내 태그

입시

학습

생활

클럽

직업·취업

Epioptimus

Centurion

오르비 랭킹

XDK 누적 복권

XDK 경매

RARE

군툰문 [889676] · MS 2019 · 쪽지

2023-12-05 19:22:02
조회수 13,080
33

[피오르 입시] 어디서 펑크가 날 것인가 (표본분석할 모집단위 찾기)

게시글 주소: https://susiapply.orbi.kr/00065580165

안녕하세요. 피오르 컨설팅 군툰문입니다.

곧 수능성적표 발표가 예정되어있는데 모두 입시의 부담에서 잠시 벗어나 편안히 쉬고 계셨는지 묻고싶네요.

현역으로 입시를 치룬지도 거의 7~8년의 시간이 지났는데, 이맘때쯤이 가장 순수하게 인생을 즐기던시간이 아닌가 싶습니다ㅎㅎ.

다만 이 시점부터는 열심히 쉬시되, 아침에 비타민 챙겨먹는 마음맹키로 입시에 관심을 기울일필요가 있다고 느껴지는 요즘입니다.

저번 글을 남겼었지만 올해 수능은 상당히 어렵게 나온 편이기 때문에, 표본분석과 입시분석에 대한 그 효용이 클 것으로 예상됩니다. 비단 저와 피오르 팀원들의 입시분석 외에도 다양하고 제대로된 정보를 획득하셔서 성공적인 입시가 되시길 바랍니다.

1. Intro

각설하고 오늘의 주제는 "어떤 모집단위에서 펑크가 날 것인가"입니다. 이는 곧 수험생 입장에서 어떤 학과의 표본양상을 분석해야하는가로 귀결될 수 있습니다.

다른 컨설팅팀은 어떠할 지 모르겠지만, 저희 팀은 일반적으로 거시적인 분석을 선행한 후에 학생의 점수 양상에 맞춰 미시적(표본분석)으로 접근하는 방법을 활용하고 있습니다. (물론 팀에서는 상위권 대학의 표본을 거의 대부분 다루려고 노력하고 있기 때문에 순서적인 차이는 사실상 없다고 봐도 무방합니다.)

수험생 개인이 입시분석을 수행하기 위해서는 시간과 비용적인 측면에서 내가 어떤 대학교를 또 어떤 학과를 분석할지 사전에 정하고 그 부분에 대해 면밀하게 파악할 필요가 있습니다.

(사실 표본분석은 그 이름이 주는 근엄함에 비해 정석대로 수행하려면 지속적인 시간을 투자해야하는 노가다성 작업에 가깝습니다. 따라서 거시적인 감각을 키우고 표본을 접근하는 것이 입시판을 이해하는데 굉장히 많은 도움이 될거라 생각합니다)

이 글의 의도는 "컨설팅의 의존하지 않고 스스로 분석하여 입시를 준비하자"라는 것이기에, 이 글이 여러분들에게 적어도 어떤 학과들이 펑크가 날 수 있을지에 대한 감각을 키울 수 있는 매개가 되었으면 하는 바람입니다.

이하에서 설명할 내용들은 제 컨설팅 경력에서 습득한 노하우에 가깝습니다. 주관적인 측면이 강하니 감안해서 읽어주시면 감사하겠습니다.

2. 표본의 수가 많이 모이지 않는 모집단위

대다수의 수험생들이 입시 분석 및 지원을 하실때, J사 등의 입시 프로그램을 이용하실 겁니다. 그러한 입시 프로그램은 주변 수험생들이 어떤 점수를 가지고 있는지, 얼마나 지원했는지, 어디에 지원했는지 공개하고 있습니다. 이러한 정보공개를 통해 학생들은 해당 입시프로그램을 사용하게 되고, 이러한 모의지원 프로세스는 입시분석에 핵심적인 "표본"의 수집에 결정적인 영향을 줍니다.

"표본"이 중요한 이유는 내 점수 앞뒤에 있는 학생들이 내가 지원할 학과에 얼만큼 지원했는지 알게해줄 수 있기 때문이기도 하지만, 결정적으로 해당 프로그램들의 "적정컷(합격컷) 산정의 기준"이 되는 것이기 때문입니다.

대형 입시지원 플랫폼들도 모든 학생들의 표본을 가지고 있는 것이 아니고 최종지원 이전까지는 예측해서 합격가능성을 제시하고 있기 때문에, 실제 지원된 표본과 예측된 값이 괴리가 발생해 흔히 말하는 "펑크"가 발생하는 것입니다.

