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이 연구의 목적은 농림축산식품부의 농업계 고등학교와 농업계 대학교에 대한 교육지원사업 성과를 졸업생의 취업률 및 진학률을 중심으로 분석하는 것이었다. 이를 위해 농림수산식품교육문화정보원의 농업계 학교 취·창업 현황 데이터를 활용하였다. 2014년부터 2018년까지의 농업계 학교별 교육지원사업 관련 자료 및 학교별 일반적 특성 등의 데이터에 대해 기술통계 분석 및 합동자료 회귀분석(Pooled OLS)을 실시하였다. 분석 결과 농업계열 취업률은 농업계 고등학교는 23.92%, 농업계 대학교는 27.20%로 농업계 대학이 조금 높았다. 농업계 고등학교는 교육지원사업을 받은 학교일수록 농업계열 취업률이 높고, 특히 특성화 사업을 받은 학교일수록 영농 취업률이 높았다. 농업계 대학교는 교육지원사업을 받은 학교가 농업계열 취업률이 높았지만, 특성화 사업 시행 여부는 의미 있는 차이를 주지 못했다. 농업계 전문대학의 경우 4년제 대학보다 농업계열 취업률과 동일계열 취업률이 높았다. 연구 결과를 바탕으로 후속연구를 위해 다양한 형태의 농업계 학교 특성을 고려한 지원사업 발굴, 농업계 학교의 교육성과에 대한 성과지표의 체계적인 구축, 농업계 학교 성과관리를 위한 관련 데이터의 체계적 관리 등의 제언을 하였다.
The purpose of this study was to analyze the performances of agricultural schools educational support program of MAFRA(Ministry of Agriculture, Forestry and Rural Affairs), with a focus on the employment rate and enrollment rate of graduates. For the purpose, this study used the agricultural schools’ 2014-2018 year employment and enrollment data of EPIS(Korea Agency of Education, Promotion, and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries). We use Pooled OLS(Ordinary Least Square) Regression analysis. The analysis showed that the agricultural employment rate was slightly higher in agricultural high schools, with 23.92% in agricultural high schools and 27.20% in agricultural universities and colleges. Agricultural high schools receiving educational support had higher employment rates than those not, and agricultural employment rates were higher when they received special support programs. Agricultural universities and colleges receiving the support also had a higher employment rate, but the special support programs did not affect the difference in any kind of employment rates of agricultural universities and colleges. Suggestions for follow-up research are as follows. It is necessary to discover support projects that take into account the characteristics of various types of agricultural schools, to systematically establish performance indicators for the educational performance of agricultural schools, and to systematically manage related data for performance management of agricultural schools.
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Agricultural School, Educational Support Program, Education Performances, Pooled OLS Regression
