최적의 맞춤형 지원전략으로 학생 잠재력 극대화
지원전략은 의뢰인의 요청에 따라 대학·전공 선택, 제출서류 및 대학별 고사와 관련된 학생의 문제를 진단하고, 이에 대한 해결책을 제시하며, 필요한 경우 해결책의 실행을 지원하는 전문적인 자문활동입니다.
구체적으로 먼저, 교과 내신 및 모의고사 성적, 고교유형 및 수준, 비교과 활동 완성도를 분석하고, 기술·추측통계 분석 결과를 종합하여 최종 지원대학 및 전형을 판단합니다. 다음으로 ‘상호 배제 및 전체 포괄의 원리(MECE)’에 따라 학교생활기록부 속 주요 정보를 구조화하여 학생의 대표 키워드 및 스토리를 생성하고, 이에 부합하는 직업 및 전공을 판단합니다. 끝으로 비슷한 조건의 엄선된 합격사례를 토대로 제출서류 및 대학별 고사 준비 방법을 제시함으로써 학생의 잠재력 극대화를 지원합니다.
수시지원컨설팅
교과 내신 및 모의고사 성적 분석
2008학년도부터 도입된 내신 및 수능 석차 9등급제는 정규분포에 따라 상위 누적 4% 성적까지 1등급, 11% 성적까지 2등급, 23% 성적까지 3등급을 부여하는 상대평가입니다. 상대평가는 집단 내에서의 상대적 위치를 기준으로 개인의 학업 성취도를 평가하는 방식입니다.
현행 2015 개정 교육과정에서 진로선택과목(전문교과Ⅰ 포함)은 A, B, C로만 성적을 산출하며 원점수 기준으로 80점 이상이면 A, 80점 미만~60점 이상이면 B, 60점 미만이면 C를 부여하는 절대평가입니다. 절대평가는 집단의 학업 성취도와 상관 없이 특정 점수 이상의 개인 모두에게 같은 등급을 부여하는 방식입니다.
구체적으로 먼저, 학생의 원점수, 평균, 표준편차, 백분위, 표준점수 등의 기술통계량(descriptive statistic)을 분석하여 석차 9등급제에 따른 상대적 학업 성취도를 파악합니다. 다음으로 진로선택과목에 대한 절대평가 결과를 변환석차등급, 성취도별 환산점수, 성취도 비율을 적용한 환산점수 등으로 전환하여 변별력을 확보합니다. 끝으로 전년도 수능 배치표를 토대로 현재의 모의고사 성적에 해당하는 대학 지원범위를 파악하고, 성적 변화추이를 분석하여 수능최저 달성 가능성을 예측합니다.
고등학교 유형 및 수준 분석
학교생활기록부를 주된 전형요소로 반영하는 학생부종합전형이 2015학년도부터 상위권 대학을 중심으로 크게 확대되면서, 학생의 교육적 맥락을 정확히 파악하는 것이 입시전략의 성패를 가를 만큼 중요해졌습니다. 이는 곧 재학 중인 고등학교의 유형과 수준에 따라 입시결과를 정확히 해석하고 적용하는 것이 필수라는 의미입니다.
실제로 빅스쿨이 2012∼2015학년도 입학사정관제 합격자 내신 데이터 14,130개를 분석한 결과, 평준 일반고, 비평준 일반고, 자율고, 특목고 등 고교유형별로 주요 대학의 합격자 내신 평균이 다르게 나타났습니다. 특히 평준 일반고와 특목고의 합격자 내신은 최소 0.14점에서 최대 4.48점까지 차이가 있었습니다.
또한 같은 일반고에서도 학군에 따라 합격자 내신이 다르게 나타났습니다. 서울대 기준, 지방 일반고의 경우 1점 극초반 학생이 수시 지역균형선발전형을 통해 1명 혹은 2명 합격하는 반면, 강남·서초 일반고의 경우 1점 중반에서 후반까지의 학생들이 수시 일반전형을 통하여 평균 5명, 최대 14명까지 합격했습니다.