따라서 통계적으로 당연한 이야기이지만 각 모집단위별로 충분한 표본의 수가 몰려야 각 입시 플랫폼들이 예측하는 값의 정확도가 높아지기 마련입니다. 앞서 말씀드린 바와 같이 실제 지원된 표본과 예측된 값이 괴리가 클 수록 "펑크"의 발생가능성이 커집니다. 실제 지원된 표본은 결과론적인 이야기이기때문에 차치하더라도, 최소한 예측된 값이 부정확할 가능성이 높은 학과를 선택해 입시분석을 하는 것이 펑크를 분석하는 보다 효율적인 방법이 될 것입니다.

예를 들면, 일반적으로 지원할 모집단위가 적은(상위권에서) 다군에서는 학생들의 표본이 몰리기 때문에 펑크가 발생할 가능성이 크지 않습니다. 최근에는 수험생수가 줄어들고 있음에도 불구하고 인문계열 학과임에도 다군에 이과 표본들역시 상당히 들어오고 있는 추세이므로 예년에 비해 뚜렷하게 나타나는 펑크를 찾기 어렵습니다.

약폭내지 적정입결을 유지해온 중앙대 다군

다군 편입, 이후 적정입결을 유지하는 외대 경영 (다군)

이런 의문이 발생하실 겁니다. "얼만큼 표본이 수집되지 않아야 표본이 많지 않은 것이냐?"

제 경험상 모집정원의 3배수~4배수정도 모이면 예측 컷을 "어느정도" 신뢰를 할 수 있는 수준이라고 생각합니다. 상위권 대학교 모집단위의 경우 입시에 대한 관심도가 높기 때문에 대부분 모집정원의 3배수를 넘는 것이 일반적입니다. 다만 분석을 진행하다보면 정치외교 등 선호학과임에도 실제 2~3배수에 불과한 표본만이 몰리는 과가 적지 않습니다.

이 경우 보다 면밀한 분석의 필요성이 증가합니다.

3. 모집단위 내 표본의 양상

<2>와 직결되는 내용입니다. 표본이 적으면 J사를 포함한 입시플랫폼들은 자체적인 보정을 통해 예상 합격컷을 산정합니다. 직접적인 관계자가 아니다보니 그 정확한 프로세스를 제가 알지는 못하나 입시분석을 오랜기간 해온 경험에 따르면, 다수의 입시 플랫폼들이 일반적으로 당해 모집단위에 주류가 되는 표본점수대를 기준으로 합격 컷을 산정하는 것으로 판단됩니다.

예컨대 A대학교의 국어국문학과라 가정해보겠습니다. 정원이 12명임에도 불구하고 27명만이 모여있는 상황입니다. 이때 모여있는 표본의 1등부터 10등까지 국어국문 적정점수가 아니라, 정치외교를 충분히 지원할 만한 점수라고 합니다. 이와 같이 고득점자의 표본이 몰려있으면 고득점자들의 표본을 해당 모집단위의 주류라고 판단하고 보다 높은 (짠 점수의) 예측 컷을 산정할 가능성이 높아지는 것이지요. 이는 고득점자들이 다른 학과 또는 학교로 빠질 가능성이 높음에도 불구하고 통계적인 예측값을 산정하는데 표본이 부족하기 때문에 보다 높은 점수대에서 예측 컷이 형성되는 경우입니다.

반대로 정원이 12명이고 표본이 약 60명모여있는 경우에 같은 예측 컷(높은)인 경우라면, 합격 컷이 높아진 감이 있으나 이는 실제 펑크가 발생하기는 어렵습니다. 지원하고자 하는 학생들이 많이 몰려있기 때문에 그 예측 값의 적중 가능성이 높아지는 것이지요.

다만, 입시 플랫폼에 의해 모니터링 되어 발각(?)되는 경우 역시 적지 않습니다. N수생 중에서 입시에 좀 더 관심을 갖는 분들이 겪어보셨을 수도 있는데, 합격 칸수가 매우 작거나 확률이 30%미만이었다가 최종 업데이트 직전에 합격확률이 급격히 높아지는 경우가 있습니다. 제 경험상 5번중에 4번은 고득점자 기준으로 예측컷이 형성되어 있다가 적정 입결을 위해 조정된 경우였습니다. 이렇게 입결이 조정되면 다시 표본이 몰려들어 적정입결이 형성되는 경우도 있습니다.

관련하여 제 경헙입니다만, 허수 고득점 표본이 특정학과에 몰려있는 경우 상기한 프로세스에 의해 예측 컷이 비정상적으로 높아지고 펑크가 만들어지는 경우를 매 해 한두번은 꼭 보게 되었습니다. (물론 이후 조정이 되기도 합니다)

이와 같은 허위 표본 등을 판단하기 위해서도 미시적인 분석을 한번씩 거칠 필요도 있는 것이겠지요.

4. 모집단위 정원의 수

이는 위에 내용들 보다는 객관성이 떨어집니다. 정말 제 경험적, 주관적 노하우라서 거르실 분들은 읽어보시고 참고하시지 않으셔도 됩니다. (설명의 편의를 위해 문과를 기준으로 이야기합니다. 이공계열도 다르지 않습니다.)

