KR101946551B1 - Server for generating diagnosis indicator to evaluate university administration service - Google Patents

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KR101946551B1
KR101946551B1 KR1020170114584A KR20170114584A KR101946551B1 KR 101946551 B1 KR101946551 B1 KR 101946551B1 KR 1020170114584 A KR1020170114584 A KR 1020170114584A KR 20170114584 A KR20170114584 A KR 20170114584A KR 101946551 B1 KR101946551 B1 KR 101946551B1
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university
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KR1020170114584A
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송운석
윤용호
임성범
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단국대학교 산학협력단
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Abstract

According to the present invention, a method for creating a diagnosis indicator to evaluate a university administration service can create a diagnosis indicator based on a social issues centered diagnosis indicator, a data-centered diagnosis indicator, and a future-oriented diagnosis indicator rather than a past-oriented diagnosis indicator or a theoretical-oriented diagnosis indicator and increase the reliability and validity of diagnostic indicators by configuring more realistic problem-driven centered survey questions reflecting big data-based keywords and social issues when organizing the survey questions related to the university administration service and creating a diagnosis indicator to evaluate the university administration service based on the survey questions.

Description

대학 행정서비스 평가를 위한 진단지표 생성 서버 및 방법{SERVER FOR GENERATING DIAGNOSIS INDICATOR TO EVALUATE UNIVERSITY ADMINISTRATION SERVICE}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a server and a method for generating a diagnostic indicator for a university administration service evaluation,

본 발명은 설문조사에 관한 것으로, 특히 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성에 있어서, 대학 행정서비스와 관련된 설문문항의 구성 시 빅데이터 기반의 키워드와 사회 이슈를 반영하는 보다 현실성 있고 문제해결 중심의 설문문항을 구성하고, 이러한 설문문항을 기반으로 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표를 생성함으로써 과거지향적 또는 이론지향적인 진단지표가 아니라 사회 이슈중심, 데이터 중심, 미래 지향적 진단지표 생성할 수 있도록 하는 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a questionnaire, and more particularly, in the generation of diagnostic indicators for the evaluation of university administration services, in the construction of questionnaires related to university administration services, a more realistic and problem- To create diagnostic indicators for the evaluation of university administration services based on the questionnaire items, so as to generate social issue-oriented, data-oriented, and future-oriented diagnostic indicators instead of past-oriented or theoretical-oriented diagnostic indicators. The present invention relates to a diagnostic indicator generation server and method for evaluation of administrative services.

근래에 들어, 교육환경의 상당한 변화에 따라 대학은 판매자 중심시장에서 구매자 중심시장으로 변화하고 있다. 이제는 대학의 핵심 서비스 제공영역인 교육서비스 뿐만 아니라 이를 지원하며, 활성화시킬 수 있는 행정서비스에 대한 중요성이 어느 때보다 높게 평가되고 있다.In recent years, colleges are changing from a seller-centric market to a buyer-centric market with a significant change in the educational environment. Nowadays, the importance of administrative services that support and activate not only education service which is a core service provision area of university is higher than ever.

그러나, 종래에는 이러한 대학의 행정서비스 만족도를 측정하기 위해 사용될 중요한 수단인 평가지표(설문지 문항)의 개발 및 검증 연구가 미흡한 실정이다. However, in the past, the development and verification studies of the evaluation index (questionnaire item), which is an important means to measure the degree of satisfaction of the administrative service of the university, are insufficient.

즉, 기존의 대학행정 서비스의 만족도 측정을 위한 선행 연구들에서는 연구 중 많은 부분들이 SERVQUAL 모델을 수정한 평가차원들을 제시하고 있고, 이 경우 대부분 서비스의 기대치에 대한 측정 부분을 생략하고 Parasuraman 외(1988, 1990) 등이 제시한 5가지 평가차원 이외의 부분만을 수정/보완하는 수준의 연구에 그치고 있을 뿐 대학 등과 같은 특정 조직의 특수성이 고려되고 있지 않다.In other words, previous studies for measuring the satisfaction of existing university administration services suggest that the SERVQUAL model is modified by many parts of the study. In this case, the measurement part of the service expectation is omitted and Parasuraman et al. (1988 , 1990). However, the specificity of specific organizations such as universities is not considered.

위와 같은 특정 조직 중 대학의 경우를 예를 들면, 대학조직의 구조적 특수성은 비슷할 수 있으나 대학운영방식과 핵심고객인 학생들에 대한 서비스제공 방식은 상이할 수 있으므로, 동일한 진단척도를 모든 대학에 일률적으로 적용시켜 그 결과로부터 전략방향을 결정하는 것은 정확하지 않을 수 있다.In the case of universities, for example, the structural specificity of a university organization may be similar, but the way the university operates and the way of providing services for students who are core customers may differ. Therefore, It may not be accurate to determine the strategic direction from the results.

따라서, 대학의 행정서비스 만족도를 보다 정확한 측정을 위해 대학의 구조적, 기능적 특성이 고려되고, 고객의 요구와 현재 상황에서의 행정서비스 상태에 대한 만족도를 정확히 진단할 수 있도록 하는 보다 신뢰할 수 있는 진단지표(설문문항)의 개발이 요구되어 왔다. Therefore, a more reliable diagnosis index that allows the university's structural and functional characteristics to be taken into account to more accurately measure the satisfaction level of the university's administrative service, and to accurately diagnose the satisfaction of the customer's needs and the state of the administrative service in the current situation (Questionnaire item) has been demanded.

(특허문헌)(Patent Literature)

대한민국 공개특허번호 10-2007-0064885호(공개일자 2007년 07월 18일)Korean Patent Laid-open No. 10-2007-0064885 (Published date July 18, 2007)

따라서, 본 발명에서는 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성에 있어서, 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성에 있어서, 대학 행정서비스와 관련된 설문문항의 구성 시 빅데이터 기반의 키워드와 사회 이슈를 반영하는 보다 현실성 있고 문제해결 중심의 설문문항을 구성하고, 이러한 설문문항을 기반으로 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표를 생성함으로써 과거지향적 또는 이론지향적인 진단지표가 아니라 사회 이슈중심, 데이터 중심, 미래 지향적 진단지표 생성할 수 있도록 하는 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버 및 방법을 제공하고자 한다.Accordingly, in the generation of the diagnostic indicators for the evaluation of the university administration service in the present invention, in the generation of the diagnostic indicators for the evaluation of the university administration service, in the construction of the questionnaire items related to the university administration service, The results of this study are as follows. First, the questionnaire was composed of more realistic and problem - solving questionnaires to reflect on the questionnaires, And to provide a diagnostic indicator generation server and method for evaluating administrative services that can generate future-oriented diagnostic indicators.

상술한 본 발명은 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버로서, 대학 행정서비스의 평가와 관련된 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하고, 상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하고, 상기 선별된 설문 문항을 상기 대학의 내부 또는 외부의 평가자가 이용하는 제2 단말에게 제공하며, 상기 선별된 설문 문항에 대한 제2 답변이 상기 제2 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제2 답변을 기초로 상기 행정서비스에 대한 평가를 수행한다.The present invention provides a diagnostic indicator generation server for evaluation of university administration service, which provides a first questionnaire related to evaluation of university administration service to a first terminal used by a predefined evaluator, Wherein at least two first answers to the question items are inputted from the first terminal, a part of the plurality of questionnaire items is selected based on the distribution of the inputted first answer, And the second answer to the selected question is inputted from the second terminal, the evaluation of the administrative service is performed based on the inputted second answer. .

또한, 상기 진단지표 생성 서버가 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별함에 있어서, 상기 입력받은 제1 답변의 분포의 분산값을 상기 복수의 설문문항마다 연산하고, 상기 연산된 분산값이 기설정된 기준보다 낮은지 여부를 기초로 상기 복수의 설문문항 중에서 상기 일부를 선별하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the case where the diagnosis index generation server selects a part of the plurality of questionnaire items based on the distribution of the input first answer, the distributed value of the distribution of the first answer input is calculated for each of the plurality of questionnaire items And selecting the part of the plurality of questionnaire items based on whether the calculated variance value is lower than a preset reference.

또한, 본 발명은 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버로서, 대학 행정서비스의 평가와 관련된 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하고, 상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하는 진단지표 생성부와, 상기 진단지표 생성부로부터 선별된 설문문항에 대한 정보를 수신하여 상기 최초 설문지의 설문문항 중에서 상기 선별된 설문문항으로 최종 설문지를 구성하는 설문지 구성부와, 상기 최종 설문지를 대학의 내부 또는 외부의 평가자가 이용하는 제2 단말에게 제공하며, 상기 최종 설문지에 대한 제2 답변이 상기 제2 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제2 답변을 기초로 상기 행정 서비스에 대한 평가를 수행하는 제어부와, 상기 최초 설문지 또는 상기 최종 설문지에 응답할 상기 사전 평가자와 상기 대학의 내부 또는 외부의 평가자를 선정하는 평가자 선정부를 포함한다.Further, the present invention provides a diagnostic index generation server for evaluation of university administration service, which provides an initial questionnaire related to evaluation of university administration service to a first terminal used by a predefined evaluator, A diagnostic index generator for selecting at least two of the plurality of question items on the basis of the distribution of the input first answers when at least two first answers to the question items are inputted from the first terminal; A questionnaire constructing unit for constructing a final questionnaire with the selected questionnaire items among the questionnaire items of the first questionnaire by receiving information on questionnaire items selected from the generating unit, 2 terminal, and if a second answer to the final questionnaire is input from the second terminal, And an evaluator selection unit for selecting the preliminary evaluator to answer the initial questionnaire or the final questionnaire and the evaluator inside or outside the university.

또한, 상기 진단지표 생성부는, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별함에 있어서, 상기 입력받은 제1 답변의 분포의 분산값을 상기 복수의 설문문항마다 연산하고, 상기 연산된 분산값이 기설정된 기준보다 낮은지 여부를 기초로 상기 복수의 설문문항 중에서 상기 일부를 선별하는 것을 특징으로 한다.The diagnostic index generator may be configured to select a part of the plurality of question items based on the distribution of the input first answer, and to calculate a variance value of the distribution of the first answer inputted for each of the plurality of question items And selecting the part of the plurality of questionnaire items based on whether the calculated variance value is lower than a preset reference.

또한, 본 발명은 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성방법으로서, 대학 행정서비스의 평가와 관련된 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하는 단계와, 상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하는 단계와, 상기 선별된 설문문항으로 상기 대학 행정서비스의 평가를 위한 최종 설문지를 구성하는 단계와, 상기 최종 설문지를 대학의 내부 또는 외부의 평가자가 이용하는 제2 단말에게 제공하며, 상기 최종 설문지에 대한 제2 답변이 상기 제2 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제2 답변을 기초로 상기 행정 서비스에 대한 평가를 수행하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of generating a diagnostic indicator for evaluating a university administration service, the method comprising: providing an initial questionnaire related to evaluation of a university administration service to a first terminal used by a predefined evaluator; Selecting at least two of the plurality of question items based on the distribution of the first answer when at least two first answers for each of the plurality of question items are input from the first terminal; A final questionnaire for evaluating the university administration service as an item; and providing the final questionnaire to a second terminal used by an internal or external evaluator of a university, and a second answer to the final questionnaire is provided for the second And performing an evaluation on the administrative service based on the input second answer, if the input is received from the terminal.

또한, 상기 선별하는 단계는, 상기 입력받은 제1 답변의 분포의 분산값을 상기 복수의 설문문항마다 연산하는 단계와, 상기 연산된 분산값이 기설정된 기준보다 낮은지 여부를 기초로 상기 복수의 설문문항 중에서 상기 일부를 선별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The selecting may further include: calculating a variance value of the distribution of the first answers received for each of the plurality of question items; determining whether the calculated variance value is lower than a predetermined criterion, And selecting the part of the questionnaire.

