입결 정리 관련 부탁드리는 글('정시기다리는'님 등)

게시글 주소: https://io.orbi.kr/00036366487

이제 2021년도 입시도 끝나고 오르비의 입결 관련 자료 정리해주시는 분들이 각 대학별, 학과별 입결표를 만들고 있는 것으로 알고 있습니다. 이와 관련 오르비에서 입결 관련 수고해 주시는 분들에게 부탁드리고자 글을 씁니다. 커트라인만으로 만들어지는 입결표 이외에 각 대학의 학과별로 합격생 점수 분포표를 작성해서 공개해 주시면 금년도 각 대학 학과별 입시 결과에 대한 보다 정확하고 의미있는 기록과 함께 내년도 수험생들에게 정말 유용한 정보가 될 것이라고 생각합니다. 몇 년 전에 코핌님(고ㅇㅇㅇ님, 이 분 이름이 금지어라고 하더군요.)이 주요 대학의 학과마다 누적분포별로 합격생 인원 수를 표시한 자료를 본 기억이 납니다. (ex) 서울대 경제학과 0~0.05% xx명, 0.05~0.10% xx명, 0.10~0.15% xx명. 저는 이것을 보고 정말 감탄했습니다. 한 눈에 수험생들의 지원 경향과 성적 분포를 알 수 있으니까요. 예전에 제가 대학 입시를 치를 당시 대학입시 관련회사에서 수험생들에게 배치표와 함께 책자로 제공하던 자료고 이를 바탕으로 하면 펑크 난 학과라도 정상 입결일 때 커트라인이 어느 정도 될 것이라는 추정이 충분히 가능했었습니다. 그래서 오르비에서 입결 정리하시는 분들에게도 부탁드리고자 글을 올립니다. 예전에 코핌님 개인이 했던 작업인데 현재 오르비에서 입결 정리하시는 분들도 가능한 작업이 아닐까 합니다. 물론 아무 댓가 없이 입결 정리하시는데 시간적 여유가 없어 하기 어려우시더라도 당연히 어느 누구도 뭐라 하지 않을 겁니다.

다음은 참고로 제가 2년전(2019년 2월 19일)에 비슷한 취지로 오르비에 올린 글입니다.

요즘 입시가 마무리 되고 소위 입결이 많은 수험생들의 관심을 받는 것 같습니다.

최종 커트라인이 각 대학 학과별로 어느 정도 나왔는지 수험생들과 세간에 화제가 되기도 하고요.

그런데 입시결과로서 정말 중요한 것은 최종 커트라인이 아니라 입학생들의 성적 평균입니다.

커트라인이 그나마 의미있는 것은 입시가 펑크없이 이루어졌을때이지 펑크가 났다면 별 의미가 없습니다.

예전에 서울대 입학처 교수님이 입학생들의 성적분포가 중요하지 커트라인이 뭐가 중요하냐고 말씀하신 적이 있습니다.

커트라인이 사회의 인식과 차이가 많이나는 소위 펑크를 보이면 그냥 가십성 이슈가 될 뿐입니다.

예전에는 배치표가 나올때 전국 대학의 모든 학과의 전년도 입시결과가 5점단위 점수대별로 인원수가 표시되고 평균점수와 커트라인이 나와있는 책자를 배치표와 함께 입시관련 회사에서 판매했었습니다.

그 책을 보면 모든 학과의 5점단위 합격생 인원수를 알 수 있었고, 이를 금년도 전국석차에 대입하여 금년도 지원에 참고했었습니다. 인터넷에 떠돌아 다니는 70년대 예비고사 결과와 80년대 학력고사 결과를 보면 평균점수로 전국대학 학과의 순위가 랭크되어 있는 것을 보신적이 있을 것입니다. 커트라인으로 순위를 내서 나온 자료는 보신 적이 없을 거고요.

커트라인 뿐만 아니라 합격생들의 점수 분포가 상승, 하락하게 된다면(근래 부침을 겪은 한의대 처럼), 그리고 그것이 한 해가 아니라 몇년간 계속적으로 일어난다면 입시기관들은 학생들의 선호도와 사회적 추세의 변화로 보고 예상 합격선을 조정하게 됩니다.

그런데 요즘은 자신이 받은 점수가 전국에서 몇등인지, 그리고 전년도에 각 학과별로 점수분포가 어떻게 되는지, 평균은 어느 정도인지 정부에서 학교서열화 방지를 이유로 정보 공개를 안하는 바람에 깜깜이 입시가 되어 버렸고 각 대학들은 정시인원수 마저 크게 줄여서 심지어 10명 내외로 뽑는 과도 많은 실정입니다.

이런 경우 조금만 누백 오류가 생겨도, 그리고 소수 인원만 어느 특정과에 몰려도 폭등과 폭락이 거듭됩니다.

이런 경우 그해 입시 커트라인은 우선 그 학과의 대표성이 없고 다음해 입시생들에게 시사하는 바가 전혀 없습니다.

오히려 왜곡된 자료가 되어 버립니다.

