대학알리미에서 취업률을 열면 숫자가 하나가 아니라 넷 나온다. 그런데 어느 칸이 무엇인지 라벨이 붙어 있지 않다. 그래서 대개 마지막 칸 하나만 떼어 옮긴다 — 그러면 세 가지를 틀린다.
이 글은 그 네 칸이 각각 무엇을 세는지 329개교 전수 검산으로 확인한 결과다. 추정한 것이 아니라 산수가 맞는 조합을 찾은 것이다.
먼저, 어느 칸이 분모인가
취업률로 나온 값을 나머지 칸으로 재현해 봤다.
| 이렇게 나눠 보면 | 공시값과 맞는 학교 | 판정 |
|---|---|---|
| 취업자 ÷ 세 번째 칸 | 319곳 / 319곳 | 전부 일치 |
| 취업자 ÷ 가장 큰 칸 | 10곳 / 329곳 | 아니다 |
세 번째 칸으로 나누면 319곳이 한 곳도 빠짐없이 맞는다 (허용 오차 0.05%p — 공시값이 소수 첫째 자리까지라서다). 가장 큰 칸으로 나누면 10곳만 맞는데, 그 10곳은 네 칸이 전부 0인 학교들이다. 0을 0으로 나눈 우연이다.
🔴 그러니 분모는 졸업자가 아니다. 네 칸은 이렇게 읽힌다 — 졸업자 · 취업자 · 취업대상자 · 취업률. 첫 칸이 취업대상자보다 작은 학교는 0곳이고, 이 칸이 0인데 재적학생이 있는 학교가 1곳 있다(가장 많은 곳이 405명) — 학생은 다니는데 졸업자가 0이므로 이 칸은 재적이 아니라 졸업자다.
졸업자와 취업대상자 사이에서 사람이 빠진다
졸업자에서 중앙값 133명이 빠진 뒤가 분모다. 졸업자의 11.6%에 해당하고, 많은 곳은 1,420명이 빠진다. 진학·입대처럼 취업 여부를 물을 수 없는 사람이 여기서 제외된다.
그래서 졸업자로 나누면 공시값과 달라진다 — 중앙 7.9%p, 많게는 57.1%p 낮게 나온다. 「졸업생 100명 중 62명이 취업했다」는 문장은 이 데이터가 하는 말이 아니다.
0.0%는 취업을 못 한 것이 아니다
취업률이 0.0으로 온 학교가 10곳 있다. 전부 열어 봤더니 10곳 모두 취업대상자가 0명이었다. 졸업자를 합치면 546명인데, 그 사람들이 전원 취업대상자에서 빠진 것이다.
| 학교 | 졸업자 | 취업대상자 | 공시된 취업률 |
|---|---|---|---|
| 감리교신학대학교 | 171명 | 0명 | 0.0% |
| 장로회신학대학교 | 147명 | 0명 | 0.0% |
| 아신대학교 | 127명 | 0명 | 0.0% |
| 수원가톨릭대학교 | 33명 | 0명 | 0.0% |
| 중앙승가대학교 | 23명 | 0명 | 0.0% |
| 영산선학대학교 | 16명 | 0명 | 0.0% |
| 광주가톨릭대학교 | 14명 | 0명 | 0.0% |
| 대전신학대학교 | 8명 | 0명 | 0.0% |
| 대전가톨릭대학교 | 7명 | 0명 | 0.0% |
| 한국에너지공과대학교 | 0명 | 0명 | 0.0% |
🔴 이 값으로 줄을 세우면 안 된다. 0.0%가 맨 아래로 가는데, 그 자리는 「아무도 취업하지 못한 학교」가 아니라 분모가 없는 학교다. 목록 맨 끝에 신학·종교계 대학이 몰려 있는 표를 본 적이 있다면 이 계산 때문이다.
그리고 섞어 세우면 안 된다
대학 189곳의 중앙값이 63.5%, 전문대학 130곳이 73.6%다. 전체 폭은 42.0%에서 90.4%까지 벌어진다.
이건 우리 판단이 아니다 — 공시가 함께 보내는 평균 칸부터 갈려서 온다. 대학에는 62.8, 전문대학에는 72.1이 붙는다. 같은 잣대로 견주라고 준 값이 아니라는 뜻이다.
| 묶음 | 학교 수 | 중앙값 | 폭 |
|---|---|---|---|
| 전문대학·사립 | 123곳 | 73.6% | 42.0% ~ 90.4% |
| 대학·사립 | 145곳 | 64.4% | 47.6% ~ 82.8% |
| 대학·국립 | 36곳 | 59.3% | 54.0% ~ 79.0% |
🔴 표본 10곳 미만인 묶음 6개는 아예 만들지 않았다. 몇 곳뿐인 묶음의 중앙값은 학교 하나가 바꾼다.
