이 연구의 목적은 소프트웨어 개발자의 전문성 발달수준과 교육훈련, 자격 및 직무경력의 관계를 구명하는데 있다. 이 같은 목적을 위해 다음과 같은 연구목적을 설정하였다. 첫째, 소프트...

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서울 : 서울대학교 대학원, 2016
학위논문(박사) -- 서울대학교 대학원 , 농업생명과학대학 농산업교육과 , 2016. 2
2016
한국어
338.1 판사항(22)
서울
The relationships among the development level of expertise, training and development, qualification and work experience for software developers
178 p. : 삽화 ; 26 cm
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이 연구의 목적은 소프트웨어 개발자의 전문성 발달수준과 교육훈련, 자격 및 직무경력의 관계를 구명하는데 있다. 이 같은 목적을 위해 다음과 같은 연구목적을 설정하였다. 첫째, 소프트웨어 개발자의 전문성의 발달 수준을 구명한다. 둘째, 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준에 따라 등급을 구분한 후, 등급별 특성을 구명한다. 셋째, 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준과 교육훈련, 자격 및 직무경력의 관계를 구명한다. 넷째, 소프트웨어 개발자의 전문성 등급 집단을 구분 짓는 교육훈련, 자격 및 직무경력의 판별력을 구명한다.
이 연구의 모집단인 소프트웨어 개발자는 소프트웨어 개발 생명주기(Life Cycle) 과정인 분석 및 설계, 구현 및 테스팅과 전체 프로젝트를 총괄하는 관리 업무를 수행하는 사람이다. 한국소프트웨어산업협회(KOSA)에 등록한 기업 중 2014년 ‘소프트웨어 기술자 역량인정체계 구축을 위한 연구’에서 활용한 250개 기업 리스트를 활용하여 표집 대상을 선정한 후 이 중 유의표집을 통해 20개의 기업을 선정하였다.
자료수집을 위한 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준 측정도구는 선행연구와 국가직무능력표준, TOCIT 등에서 사용한 개발생명주기(life cycle)인 분석 및 설계, 구현, 테스팅, 프로젝트 관리 영역을 바탕으로 연구자가 개발하였다. 예비조사를 통한 문항의 내적합치도 및 구인타당도 분석을 거쳐 본 조사에 사용할 문항을 재추출하였으며, 최종적으로 선정된 문항의 확인적 요인분석 결과를 통해 타당도와 신뢰도를 확보하였다.
자료수집은 2015년 11월 2일부터 11월 13일까지 2주간 진행하여 단순 직무를 수행하는 기능직을 제외한 526부가 최종 분석에 활용되었다. 수집된 자료는 각각의 연구목표에 따라 확인적 요인분석, 주성분분석, K-mean 군집분석, F검증, 다중회귀분석, 판별분석을 활용하여 분석하였다. 추리통계에 대한 통계적 유의성은 0.05를 기준으로 판단하였다.
또한 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준에 대한 교육훈련, 자격 및 직무경력의 결정력을 분석하기 위해 학력과 전공으로 계산한 학교교육, 입직 후 상급학교 진학과 사내외 교육훈련으로 계산한 평생교육, 소지한 자격증의 수준, 유형, 개수로 계산한 자격증 소지 자격, 직급별 참여한 프로젝트 수행 개수로 계산한 프로젝트 수행 자격 및 직급별 종사년수와 소프트웨어 관련 여부로 계산한 직무경력으로 분석하였다. 또한, 노임단가 기준으로 활용되는 최종학력, 보유 자격증의 최고 수준, 종사년수 변인을 활용한 연구결과와 비교분석하였다.
이 연구의 결과는 다음과 같다.
첫째, 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준은 분석 및 설계, 구현, 테스팅 및 프로젝트 관리로 구성되었으며 평균 3.00이었다. 전문성 발달 수준이 높아짐에 따라 분석 및 설계, 프로젝트 관리의 중요도가 높아진다는 선행연구 결과를 반영하기 위해 주성분 분석을 실시하여 분석 및 설계(0.303). 구현(0.224), 테스팅(0.223) 및 프로젝트 관리(0.250)로 영역별 가중치를 도출한 후 전문성 발달 수준을 보정한 값이다.
