[7일차] 교육 효과 분석 지표, 실무에서 이렇게 씁니다

노랑별이 2025. 5. 7. 11:35

오늘은 HR 애널리틱스의 핵심 주제 중 하나인 '교육훈련 효과 측정'에 대해 고민해보려 한다. 취업을 준비하면서 늘 궁금했던 부분이기도 하다. 기업에서 교육훈련에 투자하는 비용은 상당한데, 그 효과를 어떻게 수치화하고 증명할 수 있을까?

사진출처: [핀터레스트] https://kr.pinterest.com/pin/692006299030375564/

왜 교육훈련 효과 측정이 중요한가

HR 담당자로서 교육훈련 프로그램을 기획하고 실행하는 것도 중요하지만, 그 효과를 증명하는 것이 더 중요하다고 생각한다. 경영진에게 "이 교육은 정말 효과가 있었습니다"라고 말하기 위해서는 단순한 만족도 조사를 넘어선 객관적인 데이터가 필요하다.

현장에서 교육을 기획하고 운영했을 때는 참여율이나 만족도 같은 정성적 지표 위주로 보고했던 경험이 있다. 하지만 데이터 분석을 배우고 나서부터는 **"과연 이 교육이 실질적으로 성과에 어떤 영향을 미쳤을까?"**라는 질문이 머릿속을 떠나지 않는다. 이제는 느낌이 아닌 수치로 설명할 수 있어야 한다는 것을 절실히 느낀다.

교육훈련 효과 측정 방법

1. 커크패트릭 모델(Kirkpatrick Model)

가장 널리 알려진 평가 모델인 커크패트릭 모델은 4단계로 구성되어 있다:

1단계: 반응(Reaction) - 참가자들이 교육에 얼마나 만족했는가?
2단계: 학습(Learning) - 참가자들이 얼마나 많은 지식과 기술을 습득했는가?
3단계: 행동(Behavior) - 교육 후 실제 업무에서 행동 변화가 있었는가?
4단계: 결과(Result) - 교육이 비즈니스 성과에 어떤 영향을 미쳤는가?

각 단계별로 데이터를 수집하고 분석하는 방법이 있다. 특히 3, 4단계에서 실질적인 ROI를 측정할 수 있다고 생각한다.

2. 사전·사후 비교 분석 (Pre-Post Analysis)

교육 전후의 성과 지표를 비교하는 방식이다. 예를 들어 CS 교육이라면 고객 불만 건수, 응대 시간, 만족도 점수를 비교해볼 수 있다. 이런 분석은 파이썬과 같은 도구를 활용하면 더 효과적으로 진행할 수 있다.

# 예시: 교육 전후 만족도 변화 
before = [3.8, 3.5, 3.7, 4.0] 
after = [4.2, 4.1, 4.0, 4.3] 
change = [a - b for a, b in zip(after, before)]

# 평균 증가치 계산
import numpy as np
average_improvement = np.mean(change)
print(f"평균 만족도 증가: {average_improvement:.2f}")

이런 분석을 통해 교육의 직접적인 효과를 수치로 확인할 수 있다.

3. 비교 그룹 설정 (Control Group)

교육을 받은 집단과 받지 않은 집단을 나눠 비교하는 방법이다. 이때는 최대한 유사한 특성을 가진 인원을 나누어야 신뢰도가 높아진다. 이 방법은 **'교육이 원인인지'**를 검증하는 데 유리하다.

통제집단 비교는 무작위 배정이 이상적이지만, 기업 현장에서는 현실적인 제약이 있다. 그럼에도 가능한 비슷한 조건의 그룹을 선정하여 비교한다면, 교육 효과에 대한 설득력 있는 증거를 제시할 수 있다.

4. ROI 분석 (Return on Investment)

교육에 투입된 비용 대비 산출되는 효과를 계산하는 방식이다.

