 대해 통계적으로 유의한 정적 효과가 나타났다. ‘현 직장 교육훈련 전반적 만족도’를 예로 들면 해당 변수가 1단위 증가하면 직무만족도 만족 및 보통 집단에 소속될 확률이 각각 466.8%, 166.1% 증가하는 것을 의미한다. 반면 응답자의 교육 배경에 해당하는 전공-직무 일치도 및 최종학력 관련 변수 등은 통계적으로 유의한 결과가 분석되지 않았다.


Ⅴ. 결 론

1. 결론

본 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 직업계고 출신 직무만족도 잠재프로파일을 정보지수 및 분류의 질을 근거로 분류해 본 결과 ‘만족’, ‘보통’, ‘불만족’의 세 가지 유형으로 분류되었고, 해당 프로파일별 10가지의 하위요인들의 수준이 모두 집단 내에서 유사한 특성을 공유하는 것으로 나타났다. 즉 직무만족도를 구성하는 요인들이 근무환경, 근무시간, 임금(소득), 대인관계 등 각각 독립적이고 고유한 특성을 측정하고 있지만 개인 내에 존재하는 서로 다른 직무만족도 요인들은 유기적으로 연결되어 있는 것을 유추할 수 있다(Lee et al., 2021; Pintrich & Zusho, 2002). 따라서 분류된 집단들은 각각의 특성을 가지고 있음을 의미하며, 이를 정확하게 파악하여 현장에서 이들의 직무만족도 제고를 위한 교육 및 지원 계획을 수립할 때 집단별 특성을 반영해야 함을 의미한다(Han, 2023). 한편 직업계고를 졸업한 근로자의 직무만족도 만족 집단(n=295)은 불만족 집단(n=160)에 비해 많은 것은 고무적이라 하겠으나, 이는 동시에 불만족 집단이 여전히 존재한다는 것으로 관련 연구의 지속적인 탐색이 필요함을 시사한다.

다음으로 직업계고 출신 근로자의 직무만족도 제고를 위해서는 현 직장의 교육 요인이 중요한 것으로 나타났다. 본 연구는 직무만족도 잠재프로파일 분류에 영향을 미치는 교육 요인으로 교육 배경에 해당하는 전공-직무 일치도 및 최종학력 관련 변수와 현 직장 관련 교육 요인을 투입하였는데, 현 직장 관련 교육 요인만 유형 분류에 유효한 변인으로 검증되었다. 즉 직무만족도 수준이 낮은 근로자는 재직 중인 직장에 대한 전반적인 교육훈련의 만족도가 높을수록, 교육훈련을 받을 기회가 충분하게 제공될수록 직무만족도가 제고될 수 있음을 의미한다. 이러한 결과는 근로자의 직무에 따른 적절한 교육훈련이 직무만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 다수의 선행연구 결과를 지지한다(Kim, 2015; Yang, 2021; Lee and Lim, 2017; Lee, 2018).

한편 직업계고 출신 근로자의 직무-전공 일치도 및 유용도는 그간 선행연구를 통해 직무만족도에 정(+)의 영향력을 보인다는 결과가 다수 포착되고 있지만(Kang, 2022; Kim, 2013; Cho and Lee, 2020), 동시에 직무-전공 일치도가 직무만족도에 통계적으로 유의한 영향을 주지 못했다는 연구(Ha and Hong, 2022) 및 높은 진로성숙도를 지닌 학생들이 취업 후 직장만족도가 오히려 낮아진다는 연구(Oh and Kim, 2016) 등이 보고되기도 한다. 이와 관련하여 직업계고 출신자가 취업 이후 본인의 전공보다는 저숙련 기술만을 활용하여 본인의 전문성을 살리기 어려웠다고 밝힌 점(Roh and Byun, 2016)을 고려하면 산업체에 따라 직무-전공 일치도 및 유용도에 대한 효과가 차별적으로 나타날 수 있음을 유추해 볼 수 있다.

