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영어

This study analyzes the current status of interdisciplinary programs in Korean universities and attempts to typologize operational strategies through Latent Profile Analysis (LPA). Latent Profile Analysis was conducted using jamovi and R programs as the analytical method. The results showed that among 441 Korean universities, 166 institutions (37.6%) had established interdisciplinary programs, and universities with interdisciplinary programs demonstrated significantly higher levels across all major resource indicators compared to those without. The Latent Profile Analysis revealed that universities operating interdisciplinary programs were classified into three types: AI/Data-Centric type (43.4%), Bio/Health-Centric type (35.5%), and General/Public-Centric type (21.1%). Multinomial logistic regression revealed distinct predictors: AI/Data-oriented type was associated with full-time faculty (OR =0.91), education expenses (OR=0.23), and employment rate (OR=1.07), while Bio/Health-oriented type was linked to enrolled students (OR=0.96), full-time faculty (OR = 1.03), and employment rate (OR=2.80).This study can be utilized as foundational data for future higher education policy development and the creation of customized support strategies for individual universities.

한국어

본 연구는 국내 대학의 융합전공 설치 현황 및 운영 특성을 파악하고, 잠재프로파일분석(LPA)을 통해 대학 의 융합전공 운영 전략 유형을 분류하여 각 유형별 예측요인을 분석하기 위한 2차 자료 분석 연구이다. 분석방 법으로는 jamovi & R 프로그램을 이용하여 잠재프로파일분석을 실시하였다. 연구결과, 국내 441개 대학 중 166개교(37.6%)가 융합전공을 설치하고 있었으며, 융합전공 설치 대학이 미설치 대학에 비해 모든 주요 자원 지표에서 유의하게 높은 수준을 보였다. 잠재프로파일분석 결과, 융합전공 운영 대학은 AI/데이터 중심형 (43.4%), 바이오/헬스 중심형(35.5%), 융합일반형/공공형(21.1%)의 3개 유형으로 분류되었다. 다항 로지스틱 회 귀분석을 통해 각 유형별 차별화된 예측요인을 확인하였으며, AI/데이터 중심형은 전임교원 비율(OR=0.91), 교 육비(OR=0.23), 취업률(OR=1.07), 바이오/헬스 중심형은 전임교원 비율(OR=1.03), 등록학생 수(OR=0.96), 취업률 (OR=2.80)이 주요 예측요인으로 나타났다. 본 연구는 향후 고등교육 정책 수립 및 대학별 맞춤형 지원 전략 개 발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.