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| 코리아텍 직업능력심사평가원 직업훈련정보망 빅데이터 패턴분석 모습.(사진출처=코리아텍 직업능력심사평가원) |
코리아텍 직업능력심사평가원은 직업훈련정보망의 빅데이터 패턴분석을 통해 부정수급 차단 및 훈련품질 제고를 할 수 있게 됐다고 7일 밝혔다.
이번에 발표되는 기법은 내부 고발 및 신고 등 종래의 고전적 방식을 탈피해 훈련 빅데이터를 마이닝 및 시나리오 분석 기법 등으로 접근함으로써 체계적 관리가 가능하게 됐다.
코리아텍에 따르면 최근 직업훈련사업 예산과 훈련기관이 지속적으로 증가하는 가운데 부정·부실훈련도 덩달아 늘어나고 있어 이를 체계적·과학적·종합적으로 조사·분석·관리할 필요가 대두됨에 따라 훈련기관 7000여곳과 5만여개 훈련과정을 지도·감독하기 위해 도입하게 됐다.
특히 지난 2015년 개원 이후 현재까지 299개 훈련기관에 대한 합동 지도감독을 실시한 결과 269개 훈련기관이 행정처분을 받는 등 빅데이터 패턴분석은 현장에서 높은 적중률(90%)을 보이고 있다.
따라서 올해에는 HRD-Net의 훈련 빅데이터를 실시간으로 연계해 부정감지지수가 높은 기관을 자동으로 경보해주는 시스템을 구축하여 부정훈련을 사전에 철저히 예방할 계획이다.
직업능력심사평가원 임경화 원장은 “직업훈련의 효과를 평가할 때 구직자의 고용가능성과 근로자의 직무능력향상 및 기업의 경쟁력 확보뿐만 아니라 국가예산을 집행함에 있어 부정수급을 차단하는 것도 중요한 이슈”라면서 “2015년부터 직업훈련 분야의 빅데이터를 활용한 부정 패턴분석, 2016년은 훈련기관등록관시스템을 통한 모든 인적·물적 자원관리, 출결관리스시템의 QR코드 의무화 등 질 좋은 직업훈련시장을 조성하기 위해 지속적으로 훈련품질관리체계를 데이터화·과학화·시스템화 하도록 추진하겠다”고 밝혔다.
한편 직업능력심사평가원은 훈련기관 인증평가, 훈련과정 심사, 모든 중앙부처 훈련사업 중복성 평가, 부정·부실훈련기관 관리 등 국가 직업능력의 품질관리체제를 구축·운영하는 역할을 수행하고 있다.