따라서 빅스쿨은 서울대학교 합격자 수, 4년제 대학교 진학률, 국가수준 학업성취도 평가 결과를 기준으로 ‘내신 보정치 추정 모델’을 개발했습니다. 이를 토대로 고등학교별 백분위와 추정 보정치를 파악하여 교육적 맥락을 정확히 분석함으로써 학생의 내신 경쟁력을 학교 단위에서 전국 단위로 환산합니다.
기술통계 분석과 지원대학 판단
빅스쿨은 65개 주요 대학의 '2012~2023학년도 학생부종합전형·학생부교과전형 합격자 내신 데이터 39,566개를 수집하고, 기술통계 분석을 실시하여 평균, 표준편차, 백분위, 표준점수 등의 기술통계량(descriptive statistic)을 파악했습니다. 또한 해당 수치에 대한 직관적인 이해를 위해 Tableau를 활용하여 최솟값, 제 1사분위(Q1), 제 2사분위(Q2), 제 3사분위(Q3), 최댓값을 보여주는 ‘상자 수염 그림(box and whisker plot)’으로 시각화했습니다. 이를 통해 각 대학 및 전형별 백분위수(percentile)를 고등학교 유형별로 제시함으로써 학생의 교육적 맥락에 따라 최종 지원대학 및 전형을 정확히 판단할 수 있도록 지원합니다.
기술통계량의 구체적인 활용 방법은 다음과 같습니다. 첫째, 고교유형별로 특정 대학·전형 합격을 위해 필요한 대표적인 수치(평균)를 파악하고, 이를 토대로 지원가능 여부를 신속히 판단합니다. 둘째, 합격자들의 내신이 평균 가까이 밀집해 있는지 확인하여(표준편차) 경쟁의 강도와 내신의 엄격성을 예측합니다. 셋째, 50분위에서 75분위 사이를 적정 지원으로 판단하고, 이에 따라 상향, 적정, 안정 지원대학을 결정합니다. 상향 지원자들의 경우 50∼75분위 학생들보다 내신이 부족하기 때문에 이를 보완하기 위한 전략으로서 진로설계 및 구체화, 학교생활기록부 구조화, 진로 중심의 자기소개서 및 면접 준비를 제시합니다.
추측통계 분석과 지원대학 판단
빅스쿨은 65개 주요 대학의 '2012~2023학년도 학생부종합전형·학생부교과전형 합격자 내신 데이터 39,566개를 정리·요약하여 데이터의 특성과 분포를 직관적으로 파악했습니다. 하지만 이는 수집된 데이터에 국한된 결과로서 각 대학·전형별 합격자 전체의 특성과 분포를 나타낸다고 볼 수 없습니다. 따라서 기존 데이터를 표본으로 규정하고 추측통계 분석을 통해 모집단의 특성과 분포를 과학적으로 추론합니다.
구체적으로 먼저, 중심극한정리(central limit theorem)에 따라 강수량, 혈압, 키, 몸무게, 그리고 시험 성적 등 최소 30개 이상의 실수 값 확률분포(probability distribution)가 정규분포(normal distribution)에 가까워진다는 것을 확인합니다.
이때 정규분포는 가장 널리 사용되는 확률분포로서 일반적으로 ‘종형곡선(bell-shaped curve)’이라고 부릅니다. 정규분포는 ‘68-95-99.7’이라는 경험적 규칙(empirical rule)을 따르는데, 이는 평균을 기준으로 ±1표준편차 범위에 모집단 전체 데이터의 68%, ±2표준편차 범위에 95%, ±3표준편차 범위에 99.7%가 포함된다는 의미입니다.
다음으로 이러한 규칙을 토대로 평균, 표준편차를 활용하여 대학·전형별 모집단 분포를 추론합니다. 예를 들어 학생부종합전형으로 건국대에 합격한 평준 일반고 합격자 전체의 분포는 평균 2.232, 표준편차 0.652의 정규분포로서, ±1표준편차 범위인 1.580부터 2.884 사이에 전체 합격자의 68%, ±2표준편차 범위인 0.928부터 3.536 사이에 95%의 합격자들이 존재합니다. 또한 합격자의 내신이 음수(-)일 수는 없기 때문에 3.536부터 4.188 사이에 나머지 5%가 있다고 볼 수 있습니다.