둘째, 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준에 따라 5개의 집단으로 구분되었다. Cluster 1는 전문성 발달 수준 평균 1.60이었으며, 초급개발자로 명명하였고, Cluster 2는 평균 2.38로 중급개발자, Cluster 3은 평균 2.97로 고급개발자, Cluster 4는 평균 3.47로 특급개발자, Cluster 5는 평균 4.13으로 개발전문가로 명명하였다. 교육훈련, 자격 및 직무경력을 토대로 등급별 특성을 살펴보면 Cluster 1(초급개발자)는 노임단가 초급기술자 수준
이었고 전문대학에서 4년제 대학의 중간 수준(2.89)이었다. 입직 후 상급학교 진학은 5.3%, 소프트웨어 관련 훈련에 평균 5.85개, 비관련 훈련에 평균 9.5개 참여하였다. 평균 기사 자격을 소지하고 있으며, 7개 프로젝트에 참여하고 5.37년 재직하는 것으로 확인되었다. Cluster 2(중급개발자)는 노임단가 중급기술자 수준이었으며 4년제 대학(2.96)수준이었다. 입직 후 상급학교 진학은 8.4%, 소프트웨어 관련 훈련은 평균 2.34개, 비관련 훈련에
3.37개 참여하였다. 평균 기사 자격을 소지하고 있으며, 9.37개 프로젝트에 참여하고 7.40년 재직하는 것으로 확인되었다. Cluster 3(고급개발자)는 노임단가 중급기술자 수준이었으며, 4년제 대학(2.97)수준이었다. 입직 후 상급학교 진학은 11.8%, 소프트웨어 관련 훈련은 평균 3.26개, 비관련 훈련은 평균 11.57개 참여하였다. 평균 기사 자격 수준이었으며, 11.45개 프로젝트에 참여, 8.53년 재직한 것으로 확인되었다. Cluster 4(특급개발자)는 노임단가 중급기술자 수준이었으며 4년제 대학(3.03)수준이었다. 입직 후 상급학교 진학은 7.0%, 소프트웨어 관련 훈련은 5.08개, 비관련 훈련은 13.3개 참여하였다. 평균 기사 자격 수준이었으며, 18.03개 프로젝트 참여, 10.71년 재직한 것으로 확인되었다. Cluster 5(개발전문가)는 노임단가 고급기술자 수준이었으며 4년제 대학에서 석사학위(3.12) 수준이었다. 입직 후 상급학교 진학은 9.1%, 소프트웨어 관련 훈련 9.73개, 비관련 훈련에 44개 참여하였다. 평균 기사 자격 수준이었으며, 49.03개 프로젝트 참여 11.18년 재직한 것으로 확인되었다.
셋째, 전문성 발달 수준과 교육훈련(학교교육, 평생교육), 자격(자격증 보유 자격, 프로젝트 수행 자격)의 상관관계는 프로젝트 수행 자격, 직무경력, 자격증 소지 자격, 학교교육 순으로 상관관계가 높게 나타났으며, 평생교육은 통계적으로 유의미한 관계가 없는 것으로 나타났다. 전문성 발달 수준과 교육훈련, 자격 및 직무경력 변인 중 프로젝트 수행 자격 .181, 직무경력 .151, 자격증 소지 자격 .146, 학교교육 .120이 통계적으로 유의미하게 전문성 발달 수준에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 전문성 발달 수준과 노임단가 기준 변인간의 관계를 분석한 결과는 노임단가 기준 변인 중에서는 종사년수, 최종학력순으로 상관관계가 높게 나타났으며, 최고 수준 소지 자격증은 상관이 없는 것으로 나타났다. 전문성 발달 수준과 노임단가 기준 변인 중 종사년수 .211, 최종학력 .099가 통계적으로 유의미하게 전문성 발달 수준에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
넷째, 교육훈련, 자격 및 직무경력을 활용한 모형에서 효력지수에 의한 변인의 중요도 순서는 프로젝트 수행 자격(0.765)>직무경력(0.753)>학교교육(0.184)>자격증 소지 자격(0.109)>평생교육(0.103)의 순으로 나타났다. 또한, 교육훈련, 자격 및 직무경력을 활용한 모형을 활용한 경우 전문성 등급과의 분류 정확률이 43.5%로 기존 노임단가 변인을 활용한 경우의 분류 정확률인 34.1%보다 높게 나타났다. 소프트웨어 개발자의 전문성 등급을 구분하는 관련 변인들의 판별력을 구명하기 위해 판별분석을 한 결과, 노임단가 기준 모형에서 효력지수에 의한 변인의 중요도 순서는 최종학력(0.624)>보유자격증의 최고 수준(0.353)>종사년수0.190)의 순으로 나타났다.