본 발명에 따르면, 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성에 있어서, 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성에 있어서, 대학 행정서비스와 관련된 설문문항의 구성 시 빅데이터 기반의 키워드와 사회 이슈를 반영하는 보다 현실성 있고 문제해결 중심의 설문문항을 구성하고, 이러한 설문문항을 기반으로 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표를 생성함으로써 과거지향적 또는 이론지향적인 진단지표가 아니라 사회 이슈중심, 데이터 중심, 미래 지향적 진단지표 생성할 수 있고, 진단지표의 신뢰성과 타당성을 높일 수 있는 이점이 있다.According to the present invention, in the generation of the diagnostic indicators for the evaluation of the university administration service, in the generation of the diagnostic indicators for the evaluation of the university administration service, the keywords and the social issues of the big data- The results of this study are as follows. First, the questionnaire was composed of more realistic and problem - solving questionnaires to reflect on the questionnaires, It is possible to generate a future-oriented diagnosis index, and the reliability and validity of the diagnosis index can be improved.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 진단지표 생성 서버의 상세 블록 구성도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 진단지표 생성을 위한 동작 제어 흐름도.
1 is a configuration diagram of a diagnostic indicator generation system for evaluation of administrative services according to an embodiment of the present invention;
2 is a detailed block diagram of a diagnostic indicator generation server according to an embodiment of the present invention;
3 is a flowchart of operation control for generating a diagnostic index according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, the operation principle of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. The following terms are defined in consideration of the functions of the present invention, and these may be changed according to the intention of the user, the operator, or the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 시스템의 구성을 도시한 것이다.1 shows a configuration of a diagnostic indicator generation system for evaluation of administrative services according to an embodiment of the present invention.

이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 대학 행정서비스의 만족도 평가를 위한 진단지표 생성 시스템의 각 구성요소에서의 동작을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, operation of each component of the diagnostic indicator generation system for evaluating satisfaction of the university administration service of the present invention will be described in detail with reference to FIG.

먼저, 평가자 단말(100)은 인터넷(internet) 등의 통신망을 통해 시스템에 접속되어 진단지표 생성서버(150)에서 수행되는 대학 행정서비스 설문조사에 참여하고 설문지에 포함된 대학 행정서비스 평가를 위한 복수의 질문에 대해 평가정보를 입력하는 단말장치를 말할 수 있으며, 이러한 단말장치는 예를 들어, 통신망에 접속할 수 있는 스마트폰(smartphone), 테블릿(tablet) PC, 노트북(notebook), 데스크톱 PC 등이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. First, the evaluator terminal 100 is connected to the system through a communication network such as the Internet, participates in a university administration service survey conducted by the diagnostic index generation server 150, (Smartphone), a tablet PC, a notebook, a desktop PC, etc., which can be connected to a communication network, and the like. But is not limited thereto.

또한, 본 발명의 실시예에서는 설문지에 응답하는 평가자가 평가자 단말(100)을 통해 설문지에 포함된 설문문항에 응답하는 것을 예를 들어 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 평가자는 설문지를 인쇄물로 받아서 수기로 응답할 수도 있으며, 이러한 응답이 관리자 등에 의해 입력될 수도 있다. 또한, 이러한 평가자는 예를 들어 대학의 교직원, 교수, 강사, 학생, 행정조교, 학사조교, 지역주민, 고교 진학상담 교사 등이 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.Further, in the embodiment of the present invention, the evaluator responding to the questionnaire responds to the questionnaire items included in the questionnaire through the evaluator terminal 100, but the present invention is not limited thereto. That is, the evaluator may receive the questionnaire as a printed matter and respond with a handwritten response, and such response may be input by an administrator or the like. Such an evaluator may be, for example, but is not limited to a faculty member, a professor, a lecturer, a student, an administrative assistant, a bachelor's assistant, a local resident,

관리자 단말(130)은 인터넷 등의 통신망을 통해 진단지표 생성 서버(150)에 접속하여 대학 행정서비스 평가와 관련된 설문지의 설문문항을 등록하는 장치로서, 대학 행정서비스에 대한 평가를 수행할 평가자를 선정하거나, 설문지 응답에 따른 대학 행정서비스 평가정보를 저장 관리 등의 역할을 수행하는 관리자의 단말장치를 말할 수 있다. 또한, 관리자 단말(130)을 운용하는 관리자는 대학 행정을 운영하는 행정 운영 집단의 전문가 중 하나가 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The administrator terminal 130 is a device for accessing the diagnostic index generation server 150 through a communication network such as the Internet and registering the questionnaire items of the questionnaire related to the university administration service evaluation. The administrator terminal 130 selects an evaluator Or management of a university administration service evaluation information according to a questionnaire response, and the like. In addition, the administrator who operates the administrator terminal 130 may be one of the experts of the administrative administration group operating the university administration, but is not limited thereto.

진단지표 생성 서버(150)는 대학 행정서비스 평가를 위한 파일럿 테스트(pilot test)나 사전 테스트(pre-test)가 수행되지 않은 최초의 설문지인 제1 설문지가 등록되는 경우 등록된 제1 설문지에 대해 전체 평가자 중 선택된 제1 그룹의 평가자를 통해 1차적으로 파일럿 테스트(pilot test)를 수행한다. The diagnostic index generation server 150 may generate a diagnostic test report for the first questionnaire registered when the first questionnaire, which is the first questionnaire without the pilot test or the pre-test for the university administration service evaluation, A pilot test is firstly performed through the evaluator of the first group selected from all the evaluators.

이때, 이러한 제1 설문지는 대학 행정 서비스를 평가하기 위한 복수의 설문문항을 포함하고 있는 설문지가 될 수 있다. 또한, 이러한 설문 문항은 대학 행정서비스의 평가와 관련하여 작성된 설문문항들 중 빅데이터 기반의 키워드 분석을 통해 대학 행정서비스와 연관성이 기준값 이상으로 높은 키워드를 포함하는 복수의 설문문항으로 구성될 수 있다. 이에 따라, 빅데이터 기반의 키워드와 사회 이슈를 반영하는 보다 현실성 있고 문제해결 중심의 설문문항을 구성할 수 있고, 이러한 설문문항을 기반으로 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표를 생성함으로써 과거지향적 또는 이론지향적인 진단지표가 아니라 사회 이슈중심, 데이터 중심, 미래 지향적 진단지표 생성할 수 있다.At this time, the first questionnaire can be a questionnaire including a plurality of questionnaire items for evaluating the university administration service. In addition, these questionnaires can be composed of a plurality of questionnaire items including keywords having relevance to university administration service higher than the standard value through keyword analysis of big data based on the questionnaire items related to evaluation of university administration service . Therefore, it is possible to construct a more realistic and problem-solving questionnaire that reflects big data-based keywords and social issues, and by generating diagnostic indicators for the evaluation of university administration services based on the questionnaire items, It is possible to generate social-issue-oriented, data-oriented, and future-oriented diagnostic indicators instead of theoretical-oriented diagnostic indicators.

이하, 빅데이터 기반으로 대학행정 서비스와 관련된 키워드 추출과 설문문항 구성에 대해 좀더 구체적으로 살펴보기로 한다.Hereinafter, keyword extraction and survey item construction related to university administration service based on Big data will be described in more detail.

먼저, 키워드 추출에 있어서는 대학의 행정서비스와 관련된 단어를 웹포털, 블로그 등에서 추출할 수 있으며, 이러한 키워드 추출에 있어서 예를 들어 두 가지 방법을 사용할 수 있다.First, in the keyword extraction, the word related to the administration service of the university can be extracted from the web portal, the blog, etc. In the keyword extraction, for example, two methods can be used.

첫 번째 방법으로는 머신 러닝(machine learning) 기법을 이용해서, 대학 행정서비스와 관련된 텍스트를 뽑아내는 기계 학습 장치를 학습시키고(여기서, 머신 러닝 기법으로는 CNN을 이용할 수 있으며, CNN은 공지기술이므로 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.), 학습된 기계 학습 장치를 이용해서, 웹포털의 기사, 블로그 등을 추려낼 수 있다. 이어, 추려진 기사 또는 블로그에서 가장 많은 빈도로 나타난 단어를 키워드로 선정할 수 있다. 이때, 키워드 선정에서는 Tf-Idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 방식을 이용할 수 있다. The first method is to use a machine learning technique to learn a machine learning device that extracts text related to university administration services (here, CNN can be used as a machine learning technique, CNN is a public technology A detailed description thereof will be omitted), and the articles, blogs, etc. of the web portal can be sorted using the learned machine learning apparatus. Then, the keyword that is the most frequent in the culled article or blog can be selected as the keyword. At this time, in the keyword selection, a Tf-Idf (Term Frequency-Inverse Document Frequency) method can be used.

이러한 Tf-Idf는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치를 나타내는 것으로, 문서의 핵심 키워드를 추출하거나, 검색 엔진에서 검색 결과의 순위를 결정하거나, 문서들 사이의 비슷한 정도를 구하는 등의 용도로 사용할 수 있다. 이러한 Tf-Idf 기술을 공지기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.The Tf-Idf is a weight value used in information retrieval and text mining. It represents a statistical value indicating how important a word is in a specific document, that is, a document group composed of several documents. It can be used to determine the ranking of search results in the engine, to obtain similarity between documents, and so on. Since the Tf-Idf technology is a known technology, a detailed description will be omitted.

두 번째 방법으로는 대학의 홈페이지에 학생들이 질문, 질의할 수 있는 창구를 만들어서 질문, 질의한 사항을 저장하고, 질의사항에서 가장 많이 등장하는 단어를 선정하여 키워드를 선정할 수 있다. 이때 키워드 선정에서도 마찬가지로 Tf-Idf 방식을 이용할 수 있다.In the second method, students can create questions and ques- tions on the homepage of the university to store questions and inquiries, and select the keywords most frequently appearing in the query. At this time, the Tf-Idf method can be similarly used for keyword selection.

위와 같이 키워드 선정이 이루어지면, 다음으로, 선정된 키워드를 이용해서 행정서비스와 관련성이 높은 설문문항으로 설문지를 구성하게 된다. 즉, 예를 들어 추려진 키워드의 우선순위를 설정하며, 높은 우선순위에 높은 점수를 할당하고 낮은 우선순위에 낮은 점수를 할당한다. 이어 각 설문문항이 포함하고 있는 키워드를 기초로, 각 설문문항에 대한 점수를 산정하고, 점수가 높은 설문문항 순서대로 필터링하여 행정서비스와 관련성이 높은 설문문항으로 설문지를 구성할 수 있는 것이다.Once the keywords are selected as described above, the questionnaire is composed of questionnaires with high relevance to the administrative service, using the selected keywords. That is, for example, set the priority of the culled keyword, assign a high score to a high priority and a low score to a low priority. Then, based on the keywords included in the questionnaire items, the score for each questionnaire is calculated, and the questionnaire can be composed of the questionnaire items having high relevance to the administrative service by filtering according to the order of the questionnaire items having high scores.

또한, 이러한 설문문항은 예를 들어 행정 서비스 품질, 행정서비스 전달, 행정서비스 환경 등의 카테고리로 분류되고 각 카테고리내에서 다시 편익성, 전문성, 혁신성, 반응성, 신뢰성, 적극성, 협력성, 편리성, 접근성 등의 세부 항목으로 분류될 수 있으며, 각 세부 항목에 기설정된 개수의 설문문항으로 구성될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. In addition, these question items are categorized into categories such as administrative service quality, administrative service delivery, and administrative service environment, and within each category, questions such as convenience, expertise, innovation, responsiveness, reliability, agility, , Accessibility, etc., and can be composed of a predetermined number of question items in each sub-item, but the present invention is not limited thereto.

