STEM–TVET Curriculum Responsiveness and Sustainable Workforce Development in Ghana: Institutional Capacity, Industry Alignment, and Graduate Employability

기술 요약: 가나의 STEM–TVET 커리큘럼 대응성 및 지속 가능한 인력 개발

문제 제기
STEM 통합 기술 및 직업 교육 훈련(TVET)을 지속 가능한 경제 발전의 엔진으로 배치하려는 가나의 정책적 야망에도 불구하고, TVET 산출물과 산업 요구 사이에는 지속적인 구조적 불일치가 존재한다. 실증 데이터에 따르면, 실업 상태인 고등 교육 졸업생 중 상당수가 직업 관련 자격증을 보유하고 있으며, 산업계 보고서는 일관되게 시장 준비가 된 졸업생의 부족을 언급하고 있다. 이러한 기술 불일치는 기술적(descriptively)으로는 잘 문서화되어 있으나, 커리큘럼 대응성을 졸업생의 고용 가능성으로 전환하는 구조적 메커니즘은 아직 구체적으로 규명되지 않았다. 나아가, 경계 조건으로서의 기관 역량과 매개 기제로서의 산업 정렬의 구체적인 역할은 가나의 맥락에서 다중 이해관계자 데이터를 통해 경험적으로 모델링되지 않았다. 본 연구는 STEM-TVET 커리큘럼 대응성, 기관 역량, 산업 정렬, 그리고 졸업생 고용 가능성 간의 구조적 관계를 조사함으로써 이러한 격차를 해결하며, 이러한 요인들을 지속가능발전목표(SDG) 4(양질의 교육) 및 8(양질의 일자리와 경제 성장)과 명시적으로 연결한다.

연구 방법론
본 연구는 후기 실증주의(post-positivist) 인식론에 기반한 양적 횡단적 설문 조사 설계를 채택하였다. 데이터는 가나의 8개 공립 기술 및 직업 교육 기관에 속한 436명의 TVET 졸업 예정 학생, 148명의 산업체 고용주, 84명의 기관 지도자들로 구성된 다중 이해관계자 표본으로부터 수집되었다. 선정된 기관들은 지리적 다양성과 다양한 STEM 프로그램 강조 분야(전기, 기계, 건설, ICT)를 대표하도록 하였다.

연구는 이론적으로 명시된 매개 조절 모델(mediated moderation model)을 테스트하기 위해 AMOS 27을 이용한 공분산 기반 구조 방정식 모델링(CB-SEM)을 활용하였다. 네 가지 잠재 변수는 다음과 같이 조작적으로 정의되었다:

• 커리큘럼 대응성 (CR): 기술적 최신성, 역량 체계 부합성, 실무 기술 통합, 노동 시장 정보 반영에 대한 학생의 인식을 측정함.
• 기관 역량 (IC): 강사 자격, 인프라, 거버넌스, 재정 자원, 디지털 인프라에 관한 기관 지도자들의 평가를 측정함.
• 산업 정렬 (IA): 커리큘м 공동 설계, 현장 실습, 자격 인증, 자문 메커니즘에 대한 고용주 및 지도자의 평가를 측정함.
• 졸업생 고용 가능성 (GE): 기술적 숙련도, 문제 해결 능력, 의사소통, 기업가 정신에 대한 학생의 자기 평가와 졸업생 준비도에 대한 고용주의 평가를 결합하여 측정함.

분석은 확인적 요인 분석(CFA)을 통해 측정 모델을 검증한 후, 구조 모델 추정을 수행하는 2단계 접근 방식을 따랐다. 매개 효과는 편향 수정 부트스트래핑(5,000회 재표본 추출)을 통해 테스트되었으며, 조절 효과는 잠재 상호작용 항을 통해 평가되었다.