이 연구의 결론을 종합적으로 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 소프트웨어 개발자의 전문성발달 수준은 개발 생명주기(life cycle)를 반영한 분석 및 설계, 구현, 테스팅, 프로젝트 관리
로 구성된 측정도구로 측정할 수 있다. 둘째, 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준에 따른 등급은 초급개발자, 중급개발자, 고급개발자, 특급개발자, 개발전문가 5단계로 설정할 수 있었고, 초급개발자에서 개발전문가로 갈수록 전문성 발달 수준이 높아졌다. 셋째, 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준을 예측하기 위해 교육훈련, 자격 및 직무경력의 대리지표를 사용할 때에는 최종학력, 보유자격증의 최고 수준, 종사년수로 단편적인 측정을 하는 것이 아니라 학력과 전공을 고려한 학교교육, 입직 후 상급학교 진학과 사내외 훈련을 고려한 평생교육, 자격증의 보유 수준, 개수, 유형을 고려한 자격증 소지 자격, 직급별 참여한 프로젝트 개수를 고려한 프로젝트 수행 자격과 직급과 직급별 재직년수를 고려한 직무경력으로 측정해야 할 것이다. 넷째, 전문성 등급을 구분짓는데 가장 중요한 변인은 프로젝트 수행 자격과 직무경력이었다. 이 결과는 그동안 전문성을 예측함에 있어 학력과 자격증을 중요시 한 기존 사회현상을반증하는 결과였다. 한 개인의 교육훈련, 자격 및 직무경력을 측정함에 있어 편의성만 고려하여 간소화한 방법으로 측정한 변인으로는 전문성을 정확하게 예측하지 못했다는 것이 반증되었으며, 가장 중요한 변인이었음에도 개인이 현장에서 쌓아온 다양한 경험들이 그동안 간과되었다는 사실을 알 수 있었다. 이는 최근에 직업교육분야에서 관심을 받고 있는 선행학습경험(RPL), 능력중심사회와 연계될 수 있을 것이다.
이 연구 결과를 바탕으로 후속연구를 위한 제언을 하면 다음과 같다. 첫째, 소프트웨어 개발자의 전문성 수준을 면말하게 측정하게 측정하기 위해서는 경력단계별 구인가중치를 다르게 적용해야 한다. 둘째, 교육훈련, 자격 및 직무경력 변인을 관찰가능한 다양한 요소들을 포함하여 측정하고자 시도하였지만 추가적인 지표들을 도출하여 더 정확하게 측정해야 한다. 셋째, 전문성 발달 수준과 교육훈련, 자격 및 직무경력의 관계를 분석하는 경우에는 개인의 현재 직무나 근무하고 있는 기업 규모도 고려해서 통제해서 분석할 필요가 있다. 넷째, 전문성 등급과 교육훈련, 자격 및 직무경력의 차이분석을 통해 등급별 교육훈련, 자격 및 직무경력의 유의미한 차이를 분석할 필요도 있다. 다섯째, 전문성 발달 수준에 영향을 미치는 결정요인으로 교육훈련, 자격 및 직무경력을 선정하였지만, 인지심리학 및 교육학 분야에서는 객관적인 교육훈련, 자격 및 직무경력에 대한 투입요소과 함께 개인이 얼마나 의지를 가지고 충실하게 참여하는지에 대한 의도적인 연습(deliberate practice)의 매개효과를 보는 것도 필요할 것이다.
목차 (Table of Contents)
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