ROI = [(교육 효과의 금전적 가치 - 교육 비용) / 교육 비용] × 100%

예를 들어 생산성 향상으로 인한 매출 증가가 있다면:

교육 전후 매출 증가액: 5,000만원
교육 비용: 1,000만원
ROI: (5,000만원 - 1,000만원) / 1,000만원 × 100% = 400%

이렇게 계산하면 교육훈련이 얼마나 '투자 가치'가 있는지를 명확히 보여줄 수 있다.

5. 성과지표 연계 (KPI Tracking)

교육 목적에 맞는 성과지표를 미리 설정해두고, 성과 변화와의 상관관계를 추적한다. 예를 들어 리더십 교육 후에는 팀원 이직률, 팀 성과 달성률 같은 지표를 활용한다. 이는 교육과 실제 비즈니스 성과 간의 연계성을 보여주는 강력한 방법이다.

데이터 수집 방법

효과 측정을 위한 데이터 수집 방법도 고민해봤다:

설문조사: 기본적인 만족도와 자기평가 데이터
테스트 점수: 교육 전후 지식 습득 정도 측정
업무 성과 지표: KPI 변화 추적(생산성, 매출, 고객 만족도 등)
360도 피드백: 동료, 상사, 부하직원 등의 평가
행동 관찰: 실제 업무 환경에서의 행동 변화 관찰

단순한 숫자가 아닌, 맥락 있는 해석이 필요하다

중요한 건 단순히 숫자를 비교하는 것이 아니다. 성과에 영향을 주는 요인은 교육만 있는 것이 아니기 때문이다. 그래서 나는 수치 분석과 함께, 현장의 맥락을 함께 해석하는 능력을 기르고 싶다.

예를 들어 성과가 좋아졌다면, 정말 교육 때문인지? 아니면 팀원 교체나 외부 요인의 영향은 없었는지? 이런 질문을 던지고, 가능하면 다변량 분석이나 회귀분석 같은 기법을 활용해보는 것도 HR 분석가가 가져야 할 태도라고 생각한다.

회귀분석을 통해 교육 외 변수들(근속년수, 직급, 이전 성과 등)을 통제하고 교육의 순수한 효과를 측정하는 모델을 구축해보고 싶다

# 예시: 교육 효과를 측정하는 회귀분석 
import statsmodels.api as sm 
# X: 독립변수(교육참여여부, 근속년수, 직급 등)
# y: 종속변수(성과지표) 
X = sm.add_constant(X) # 상수항 추가 
model = sm.OLS(y, X).fit() 
print(model.summary())

실무에서 적용 방법

취업 후 실제로 HR 애널리틱스 담당자가 되면 이런 방식으로 접근해보고 싶다:

교육 프로그램 설계 단계부터 측정 지표와 방법을 함께 계획한다.
교육 전 베이스라인 데이터를 반드시 수집한다.
가능하면 통제집단을 설정하여 비교 분석한다.
단기, 중기, 장기적 효과를 모두 측정한다.
데이터 시각화 도구를 활용해 결과를 명확하게 전달한다.

앞으로의 도전과제

교육훈련 효과 측정에는 여전히 많은 도전과제가 있다. 특히 소프트 스킬이나 리더십 교육과 같이 정량화하기 어려운 영역의 효과를 어떻게 측정할 것인가? 또한 교육 효과와 다른 변수들을 어떻게 분리할 것인가? 이런 문제들을 해결하기 위해 더 공부하고 실무 경험을 쌓아가고 싶다.

마치며

예전에는 교육을 기획하고 운영하는 것 자체에만 집중했다. 하지만 이제는 '이 교육이 정말 효과가 있었는가?'를 증명할 수 있는 HR 분석가가 되고 싶다. 정성적인 피드백도 중요하지만, 앞으로는 데이터를 통해 교육의 가치를 설득력 있게 말할 수 있어야 한다.

교육훈련은 사람을 성장시키고, 조직의 문화를 바꾸는 중요한 활동이다. 이 가치를 숫자로 증명해내는 HR 분석가가 되는 것, 그것이 지금 내가 나아가고 싶은 방향이다.