끝으로 추측통계 백분위와 대학공개 백분위를 비교하여 빅스쿨이 추정한 모집단이 데이터의 실제 분포를 얼마나 정확히 예측하는지 판단합니다. 표준점수를 기준으로 대학공개 백분위수가 추정 모집단에서 차지하는 백분위를 산출하고, 이를 대학공개 백분위와 비교하여 빅스쿨 추측통계 분석의 합격확률 예측 정확도를 검증합니다.
이때 표준점수는 표준편차가 평균으로부터 몇 표준편차만큼 떨어져 있는지를 나타내는 수치로서 정수가 아닌 표준편차의 확률을 제시합니다. 기술통계량의 평균, 표준편차는 모두 합격자 내신이므로 정수가 아닌 표준편차는 곧 합격자 내신 중 하나를 의미합니다.
따라서 특정 대학에서 공개한 50분위 혹은 70분위 합격 내신에 대해, 이에 대응하는 추정 모집단의 평균, 표준편차를 활용하여 표준점수를 구하고, 표준정규분포표(standard normal table)를 참고하여 이에 대한 확률을 확인하면, 곧 추정 모집단에서의 백분위를 파악할 수 있습니다.
예를 들어 ‘성균관대 계열모집’에서 전체 합격자의 50분위에 해당하는 대학공개 내신이 1.70일 때, 먼저 빅스쿨의 기술통계량에서 이에 상응하는 ‘성균관대 학생부종합’의 평균 1.753, 표준편차 0.748을 파악합니다. 다음으로 1.70에서 1.753을 빼고 이를 0.748로 나눠 -0.07이라는 표준점수를 구하고 표준정규분포표에서 -0.07의 확률이 0.47210인 것을 확인합니다. 끝으로 성균관대가 50분위수로 공개한 1.70이 빅스쿨이 추정한 모집단의 47분위이므로 ‘성균관대 계열모집’의 실제 모집단과 추청 모집단이 거의 비슷한 중앙값(median)을 갖는 것으로 판단하고, 빅스쿨의 추측통계 분석이 합격확률을 얼마나 정확히 예측하는지 검증합니다.
기술·추측통계 분석과 지원대학 최종 판단
확률변수의 확률분포를 통계적으로 추론하는 추측통계와 수집된 데이터를 요약·정리하는 기술통계는 전혀 다른 성격을 갖고 있습니다. 하지만 기술통계 결과를 시각화한 상자 수염 그림과 추측통계 결과로 도출된 모집단의 데이터 분포가 제 1사분위수(Q1), 중앙값, 제 3사분위수(Q3)를 기준으로 전체적인 유사성을 갖고 있고, 상자 수염 그림이 중앙값을 중심으로 대칭인 경우, 모집단이 정규분포일 가능성이 높습니다.
따라서 빅스쿨은 상자 수염 그림과 정규분포의 관계를 정리하여 통계적 추론의 합리성을 향상시켰습니다. 이를 토대로 학생의 잠재력을 극대화할 수 있는 지원대학 및 전형을 최종적으로 판단합니다.
예를 들어 빅스쿨은 기술통계 및 추측통계 분석을 토대로 2020학년도 연세대학교 의치예과 활동우수형(41명) 입시결과를 해석하여 고교유형 및 수준에 따른 합격자 인원 및 내신 범위를 추론했습니다(연세대학교 입학처, 2020.04.17.).
구체적으로 먼저, 공개된 그래프의 좌측 눈금(1∼3등급)을 30개로 분할하여 1칸 당 0.05점으로 환산하여 추정합니다. 다음으로 2020년 6월 대학알리미에 공시된 ‘신입생의 출신 고등학교 유형별 현황’을 근거로 합격자의 출신 고등학교 및 인원을 추정합니다. 끝으로 빅스쿨의 기술통계량 기반의 추측통계 분석을 종합적으로 해석하여 내신 범위를 판단합니다.
비교과 활동 완성도 분석
학생부종합전형은 교과 내신만으로는 온전히 파악할 수 없는 학생의 학업 역량과 전공 적합성 및 발전 가능성, 인성을 학교생활기록부를 토대로 포착하고, 이를 종합하여 학생을 선발합니다. 이에 따라 많은 학생들이 진로설계를 위해 다양한 비교과 활동에 참여하고 있습니다. 하지만 활동의 수는 많지만 일관성이 부족하거나, 진로는 정했지만 활동의 구체성이 떨어지는 경우가 많습니다.