입결 누백표를 보시면 사회과학 계열의 인기학과인 "정치외교" "경제" "미디어" 등의 펑크 빈도가 꽤 많음을 보실 수 있습니다. 반면 "경영"은 펑크 빈도가 상대적으로 떨어지죠. 또 소수 정원 수를 가진 비주류어문 계열의 핵펑이 빈도도 적지않음을 알 수 있습니다.

펑크가 상대적으로 잘 발생하는 모집단위의 경우, 인기가 많으나 대형학과가 아닌 경우가 많았습니다.(중형 or 중대형) 정원이 대략 30명 내외 정도를 생각하시면 될 것 같네요.(절대적인 수치는 아닙니다. 이월인원 등도 고려해야되기 때문에...)

이와 같은 학과들의 펑크가 왜 자주 발생할까를 고려해봤는데, 상담을 다수 진행하다보니 깨닫게 되었습니다.

심리적인 요인이 강하게 작용합니다. 일반적으로 수험생들이 인기학과라고 인식하는 과들은 누백에 관계없이 지원하기 까다롭다고 생각합니다. 경영학과는 해당 학교에 상위학교를 지원하는 학생들이 안정내지 적정으로 깔고 들어가는 경우가 많기 때문에 적정점수대에 학생들이 다수 포진해있습니다. 그 학생들이 인기 사회과학 계열을 지원하지 않는 것은 아니나 경향성이 그렇더라구요.

반면에 상향을 쓰고자하는 학생들은 정외, 미디어, 경제 등의 사회과학 계열을 쓰기 상당히 부담스러워 합니다. 그들도 좋은 학과라고 알고 있기 때문에 그것이 곧 입결에 반영될 거라고 생각하기 때문이죠. 아이러니하게 스나나 상향은 일반적으로 과를 고려할 수 있는 것이 아님에도 조금이라도 확률을 높여보겠다고 흔히 문사철이라고 불리는 하위학과에 지원하고자 합니다.

따라서 정원의 여유도 어느정도 있어 충분히 합격순서가 낮은 점수대로 내려올 가능성이 높은 인기학과의 중/중대형과가 펑크가 발생할 가능성이 높아지는 것입니다.이러한 학과들의 특성은 합격인원 점수 70%를 기준으로 입결을 내보면, 여전히 상위에 차지하고 있습니다.

예시) 23학년도 연세대 교육학 (30명) 정치외교(50명)

우리가 펑크를 노리는 이유는 문닫고 들어가려고 하는 거잖아요..? 그러면 저런 학과들을 좀 더 면밀히 살펴보시는 것을 추천드립니다.

다음과 같은 이유로 정원 15명 내외의 사회계열 학과는 70%입결 기준으로 인기학과보단 하위에 위치

하나 100%입결 기준으로는 보다 상위에 차지하는 경우가 많습니다.

*소수 정원(7명 이하)의 비주류 계열은 입시 분석이 사실 상당히 까다롭습니다. 일반적으로 마이너한 학과이다보니, 해당 학과 덕후의 개입가능성이 높고 표본 한명한명이 가져올 변수가 상당히 크기 때문입니다. 그래서 핵펑이 발생하기도 핵폭이 발생할 가능성이 높습니다. 야수의 심장을 가진 분들에게는 적극 권장하고 있습니다.

5. Outro

쓰다보니 고봉밥이 되었네요... 다룰 수 있는 더 많은 이야기가 있는데, 검토해보니 글의 피로도가 클 거 같아 여기서 줄입니다. 멀지 않은 시일에 다시 칼럼을 읽을 예정이니 다른 글들도 많이 사랑해주시길 바랍니다ㅎㅎ

[입시에 도움이 되는 글 모음]

https://orbi.kr/00065216335 : 유인우 - [입결표] 20~23학년도 메디컬,문이과 주요대학 추정 입결표

https://orbi.kr/00065221190 : 유인우 - 24학년도 정시 주안점

https://orbi.kr/00065232324 : 군툰문 - 불수능과 표본분석

https://orbi.kr/00065277552 : Cogito - 표준점수, 누적백분위, 펑크, 폭발

https://orbi.kr/00065300256 : Cogito - 표본의 이동방향, 대체학과, 기피학과

https://orbi.kr/00065465648 : Cogito -컷 하락의 양상

https://orbi.kr/00065251112 : 정시기다리는 - 변환표준점수란 무엇인가?

https://orbi.kr/00065410392 : 종냥 - 2024학년도 메디컬계열 정시 지역인재 칼럼

https://orbi.kr/00064084053 : 종냥 - 메디컬 입시요강을 볼 때 확인할 4가지 포인트