또한, 파일럿 테스트라함은 제1 설문지를 전체 대상자에게 설문을 실시하기 전에, 제1 설문지에 포함된 복수의 설문문항이 대학 행정서비스를 평가하기에 적절한 질문인지를 사전에 평가하여 적절한 질문으로 판단되는 기설정된 제1 기준을 만족하는 설문문항만을 선별하기 위한 테스트를 말할 수 있다. 또한, 제1 그룹의 평가자는 전체 평가자 중 파일럿 테스트를 위해 선택된 일부의 평가자를 말할 수 있으며, 이러한 제1 그룹의 평가자는 예를 들어 교수, 직원 등에서 선택된 교내 평가자 또는 고교 진학상담 교사 등에서 선택된 외부 평가자가 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. In addition, the pilot test means that before conducting the questionnaire to the entire questionnaire, the plurality of questionnaire items included in the first questionnaire are evaluated in advance as appropriate questions to evaluate the university administration service, A test for selecting only the question items satisfying the preset first criterion can be said. In addition, the evaluator of the first group may refer to a part of the evaluators selected for the pilot test among the entire evaluators. The evaluator of the first group may be an evaluator selected from among the in-school evaluator selected by a professor, an employee, But is not limited thereto.

이어, 파일럿 테스트를 통해 제1 설문지에 포함된 각 설문문항에 대한 내용 타당성을 평가한 후, 내용 타당성 평가를 기반으로 기설정된 제1 기준을 만족하는 설문문항만을 선별하여 제2 설문지를 구성한다.After the pilot test, the content validity of each questionnaire included in the first questionnaire is evaluated. Then, only the questionnaire items satisfying the predetermined first criterion are selected based on the content validity evaluation to construct the second questionnaire.

이때, 파일럿 테스트를 질문의 타당성의 평가에 있어서, 진단지표 생성 서버(150)는 예를 들어, 대학 행정서비스의 평가와 관련된 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자인 제1 그룹의 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하고, 상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하여 제2 설문지를 구성할 수 있다. 이때, 제1 단말은 평가자 단말(100) 중 파일럿 테스트를 위해 선정된 제1 그룹의 평가자가 이용하는 단말일 수 있으며, 이러한 제1 단말은 전체 평가자 단말(100) 중 일부를 구성할 수 있다. 또한, 제2 단말은 평가자 단말(100) 중 설문문항의 선별이 완료되어 구성된 최종 설문지에 대한 답변을 수행하도록 선택된 대학의 내부 또는 외부 평가자가 이용하는 단말일 수 있으며, 이러한 제2 단말은 전체 평가자 단말(100) 중 일부를 구성할 수 있다. At this time, in the evaluation of the validity of the question of the pilot test, the diagnostic index generation server 150 transmits the initial questionnaire related to the evaluation of the university administration service, for example, to the first questionnaire used by the first group of evaluators, The method of claim 1, further comprising: providing at least two first answers to each of the plurality of question items included in the first questionnaire from the first terminal, And a second questionnaire can be constructed by selecting some of them. In this case, the first terminal may be a terminal used by the first group of evaluators selected for the pilot test among the evaluator terminals 100, and the first terminal may constitute a part of all the evaluator terminals 100. Also, the second terminal may be a terminal used by an internal or external evaluator of a university selected to perform an answer to a final questionnaire constructed by sorting survey items of the evaluator terminal 100, (100).

이때, 진단지표 생성 서버(150)가 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별함에 있어서, 제1 답변의 분포의 분산값을 복수의 설문문항마다 연산하고, 연산된 분산값이 기설정된 기준보다 낮은지 여부를 기초로 상기 복수의 설문문항 중에서 일부를 선별할 수 있다.In this case, when the diagnostic index generating server 150 selects a part of the plurality of question items based on the distribution of the first answer, the variance value of the distribution of the first answer is calculated for each of the plurality of question items, A portion of the plurality of questionnaire items can be selected based on whether or not the value is lower than a preset reference.

위와 같은 분산값을 이용하여 설문문항을 선별하는 동작을 보다 상세히 설명하면, 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항에 대해 내부 평가자 및 외부 평가자 중 선택된 일부의 평가자에게 전송하여 파일럿 테스트를 통한 사전 설문조사를 수행하고, 사전 설문조사 결과를 기반으로 각 설문문항에 대한 답변의 분포에 대한 분산값을 산출한 후, 분산값이 기설정된 제1 기준보다 낮은 설문문항을 선별하여 제2 설문지로 구성할 수 있다.The operation of selecting the questionnaire items using the above-described variance value will be described in more detail. The plurality of questionnaire items included in the initial questionnaire are transmitted to the internal evaluator and a selected one of the external evaluators, And the variance value of the distribution of the answers to the questionnaire items is calculated based on the results of the preliminary questionnaire and then the questionnaire items having the variance value lower than the predetermined first criterion can be selected to constitute the second questionnaire have.

즉, 예를 들어 제1 설문지상 하나의 설문문항이 "**대학은 인재상이 뚜렷하다"라는 질문이고, 평가자가 선택할 수 있는 답변으로 "전혀 그렇지 않다?, "별로 그렇지 않다?, "그저 그렇다?, "그런 편이다?, "매우 그렇다"가 제시된 상태라고 가정한다.For example, one question on the first questionnaire is "** University has a clear talent," and the evaluator's choice is "not at all", "not so much", "just so ? "," It is so, "and" very much ".

이때, 위와 같은 설문문항에 대한 평가자의 답변 분포는 5개의 응답 중 특정 응답에 집중되어 나타나거나 또는 5개의 서로 다른 응답에 골고루 분포되어 나타날 수도 있다. 이러한 경우 설문문항에 대해 복수의 평가자에 의한 사전 설문조사가 특정 응답에 집중되어 나타났다면 서로 다른 응답으로 분산되어 나타나는 경우와 비교하여 해당 설문문항이 상대적으로 타당성이 있는 질문이라고 판단할 수 있다. At this time, the distribution of the respondents' responses to the above questionnaire items may be concentrated in a specific response among the five responses, or may be uniformly distributed in five different responses. In this case, it can be judged that the question is relatively valid as compared with the case where the preliminary questionnaire by the plural evaluators about the questionnaire is focused on the specific answer, as compared with the case where the questionnaire is dispersed by different responses.

따라서, 평가지표 생성서버(150)는 사전 설문조사 결과를 기반으로 각 설문문항에 대한 답변의 분포에 따른 분산값을 산출한 후, 분산값이 기설정된 제1 기준보다 낮은 설문문항을 선별하여 제2 설문지로 구성할 수 있다. 이때, 답변 분포에 따른 분산값은 답변 분포가 특정 응답에 집중되는 경우 낮은 값으로 나타날 수 있고, 답변 분포가 다수의 응답에 골고루 분산되어 나타나는 경우 높은 값으로 나타날 수 있다. 따라서, 제1 기준이 되는 분산값은 답변 분포가 특정 응답에 집중되어 나타나는 것으로 판단될 수 있는 미리 계산된 분산값 중 관리자에 의해 선택된 특정 분산값으로 설정될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Accordingly, the evaluation index generation server 150 calculates a variance value according to the distribution of answers to each question item based on the results of the previous questionnaire, and then selects the questionnaire items whose variance value is lower than the predetermined first criterion, 2 questionnaires. At this time, the variance value according to the answer distribution may be low value when the answer distribution is concentrated on a specific response, and may appear to be high value when the answer distribution is uniformly distributed in a plurality of responses. Accordingly, the first variance value may be set to the specific variance value selected by the administrator among the pre-calculated variance values that can be determined that the answer distribution is concentrated on the specific response, but the present invention is not limited thereto.

이어, 진단지표 생성 서버(150)는 제1 설문지에서 선별된 설문문항으로 구성되는 제2 설문지에 대해 2차적으로 제2 그룹의 평가자를 통한 사전 테스트를 수행하여 제2 설문지에 포함된 복수의 설문문항에 대한 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 척도의 타당성 분석 등의 심층분석을 수행한 후, 분석된 결과를 기반으로 상기 복수의 설문문항 중 기설정된 제2 기준을 만족하는 설문문항을 선별하여 제3 설문지를 작성한다. 이때, 사전 테스트라함은 제2 설문지를 전체 평가자에게 설문을 실시하기 전에, 제2 설문지에 포함된 복수의 설문문항이 대학 행정서비스를 평가하기에 적절한 설문문항인지를 사전에 평가하여 적절한 설문문항으로 판단되는 기설정된 제2 기준을 만족하는 설문문항을 선별하기 위한 테스트를 말할 수 있다. 또한, 제2 그룹의 평가자는 전체 평가자 중 사전 테스트를 위해 선택된 일부의 평가자를 말할 수 있으며, 이러한 제2 그룹의 평가자는 예를 들어 교수, 직원 등에서 선택된 내부 평가자 또는 고교 진학상담 교사 등에서 선택된 외부 평가자 등이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. Next, the diagnostic index generation server 150 performs a pre-test on the second questionnaire composed of the questionnaire items selected from the first questionnaire, secondarily through the second group of the evaluator, and then the plurality of questionnaires included in the second questionnaire After conducting in-depth analysis such as exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and validity analysis of the items, questionnaire items satisfying the predetermined second criterion among the plurality of questionnaire items are selected based on the analyzed results The third questionnaire is completed. In this case, the pre-test means that before questioning the second questionnaire to the whole evaluator, the plurality of questionnaire items included in the second questionnaire are evaluated in advance as appropriate questionnaire items to evaluate the university administration service, A test for selecting a question item satisfying a predetermined second criterion. Also, the evaluator of the second group may refer to a part of the evaluators selected for the pre-test among the entire evaluators, and the evaluator of the second group may be an external evaluator selected from, for example, an internal evaluator selected by a professor, an employee, And the like, but the present invention is not limited thereto.

또한, 진단지표 생성서버(150)는 위와 같이 사전 테스트를 통해 최종 완성된 제3 설문지를 대학 행정서비스를 평가하기 위해 선택된 대학의 내부 또는 외부의 평가자가 이용하는 제2 단말에게 제공하며, 제3 설문지의 설문문항에 대한 답변이 제2 단말로부터 입력되는 경우 제2 답변을 기초로 행정서비스에 대한 평가를 수행할 수 있다. 이어, 진단지표 생성서버(150)는 이러한 평가 수행 결과를 관리자 단말(130)로 제공한다. The diagnostic index creation server 150 provides the third completed questionnaire to the second terminal used by the evaluator inside or outside the university selected to evaluate the university administration service through the preliminary test as described above, The evaluation of the administrative service can be performed based on the second answer when the answer to the question item of the questionnaire is input from the second terminal. Then, the diagnostic index generation server 150 provides the evaluation execution result to the administrator terminal 130.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 진단지표 생성 서버(150)의 상세 블록 구성을 도시한 것으로, 통신부(200), 평가자 선정부(202), 진단지표 생성부(210), 설문지 구성부(204), 제어부(206), 메모리부(208) 등을 포함할 수 있다.2 is a detailed block diagram of a diagnostic indicator generation server 150 according to an embodiment of the present invention. The diagnostic indicator generation server 150 includes a communication unit 200, an evaluator selection unit 202, a diagnostic indicator generation unit 210, a questionnaire configuration unit 204, a control unit 206, a memory unit 208, and the like.

