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영어

This study aims to identify the key employability traits of university students who have completed internship programs, which are increasingly regarded as essential for entry-level employment in South Korea. The findings offer practical implications for both employers seeking effective recruitment strategies and young job seekers preparing for the labor market. While previous studies have primarily developed employability frameworks from an educational perspective, this study distinguishes itself by analyzing actual evaluation data collected by host organizations, based on the Ministry of Education’s standardized internship guidelines. The dataset consists of performance evaluations for 814 student interns from a university in Seoul. The data were categorized by job type —service-oriented and technical—and analyzed using hierarchical clustering and the XGBoost-SHAP algorithm, a widely used technique within explainable artificial intelligence (XAI). This approach enabled the identification of the relative importance of each employability trait. The results reveal that `organizational adaptability` and `proactiveness` were the most important traits in service roles, whereas `diligence` and `analytical judgment` were key in technical roles. `Interpersonal skills` were found to be consistently important across both categories. In contrast, traits such as `creative planning`, `academic performance (GPA)` and `prior social experience` were found to be of relatively low significance. By applying a data-driven XAI approach to internship evaluations, this study contributes empirical insights into predicting both job fit and organizational fit. It also highlights the potential of explainable AI methods in bridging the gap between education and employment in future research.

한국어

본 연구는 대졸 신입사원 취업의 필수 요건으로 부상한 ‘현장실습’ 과정을 수료한 대학생에 대해, 실 습 기관이 평가한 핵심 직업 인성 항목을 규명함으로써 채용 기관의 효과적인 인재 선발 전략과 청년 구직자의 취업 준비에 실질적 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 기존 연구들이 교육적 관점에서 의 직업 인성 척도 개발에 집중된 반면, 본 연구는 교육부 표준지침에 기반한 실습 평가 항목과 실제 평가 결과를 활용했다는 점에서 차별성을 갖는다. 서울 소재 A대학교의 814명 실습생 평가 데이터를 바탕으로, 서비스 직무와 기술 직무로 구분한 후, 설명가능한 인공지능(XAI) 기법 중 계층적 군집분석과 XGBoost-SHAP 분석을 적용하여 평가 항목별 상대적 중요도를 도출하였다. 분석 결과, 서비스 직무에서는 ‘조직 적응력’과 ‘적극성’, 기술 직무에서는 ‘성실성/근면성’과 ‘이해판단력’이 핵심 요인으로 나타났다. 공통적으로는 ‘대인관계 능력’의 중요도가 높 았으며, 반면 ‘기획 창의력’, ‘학점’, ‘사회 경험’ 등은 낮은 중요도를 보였다. 이러한 결과는 현장실습을 통한 직업 인성 평가를 데이터 기반으로 분석함으로써, 청년 구직자의 직 무 적합성과 조직 적합성을 예측할 수 있는 채용 전략 수립에 실질적인 시사점을 제공한다. 또한, XAI 기법을 활용한 분석 방법은 향후 교육과 채용 연계 연구에 활용 가능성을 제시한다.