Factors Determining the Effectiveness of Skill Development Programs Using Partial Least Squares Structural Equation Modeling

기술 요약: 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링을 이용한 기술 개발 프로그램의 효과성 결정 요인

문제 제기 및 연구 배경
인도는 인구 보너스(demographic dividend)를 활용할 수 있는 중요한 기로에 서 있다. 젊은 노동력은 경제 성장의 잠재력을 제공하지만, 실업과 사회적 불안이라는 부채가 되지 않기 위해서는 인적 자본에 대한 상당한 투자가 필요하다. 인도 정부의 핵심 이니셔티브인 프라단 만트리 카우살 비카스 요자나(Pradhan Mantri Kaushal Vikas Yojana, PMKVY)는 산업 현장에 적합한 직업 훈련 및 인증을 제공하는 것을 목표로 하고 있으나, 특히 우타르 프라데시(Uttar Pradesh)와 같이 사회경제적 역동성이 다양한 주에서는 실행의 효과성 측면에서 상당한 격차가 존재한다.

기존 문헌은 주로 거시적 차원의 정책 설계나 훈련 후 고용 결과에 초점을 맞추어 왔으며, 이는 현장에서 프로그램의 성공을 결정짓는 미시적 요인들을 이해하는 데 있어 중요한 공백을 남겼다. 훈련 자료의 맥락화 부족, 제한된 산업 연계성, 일관되지 않은 강사 품질, 그리고 불충분한 사후 지원과 같은 지속적인 문제들은 이러한 이니셔티브의 효능을 저해하고 있다. 본 연구는 다음과 같은 구체적인 연구 질문을 다룬다: 우타르 프라데시에서 수혜자들에게 유의미한 결과를 제공하는 데 있어 PMKVY의 결정 요인은 무엇인가?

연구 방법론
본 연구는 SmartPLS 버전 4.0을 활용한 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM)을 이용한 양적 연구 설계를 채택하였다. 이 방법은 복잡한 관계, 비정규 분포 데이터 처리, 그리고 중간 규모 표본을 통한 예측 모델링에 적합하기에 선택되었다.

• 데이터 수집: PMKVY 관련 프라단 만트리 카우살 켄드라(Pradhan Mantri Kaushal Kendra, PMKK) 센터의 800개 배포 설문 중 630명의 훈련생으로부터 구조화된 설문지를 통해 1차 데이터를 수집하였다(응답률 78.75%). 표본은 지역적 다양성을 확보하기 위해 우타르 프라데시의 4개 구역(동부, 서부, 중부, 분델칸드)으로 층화되었다.
• 변수: 본 연구는 하나의 종속 변수인 **기술 개발(Skill Development, SD)**과 5개의 독립 예측 변수로 구성된 모델을 구축하였다:
  1. 평가 방법론 (Assessment Methodology, AM): 기술 습득을 측정하는 기법.
  2. 맥락적 연계 (Context Linkages, CL): 훈련과 지역 산업 요구 및 사회경제적 현실 간의 정렬.
  3. 훈련생 임파워먼트 (Trainees' Empowerment, TE): 학습자의 자율성, 참여도 및 피드백 메커니즘의 정도.
  4. 강사의 책임감 (Trainers' Responsibility, TR): 강사의 전문성, 교육학적 적응성 및 윤리적 태도.
  5. 촉진 조건 (Facilitating Conditions, FC): 인프라, 디지털 접근성 및 행정 지원 시스템.
• 분석: 분석은 두 단계로 진행되었다: (1) 신뢰도(Cronbach's Alpha, 합성 신뢰도)와 타당도(AVE를 통한 수렴 타당도, HTMT 비율을 통한 판별 타당도)를 확립하기 위한 측정 모델 평가; (2) 가설 경로를 테스트하고 모델의 설명력($R^2$)을 결정하기 위한 구조 모델 평가.

주요 결과
실증적 분석 결과, 가설로 설정된 5가지 구성 개념 모두가 기술 개발의 효과성을 예측하는 유의미한 정(+)의 예측 변수임이 확인되었다. 구조 모델은 강력한 설명력을 보여주었으며, 5가지 결정 요인은 기술 개발 결과의 분산을 총 64.4% 설명하였다($R^2 = 0.644$).