이하, 도 2를 참조하여 진단지표 생성 서버(150)의 각 구성요소에서의 동작을 보다 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the operation of each component of the diagnostic index generation server 150 will be described in more detail with reference to FIG.

먼저, 통신부(200)는 통신망을 통해 평가자 단말(100) 또는 관리자 단말(130)과 연결될 수 있으며, 대학 행정서비스 평가를 위한 설문지 진단지표 생성 프로젝트 수행에 따라 평가자 단말(100) 또는 관리자 단말(130)과 서버(150)간 송수신되는 데이터를 인터페이스(interface)한다.The communication unit 200 may be connected to the evaluator terminal 100 or the administrator terminal 130 through a communication network and may be connected to the evaluator terminal 100 or the administrator terminal 130 And the data transmitted and received between the server 150 and the server 150.

즉, 예를 들어 통신부(200)는 설문지 진단지표 생성 프로젝트 수행에 따라 프로젝트에 참여하는 것으로 선정된 해당 평가자의 평가자 단말(100)로 프로젝트 참여 요청과 함께 대학 행정서비스 평가를 위한 복수의 설문문항을 포함하고 있는 설문지를 전송하고, 평가자 단말(100)로부터 설문문항에 대한 답변을 입력한 설문지 응답 정보인 설문 응답을 수신할 수 있다. 이때, 이러한 설문 응답이라함은 각 평가자가 설문지에 포함된 복수의 설문문항에 대해 개인의 평가정보를 입력한 것을 말할 수 있다.That is, for example, the communication unit 200 may request a project participant to the evaluator terminal 100 of the evaluator selected to participate in the project according to the performance of the questionnaire diagnosis index generation project, And receives the questionnaire response, which is the questionnaire response information in which the answer to the questionnaire item is input from the evaluator terminal 100. [ At this time, the questionnaire response means that each evaluator inputs individual evaluation information for a plurality of questionnaire items included in the questionnaire.

평가자 선정부(202)는 대학 행정서비스에 대한 평가를 위해 작성된 설문지에 대해 해당 설문지를 수신하여 설문지에 포함된 설문문항에 답변을 입력하게 되는 평가자를 선정한다. 이때, 대학 행정서비스에 대한 평가를 수행하는 평가자는 예를 들어 대학의 교직원, 교수, 강사, 학생, 행정조교, 학사조교, 지역주민, 고교 진학상담 교사 등의 될 수 있으며, 평가자 선정부는 위와 같은 평가자들 중에서 설문지에 대한 파일럿 테스트와 사전 테스트를 수행할 평가자를 기설정된 기준에 따라 그 특성에 맞게 제1 그룹(파일럿 테스트) 평가자, 제2 그룹(사전 테스트) 평가자로 선정할 수 있다.The evaluator selection unit 202 receives the questionnaire for the questionnaire prepared for the evaluation of the university administration service and selects the evaluator to input the answer in the questionnaire included in the questionnaire. At this time, the evaluator who performs the evaluation on the university administration service may be, for example, a faculty member of a university, a professor, a lecturer, a student, an administrative assistant, a bachelor assistant, a local resident, Among the evaluators, the evaluator who performs the pilot test and the pre-test on the questionnaire can be selected as the first group (pilot test) evaluator and the second group (pretest) evaluator according to the predetermined criteria.

설문지 구성부(204)는 대학 행정서비스에 대한 평가를 위해 작성된 설문문항을 포함하는 최초의 설문지를 저장한다. 이때, 설문지 구성부(204)는 위와 같은 설문문항을 구성함에 있어서, 대학 행정서비스의 평가와 관련하여 작성된 설문문항들 중 빅데이터 기반의 키워드 분석을 통해 대학 행정서비스와 연관성이 기준값 이상으로 높은 키워드를 포함하는 설문문항을 기반으로 최초의 설문지를 작성할 수 있다.The questionnaire configuration unit 204 stores the first questionnaire including the questionnaire items prepared for the evaluation of the university administration service. In constructing the above questionnaire, the questionnaire constructing unit 204 determines whether the association with the university administration service is higher than the reference value by the keyword analysis based on the big data among the questionnaire items related to the evaluation of the university administration service The first questionnaire can be written based on the questionnaire.

이에 따라, 빅데이터 기반의 키워드와 사회 이슈를 반영하는 보다 현실성 있고 문제해결 중심의 설문문항을 구성할 수 있고, 이러한 설문문항을 기반으로 진단지표 생성부(210)를 통해 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표가 생성됨으로써 과거지향적 또는 이론지향적인 진단지표가 아니라 사회 이슈중심, 데이터 중심, 미래 지향적 진단지표가 생성되도록 할 수 있다.Accordingly, it is possible to construct a more realistic and problem-solving questionnaire item that reflects the big data-based keywords and social issues. Based on the questionnaire items, the evaluation index generating unit 210 can evaluate the university administration service , It is possible to generate social-issue-oriented, data-oriented, and future-oriented diagnostic indices rather than past-oriented or theoretical-oriented diagnostic indices.

또한, 설문지 구성부(204)는 이러한 최초의 설문지에 대해 진단지표 생성부로부터 제공되는 설문문항별 선별 정보를 기반으로 최초의 설문지에 포함된 복수의 설문문항 중 진단지표 생성부(210)로부터 선별된 설문문항을 중심으로 최종 설문지를 구성한다. 이러한 최종 설문지는 제어부(206)의 제어에 따라 통신부(200)를 통해 대학 행정 서비스를 평가하도록 선택된 불특정 다수의 평가자의 평가자 단말(100)로 제공될 수 있다.In addition, the questionnaire formulating unit 204 selects, from the plurality of questionnaire items included in the first questionnaire based on the questionnaire item selection information provided from the diagnostic indicator generating unit, The final questionnaire consists of the questionnaire items. This final questionnaire may be provided to the evaluator terminal 100 of an unspecified number of evaluators selected to evaluate the university administration service through the communication unit 200 under the control of the control unit 206. [

제어부(206)는 메모리부(208)에 저장되는 동작 프로그램에 따라 진단지표 생성 서버(150)의 전반적인 동작을 제어한다.The control unit 206 controls the overall operation of the diagnostic index generation server 150 according to an operation program stored in the memory unit 208. [

또한, 본 발명의 실시예에 따라 대학 행정서비스 평가를 위한 설문지 진단지표 생성 프로젝트가 생성되는 경우, 통신부(200)를 통해 평가자 선정부(202)에서 선정된 평가자에게 해당 설문지를 전송하여 프로젝트에 참여할 것을 요청하고, 평가자로부터 설문지에 대한 응답이 수신되는 경우, 설문문항에 대한 평가정보가 입력된 설문지를 평가자의 설문 응답으로서 진단지표 생성부(210)로 제공하여 설문지에 포함된 설문문항에 대한 진단지표 생성 동작이 이루어질 수 있도록 한다.If a survey questionnaire diagnostic index generation project for the university administration service evaluation is generated according to the embodiment of the present invention, the evaluator selection unit 202 transmits the questionnaire to the selected evaluator through the communication unit 200 to participate in the project When a response to the questionnaire is received from the evaluator, the questionnaire to which the evaluation information about the questionnaire item is inputted is provided to the diagnostic indicator generator 210 as a questionnaire response of the evaluator, so that the diagnosis of the questionnaire items included in the questionnaire So that the indicator generating operation can be performed.

또한, 제어부(206)는 진단지표 생성부(210)를 통해 최초 설문지에 포함된 설문문항에 대한 선별작업이 완료되어, 설문지 구성부(204)에서 최종 설문지가 구성되는 경우, 이러한 최종 설문지를 통신부(200)를 통해 대학 행정서비스를 평가하도록 선택된 평가자 단말(100)로 제공할 수 있다.If the final questionnaire is constructed by the questionnaire formatter 204, the control unit 206 transmits the final questionnaire to the communication unit 210. [ To the evaluator terminal 100 selected to evaluate the university administration service through the Internet 200.

진단지표 생성부(210)는 관리자에 의해 대학 행정서비스 평가를 위한 제1 설문지가 등록되는 경우 등록된 제1 설문지에 대해 전체 평가자 중 선택된 제1 그룹의 평가자를 통해 1차적으로 파일럿 테스트(pilot test)를 수행하여 설문지에 포함된 복수의 설문문항에 대한 내용 타당성을 평가한 후, 내용 타당성 평가를 기반으로 기설정된 제1 기준을 만족하는 설문문항만을 선별하여 제2 설문지를 작성한다. When the first questionnaire for the evaluation of the university administration service is registered by the administrator, the diagnostic indicator generator 210 firstly performs a pilot test on the registered first questionnaire through the evaluator of the first group selected among all the evaluators ) To evaluate the content validity of the multiple questionnaires included in the questionnaire, and then to formulate the second questionnaire only by selecting the questionnaire items satisfying the predetermined first criterion based on the content validity evaluation.

이때, 파일럿 테스트를 질문의 타당성의 평가에 있어서, 진단지표 생성 서버(150)는 예를 들어, 대학 행정서비스의 평가와 관련된 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자인 제1 그룹의 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하고, 상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하여 제2 설문지를 구성할 수 있다.At this time, in the evaluation of the validity of the question of the pilot test, the diagnostic index generation server 150 transmits the initial questionnaire related to the evaluation of the university administration service, for example, to the first questionnaire used by the first group of evaluators, The method of claim 1, further comprising: providing at least two first answers to each of the plurality of question items included in the first questionnaire from the first terminal, And a second questionnaire can be constructed by selecting some of them.

이하, 제1 설문지에 대한 내용 타당성 검토를 통해 제2 설문지를 작성하는 과정을 좀더 자세히 설명하기로 한다. Hereinafter, the process of preparing the second questionnaire through the content validity test of the first questionnaire will be described in more detail.

먼저, 아래의 [표 1]에서 보여지는 바와 같이 1차 구성된 제1 설문지에 대하여 평가영역에 대해서는 3개의 카테고리(서비스 품질/서비스 전달/서비스 환경)로 분류하고, 이를 다시 세부 항목으로 분류하여 9개 기준(편익성, 전문성, 혁신성, 반응성, 신뢰성, 적극성, 협력성, 편리성, 접근성)으로 분류한다. 또한, 평가기준에 대해서는 2개의 카테고리(평가내용/평가대상)로 분류하고, 이를 다시 세부 항목으로 분류하여 6개 기준(명확성, 포괄성, 간명성, 접합도, 민감성, 난이도)으로 분류한 후, 평가자의 설문 응답을 기반으로 각 설문문항에 대한 내용 타당성 분석을 수행한다. First, as shown in [Table 1] below, the evaluation area is classified into three categories (service quality / service delivery / service environment) for the first questionnaire constructed first, It is categorized into individual standards (convenience, expertise, innovation, responsiveness, reliability, agility, cooperation, convenience, accessibility). In addition, the evaluation criteria are classified into two categories (evaluation content / evaluation subject), and then classified again into detailed items and classified into six criteria (clarity, inclusiveness, interchangeability, degree of bonding, sensitivity and difficulty) , And conducts a content feasibility analysis on each question item based on the questionnaire response of the evaluator.