2. 제언

이상의 결론을 바탕으로 한 제언은 다음과 같다. 먼저 산업체 교육 프로그램을 수요자 맞춤형으로 다각화하고 이를 확대할 필요가 있다. 본 연구의 결과를 통해 직업계고 출신 근로자의 직무만족도는 전공이 아닌 재직 중인 직장의 교육 프로그램에 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 산업 현장의 교육 요인의 중요성을 확인한 것인데, 가령 직업계고와 산업체가 협력하여 산업 맞춤형 직무 적응 트랙을 개발하는 것, AI를 활용해 졸업생의 역량 및 교육 훈련 필요성을 분석하고, 직무별 요구 스킬에 따라 맞춤형 훈련 모듈을 제공하는 것 등, 직장 내 교육훈련에 쉽게 참여할 수 있도록 온라인 학습과 오프라인 훈련을 결합한 혼합형 교육 프로그램을 운영하는 것 등을 고려해 볼 수 있을 것이다.

다음으로 졸업생들이 직무 환경에서 지속적으로 성장할 수 있도록 졸업생 경력 개발 지원 플랫폼을 구축하는 것도 필요해 보인다. 이 플랫폼을 통해 졸업생이 직장에서 직무 만족도를 높이기 위해 필요로 하는 훈련과 자격증을 추천받을 수 있도록 하고, 경력과 기술 향상을 위한 교육 기회를 지속적으로 제공할 수 있을 것이다. 이러한 플랫폼의 주체는 단위 학교, 지역 및 시·도 교육청, 나아가 국가단위도 될 수 있겠지만 본 연구의 결과를 통해 취업 이후의 직장에서의 교육이 가장 큰 성과를 내고 있는 바, 교육훈련이 보다 맞춤형으로 이루어져야 함을 시사한다고 볼 수 있다. 따라서 학교지원센터와 같은 지역 교육지원을 위한 기관의 협조를 통해 직업계고 졸업생들이 맞춤형으로 지속적으로 경력 개발을 지원받을 수 있도록 하는 것이 필요해 보인다.

그리고 직업계고 출신 근로자들의 직무만족도를 타당하게 측정할 수 있는 도구의 개발도 이루어져야 할 것이다. 연구 결과를 통해 직장 교육 요인의 효과가 직무만족도 수준에 따라 차이가 나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 어떠한 프로그램이나 활동에 교육 요인을 투입할 때 직무만족도 수준에 대한 파악이 선행되어야 하고, 직무만족도 수준에 따른 적절한 교육 요인이 투입될 때 가장 효과적일 수 있음을 시사한다.

마지막으로 본 연구는 횡단적 분석, 데이터 조사 시점, 연구 대상 확보의 측면에서 일반화의 한계를 지닌다. 보다 체계적인 직업교육과정인 NCS 교육과정이 2018학년도부터 직업계 고등학교에 전면 적용된 바, 추후 수집되는 데이터를 활용하여 직업계고 출신 근로자의 직무만족도를 제고할 수 있는 다양한 학교 요인을 탐색하는 연구가 수행되어야 할 것이다.

Acknowledgments

본 논문은 2023 한국수산해양교육학회 추계학술대회 발표논문을 수정·보완한 것임

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[Fig. 1]

[Fig. 1]
Job satisfaction latent profile plot

<Table 1>

Measurement variables in this study

Variables Questions and explanations Scale
Independent Education What is your current level of education? 1= High School, 2= College, 3= 4-year, 4= Master's, 5= Doctorate
Is your final level of education higher than your current job requires? 1= Not at all high ~ 5= Very high
Major-job match How well does the major of your final degree match your current job? 1= Not at all consistent ~ 5= Very consistent
Major-Job Usability How useful is the major in your final degree for your current job? 1= Not at all useful ~ 5= Very useful
How useful is the overall content of your final education for your current job?
Training at your current job Does your workplace offer enough opportunities for job-related training? 1= Not at all ~ 5= Very much so
Are you satisfied with the content and trainer competence of the training provided in your workplace?
Are you generally satisfied with the training provided at your workplace?
Dependent Job satisfaction
(Are you satisfied with the following about your current job?)
Working environment (facilities, safety, hygiene) 1= Not at all ~ 5= Very much so
Working hours
Interpersonal
Salary (income)
Personal development potential
Employee benefits (social insurance and welfare)
Stability of employment
HR (promotion system)
Social reputation
Overall satisfaction with your current job