학과별 입결의 원재료는 점수대별 인원수 이며 이 집단의 대표성은 아시는 바와 같이 평균값(mean), 중간값(median), 최빈값(mode)이 있습니다. 평균값이 가장 일반적이며 펑크가 발생한다면 하위값이 평균을 왜곡하므로 중간값이 대표성을 더욱 갖게 됩니다.

미국 대학의 경우 모두 평균값과 함께 mid-range를 많이 제시합니다.

(mid-range란 25%와 75% 값, 즉 100명중 25등이 90점, 75등이 80점이면 90-80 이렇게 제시합니다)

요즘보면 최종 커트라인 가지고 배치표 처럼 만들어서 어디가 더 높고 낮고, 펑크난 학과 비하하고...전혀 논리적 타당성이 없는 일이 일어나는 것 같습니다.

예를 들어, 작년도 서울대 정외과의 커트라인이 금년도 커트라인에 무슨 시사점이 있으며, 금년도 경제학과의 커트라인이 내년에 무슨 영향이 있겠습니까, 또 금년도 고려대 경제학과와 화공과의 커트라인이 내년도 입시에 무슨 의미가 있을까요.

이런 점에서 본다면 아무런 보상도 없이, 정부의 공개와 입시기관들에 의해 제공받아야 할 각 학과별 합격자들의 점수대별 인원 수, 그리고 평균 등의 입학결과를 코스모스femme님이 누백 퍼센트별로 정리하여 정보를 제공해주는 것이 얼마나 감사하고, 큰 기여를 하고 있는 것인지 새삼 존경과 박수를 보내드리고 싶을 따름입니다.

팔로우 4

[ 대성마이맥 X 강남대성수능연구소 ] 문항출제자 공개 모집

[ 노크 ] 22개 대학합격인증자를 위한 안전하고 클린한 커뮤니티, 노크

[ 모킹버드 수학 모의고사 2025 ]　미리보는 수능 수학

0 XDK (+0)

유익한 글을 읽었다면 작성자에게 XDK를 선물하세요.

인간을 위한 경영 [804275]

쪽지 보내기

최근 게시글 · 더보기
21/02/10 20:36 경영학과에 진학하시는 분들을 위해
20/03/20 22:36 고속성장님께 드리는 부탁
20/02/15 12:21 경영학 전공을 선택하신 분들을 위해
20/02/03 00:21 문과 학생의 의치한 선택에 대해
19/02/20 20:53 코스모스femme님께...그리고 사이트운영자께도

알림
스크랩
신고

SemPer_ · 606828 · 21/02/20 16:59 · MS 2015

저는 입결관련하여 정리를 하지 않습니다.... 제목이 마치 제가 입결정리하는 사람처럼 보이게 만드네요.

좋아요 0 답글 달기 신고
SemPer_ · 606828 · 21/02/20 17:01 · MS 2015

제가 가장 싫어하는 것 중 하나가 입결표입니다. 누백은 횡비교를 하게 만들고 이는 학교들이 서로 싸우게 만드는 원인이기 때문이죠. 그리고 그러한 현상은 글에 적으신 것처럼 적는다고 한 들 사라지는 문제가 아닙니다.

좋아요 7 답글 달기 신고
정시기다리는 · 702831 · 21/02/20 17:23 · MS 2016

직접 입시를 해보시면 커트라인 값이 왜 중요한지 아실겁니다 ㅠ....
커트라인을 몇년치를 보면, 어디가 그나마 가능성 있고 없고가 보입니다. 몇일 전에도 그대로 말씀드렸는데, 하나도 듣지 않으시더군요...

당연히 저도 연경이 낮은거 보면 마음이 아픈데, 이건 그저 '커트라인'점수일 뿐입니다. 합격자 평균... 흠 제가 시간이 된다면 한번 해보겠습니다. 연경이 높아지는^^효과도 있겠네요.

좋아요 2 답글 달기 신고
인간을 위한 경영 · 804275 · 21/02/20 17:33 · MS 2018 (수정됨)

제가 개인적으로 가장 궁금한 곳은 문과 보다는 서울대 공대와 순수학문인 물리학, 화학 등 자연과학대입니다. 우리나라의 미래를 이끌 인적 자원 집단을 형성할 것으로 기대되는 최상위권 학생들 중 의대 대신 어느 정도나 이곳에 지원하는지가 궁금하군요. 이건 당연히 커트라인 보다는 입학생들의 성적 분포를 통해서 파악할 수 있고요.

좋아요 0 답글 달기 신고
litlmj · 949078 · 21/02/20 20:41 · MS 2020 (수정됨)

개인적으로 어떤 학과의 수준은 "평균"으로 판단하고 합불가능성은 수년치 컷분석이라고봅니다. 펑크란건 어떤의미로 보자면 해당학과의 지원층이 충분치않기때문인데 이게 최소 3년이상 반복되면 "그 학과의 선호도가 그리 높지않기때문에 어느점수 이상이면 붙을 가능성이 높다"라는 의미로 해석이 가능하죠. 입시분석하시는분들은 그분들의 본업상 이게 더 중요할거같아요. 물론 이런 해석 외에 불순(?)한 의도로 사용될수있다는 부작용이 있긴하지만

좋아요 3 답글 달기 신고