Figure 112017087081792-pat00001
Figure 112017087081792-pat00001

위 [표 1]는 제1 설문지에 대한 제1 그룹의 평가자의 설문 응답 결과를 예시한 것이며, [표 1]를 참조하는 경우 제1 설문지에 대해, '서비스 품질'에 있어서 편익성 영역에서는 최초 4개의 설문문항이 제시되었으나 설문문항에 대한 간명성과 적합도 판단에서 부적합한 2개의 설문문항이 삭제되고, 1개의 설문문항이 수정된 것을 알 수 있다. 또한, 전문성 영역에서는 설문문항의 성격에 대한 적합도가 문제로 지적되어 2개의 설문문항이 삭제되었으며, 혁신성 영역에서는 전문성 영역과 마찬가지로 적합도가 문제로 지적되어 3개의 설문문항이 모두 삭제되었음을 알 수 있다. [Table 1] shows the results of the questionnaire responses of the first group to the first questionnaire. When referring to [Table 1], for the first questionnaire, Four questionnaires were presented, but two unsuitable questionnaires were deleted and one questionnaire item was revised in the simplicity and suitability of the questionnaires. In the field of expertise, two questionnaires were deleted because of the relevance of the questionnaire to the personality of the questionnaire. In the innovation area, as in the expertise area, the relevance was pointed out as a problem, so all three questionnaire items were deleted .

'서비스 전달'에 있어서 반응성 영역에서는 최초 4개의 문항이 제기되었으나 설문문항에 대한 적합도와 포괄성 판단에서 기준에 미치지 못한 1개의 설문문항이 삭제되고, 신뢰성 영역에서는 포괄성과 간명성, 민감성 판단에서 기준에 미치지 못한 2개의 설문문항이 삭제되고 1개의 설문문항이 수정된 것을 알 수 있다. 또한, 적극성 영역에서도 적합도와 민감성 판단에서 기준에 미치지 못한 2개의 설문문항이 삭제되고, 1개의 설문문항이 수정된 것을 알 수 있다.The first four questions were raised in the responsiveness area in the 'service delivery', but one question item that did not meet the criteria in the questionnaire 's fitness and inclusiveness was deleted. In the reliability area, the criterion The questionnaire was deleted, and one question item was revised. Also, in the affinity area, two questionnaires that did not meet the criterion of fitness and sensitivity were deleted, and one question item was revised.

'서비스 환경'에 있어서 협력성 영역에서는 최초 4개의 문항이 제기되었으나, 설문문항에 대한 명확성, 포괄성, 적합도 판단에서 기준에 미치지 못한 3개의 설문문항이 삭제되고, 1개의 설문문항이 수정된 것을 알 수 있다. 또한, 편리성 영역에서도 적합도, 민감성 판단에서 기준에 미치지 못한 2개의 설문문항이 삭제되었으며, 접근성 영역에서도 명확성, 포괄성 판단에서 기준에 미치지 못한 2개의 설문문항이 삭제되고, 1개의 설문문항이 수정된 것을 알 수 있다.In the 'service environment', the first four items were raised in the area of cooperation, but three question items that did not meet the criteria in the clarity, inclusiveness, and suitability of the question items were deleted, and one question item was modified Able to know. In addition, two questionnaires were deleted from the criteria of convenience and sensitivity in the area of convenience, and two questionnaires that did not meet the criteria in the clarity and inclusiveness were deleted in the accessibility area, and one questionnaire item was corrected .

즉, 진단지표 생성부(210)는 위와 같은 내용 타당성 검토를 통해 제1 설문지에 포함된 복수의 설문문항중 기설정된 제1 기준을 만족하는 설문문항들을 선별하여 제2 설문지를 작성한다. That is, the diagnostic indicator generator 210 selects the questionnaire items satisfying the predetermined first criterion among the plurality of questionnaire items included in the first questionnaire through the content validity check as described above, and creates the second questionnaire.

이어, 진단지표 생성부(210)는 제1 설문지에서 선별된 설문문항으로 구성되는 제2 설문지에 대해 2차적으로 제2 그룹의 평가자를 통한 사전 테스트(pre-test)를 수행하여 제2 설문지에 포함된 복수의 설문문항에 대한 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 척도의 타당성 분석 등의 심층분석을 수행한 후, 분석된 결과를 기반으로 상기 복수의 설문문항 중 기설정된 제2 기준을 만족하는 설문문항을 선별하여 제3 설문지를 작성한다. 이때, 사전 테스트라함은 제2 설문지를 전체 대상자에게 설문을 실시하기 전에, 제2 설문지에 포함된 복수의 설문문항이 대학 행정서비스를 평가하기에 적절질문인지를 사전에 평가하여 적절한 질문으로 판단되는 기설정된 제2 기준을 만족하는 설문문항만을 선별하기 위한 테스트를 말할 수 있다. 또한, 제2 그룹의 평가자는 전체 평가자 중 사전 테스트를 위해 선택된 일부의 평가자를 말할 수 있으며, 이러한 제2 그룹의 평가자는 예를 들어 교수, 직원 등에서 선택된 내부 평가자 또는 외부 평가자 등이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. Then, the diagnostic index generator 210 performs a pre-test on the second questionnaire consisting of the questionnaire items selected from the first questionnaire, secondarily through the second group of the evaluators, After conducting in-depth analysis such as exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and validity analysis of multiple included questionnaire items, based on the analyzed results, the user satisfies the predetermined second criterion among the plurality of questionnaire items And the third questionnaire is selected. In this case, the pre-test means that a plurality of questionnaire items included in the second questionnaire are appropriately asked to evaluate the university administration service before the second questionnaire is conducted to the entire subject, A test for selecting only the question items satisfying the preset second criterion can be said. Also, the evaluator of the second group may refer to a part of the evaluators selected for the pre-test among the whole evaluators, and the evaluator of the second group may be, for example, an internal evaluator selected by a professor, an employee, or an external evaluator But is not limited thereto.

이하에서는 진단지표 생성부(210)에서 제2 설문지에 대해 기설정된 제2 그룹의 평가자에 의해 수행된 사전 테스트를 결과를 기반으로 탐색적 요인분석, 확인적 요인 분석, 척도의 타당성 분석 등의 심층 분석을 수행하여 제3 설문지에 포함될 설문문항을 선별하는 동작에 대해서 보다 자세히 설명하기로 한다.Hereinafter, based on the results of the pre-test performed by the second group of evaluators preset for the second questionnaire by the diagnostic indicator generating unit 210, an in-depth analysis such as exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, The analysis of the questionnaire items to be included in the third questionnaire will be described in more detail.

먼저, 탐색적 요인분석에 있어서, 진단지표 생성부(210)는 본 발명의 실시예에서는 변수를 측정하는데 타당한 요인의 추출을 위해 각 설문문항들에 대한 베리맥스(Varimax) 직각회전 방법을 통한 요인분석(factor analysis)을 실시하고, 요인으로 묶이는 설문문항들을 추출한다. First, in the exploratory factor analysis, the diagnostic index generation unit 210 generates a diagnostic index based on the results of the Varimax square rotation method for each question item in order to extract a valid factor for measuring the variable in the embodiment of the present invention. Perform factor analysis and extract questionnaire items that are bound by factors.

아래의 [표 2]는 본 발명의 실시예에서 예를 들어 내용 타당성 검토를 통해 선별된 제2 설문지에 포함된 16개 설문문항에 대해 탐색적 요인 분석을 수행한 결과를 도시한 것이다.Table 2 below shows the result of performing exploratory factor analysis on the 16 questionnaires included in the second questionnaire selected through the content validity examination in the embodiment of the present invention, for example.

Figure 112017087081792-pat00002
Figure 112017087081792-pat00002

위 [표 2]를 참조하면 표준 적합도는 0.976로 나타났으며, 구형성(Sphericity)검정은 귀무가설 "H_0 :상관관계=단위행렬"에 대해 분석한 결과 approximation Chi-square =69397.956(sig.= 0.000)로 귀무가설을 기각할 수 있다. 즉, 요인분석에 적용되는 변수들이 통계적으로 상호 유의미한 연관성이 있다고 볼 수 있으므로 요인분석은 의미가 있다고 볼 수 있다.As shown in Table 2, the standard fit was 0.976, and the sphericity test was performed on the null hypothesis "H_0: correlation = unit matrix". As a result, approximation Chi-square = 69397.956 (sig. 0.000), the null hypothesis can be rejected. In other words, the factor analysis is meaningful because the variables applied to the factor analysis are statistically significant.

또한, 위 [표 2]를 참조하면, 분석결과 3개의 요인으로 묶이며, 각각의 요인은 행정서비스 품질분야(4문항), 행정 서비스 전달분야(8문항), 그리고 행정서비스 환경분야(4문항)로 분리되어 묶여 있음을 알 수 있다. The results of this study are as follows. First, the results of this study are as follows. First, the results of the analysis are as follows. First, ), And it can be seen that they are bound together.

이때, 최초 '⑫설문문항 : 직원들은 업무와 관련하여 서로 협조적이다'라는 질문에 대해 서비스 환경 중 하위영역인 협력성으로 고려하였으나, 탐색적 요인분석에서 서비스 전달그룹으로 묶였다. 그러나 이는 질문개발단계에서 양질의 행정서비스 제공을 위한 환경(infra)과 관련된 부분이므로 이후 확인적 요인분석에서는 서비스 환경 요인에 위치시킬 수 있다. At this time, the first '⑫ questionnaire item: employees are cooperating with each other in terms of work' was considered as cooperativeness, which is a sub-area of service environment, but was grouped into service delivery group in exploratory factor analysis. However, this is related to the infra for provision of high quality administrative services during the question development stage, so it can be placed in the service environment factor in the confirmatory factor analysis.

각 요인의 고유값은 서비스 전달 11.724, 서비스 환경 0.817, 서비스 품질 0.502로 나타났으며, 전체 누적 설명변량이 81.514%로 매우 높은 설명력을 지니고 있음을 나타낸다. 또한 각 요인별 공통성 0.50이상의 유의한 요인 적재치가 나타났으며, 각 컨스트럭트(construct) 별 하위 측정변수의 설명력이 최소 0.65에서 최대 0.80까지로 매우 타당한 것으로 나타났다. 또한, 신뢰도 분석에서 신뢰도가 최소 0.925에서 최대 0.963까지 각각의 컨스트럭트(construct)가 매우 높은 수준의 신뢰도를 확보하고 있으며, 전체 평가지표의 신뢰도 역시 아래 [표 3] 0.975로 매우 높은 수준의 신뢰도를 확보하고 있는 것을 나타내고 있다.The eigenvalues of each factor were 11.724 for service delivery, 0.817 for service environment, and 0.502 for service quality, indicating that the overall cumulative explanatory variable had a very high explanatory power of 81.514%. In addition, significant factor loadings of 0.50 or more commonality were found for each factor, and explanatory power of each sub - measurement variable for each construct was very reasonable from 0.65 to 0.80. In the reliability analysis, each construct from the minimum 0.925 to the maximum 0.963 has a very high level of reliability, and the reliability of the overall evaluation index is also 0.975 Is secured.

Figure 112017087081792-pat00003
Figure 112017087081792-pat00003

다음으로, 확인적 요인분석에 있어서, Next, in the confirmatory factor analysis,

진단지표 생성부(210)는 탐색적 요인분석을 통해 추출된 대학 행정서비스 만족도 지각에 대한 하위구성 요인들의 구조적 관계 타당성을 검정하기 위하여 연구모형을 컨스트럭트 별로 분리시켜 확인적 요인분석을 실시한다. The diagnostic index generation unit 210 performs a confirmatory factor analysis by separating the research models into constructs in order to test the structural relevance of the sub-constituent factors of the perceived satisfaction with the university administration service extracted through exploratory factor analysis .