따라서 빅스쿨은 경영컨설턴트 Barbara Minto(2004)가 제시한 ‘상호 배제 및 전체 포괄의 원리(MECE)’에 주목했습니다. 이는 관련성의 원리에 따라 서로 중복되지 않는 각각의 개념이나 사물을 묶어서(grouping), 동일한 메시지를 전달하는 하나의 정보 피라미드를 만드는 것을 말합니다. 이때 상위 계층의 메시지는 반드시 하위 계층의 메시지를 요약할 수 있어야 하며(so what), 하위 계층의 메시지는 상위 계층의 메시지를 지지하는 근거가 되어야 합니다(why so).
이러한 MECE 원리를 토대로 먼저, 학교생활기록부 내에서 학생의 흥미와 적성을 드러내는 주요 정보 찾습니다. 다음으로 상하좌우 중복되거나 빠지는 내용 없이 이를 구조화합니다. 끝으로 진로설계의 일관성 및 구체성, 구조화 수준을 기준으로 비교과의 완성도를 평가합니다.
대표 키워드 검증 및 스토리 추출
진로설계는 학생의 제한적인 현재 정보를 토대로 불확실한 미래를 구체적으로 그려내는 일입니다. 이는 곧 전제에 의거하여 새로운 결론을 도출하는 간접 추론에 해당하며, 빅스쿨은 연역 추론(deductive), 귀납 추론(inductive), 가설 추론(abductive)을 활용하여 학생의 진로를 검증하고 추천합니다.
구체적으로 먼저, 각각의 정보 피라미드가 ‘마케팅’, ‘섬유·패션’, ‘라이프 스타일’이라는 동일한 메시지(대표 키워드)를 전달하고 있다는 가설을 세웁니다. 다음으로 MECE 원리를 토대로 하위 계층의 메시지(비교과 활동)가 각각의 가설을 ‘참(true)’으로 지지하는 근거가 되면서, 동시에 하위 계층의 메시지를 요약하는지 검증합니다.
끝으로 스토리라인 기법을 토대로 정보 피라미드 간의 상호작용(인과관계)이 어떠한 연쇄적 방향으로 나아갈 것인지 혹은 나아가면 좋을지 판단하여, ‘마케팅 역량과 섬유·패션에 대한 관심을 살려 남녀노소 개인화된 라이프 스타일을 창조하고 발전시키는 데 기여한다’와 같은 학생 고유의 스토리를 추출하고 이에 부합하는 직업 및 전공을 추천합니다.
충원율, 경쟁률, 취업률 검토
빅스쿨은 최적의 수시지원을 위해 9가지 고려요소를 충실히 분석합니다. 구체적으로 먼저, 학생의 정량적 요소 파악한 후 기술통계 및 추측통계 분석을 통해 지원대학 및 전형을 최종적으로 판단합니다. 다음으로 학생의 정성적 요소를 파악한 후 MECE 원리에 따라 대표 키워드 기반의 스토리를 추출하고, 이에 부합하는 직업 및 전공을 판단합니다. 끝으로 대입정보포털을 활용하여 전년도 충원율 및 경쟁률을 파악하고, 이를 토대로 당해년도 실질 합격인원을 예상하여 최종 지원대학 리스트를 확정합니다. 또한 대학알리미를 활용하여 대학·학과별 취업률 및 진학률을 파악하고, 이를 토대로 최종 지원대학 리스트 내 우선순위를 확정합니다.
학생 맞춤형 계획 추천
빅스쿨은 논리적 추론과 연구방법론, 인과관계 및 상관관계, 기술통계 및 추측통계 등 다양한 과학적 근거를 토대로 진로진학컨설팅 방법론을 뒷받침했습니다. 이를 통해 지난 10년간 760명의 수강생을 대상으로 1,551건의 컨설팅을 수행하며, 462건의 합격사례를 통해 구매가치 있는 전문성을 개발했습니다.
