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영어

This study diagnoses the educational effectiveness of government-led AI and digital vocational training using Kirkpatrick's four-level model. We conducted an empirical analysis on 208 graduates from a specific private institution, examining employment outcomes, job-training alignment, corporate DX contribution, and causes of unemployment. Results show a 68.3% employment rate, indicating quantitative success, yet 89.4% required over a month for placement. Job-training alignment varied significantly, with a notable gap between Cloud (4.29) and Autonomous Driving (2.23). Crucially, 78.9% entered IT roles, and roughly 30% directly contributed to corporate DX via core technologies, confirming policy effectiveness. Meanwhile, 68.2% of unemployed graduates cited insufficient practical experience as the primary barrier. Based on these findings, the study recommends reinforcing lifecycle support systems, expanding corporate internships and field training, and intensifying core technology training to foster practical career development.

한국어

본 연구는 국가 주도 AI·디지털 직업훈련의 교육 효과성을 Kirkpatrick 4수준 평가 모형으로 다차원 진단하였다. 특정 민간 훈련기관의 208명 수료생을 대상으로 고용 성과, 직무 일치도, 기업 DX 기여도, 미취업 원인을 종합적으로 실증 분석하였다. 취업률은 68.3%로 양적 성과는 양호하였으나 수료생의 89.4%는 취업까지 1개월 이상 소요되었다. 직무 일치도는 클라우드(4.29점)와 자율주행(2.23점) 등 교육 분야에 따라 뚜렷한 격차를 보였다. 비IT 전공자를 포함한 취업자의 78.9%가 IT 직무에 종사하며, 이 중 약 30%가 클라우드·빅데이터·머신러닝 등 핵심 기술로 기업 DX에 직접 기여하여 정책 성과가 확인되었다. 반면 미취업자의 68.2%는 실무 경험 부족을 주원인으로 인식하였다. 이를 바탕으로 생애주기형 지원 체계, 기업 연계 인턴십 및 현장실습 확대, 산업 수요 기반 핵심 기술 심화 교육을 통한 실질적 경력 개발 지원을 정책 개선안으로 제언한다.