경기도교육청 경기이룸대학 설문지
공공데이터포털
경기이룸대학과 관련된 설문 항목으로 해당 설문을 바탕으로 수집된 정보는 다양한 교육정책 수립과 현장의견을 반영에 활용됩니다.경기이룸대학에서 강의 완료 후에 실시됩니다. 설문은 강의를 수강한 재학생 및 학교밖청소년을 대상으로 설문조사한 내용입니다. 설문 항목으로는 강의(내용, 방법, 성실성, 환경 및 시설 등)에 대한 만족도, 진로에 도움이 되는 지, 개설희망 강좌 등을 포함하고 있습니다.경기이룸대학의 운영 현황 파악, 학생 만족도 분석, 미래 교육 방향 설정 등에 중요한 기초자료로 활용됩니다.
이 데이터는 경기도 가맹사업 관련 시스템 사용자들을 대상으로 실시된 다양한 설문조사의 메타정보를 담고 있는 자료입니다. 주요 항목은 "설문순번", "설문제목", "설문목적", "응답자수"로 구성되어 있으며, 각각 설문조사의 식별번호, 설문명, 조사의 의도 및 목적, 응답자의 수를 나타냅니다. 설문 제목은 사용자 만족도 평가, 시스템 점검 의견, 서비스 개선 방안 도출 등 다양한 주제로 구성되어 있고, 이는 공공서비스 품질 향상 및 사용자 중심 정보제공체계 개선에 활용됩니다. 본 데이터는 정성적 피드백을 수집하고, 이용자 반응을 정량화하여 정책적 의사결정과 시스템 기능 개선에 반영하는 데 기초자료로 활용될 수 있습니다.
대구광역시 수성구 홈페이지 설문조사
공공데이터포털
이 데이터는 수성구청 공식 홈페이지에서 실시된 설문조사의 현황을 정리한 자료로, 설문명, 시작일, 종료일, 설문 응답자 수, 설문 주제, 설문 대상, 조사 결과 요약 URL 또는 문서 링크 등의 항목이 포함되어 있다. 설문조사는 주민의 정책 인지도, 서비스 만족도, 지역 행사 선호도, 생활 불편 사항 등 다양한 주제를 대상으로 하며, 설문 대상과 문항 구성에 따라 일반 시민이나 특정 집단(예: 청소년, 여성, 노인 등)을 목표로 실시된다. 데이터는 설문 기간별로 집계되어, 응답자 규모와 주제별 결과 요약 정보를 바탕으로 주민 의견 분석, 정책 수요 파악, 행정 서비스 개선, 시민 소통 강화 등에 활용 가능하다. 조사 결과 본 파일과 함께 공개되며, 설문지 원본 및 통계 요약 문서 링크를 통해 상세 정보를 확인할 수 있다. 데이터는 설문 완료 시마다 정기적으로 갱신되어 최신 조사 내역을 반영하고 있다.
경기도 가평군 대표홈페이지 설문조사
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가평군 대표홈페이지 설문조사(설문번호, 설문명, 설문시작일시, 설문종료일시, 설문내용, 설문문항번호, 설문문항내용, 구분명, 데이터기준일자) 데이터 입니다.가평군 대표홈페이지(https://www.gp.go.kr/)내 설문조사 페이지에 게시 및 진행되고 있는 데이터입니다. 이 데이터는 기준일자 시점에 게시되고 있는 설문조사 정보를 가지고 있으며, 연간갱신되고 있으니 참고부탁드립니다. 기준일자가 아닌 최신 게시 내용이 궁금하신 분들은 홈페이지를 방문해 확인해 주시기 바랍니다.
경기도 동두천시 대표홈페이지 설문조사
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경기도 동두천시 대표홈페이지에서 실시한 설문조사 정보에 대해 민원인에게 제공하고자 합니다.데이터의 제공 항목은 설문유형, 설문조사 제목, 설문조사 설명, 시작일, 종료일의 정보를 제공하고자 합니다.데이터의 기준일자는 2025년 8월 12일입니다. 설문유형에는 설문조사, 예산설문조사등이 있으며 동두천시에서 시행하는 정책에 관련된 조사를 실시하였습니다.현재 진행중인 설문조사는 대표홈페이지 시민참여>설문조사에서 확인하실 수 있습니다.(https://www.ddc.go.kr/ddc/selectQestnarList.do?key=39&qestnarType=%EC%84%A4%EB%AC%B8%EC%A1%B0%EC%82%AC)
충청북도 진천군 평생교육 희망강좌
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충청북도 진천군에서 과거에 주민을 대상으로 접수받은 평생교육 희망강좌 신청 내역을 제공하는 데이터이다. 신청자 정보, 희망강좌명, 선호시간대, 장소요구, 연령대 등 주민의 평생학습 수요 특성을 포함하며, 지역 교육정책 수립과 신규 프로그램 기획의 기초자료로 활용할 수 있다. 연간 누적 데이터를 통해 연령별·분야별 학습 선호도를 분석하고, 향후 평생교육 운영계획 수립 시 주민 맞춤형 강좌 개설 및 자원 배분 효율화를 지원한다. 또한 AI 분석모델 학습에 활용하여 지역별 학습 수요예측 및 개인 맞춤형 강좌 추천 서비스 개발에 기여할 수 있다.