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영어

The purpose of this study is to present the more effective data to apply to the field by identifying the differences of the employment rate according to the characteristics of the department of physical education. In order to achieve the purpose of the study, the employment rate was collected through the 2014 National Tax DB data released at the end of 2015, and finally a total of 279 physical education departments were selected for analysis. The t-test and one-way ANOVA were conducted to establish the characteristics of the department, type of university, department name, and area, and to compare the employment rates. We used the CHAID algorithm in the Decision Tree to see what the characteristics of the department are affected. There was no difference in the employment rate according to department characteristics. The results of the decision tree analysis were as follows. The first separation criterion was 'local', followed by 'university type' and 'affiliated college'.

한국어

본 연구에서는 체육계열학과의 특성에 따른 취업률을 단순 비교를 통해 차이를 규명함으로써 현장에 적용하는데 더 실효적 자료를 제시하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 2015년 말에 발표된 2014년 국세DB 자료를 통해 취업률을 수집하여 최종적으로 총 279개의 체육계열학과를 분석대상으로 선정하였다. 학과의 특성을 설치유형, 소속대학, 학과명, 지역을 설정하고 이에 따른 취업률을 비교하기 위해 t-검증과 일원배치분산분석을 실시하였으며, 취 업률을 기준으로 대학구조개혁평가와 유사하게 5등급으로 구분한 뒤 이에 어떠한 학과 특성이 영향을 미치는지 알아보 기 위해 의사결정나무분석(Decision Tree)에 CHAID 알고리즘을 사용하였다. 학과특성에 따른 취업률 차이에서는 ‘지역’을 제외한 다른 특성에서는 차이가 나타나지 않았다. 의사결정 나무분석의 결과는 첫 번째 분리기준이 ‘지역’이었고, 다음으로 ‘대학유형’, ‘소속 단과대’로 구분되었다.