AI 시대 대학생의 진로 및 취업 교육에 영향을 미치는 외부 환경요인 = A Study on External Environmental Factors Affecting Career and Employment Education for University Students in the Age of Artificial Intelligence

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI 시대 대학생의 진로 및 취업 교육에 영향을 미치는 외부 환경요인을 분석하고, 이에 기반한 진로교육의 방향성을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 지방 소재 K대학의 2024년부터 2026년까지 3개년 진로·취업교육 외부환경 분석 자료와 AI 기반 진로교육 사례를 종합적으로 분석하였다.
연구의 결과 정책환경, 노동시장 구조, 산업구조 변화, 기업 선발구조, 기술환경, 사회문화적 환경, 대학-산업 연계환경이 대학 진로교육에 복합적으로 영향을 미치는 주요 외부 환경요인으로 도출되었다. 특히 AI 기술 확산과 직무 중심 채용의 확대는 대학 진로교육을 기존의 정보제공 중심에서 역량 기반 교육으로 전환시키는 핵심 요인으로 작용하였다.
또한 AI 기반 면접 및 취업지원 시스템의 도입은 진로교육의 방식과 학생의 취업 준비 행동을 변화시키는 중요한 변수로 확인되었다. 이를 바탕으로 본 연구는 AI 기반 초개인화 진로교육, 산학협력 강화, 심리·정서 지원 확대, 지역 기반 취업 생태계 구축 등의 정책적·실천적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 AI 시대 진로교육을 외부 환경요인 중심으로 재구조화하였다는 점에서 학문적 의의를 가지며, 대학 진로교육 정책 및 실무 개선에 기초자료를 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to analyze the external environmental factors influencing career education and employment preparation for among university students in the era of artificial intelligence (AI), and to propose directions for future career education.
To achieve this, the study examined three years (2024–2026) of external environment analysis data related to career and employment at a local university (K University), along with case studies of AI-based career education programs.
The findings indicate that key external factors include policy environment, labor market structure, industrial transformation, corporate recruitment systems, technological environment, socio-cultural context, and university-industry linkage systems. These factors interactively shape both the content and methods of career education, as well as students’ career preparation behaviors.
In particular, the expansion of AI technologies and job-based recruitment has accelerated the shift from traditional information-oriented career education to competency-based (and experience-driven) education. AI-driven tools such as automated interviews and career recommendation systems are also transforming the method of education and how students prepare for employment.
Based on these findings, this study suggests the need for personalized AI-based career education systems, strengthened university-industry collaboration, enhanced psychological support systems, and the development of region-based employment ecosystems.
This study contributes to the literature by structurally analyzing career education in the AI era from the perspective of external environmental factors and provides practical implications for higher education policy and career support systems.