흔한 오해 셋
흔한 말
「취업률 0%인 대학이 있더라」
분모가 0인 것이다 0.0% 로 온 10곳을 전부 열어 봤더니 취업대상자가 0명이었다. 취업자 0명 나누기 0명이라 0.0 이 찍힌 것이지 「아무도 취업하지 못했다」가 아니다. 이 값으로 줄을 세우면 분모가 없는 학교가 자동으로 맨 아래에 간다.
흔한 말
「취업률은 졸업생 중 취업한 사람의 비율이다」
분모가 다르다 분모는 졸업자가 아니라 취업대상자다. 졸업자에서 중앙값 133명(졸업자의 11.6%)이 빠진 뒤의 수다. 졸업자로 나눠 보면 공시값보다 중앙 7.9%p 낮게 나온다 — 많게는 57.1%p까지 벌어진다.
흔한 말
「전문대학이 취업률이 높으니 취업에는 더 낫다」
묶음이 다르다 전문대학 중앙 73.6%, 대학 중앙 63.5%다. 수업 연한과 졸업 시점이 달라 생기는 차이라 섞어 세우면 안 된다. 공시가 함께 보내는 평균 칸조차 대학 62.8·전문대학 72.1로 구분별로 갈려서 온다.
내가 보는 대학의 네 칸을 풀어 본다
대학을 고르면 네 칸을 계산식으로 펴 준다
이 숫자로 말할 수 없는 것
어느 학과가 취업이 잘 되나
공시는 학교 하나에 값 하나다. 학과·계열로 쪼갠 칸이 없다 — 취업률이 온 329개교 전수를 확인했다.
어디에 취업했는가
회사 규모·업종·정규직 여부·급여가 전부 없다. 취업자 수 한 칸뿐이라 「좋은 데 갔는가」는 이 데이터로 말할 수 없다.
계속 다니고 있는가
이 칸은 조사 시점의 취업 여부다. 몇 달 뒤에도 다니고 있는지(유지 여부)는 이 데이터에 들어 있지 않다.
내가 취업할 가능성
관측된 학교 값이지 개인에게 적용되는 수가 아니다. 같은 학교 안에서도 학과·전공에 따라 갈릴 텐데 그 구분이 없다.
그래서 무엇을 물어보면 되나
공시에 없는 것은 학교에 직접 물어야 한다. 네 칸을 풀어 들고 가면 질문이 구체적이 된다.
- 「졸업자 중 몇 명이 취업대상자에서 빠졌고 그 이유가 무엇인가요」 — 학교는 진학·입대 내역을 갖고 있다
- 「학과별로 차이가 큰가요」 — 공시에 없을 뿐 학교에는 있다
- 「취업자 중 정규직·전공 관련 비율은 어떻게 되나요」 — 이 칸은 고용 형태를 나누지 않는다
🔴 이 도구가 주는 것은 결론이 아니라 물어볼 자리다.
출처 — 한국대학교육협의회 대학알리미(data.go.kr B340014) 공시 2025, 졸업생 취업률 329개교. 🔴 공시연도 2025는 그 앞 학년도 실적이다 — 올해 값이 아니다. 🔴 네 칸의 이름은 공시가 라벨로 주지 않아 329개교 전수 검산으로 확정했다 (취업자 ÷ 세 번째 칸 = 공시 취업률, 319곳 전부 일치). 🔴 학과별·업종별·고용형태별 구분은 이 데이터에 없다.
결과 받기
진단 결과를 메일로 받는다
화면에서 본 것과 같은 내용을 보낸다. 메일에는 고른 대학의 네 칸을 푼 계산식과 졸업자의 몇 %가 분모에서 빠졌는지가 함께 들어간다.
🔴 받는 것은 메일 주소 하나다. 넣은 값은 브라우저 안에서만 계산하고 서버로 보내지 않는다 — 메일에는 판정 결과만 담긴다. 주소는 알림 발송에만 쓰고 제3자에게 넘기지 않으며, 메일 맨 아래 링크나 회신 한 통으로 즉시 지운다.
되돌리기
여기서 막혔다면 한 번 눌러 준다
다음 글은 가장 많이 막힌 곳부터 고친다. 고르는 것 말고 할 일은 없다.
🔴 보내는 것은 고른 항목 하나뿐이다. 이름·주소·의견을 받지 않는다 — 적을 칸 자체가 없다. 누가 골랐는지 남기지 않고 항목별 개수만 센다. 그래서 되돌릴 개인 기록이 없고, 지울 것도 없다.
이 다음에 오는 물음
- 자퇴 많은 학과는 어디서 보나
- 대학 4년 다 해서 얼마인가
- 대학알리미 경쟁률은 그 전형 경쟁률인가
- 이 물음은 공공 데이터로 답이 되나
이 글은 데이터에서 자동으로 다시 만들어진다 — 마지막 갱신 2026-09-04. 갱신 방법: python -X utf8 src/scripts/fetch_daehak_alimi.py && python -X utf8 src/evergreen/build.py --post univ-job
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