구체적인 경로 계수와 유의 수준은 다음과 같다:

• 훈련생 임파워먼트 (TE): $\beta = 0.546$ ($p = 0.006$), 가장 강력한 예측 변수로 식별됨.
• 맥락적 연계 (CL): $\beta = 0.523$ ($p = 0.000$).
• 강사의 책임감 (TR): $\beta = 0.522$ ($p = 0.004$).
• 촉진 조건 (FC): $\beta = 0.457$ ($p = 0.000$).
• 평가 방법론 (AM): $\beta = 0.429$ ($p = 0.002$).

모든 가설(H1~H5)이 지지되었으며, 이는 학습자의 주체성, 맥락적 적절성, 교육의 질, 인프라, 그리고 견고한 평가를 통합하는 총체적 접근 방식이 프로그램 성공에 필수적임을 나타낸다.

이론적 및 실무적 기여

• 이론적 의의: 본 연구는 인적 자본 이론, 구성주의 및 상황 학습 이론, 성인 학습 이론(안드라고지), 임파워먼트 이론, 교육 내용 지식(PCK), 시스템 이론, 자원 기반 관점(RBV)을 결론짓는 다학제적 이론 프레임워크를 통합한다. 이는 전통적인 투입-산출 모델을 넘어, 발전도상국의 대규모 정부 지원 직업 훈련 맥락 내에서 이러한 이론들을 실증적으로 검증함으로써 다차원적인 훈련 효과성에 대한 이해를 넓혔다.
• 실무적 시사점: 본 연구의 결과는 정책 입안자 및 프로그램 관리자(예: NSDC, 주 기술 미션)에게 실행 가능한 통찰력을 제공한다:
  • 평가 개혁: 인증의 신뢰도를 높이기 위해 이론적 테스트에서 직무 정렬형, 성과 기반 및 시뮬레이션 중심의 평가로 전환해야 한다.
  • 지역 맞춤화: 특정 지역 단위의 시장 수요에 맞춰 콘텐츠를 조정하기 위해 지역 산업체와 협력하여 "일률적인(one-size-fits-all)" 커리큘럼에서 벗어나야 한다.
  • 학습자 중심 설계: 특히 첫 세대 학습자와 소외 계층의 유지율을 높이기 위해 임파워먼트 전략(멘토링, 동료 학습, 피드백 루프)을 제도화해야 한다.
  • 강사 책임성: 강사를 대상으로 엄격한 교육학적 훈련, 윤리 강령 및 성과 연계 인센티브를 시행해야 한다.
  • 인프라 최적화: 학습 과정에서의 마찰을 최소ine화하기 위해 기능적인 실험실, 안정적인 디지털 접근성 및 효율적인 행정 프로세스(예: 수당 지급)를 보장해야 한다.

한계 및 범위
저자들은 본 연구의 범위가 우타르 프라데시에 국한되어 있어, 인구 통계적 또는 산업적 프로필이 다른 다른 인도 주들에 대한 결과의 일반화에 영향을 미칠 수 있음을 인정한다. 또한, 횡단적 데이터의 특성상 단일 시점의 인식을 포착하므로, 장기적인 기술 보유 또는 고용 궤적에 대한 분석은 불가능하다. 향후 연구에서는 종단적 설계, 다주(multi-state) 비교, 그리고 고용주 피드백 및 디지털 접근성 지표와 같은 추가 변수의 포함이 제안된다.

결론
본 연구는 기술 개발 프로그램의 효과성이 단순히 등록 인원수에 의해 결정되는 것이 아니라, 평가의 질, 맥락적 적절성, 학습자 임파워먼트, 강사의 책임감, 그리고 인프라 지원의 복합적인 상호작용에 의해 추진된다는 데이터 기반의 프레임워크를 제공한다. 이러한 결정 요인들을 검증함으로써, 본 연구는 변화하는 직업 시장의 요구에 더 잘 부합하고 고용 가능성을 높이기 위해 PMKVY 및 유사한 이니셔티브의 설계와 실행을 개선할 수 있는 견고한 근거를 제시한다.