<Table 2>

Compare model fit by number of core competency latent profiles

Classification criteria Number of potential profiles
2 3 4 5
Information Index AIC 26326.57769 25222.71931 24755.72930 24592.32415
BIC 26479.72459 25430.20866 25017.56109 24908.49839
SABIC 26381.26488 25296.81164 24849.22675 24705.22674
Quality of classification Entropy 0.87417 0.89082 0.88471 0.86851
BLRT_p 0.00990 0.00990 0.00990 0.00990
Classifying observations by population Class1(%) 411(39.8%) 578(56.0%) 317(30.7%) 460(44.5%)
Class2(%) 622(60.2%) 160(15.5%) 505(48.9%) 155(15.0%)
Class3(%) 295(28.6%) 122(11.8%) 42(4.1%)
Class4(%) 89(8.6%) 295(28.6%)
Class5(%) 81(7.8%)

<Table 3>

Compare model fit by number of core competency latent profiles

Variables Satisfied(n=295)
(Class 3)
Neutral(n=578)
(Class 1)
Unsatisfied(n=160)
(Class 2)
Workplace satisfaction M 4.273 3.275 2.325
SE 0.0488 0.0388 0.1215
Working hours satisfaction M 4.2 3.192 2.296
SE 0.0584 0.0416 0.116
Interpersonal satisfaction M 4.31 3.468 2.908
SE 0.0556 0.0321 0.1102
Salary satisfaction M 3.928 2.899 1.838
SE 0.0635 0.0477 0.0705
Satisfaction with personal development M 4.117 3.037 2.114
SE 0.0634 0.0425 0.1217
Benefits satisfaction M 4.06 2.939 1.665
SE 0.07 0.0494 0.0808
Job security satisfaction M 4.246 3.237 2.247
SE 0.0614 0.0456 0.107
HR system satisfaction M 3.824 2.765 1.711
SE 0.0722 0.0427 0.0844
Social reputation satisfaction M 4.105 3.154 2.263
SE 0.0636 0.0365 0.093
Overall satisfaction M 4.302 3.13 2.091
SE 0.0424 0.0441 0.0755

<Table 4>

Validate the impact of training factors on job satisfaction latent profile classification

Variables Job satisfaction Satisfied
(Class 3)
Job satisfaction Neutral
(Class 1)
B SE OR B SE OR
Nagelkerke’s R2=0.267, χ²=421(p<.001) / Reference group = Job satisfaction Unsatisfied(Class2)
*p<.05, ***p<.001, OR=Odds Ratio
Categorical Final education (ref. high school)
Colleges -0.2484 0.286 0.78 -0.0269 0.235 0.9735
4-year -0.5515 0.34 0.5761 -0.281 0.282 0.755
Graduate School -1.3071 1.089 0.2706 -0.4323 0.882 0.649
Continuous Major-job match 0.2958 0.165 1.3442 0.2094 0.134 1.233
Major-Job Usability 0.1984 0.246 1.2194 0.077 0.196 1.08
Training Content - Job Usefulness -0.0358 0.248 0.9649 -0.0967 0.203 0.9078
Final educational requirement for current job 0.0649 0.132 1.0671 0.1739 0.103 1.1899
Sufficiency of current workplace training opportunities 0.5566* 0.223 1.7448 0.2935 0.181 1.3411
Satisfaction with the quality of training at your current workplace 0.3486 0.333 1.4171 -0.0608 0.263 0.941
Overall satisfaction with current workplace training 1.7349*** 0.332 5.6681 0.9787*** 0.261 2.6609