일반적으로 모형을 평가하는 방법은 크게 Chi-square 검증을 이용하는 방법과 적합도 지수를 이용하는 방법 두 가지가 있다. Chi-square 검증은 모형의 완전성을 검정하는데 적용될 수 있으나 본 발명의 실시예에서와 같이 표본크기가 큰 경우(N=3,782), 모형의 복잡성에 따라 매우 민감하게 영가설을 기각한다는 문제점이 있을 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 적합도 지수(Descriptive fit index)를 이용해 모형을 평가하고자 한다. In general, there are two methods for evaluating the model: Chi-square test and fitness index. The Chi-square test can be applied to test the completeness of the model, but as in the embodiment of the present invention, when the sample size is large (N = 3,782), there may be a problem of rejecting the null hypothesis very sensitively according to the complexity of the model . Therefore, in the embodiment of the present invention, a model is evaluated using a descriptive fit index.

과거 많은 연구들에서 Marsh, Bella와 McDonald(1988)의 연구를 바탕으로 적합도 지수를 선택하고 있으나, 이는 다음과 같은 관점에서 한계가 있다. 표본 크기에 따라 적합도 지수가 민감하게 변화하지 않아야 하며, 모형의 간명성을 고려하는 적합도 지수여야 한다는 것이다(Hu and Bentler, 1995). 특히, 모형의 간명성은 얼마만큼 간명한 모형으로 높은 설명력을 유도해 낼 수 있는가와 연계되므로 모형을 통한 연구 자체의 효율성과 관련된다고 볼 수 있다. 이러한 점을 고려하여 Hu 와 Bentler(1999)는 표본 크기에 민감하게 영향을 받지 않으면서 모형의 간명성을 고려 할 수 있는 TLI(Tucker-Lewis index) 또는 NNFI(Non-normed fit index)와 RMSEA(root mean square error of approximation)를 제시하였다. 그러나, 본 발명의 실시예에서는 컨스트럭트를 분리한 상태에서의 모형 적합도 테스트 등이 있으므로 공분산 행렬 등을 고려하는 RMSEA 대신에 IFI(incremental index of fir)를 적합도 판단기준으로 고려한다(Bollen, 1986). TLI, IFI의 경우 0.9 이상을 좋은 적합도의 기준으로 보며, 본 발명의 실시예에서는 TLI, IFI와 함께 CFI(comparative fit index)도 적합도 지수로 고려하는데 CFI는 표본의 영향에 덜 민감하나 모형의 간명성을 고려하지는 않는다. 역시 0.9 이상을 좋은 적합도로 본다.In many studies, Marsh, Bella and McDonald (1988) have chosen the fit index based on the studies in the past, but this is limited in the following points. It should be noted that the fit index should not change sensitively according to sample size, and it should be a fit index that takes account of the model's interrelation (Hu and Bentler, 1995). In particular, it can be concluded that the model's interrelation is related to the efficiency of the research through the model, since it is linked with how simple the model can lead to high explanatory power. Taking this into account, Hu and Bentler (1999) find that the TLI (Tucker-Lewis index) or NNFI (non-normed fit index) and RMSEA root mean square error of approximation. However, in the embodiment of the present invention, an incremental index of fir (IFI) is considered as a criterion of fitness evaluation instead of the RMSEA that considers the covariance matrix and the like because there is a model fitness test in a state where the construct is separated (Bollen, 1986 ). For the TLI and IFI, 0.9 or better is considered as a good fitness measure. In the embodiment of the present invention, CFI (comparative fit index) together with TLI and IFI are considered as a fitness index. CFI is less sensitive to the influence of the sample, We do not consider reputation. We also see 0.9 or better as a good fit.

다음으로, 진단지표 생성부(210)는 각각의 컨스트럭트에 대한 집중 타당성 판단에 있어서는 AVE 와 CR을 통해 수행한다. 이때, AVE의 경우 0.5 이상을 CR의 경우 0.7이상을 집중 타당성을 갖는 기준으로 정할 수 있으며, AVE와 CR은 아래의 [수학식 1]에서와 같이 산출될 수 있다.Next, the diagnostic index generation unit 210 performs AVE and CR in the centralized validity judgment for each construct. In this case, AVE and CR can be set as 0.5 or more and 0.7 or more as a criterion with reasonable relevance, and AVE and CR can be calculated as shown in the following Equation (1).

Figure 112017087081792-pat00004
Figure 112017087081792-pat00004

이때, 또한, 아래의 [표 4]에서 알 수 있듯이 모든 컨스트럭트에서 AVE 와 CR이 기준을 상회함을 알 수 있다. At this time, as can be seen from [Table 4] below, it can be seen that AVE and CR exceed standards in all constructions.

Figure 112017087081792-pat00005
Figure 112017087081792-pat00005

판별 타당성 검증을 위해 2가지 방법의 검증을 핵심적으로 고려한다. 먼저, 상관계수와 표준오차를 활용하여 컨스트럭트가 서로 동일하다는 가설( =1.0)이 기각되는지 여부로 판별 타당성을 평가하는 방법이다. 즉, 잠재요인 간 상관관계를 보여주는 상관계수의 신뢰구간( 2*SE)이 1을 포함하지 않아야 한다. 따라서, 두 잠재요인 간 상관계수의 신뢰구간이 1을 포함하지 않을 때 판별 타당성을 충족하는 것으로 볼 수 있으며, 분석결과 아래 [표 5]에서 보여지는 바와 같이, 컨스트럭트 간의 상관계수 신뢰구간이 1을 포함하지 않으므로 1차 판별 타당성 검증에서 모든 컨스트럭트가 판별 타당성을 확보하였다고 볼 수 있다.In order to verify the validity of the discrimination, the verification of the two methods is considered as the core. First, it is a method to evaluate the discriminant validity by using the correlation coefficient and the standard error to determine whether the constructs are equal to each other (= 1.0). That is, the confidence interval (2 * SE) of the correlation coefficient showing the correlation between potential factors should not include 1. Therefore, when the confidence interval of the correlation coefficient between two potential factors does not include 1, it can be considered that it satisfies the discriminant validity. As shown in the table below, the correlation coefficient confidence interval 1, it can be concluded that all constructs have validity in the first validation.

Figure 112017087081792-pat00006
Figure 112017087081792-pat00006

다음으로, 두 개의 컨스트럭트로 짝을 이룬 쌍을 선택한 다음, 컨스트럭트 간의 상관관계를 1로 고정한 모형과 자유로운 상관을 갖는 비제약 모형을 비교하는 방법이다. 이때, 자유모형(free model)이 제약모형(constrained model)보다 우수하게 나타나면 판별 타당도가 있다고 간주할 수 있다. 즉, 두 구성개념 간 공분산을 1로 고정시킨 제약모형 간의 chi-square 차이를 분석한 뒤, 두 모형 간 chi-square 차이가 유의적(chi-square/df >3.84)으로 나타나면 두 컨스트럭트 간 판별타당성이 확보되는 것으로 볼 수 있다. 이때, 분석결과 판별 타당성 평가기준인 DELTA x^2 /df 가 비제약모형에 비해 제약모형이 기준인 3.84(x_0.05^2 (1) )를 상회하므로 2차 검증방법 역시 모형의 각 컨스트럭트가 판별 타당성을 확보하는 것으로 볼 수 있다.Next, we select a pair with two constructs and then compare the model with the fixed correlation between the constants and the unconstrained model with free correlations. At this time, if the free model is superior to the constrained model, it can be considered that there is a discriminant validity. When the chi-square difference between the two models is significant (chi-square / df> 3.84) after analyzing the chi-square difference between the two constraint models with covariance fixed at 1, It can be seen that the discrimination validity is secured. In this case, since DELTA x ^ 2 / df, which is the evaluation criterion of the discriminant validity, exceeds the constraint model 3.84 (x_0.05 ^ 2 (1)) as compared with the non-constraint model, The results of this study are as follows.

또한, 법칙 타당성의 경우 본 발명의 실시예에서 다루는 대학의 행정서비스만족도 모형의 하위구성요인은 이론적으로나 논리적으로 각 컨스트럭트가 서로 정적인 상관을 지향한다. 이에 대한 각 컨스트럭트의 상관관계 분석결과 아래 [표 6]에서 보는 것처럼 컨스트럭트 모두 정적인 상관을 나타내었으므로 본 발명의 실시예에서는 개별 컨스트럭트 간에는 법칙 타당성을 확보했다고 볼 수 있다.Also, in the case of the rule validity, the sub-constituent factors of the university's administrative service satisfaction model handled in the embodiment of the present invention are theoretically and logically related to each construct statically correlated. As a result of the correlation analysis of each constructs, as shown in [Table 6], all the constructs showed a static correlation, so that it can be considered that the lawfulness is secured between the individual constructs in the embodiment of the present invention.

Figure 112017087081792-pat00007
Figure 112017087081792-pat00007

다음으로, 척도의 타당성 분석에 있어서, Next, in the validity analysis of the scale,

본 발명의 실시예에서는 척도의 타당성을 분석하는 방식으로 어떠한 측정변수가 측정하고자 하는 컨스트럭트의 값을 정확히 측정해 낼 수 있는가를 알아보기 위해 크게 두 가지 측면의 분석을 시행한다. In the embodiment of the present invention, two kinds of analysis are performed in order to examine whether the measurement value can be accurately measured by the measurement variable by analyzing the validity of the scale.

진단지표 생성부(210)는 개별 컨스트럭트를 first-order construct로 가정하여 이에 대한 공분산을 지정한다. 그 결과 아래의 [표 7]에서 보여지는 바와 같이 적합도는 Chi-square=1762.354 p=.000 df=101 IFI=.953 TLI=.944 CFI=.953로 나타나 chi-square가 기준을 충족하지 못했으나, 이는 표본수에 민감하기 때문에 하나의 참고지표로 고려하고, 이후 TLI, IFI, CFI 지수를 고려한다. 세 지표 모두 기준점을 0.9 이상으로 볼 때 전체적으로 만족할 만한 적합도를 나타내는 것을 알 수 있다.The diagnostic index generation unit 210 designates each construct as a first-order construct and designates a covariance for the construct. As a result, the fitness was Chi-square = 1762.354 p = .000 df = 101 IFI = .953 TLI = .944 CFI = .953 as shown in Table 7 below. However, this is considered as a reference index because it is sensitive to the number of samples, and then TLI, IFI and CFI index are considered. All of the three indicators show satisfactory fitness as a whole when the reference point is 0.9 or more.

Figure 112017087081792-pat00008
Figure 112017087081792-pat00008

다음으로, 진단지표 생성부(210)는 차원의 단일성을 검증하기 위하여 3개의 컨스트럭트의 하위 구성 지표들이 의도했던 것과 같이 제대로 적재되어 있는지를 검사한다. 이에 따라, 행정서비스 만족도의 3개 하위 구성개념을 First-Order로 하고, 가상의 개념인 행정서비스(AS)를 Second-Order로 하여 High order factor 모형을 추정하도록 하였으며, 그 결과를 아래 [표 8]에 나타내었다. Next, the diagnostic index generation unit 210 checks whether the sub-constituent indexes of the three constructs are properly loaded as intended to verify the unity of the dimension. As a result, the high-order factor model was estimated using the first-order concept of the three sub-constituents of administrative service satisfaction and the second-order administrative service (AS) as the virtual concept. ].