백운룡은 ‘영혼의 성장’이라는 관점에서 학생들을 바라보고, 이들이 삶의 의미와 직업의 본질을 이해할 수 있도록 세심하게 안내하고 있습니다. 덕분에 많은 학부모님들로부터 ‘명쾌하면서 사려 깊다’는 평가를 받고 있으며, 다수의 사회적·과학적 검증으로 인정된 공신력(public trust)을 쌓아올 수 있었습니다.
이러한 빅스쿨의 지적 전통과 백운룡의 자부심을 바탕으로 비슷한 조건의 합격사례를 엄선하고, 최적의 학생 맞춤형 자기소개서 및 면접 준비 방법을 제시합니다. 이를 통해 학생이 더 좋은 대학에 진학하여 더 많은 기회를 얻고, 이를 바탕으로 더 나은 인생을 ‘나답게’ 살아가면서 자신의 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
정시지원컨설팅
분석 도구 및 배치표 산출 원리 안내
정시 일반전형(수능 위주)은 대학수학능력시험(이하 수능) 점수를 활용하여 학생을 정량적으로 평가하는 전형입니다. 입시기관들은 매년 수능 이후 등급컷을 발표하는데, 이때 적중률이 높을 수록 전체 수험생의 특성과 분포를 정확히 파악하고 있는 것으로 판단합니다. 따라서 빅스쿨은 ‘입시기관별 누적 신뢰도’를 기준으로(베리타스알파, 2021.02.25.), 종로하늘, 이투스, 진학사 등의 정시 합격예측 서비스를 비교한 후, ‘종로 합격예측 서비스’를 기본 분석 툴로 선정하여 활용한다는 것을 안내합니다.
또한 컨설팅을 진행하기에 앞서 정시 배치표의 산출 원리를 자세히 안내합니다. 이는 프로그램이 추천하는 대학을 기계적으로 수용하는 것에서 벗어나, 지원대학 판단 과정에 학생과 학부모님을 적극적으로 참여시키기 위함입니다. 이를 통해 컨설팅 결과로 도출된 지원대학 리스트를 객관적인 시각으로 수용하고, 나아가 보다 유연한 자세로 대학 진학을 위한 대안을 모색하는 것을 지원합니다.
단계별 분석 및 교차검증
구체적으로 먼저, 수능 영역 및 조합별 분석을 수행합니다. 원점수에 따른 표준점수, 백분위, 등급을 산출한 후, 같은 점수대의 학생들과 비교하여 어떤 영역에서 우위를 갖는지 어떤 영역을 조합할 때 가장 유리한지 분석하고, 해당 기준이 적용되는 대학을 확인합니다. 다음으로 대학의 수능 반영영역, 반영비율, 가산점을 고려하여 ±10점을 기준으로 지원가능 대학 및 전공을 파악하고, 대학별 산출점수에 따라 합격 가능성을 ‘안전-적정-도전-위험-부적격’으로 구분하여 판단합니다.
끝으로 희망대학 및 전공의 예상 배치점수와 학생 점수 간의 차이를 파악한 후, 대학발표 입시결과, 연도별 경쟁률, 미등록 충원율, 졸업생 취업률 및 교차지원 여부, 인서울, 통학 등의 변수를 종합적으로 고려하여 가·나·다군 지원대학 리스트를 선정합니다. 추가적으로 여러 업체에서 정시 배치표를 확보하고, 지원 가능한 대학의 범위를 교차검증(cross validation)하여 최종 지원대학 리스트를 확정합니다.
대학별 누적 백분위 분석
누적 백분위는 전체 수험생 중 학생의 위치를 보여주는 지표로서 100%에서 국영수탐 조합별 백분위를 뺀 수치를 말합니다. 하지만 상위 15개 대학은 정시 평가지표로 표준점수를 활용하기 때문에 일반적으로 누적 백분위는 표준점수의 합을 기준으로 산출합니다. 빅스쿨은 고속성장분석기를 활용하여 학생의 대학별 환산점수를 산출하고, 과거 합격누백을 고려하여 최종 지원대학 리스트 내 우선순위를 확정합니다.
