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사회정책분석과 평가 응용 Social Policy Analysis and Evaluation — 2026 / Spring

사회정책이 기획·집행·평가되는 전 과정을 이해하고, 정책문제를 과학적으로 분석하여 대안을 비교·평가하는 실무 역량을 기릅니다. 정책집행의 동학과 정책실패 사례를 검토하고, 인과추론의 핵심 원리와 비용편익분석(CBA), 계층화분석법(AHP)을 학습합니다. 실제 사회정책 데이터와 논란이 되었던 복지 정책사를 활용한 PBL로 실습합니다.

Students learn the full cycle through which social policy is planned, implemented, and evaluated, and build the practical capacity to analyse policy problems scientifically and to compare and evaluate alternatives. The course examines the dynamics of policy implementation and cases of policy failure, and covers the core principles of causal inference, cost–benefit analysis (CBA), and the analytic hierarchy process (AHP). Practice takes the form of problem-based learning (PBL) using real social policy data and contested episodes in welfare policy history.

사회봉사1 Community Service 1 — 2025 / Winter, 2026 / Fall

대학에서 습득한 지식과 역량을 지역사회와 연결하고, 이웃과 공동체에 대한 이해 및 사회적 책임을 기르는 실천형 교양과목입니다. 학생들은 비영리·공익기관을 선택하여 아동·청소년, 장애인, 노인, 시민사회 및 지역사회복지 등의 분야에서 봉사활동을 수행합니다.

A practice-oriented general education course that connects the knowledge and skills acquired at university to the local community and cultivates an understanding of neighbours and community together with a sense of social responsibility. Students select a nonprofit or public-interest organisation and volunteer in fields such as children and youth, people with disabilities, older adults, civil society, and community welfare.

사회복지행정 Social Welfare Administration  — 2026 Fall

사회복지행정은 사회복지정책을 서비스로 전환하는 조직적 실천 과정인 과정인 동시에 행정학의 한 응용 분야이며, 관료제·조직·인사·재정·기획·평가에 관한 행정학의 이론적 자원과 교수자의 행정 실무 경험을 활용하여 강의를 진행합니다. 현장 전문가의 특강과 함께, 한 학기 동안 수강생이 생성형 AI를 활용해 가상의 사회복지 조직(중앙부처·사회복지관·지자체 복지정책부서 등)을 운영하면서 매주 제기되는 현안을 해결하는 PBL 실습을 병행합니다.

Social welfare administration is the organisational practice of converting social welfare policy into services and, at the same time, an applied field of public administration. The course draws on theoretical resources from public administration concerning bureaucracy, organisation, personnel, finance, planning, and evaluation, together with the instructor’s own experience in government. Alongside guest lectures by practitioners, students spend the semester running a fictional social welfare organisation (a central ministry, a community welfare centre, a local government welfare division, and so on) using generative AI, resolving the issues that arise each week through PBL.

사회혁신을 위한 빅데이터 응용 Big Data Applications for Social Innovation  — 2026 / Fall

사회문제와 정책의 수요를 데이터로 진단하고, 데이터에 기반한 사회혁신 방안을 설계하는 프로젝트형 과목입니다. 공공·행정·민간 데이터와 텍스트·공간 데이터의 수집,정제, 결합, 시각화 및 분석 방법을 실제 사회문제에 적용합니다. 프로젝트를 통해 문제 정의에서 데이터 분석, 정책·서비스·플랫폼 대안의 설계와 성과지표 개발까지 수행하며, 개인정보 보호, 알고리즘 편향과 공정성 등 책임 있는 데이터 활용 원칙도 함께 다룹니다.

A project-based course in which students diagnose social problems and policy needs with data and design data-driven approaches to social innovation. Students apply methods for collecting, cleaning, linking, visualising, and analysing public, administrative, private, textual, and spatial data to real social problems. Through the project they move from problem definition to data analysis, the design of policy, service, or platform alternatives, and the development of performance indicators, while also addressing principles of responsible data use, including privacy protection and algorithmic bias and fairness.

사회복지정책 Social Welfare Policy 

사회문제에 대응하기 위한 사회복지정책이 형성·결정·집행·평가되는 전 과정을 이해하고, 복지국가와 사회정책의 주요 이론을 한국의 실제 제도와 연결하여 학습합니다. 빈곤과 소득보장, 고용, 보건의료, 돌봄 및 사회서비스를 중심으로 정책의 대상, 급여, 재원, 전달체계와 정책결정 과정의 특징을 비교·분석합니다. 교수자의 실무 경험을 바탕으로, 정책이 정부 안에서 설계되고 이해관계자 간 조정을 거쳐 현장에서 실행되는 과정과 의도하지 않은 결과를 사례 중심으로 살펴봅니다. 실제 정책자료와 PBL을 통해 사회문제를 정책문제로 구조화하고, 실행 가능한 정책대안과 평가방안을 제안하는 역량을 기릅니다.

Students learn the full process through which social welfare policy responding to social problems is formed, decided, implemented, and evaluated, connecting major theories of the welfare state and social policy to actual Korean institutions. Focusing on poverty and income security, employment, health care, care, and social services, the course compares and analyses policy targets, benefits, financing, delivery systems, and the characteristics of decision-making processes. Drawing on the instructor’s practical experience, it examines through cases how policy is designed inside government, adjusted among stakeholders, and implemented in the field, and how unintended consequences arise. Using real policy materials and PBL, students build the capacity to frame social problems as policy problems and to propose feasible policy alternatives and evaluation plans.

고급사회복지정책특강(데이터 기반의 사회정책평가) Advanced Topics in Social Welfare Policy (Data-Driven Social Policy Evaluation) — 2025 / Fall, 2026 / Fall

‘데이터 기반 사회정책 평가’를 주제로 사회정책과 사회서비스의 효과를 식별하는 현대적 인과추론 방법과 주요 실증연구를 심층적으로 다룹니다. 수강생은 실제 정책·행정자료에 적합한 식별전략을 설계하고, 분석 결과의 타당성과 한계를 비판적으로 검토합니다. 세미나 토론과 연구 프로젝트를 통해 독립적인 정책평가 연구 역량을 기릅니다.

Under the theme of “data-driven social policy evaluation,” the course covers in depth the modern causal inference methods used to identify the effects of social policies and social services, along with major empirical studies. Students design identification strategies suited to actual policy and administrative data and critically examine the validity and limitations of analytic results. Through seminar discussion and a research project, they build the capacity to conduct independent policy evaluation research.

사회복지통계 1 Social Welfare Statistics 1 — 2025 / Spring, 2026 / Spring

선형회귀분석(OLS)에 이르는 과정을 기초적인 통계 개념부터 시작합니다. 기술통계, 확률과 표본분포, 추정과 가설검정, 평균차이·분산분석·상관·회귀분석을 실제 사회복지 자료와 통계 프로그램을 활용하여 학습합니다. 실제 논문에 있는 표·그림의 통계적 의미를 해석하는 역량을 기르고, 기초적인 학술논문의 틀을 구상하는 능력을 기릅니다.

The course begins with basic statistical concepts and works up to linear regression (OLS). Using real social welfare data and statistical software, students learn descriptive statistics, probability and sampling distributions, estimation and hypothesis testing, mean comparisons, analysis of variance, correlation, and regression. They build the ability to interpret the statistical meaning of tables and figures in published articles and to conceive the framework of a basic academic paper.