Figure 112017087081792-pat00009
Figure 112017087081792-pat00009

위 [표 8]을 참조하면 각 first-order의 컨스트럭트들이 second-order로 지정된 행정서비스에 모두 유의미하게 적재되어 있으나, 적합도 지수가 앞의 first-order model과 동일하게 나타남을 알 수 있었다(Chi-square=1762.354 p=.000 df=101 IFI=.953 TLI=.944 CFI=.953). 이때, First-order factor model과 second-order factor model의 선택기준은 초기에 제시한 연구모형과의 부합정도에 초점을 맞추는 것이 효과적이다. 연구모형은 second-order construct를 first-order construct로부터 분리된 개개로 보는 것이 아니라 상호연계성과 상호작용성을 지닌 모형으로 간주하고 있으므로 현재의 모델을 second-order factor model로 보기 보다는 first-order factor model로 보는 것이 효과적일 수 있다.Table 8 shows that the constructs of each first-order are significantly loaded in the second-order administrative service, but the fitness index is the same as the first-order model Chi-square = 1762.354 p = .000 df = 101 IFI = .953 TLI = .944 CFI = .953). The first-order factor model and the second-order factor model selection criterion are effective to focus on the degree of conformity with the initial research model. Since the research model regards the second-order construct as a model with intercon- nectivity and interactivity, rather than as a separate item from the first-order construct, the first-order factor model Can be effective.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 대학 행정 서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버(150)에서 평가지표를 선별하는 동작 제어 흐름을 도시한 것이다.FIG. 3 shows an operation control flow for selecting an evaluation index in the diagnostic index generation server 150 for evaluation of university administration service according to an embodiment of the present invention.

이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 3. FIG.

먼저, 진단지표 생성 서버(150)는 관리자 단말(130)에 의해 대학 행정 서비스 평가를 위한 제1 설문지가 수신되는 경우, 제1 설문지를 진단지표 생성 대상 설문지로 등록한다(S300).First, when the first questionnaire for university administration service evaluation is received by the administrator terminal 130, the diagnostic indicator generation server 150 registers the first questionnaire as a diagnostic indicator generation questionnaire (S300).

이때, 이러한 제1 설문지는 대학 행정 서비스를 평가하기 위한 복수의 설문문항을 포함하고 있는 설문지가 될 수 있다. 또한, 이러한 설문 문항은 대학 행정서비스의 평가와 관련하여 작성된 설문문항들 중 빅데이터 기반의 키워드 분석을 통해 대학 행정서비스와 연관성이 기준값 이상으로 높은 키워드를 포함하는 복수의 설문문항으로 구성될 수 있다. 이에 따라, 빅데이터 기반의 키워드와 사회 이슈를 반영하는 보다 현실성 있고 문제해결 중심의 설문문항을 구성할 수 있고, 이러한 설문문항을 기반으로 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표를 생성함으로써 과거지향적 또는 이론지향적인 진단지표가 아니라 사회 이슈중심, 데이터 중심, 미래 지향적 진단지표 생성할 수 있다.At this time, the first questionnaire can be a questionnaire including a plurality of questionnaire items for evaluating the university administration service. In addition, these questionnaires can be composed of a plurality of questionnaire items including keywords having relevance to university administration service higher than the standard value through keyword analysis of big data based on the questionnaire items related to evaluation of university administration service . Therefore, it is possible to construct a more realistic and problem-solving questionnaire that reflects big data-based keywords and social issues, and by generating diagnostic indicators for the evaluation of university administration services based on the questionnaire items, It is possible to generate social-issue-oriented, data-oriented, and future-oriented diagnostic indicators instead of theoretical-oriented diagnostic indicators.

또한, 이러한 설문문항은 예를 들어 행정 서비스 품질, 행정서비스 전달, 행정서비스 환경 등의 카테고리로 분류되고 각 카테고리내에서 다시 편익성, 전문성, 혁신성, 반응성, 신뢰성, 적극성, 협력성, 편리성, 접근성 등의 세부 항목으로 분류될 수 있으며, 각 세부 항목에 기설정된 개수의 설문문항으로 구성될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.In addition, these question items are categorized into categories such as administrative service quality, administrative service delivery, and administrative service environment, and within each category, questions such as convenience, expertise, innovation, responsiveness, reliability, agility, , Accessibility, etc., and can be composed of a predetermined number of question items in each sub-item, but the present invention is not limited thereto.

이어, 진단지표 생성서버(150)는 위와 같이 등록된 제1 설문지에 대해 파일럿 테스트를 수행시키기 위한 제1 그룹의 평가자를 선정한다(S302).Next, the diagnostic index generation server 150 selects a first group of evaluators for performing the pilot test on the first questionnaire registered as described above (S302).

이때, 파일럿 테스트라함은 제1 설문지를 전체 대상자에게 설문을 실시하기 전에, 제1 설문지에 포함된 복수의 설문문항이 대학 행정서비스를 평가하기에 적절질문인지를 사전에 평가하여 적절한 질문으로 판단되는 기설정된 제1 기준을 만족하는 설문문항만을 선별하기 위한 테스트를 말할 수 있다. 또한, 제1 그룹의 평가자는 전체 평가자 중 파일럿 테스트를 위해 선택된 일부의 평가자를 말할 수 있으며, 이러한 제1 그룹의 평가자는 예를 들어 교수, 직원 등에서 선택된 내부 평가자 또는 외부 평가자 등이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. In this case, before conducting the questionnaire to the whole questionnaire, the pilot test is to judge whether a plurality of questionnaire items included in the first questionnaire are proper questions to evaluate the university administration service, A test for selecting only the question items satisfying the preset first criterion can be said. Also, the evaluator of the first group may refer to a part of the evaluators selected for the pilot test among the entire evaluators, and the evaluator of the first group may be, for example, an internal evaluator or an external evaluator selected by a professor, an employee, But is not limited thereto.

위와 같이 파일럿 테스트를 수행할 제1 그룹의 평가자를 선정하는 경우, 진단지표 생성서버(150)는 제1 그룹의 평가자에게 제1 설문지를 전송하고 설문문항에 대한 응답을 요청한다(S304). In the case of selecting the first group of evaluators to perform the pilot test as described above, the diagnostic index generation server 150 transmits the first questionnaire to the first group of evaluators and requests a response to the question items (S304).

이에 따라, 제1 설문지를 전송받은 제1 그룹의 평가자는 제1 설문지의 각 설문문항에 대해 평가를 수행하게 되며, 모든 설문문항에 대한 응답을 입력한 경우, 응답이 입력된 제1 설문지를 진단지표 생성 서버(150)로 전송하게 된다.Accordingly, the evaluator of the first group that received the first questionnaire performs the evaluation of each question item of the first questionnaire. When the answer to all the questionnaire items is inputted, the first questionnaire in which the answer is inputted is diagnosed To the index creation server 150.

그러면, 진단지표 생성 서버(150)는 제1 그룹의 평가자로부터 수신된 제1 설문지에 대한 응답을 수신한다(S306).Then, the diagnostic index generation server 150 receives a response to the first questionnaire received from the evaluator of the first group (S306).

이어, 진단지표 생성 서버(150)는 제1 설문지에 대한 응답을 기반으로 제1 설문지에 포함된 각 설문문항에 대한 내용 타당성을 분석하고, 내용 타당성 분석결과가 제1 기준에 만족하는 설문문항만을 선별하여(S308) 제2 설문지를 작성한다(S310). 이때, 제2 설문지에 포함된 설문문항의 수는 제1 설문지에 포함된 설문문항의 수보다 작거나 같을 수 있다.Then, the diagnostic index generation server 150 analyzes the content validity of each question included in the first questionnaire based on the response to the first questionnaire, and only the questionnaire item satisfying the first criterion (S308) and a second questionnaire is prepared (S310). At this time, the number of question items included in the second questionnaire may be smaller than or equal to the number of questionnaire items included in the first questionnaire.

이어, 진단지표 생성 서버(150)는 위와 같이 내용 타당성 판단을 통해 작성된 제2 설문지에 대해 사전 테스트를 수행시키기 위한 제2 그룹의 평가자를 선정한다.Next, the diagnostic index generation server 150 selects a second group of evaluators for performing a pre-test on the second questionnaire created through the content validity determination as described above.

이때, 사전 테스트라함은 제2 설문지를 전체 대상자에게 설문을 실시하기 전에, 제2 설문지에 포함된 복수의 설문문항이 대학 행정서비스를 평가하기에 적절질문인지를 사전에 평가하여 적절한 질문으로 판단되는 기설정된 제2 기준을 만족하는 설문문항만을 선별하기 위한 테스트를 말할 수 있다. 또한, 제2 그룹의 평가자는 전체 평가자 중 사전 테스트를 위해 선택된 일부의 평가자를 말할 수 있으며, 이러한 제2 그룹의 평가자는 예를 들어 교수, 직원 등에서 선택된 내부 평가자 또는 외부 평가자 등이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. In this case, the pre-test means that a plurality of questionnaire items included in the second questionnaire are appropriately asked to evaluate the university administration service before the second questionnaire is conducted to the entire subject, A test for selecting only the question items satisfying the preset second criterion can be said. Also, the evaluator of the second group may refer to a part of the evaluators selected for the pre-test among the whole evaluators, and the evaluator of the second group may be, for example, an internal evaluator selected by a professor, an employee, or an external evaluator But is not limited thereto.

위와 같이 사전 테스트를 수행할 제2 그룹의 평가자를 선정하는 경우, 진단지표 생성서버(150)는 제2 그룹의 평가자에게 제2 설문지를 전송하고 설문문항에 대한 응답을 요청한다(S312). When the evaluator of the second group to be subjected to the pre-test is selected as described above, the diagnostic indicator generation server 150 transmits a second questionnaire to the evaluator of the second group and requests a response to the question item (S312).

이에 따라, 제2 설문지를 전송받은 제2 그룹의 평가자는 제2 설문지의 각 설문문항에 대해 평가를 수행하게 되며, 모든 설문문항에 대한 응답을 입력한 경우, 응답이 입력된 제2 설문지를 진단지표 생성 서버(150)로 전송하게 된다.Accordingly, the evaluator of the second group who received the second questionnaire performs the evaluation for each question item of the second questionnaire. When the answer to all the questionnaire items is input, the second questionnaire to which the answer is inputted is diagnosed To the index creation server 150.

그러면, 진단지표 생성 서버(150)는 제2 그룹의 평가자로부터 수신된 제2 설문지에 대한 응답을 수신한다(S314).Then, the diagnostic index generation server 150 receives a response to the second questionnaire received from the evaluator of the second group (S314).

이어, 진단지표 생성 서버(150)는 제2 설문지에 대한 응답을 기반으로 제2 설문지에 포함된 각 설문문항에 대하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인 분석, 척도의 타당성 분석을 수행하는 심층 분석을 수행하고(S316), 심층 분석 결과가 제2 기준에 만족하는 설문문항만을 선별하여(S318) 제3 설문지를 작성한다(S320). 이때, 제3 설문지에 포함된 설문문항의 수는 제2 설문지에 포함된 설문문항의 수보다 작거나 같을 수 있다.Next, the diagnostic index generation server 150 performs an in-depth analysis for performing an inquiry factor analysis, a confirmatory factor analysis, and a feasibility analysis on each question item included in the second questionnaire based on the response to the second questionnaire (S316). Only the questionnaire items satisfying the second criterion are selected (S318), and the third questionnaire is prepared (S320). In this case, the number of the questionnaire items included in the third questionnaire may be smaller than or equal to the number of the questionnaire items included in the second questionnaire.

이때, 진단지표 생성 서버(150)에서 심층 분석을 수행하는 동작에 대해서는 도 2의 진단지표 생성부(210)의 동작 설명에서 전술한 바와 같다.At this time, the operation of performing the in-depth analysis by the diagnostic index generation server 150 is as described above in the operation description of the diagnostic index generation unit 210 of FIG.