진학사 모의지원 표본 분석
누적 백분위는 한국교육과정평가원에서 발표하는 공식적인 지표가 아니라 입시기관별로 통계적 추정을 통해 발표하는 지표이기 때문에, 아무리 정확히 계산했다고 해도 오류가 발생합니다. 따라서 빅스쿨은 원서접수 시, 수험생들이 가장 많이 활용하는 진학사의 모의지원 표본을 동시에 분석합니다. 이를 통해 지원자들의 환산점수와 지망순위, 고정 혹은 변동상태를 고려하여 최종 지원대학 리스트 내 우선순위를 확정합니다.
학과, 직업, 산업 전망 안내
수능 점수에 따라 지원 가능한 대학의 범위를 설정한 후, 정시에 집중해온 많은 학생들이 학과 선택에 어려움을 겪습니다. 따라서 빅스쿨은 학생의 흥미와 적성에 대한 질문을 통해 핵심 정보를 파악한 후, 연관된 학과의 개론과 각론을 소개하고 진출할 수 있는 직업 및 산업 전망을 안내합니다. 이를 통해 ‘학과-직업-산업’으로 이어지는 구체적인 청사진(blueprint)을 제시함으로써 후회 없는 학과 선택을 지원합니다.
대학 진학을 위한 대안 모색
컨설팅 결과로 도출된 지원대학 리스트 이외의 대학 진학 방법을 찾는 경우, 학생의 흥미와 적성, 학부모님의 상황과 니즈를 고려하여 기숙학원, 일반학원, 독학 등의 재수 방법과 함께, 학점은행제·독학사, 일반·학사편입, 인천 글로벌 캠퍼스, 유학, 전문대, 대학원 등의 대안을 소개합니다. 이를 통해 고3이라는 제한된 시각에서 벗어나 장기적인 시각에서 학생의 잠재력을 극대화할 수 있는 방향을 제시합니다.
편입지원컨설팅
학생 맞춤형 계획 추천
편입학은 대학의 당해년도 모집단위에 결원이 발생 한 경우, 대학별 고사를 통해 타 대학 출신 지원자의 학적을 해당 대학으로 변경하는 제도입니다. 대부분의 대학이 편입영어 혹은 편입수학 시험을 통해 지원자의 학업 역량을 파악합니다. 고려대, 연세대의 경우, 1단계에서 해당 모집단위에 필요한 수학 능력 및 전공 지식을 평가하기 위해 논·서술 유형의 필답고사를 진행하며, 이후 2단계에서 자기소개서 및 학업계획서 기반의 면접을 진행합니다.
빅스쿨은 출신 대학, 평균 학점, 시험 성적, 지원자 역량, 관심 분야 등을 종합적으로 고려하여 합격 가능성이 가장 높은 대학 및 전공을 판단합니다. 또한 비슷한 조건의 합격사례를 엄선하고, 최적의 개인 맞춤형 자기소개서, 학업계획서, 면접 준비 방법을 제시합니다. 이를 통해 지원자가 더 좋은 대학에 진학하여 더 많은 기회를 얻고, 이를 바탕으로 더 나은 인생을 살아가며 자신의 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
대학원지원컨설팅
학생 맞춤형 계획 추천
대학원은 학사학위를 취득한 자가 특정 전공의 관심 주제를 보다 심도 있게 연구하기 위해 진학하는 최상위 단계의 고등교육기관입니다. 대학원 진학은 필수가 아니라 선택인 만큼, 학위 취득을 위해 상당한 시간과 에너지가 필요하며 무엇보다도 자신이 배우고 연구하고자 하는 내용이 명확해야 합니다. 따라서 지원자의 비교과 활동 및 고유 스토리를 파악하고, 이에 부합하는 학업 및 진로 계획을 명확히 제시하는 것이 매우 중요합니다.
빅스쿨은 출신 대학, 평균 학점, 경력 사항, 지원자 역량, 관심 분야 등을 종합적으로 고려하여 합격 가능성이 가장 높은 대학원 및 전공을 판단합니다. 또한 비슷한 조건의 합격사례를 엄선하고, 최적의 개인 맞춤형 자기소개서, 학업계획서, 면접 준비 방법을 제시합니다. 이를 통해 지원자가 더 좋은 대학원에 진학하여 더 많은 기회를 얻고, 이를 바탕으로 더 나은 인생을 살아가며 자신의 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다.