주요 결과
구조 모델은 만족스러운 적합도를 보였으며, 산업 정렬 분산의 46%, 졸업생 고용 가능성 분산의 58%를 설명하였다. 6개의 가설이 모두 지지되었다:

1. 직접 효과: 커리큘럼 대응성은 졸업생 고용 가능성($\beta = .41, p < .001$)과 산업 정렬($\beta = .54, p < .001$) 모두와 정(+)의 유의한 상관관계를 보였다. 산업 정렬 또한 졸업생 고용 가능성과 정(+)의 상관관계를 보였다 ($\beta = .40, p < .001$).
2. 매개 효과: 산업 정렬은 커리큘럼 대응성과 졸업생 고용 가능성 사이의 관계를 부분적으로 매개하였다 (간접 효과 $\beta = .22, 95\% \text{ CI } [.16, .29]$). 커리큘럼 대응성이 고용 가능성에 미치는 총 효과는 $\beta = .63$이었다.
3. 조절 효과: 기관 역량은 커리큘럼 대응성과 산업 정렬 사이의 관계를 유의하게 조절하였다 ($\beta = .21, p < .001$). 단순 기울기 분석 결과, 커리큘럼 대응성이 산업 정렬에 미치는 효과는 낮은 수준의 기관 역량 시($\beta = .36$)보다 높은 수준의 기관 역량 시($\beta = .72$)에 실질적으로 더 강하게 나타났다.
4. 조절된 매개 효과: 산업 정렬을 통한 커리큘럼 대응성의 고용 가능성에 대한 간접 효과는 기관 역량에 따라 조건부적이었다. 높은 기관 역량에서 간접 효과는 $\beta = .29$였으나, 낮은 역량에서는 $\beta = .14$였다.

의의 및 기여
본 논문은 문헌 및 정책 담론에 대해 세 가지 주요 기여를 주장한다:

1. 구조적 동인으로서의 커리큘럼 대응성: 본 연구는 커리큘럼 대응성을 단순한 품질 지표가 아니라 산업 정렬과 고용 가능성의 주요 구조적 선행 요인으로 확립한다. 연구 결과는 커리큘럼 품질이 산업 파트너십 메커니즘과는 구별되면서도 이를 보완하는 직접적인 인지적 및 역량 형성 효과를 행사함을 시사한다.
2. 산업 정렬의 경험적 검증: 본 연구는 산업 정렬이 커리큘럼 설계에서 고용 성과로 가는 경로에서 부분적 매개체 역할을 한다는 것을 확인하는 최초의 다중 이해관계자 기반 CB-SEM 방식의 경험적 테스트 중 하나를 제공한다. 이는 반응형 커리큘럼이 고용주에게 고용 가능성을 신호할 수 있는 제도적 관계를 가능하게 한다는 이론적 명제를 검증한다.
3. 승수 효과로서의 기관 역량: 본 연구는 기관 역량을 핵심적인 경계 조건으로 식별한다. 연구 결과는 기관이 적절한 역량(장비, 자격을 갖춘 강사, 거버넌스)을 갖추었을 때 커리큘럼 대응성에 대한 투자가 산업 정렬 및 고용 가능성 측면에서 훨씬 더 높은 수익을 창출함을 보여준다. 반대로, 낮은 역량 환경에서 시행되는 커리큘럼 개혁은 완화된 결과를 낳는다.

정책적 시사점
본 연구는 가나의 STEM-TVET 개혁을 단일 차원의 문제가 아닌 시스템적 과제로 재정의한다. 저자는 커리큘럼 대응성, 기관 역량, 그리고 구조화된 산업 공동 설계에 대한 동시 투자가 수반되지 않은 채 접근성(등록률)만을 확대하는 것은 기술 불일치 격차를 해소하는 데 실패할 것이라고 주장한다. 저자들은 다음과 같은 정책적 개입을 우선순위에 둘 것을 제안한다:

• 국가 표준에 부합하는 의무적이고 기한이 정해진 커리큘럼 대응성 감사 실시.
• 조절 변수로 식별된 5가지 차원의 기관 역량에 대한 자금 재배정.
• 커리큘럼 설계 및 인턴십 배정에 있어 고용주의 참여를 의무화하는 법정 산업 파트너십 프레임워크 구축.
• 이러한 특정 구조적 요인들을 모니터링하고 SDG 보고를 위한 다중 이해관계자 데이터 아키텍처 제도화.

본 논문은 가나에서 SDG 4 및 SDG 8 목표를 달성하기 위해서는 순차적이거나 고립된 개혁 전략이 아닌, 커리큘럼, 역량, 그리고 정렬을 동시에 고려하는 통합적 접근 방식이 필요하다고 결론짓는다.