이에 따라, 관리자에 의해 최초에 대학 행정서비스의 평가를 위하여 등록된 제1 설문지의 설문문항이 파일럿 테스트와 사전 테스트를 거치면서 제1 그룹의 평가자와 제2 그룹의 평가자가 평가한 정보를 기반으로 대학 행정서비스를 평가하기에 가장 적합한 설문문항들로 구성될 수 있다.Accordingly, the questionnaire of the first questionnaire, which was first registered by the administrator for the evaluation of the university administration service, is based on the information evaluated by the evaluator of the first group and the evaluator of the second group through the pilot test and the pre-test It may consist of the most appropriate questionnaires to evaluate university administration services.

이와 같이, 구성된 제3 설문지는 대학 행정서비스에 대한 평가를 받고자하는 불특정 다수의 사람에게 배포될 수 있으며, 제3 설문지에 대한 평가자의 응답을 기반으로 대학 행정서비스에 대한 만족도를 보다 정확하게 평가할 수 있게 된다.Thus, the third questionnaire constructed can be distributed to an unspecified number of people who want to be evaluated for university administration service, and can be evaluated more accurately based on the evaluator's response to the third questionnaire do.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성에 있어서, 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성에 있어서, 대학 행정서비스와 관련된 설문문항의 구성 시 빅데이터 기반의 키워드와 사회 이슈를 반영하는 보다 현실성 있고 문제해결 중심의 설문문항을 구성하고, 이러한 설문문항을 기반으로 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표를 생성함으로써 과거지향적 또는 이론지향적인 진단지표가 아니라 사회 이슈중심, 데이터 중심, 미래 지향적 진단지표 생성할 수 있고, 진단지표의 신뢰성과 타당성을 높일 수 있다. As described above, according to the present invention, in the generation of the diagnostic indicators for the evaluation of the university administrative service, in the generation of the diagnostic indicators for the evaluation of the university administration service, In this paper, we propose a methodology for the evaluation of university administrative services based on questionnaires. In this paper, we construct a questionnaire with more realistic and problem - Centered, data-driven, future-oriented diagnostic indicators can be generated, and the reliability and validity of diagnostic indicators can be increased.

본 발명에 첨부된 각 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다. Combinations of the steps of each flowchart attached to the present invention may be performed by computer program instructions. These computer program instructions may be loaded into a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing apparatus so that the instructions, which are executed via a processor of a computer or other programmable data processing apparatus, Lt; / RTI > These computer program instructions may also be stored in a computer usable or computer readable memory capable of directing a computer or other programmable data processing apparatus to implement the functionality in a particular manner so that the computer usable or computer readable memory It is also possible to produce manufacturing items that contain instruction means for performing the functions described in each step of the flowchart. Computer program instructions may also be stored on a computer or other programmable data processing equipment so that a series of operating steps may be performed on a computer or other programmable data processing equipment to create a computer- It is also possible for the instructions to perform the processing equipment to provide steps for executing the functions described in each step of the flowchart.

또한, 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each step may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing the specified logical function (s). It should also be noted that in some alternative embodiments, the functions mentioned in the steps may occur out of order. For example, the two steps shown in succession may in fact be performed substantially concurrently, or the steps may sometimes be performed in reverse order according to the corresponding function.

한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.While the invention has been shown and described with reference to certain preferred embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the scope of the invention should not be limited by the described embodiments but should be defined by the appended claims.

100 : 평가자 단말 130 : 관리자 단말
150 : 진단지표 생성서버 200 : 통신부
202 : 평가자 선정부 204 : 설문지 구성부
206 : 제어부 208 : 메모리부
210 : 진단지표 생성부
100: Evaluator terminal 130:
150: diagnosis index generation server 200:
202: Evaluator selection section 204: Questionnaire configuration section
206: control unit 208: memory unit
210: diagnostic index generator

Claims (7)

대학 행정서비스의 평가와 관련하여 작성되어 기 등록된 설문문항들 중 빅데이터 기반의 키워드 분석을 통해 상기 대학 행정서비스와 연관성이 기준값 이상으로 높은 키워드를 선정하여 상기 선정된 키워드를 포함하는 복수의 설문문항으로 최초 설문지를 작성하고,
상기 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하고,
상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하고,
상기 선별된 설문 문항을 상기 대학의 내부 또는 외부의 평가자가 이용하는 제2 단말에게 제공하며,
상기 선별된 설문 문항에 대한 제2 답변이 상기 제2 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제2 답변을 기초로 상기 행정서비스에 대한 평가를 수행하는 진단지표 생성 서버.
A plurality of questionnaires including the selected keyword are selected by selecting a keyword having a relevance to the university administration service higher than a reference value through a keyword analysis of a big data base among the previously registered questionnaires, The first questionnaire was written as an item,
The first questionnaire is provided to a first terminal used by a predefined evaluator,
Selecting at least two of the plurality of question items on the basis of the distribution of the inputted first answer when at least two first answers for each of the plurality of question items included in the first questionnaire are inputted from the first terminal,
Providing the selected survey item to a second terminal used by an evaluator inside or outside the university,
And when the second answer to the selected question item is input from the second terminal, evaluates the administrative service based on the inputted second answer.
제 1 항에 있어서,
상기 진단지표 생성 서버가 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별함에 있어서,
상기 입력받은 제1 답변의 분포의 분산값을 상기 복수의 설문문항마다 연산하고, 상기 연산된 분산값이 기설정된 기준보다 낮은지 여부를 기초로 상기 복수의 설문문항 중에서 상기 일부를 선별하는
대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버.
The method according to claim 1,
Wherein the diagnosis index generation server selects a part of the plurality of questionnaire items based on the distribution of the input first answers,
Calculating a variance value of the first distribution of the received answers for each of the plurality of questionnaire items and selecting the part of the plurality of questionnaire items based on whether the calculated variance value is lower than a predetermined criterion
Diagnostic Indicator Generation Server for Evaluation of University Administration Service.
대학 행정서비스의 평가와 관련하여 작성되어 기 등록된 설문문항들 중 빅데이터 기반의 키워드 분석을 통해 상기 대학 행정서비스와 연관성이 기준값 이상으로 높은 키워드를 선정하여 상기 선정된 키워드를 포함하는 복수의 설문문항으로 최초 설문지를 작성하고, 상기 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하며, 상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하는 진단지표 생성부와,
상기 진단지표 생성부로부터 선별된 설문문항에 대한 정보를 수신하여 상기 최초 설문지의 설문문항 중에서 상기 선별된 설문문항으로 최종 설문지를 구성하는 설문지 구성부와,
상기 최종 설문지를 대학의 내부 또는 외부의 평가자가 이용하는 제2 단말에게 제공하며, 상기 최종 설문지에 대한 제2 답변이 상기 제2 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제2 답변을 기초로 상기 행정 서비스에 대한 평가를 수행하는 제어부와,
상기 최초 설문지 또는 상기 최종 설문지에 응답할 상기 사전 평가자와 상기 대학의 내부 또는 외부의 평가자를 선정하는 평가자 선정부
를 포함하는 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버.
A plurality of questionnaires including the selected keyword are selected by selecting a keyword having a relevance to the university administration service higher than a reference value through a keyword analysis of a big data base among the previously registered questionnaires, And the first questionnaire is provided to a first terminal used by a predefined evaluator, and at least two first answers to each of a plurality of questionnaire items included in the first questionnaire are provided to the first terminal, A diagnostic index generator for selecting a portion of the plurality of questionnaire items based on the input distribution of the first answer;
A questionnaire constructing unit configured to receive information on questionnaire items selected from the diagnostic indicator generating unit and construct a final questionnaire item from the questionnaire items of the first questionnaire,
Providing the final questionnaire to a second terminal used by an evaluator inside or outside the university, and if a second answer to the final questionnaire is input from the second terminal, A controller for performing an evaluation on the received signal,
A preliminary evaluator who will respond to the initial questionnaire or the final questionnaire, and an evaluator selection unit that selects an evaluator inside or outside the university,
A diagnostic indicator generation server for evaluation of university administration services, including.
제 3 항에 있어서,
상기 진단지표 생성부는,
상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별함에 있어서, 상기 입력받은 제1 답변의 분포의 분산값을 상기 복수의 설문문항마다 연산하고, 상기 연산된 분산값이 기설정된 기준보다 낮은지 여부를 기초로 상기 복수의 설문문항 중에서 상기 일부를 선별하는 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성 서버.
The method of claim 3,
Wherein the diagnostic index generator comprises:
The method of claim 1, wherein, in selecting a portion of the plurality of questionnaire items based on the distribution of the input first answer, a variance value of the distribution of the first answer is calculated for each of the plurality of questionnaire items, Wherein the server is configured to select a portion of the plurality of questionnaires based on whether the predetermined criterion is lower than a predetermined criterion.
진단지표 생성 서버에 의해 수행되는 진단지표 생성 방법에 있어서,
대학 행정서비스의 평가와 관련하여 작성되어 기 등록된 설문문항들 중 빅데이터 기반의 키워드 분석을 통해 상기 대학 행정서비스와 연관성이 기준값 이상으로 높은 키워드를 선정하여 상기 선정된 키워드를 포함하는 복수의 설문문항으로 최초 설문지를 작성하는 단계와,
상기 최초 설문지를 기 정의된 사전 평가자가 이용하는 제1 단말에게 제공하는 단계와,
상기 최초 설문지에 포함된 복수의 설문문항 각각에 대한 적어도 둘 이상의 제1 답변이 상기 제1 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제1 답변의 분포를 기초로 상기 복수의 설문 문항 중 일부를 선별하는 단계와,
상기 선별된 설문문항으로 상기 대학 행정서비스의 평가를 위한 최종 설문지를 구성하는 단계와,
상기 최종 설문지를 대학의 내부 또는 외부의 평가자가 이용하는 제2 단말에게 제공하며, 상기 최종 설문지에 대한 제2 답변이 상기 제2 단말로부터 입력되면, 상기 입력된 제2 답변을 기초로 상기 행정 서비스에 대한 평가를 수행하는 단계
를 포함하는 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성방법.
A diagnostic indicator generation method performed by a diagnostic indicator generation server,
A plurality of questionnaires including the selected keyword are selected by selecting a keyword having a relevance to the university administration service higher than a reference value through a keyword analysis of a big data base among the previously registered questionnaires, The first questionnaire is composed of questions,
Providing the initial questionnaire to a first terminal used by a predefined evaluator;
Selecting at least two of the plurality of question items on the basis of the distribution of the inputted first answers when at least two first answers for each of the plurality of question items included in the first questionnaire are input from the first terminal Wow,
Constructing a final questionnaire for the evaluation of the university administration service in the selected questionnaire;
Providing the final questionnaire to a second terminal used by an evaluator inside or outside the university, and if a second answer to the final questionnaire is input from the second terminal, Steps to Perform the Evaluation
A method of generating a diagnostic indicator for the evaluation of a university administration service.
제 5 항에 있어서,
상기 선별하는 단계는,
상기 입력받은 제1 답변의 분포의 분산값을 상기 복수의 설문문항마다 연산하는 단계와,
상기 연산된 분산값이 기설정된 기준보다 낮은지 여부를 기초로 상기 복수의 설문문항 중에서 상기 일부를 선별하는 단계
를 포함하는 대학 행정서비스의 평가를 위한 진단지표 생성방법.
6. The method of claim 5,
The step of selecting,
Calculating a variance value of the distribution of the input first answers for each of the plurality of questionnaire items;
Selecting the part of the plurality of questionnaire items based on whether the calculated variance value is lower than a predetermined criterion
A method of generating a diagnostic indicator for the evaluation of a university administration service.
제 5 항 또는 제 6 항의 방법을 프로세서가 수행하도록 하는 명령어를 포함하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체.A computer-readable medium having recorded thereon a program for causing a processor to perform the method of claim 5 or claim 6.
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