무브

오르비

아톰

내 태그

내 태그 설정

입시
학습
생활
클럽
직업·취업
Epioptimus
Centurion

Evolved Slave II [872525] · MS 2019 (수정됨) · 쪽지

2019-11-22 13:01:58
조회수 12,134

원서 영역 최대한 점수 맞게 지원하는 법

게시글 주소: https://orbi.kr/00025624110

#해당 방법은 작성자의 주관이 개입되었을 여지가 있으며 해당 게시글을 절대적인 기준이 아닌, 참고 자료 정도로만 사용하실 것을 권장합니다. 해당 글의 지원법대로 지원 시 입시 결과에 대한 책임은 지원자 본인에게 있음을 밝힙니다.



  안녕하세요! Evolved Slave II입니다! 이번에는 정시 지원할 때 '나는 학과와 대학은 특정 하나로 정해져 있진 않는데, 내 성적에 맞는 곳에 최대한 스나이프해서 들어가고 싶다!'라는 주제를 바탕으로 글을 써볼까 합니다! 해당 방법은 본인이 19수능을 보고 난 뒤에 '그 회사'와 Go.Sok을 보면서 작년에 한양대 화학과를 지원했을 때 사용한 방법이고, 실제로 '그 회사' 기준 3칸, Go.Sok 기준으론 노란색과 옅은 초록색이 왔다갔다(실제로는 사실상 노란색이었음) 했는데도 전화 추합으로 합격했습니다. (이 때는 오르비 뱃지 인증 시스템을 몰라서 전화 추합 포기하면 뱃지 인증 못 하는 거 몰라서 한양대 뱃지 못 받은 거 후회함 ㅠㅠ) 우선 큰틀은 


1. 정시 지원 시 나름 돌려볼 만한 데

2. 프로그램 돌려보고 표본 분석법

3. 표본 분석 후에 주의할 점


등으로 잡고 들어가보겠습니다.


1. 정시 지원 시 나름 돌려볼 만한 데


정시 지원 프로그램을 돌릴 수 있는 게 크게 무료와 유료로 나뉘는데, 일단 무료로 지원하는 데 중 가장 공신력이 있는 데는 Go.Sok, 유료로 지원하는 데는 여러 군데 있지만 제가 개인적으로 제일 추천하는 데는 오르비에서 직접 언급하긴 힘든 '그 회사'입니다. 표본이 많은데, 이 표본이 무시하기 힘듭니다. 이 표본만 잘 분석해도 소수과인 경우에는 비교적 쉽게 빵이 날 곳을 고를 수 있습니다. 이에 대해서는 조금 뒤에 다루도록 하겠습니다. 아, 그리고 가아끔씩 U-Way를 돌리시는 분들이 있으신데 갠적으로 STAY........ 저도 작년에 사서 돌렸었는데 진짜 후회했습니다. 표본이 너무 적고 (제가 당시에 한양대 화학과 표본 2등인데 10명도 지원 안 했고 80퍼 이상 확률로 떨어진다고만 나옴.) 분석 결과가 다소 주관적이다라는 느낌이 강했습니다. 아마 저의 경우에만 특히 그랬을 수도 있지만 확실한 거는 표본 자체가 적어 소수과인 경우에는 확실히 예측하기 어렵습니다. 그리고 중요한 건 해당 분석기는 수능 성적표 나오고 실채점 결과로 돌리세요. 그 전까지 나온 거는 그냥 거짓말이라고 믿고 보는 것이 편합니다.



2. 프로그램 돌려보고 표본 분석법


  1번 이후 성적표를 바탕으로 프로그램을 돌려보면 확실히 유료 지원 프로그램을 통해 해당 점수의 석차와 다른 지원자들과 비교 시 점수 차이가 나올 겁니다. 이 때, 각 지원자들 사이의 점수 차이에 주목하세요. 


예) A대학 a학과는 모집 인원이 60명이고 평균 추합이 30번까지 돈다고 합시다. 이런 상황에서 제가 100등인데 75등과 2점 차이 난다고 합니다.


반면 B대학 b학과는 모집 인원이 40명이고 평균 추합이 20번까지 돈다고 합시다. 여기에서는 제가 65등인데 50등과 5점 차이 난다고 합니다. 


어느 곳이 결과적인 합격 가능성이 높을까요?(아, 합격 가능 칸수는 같고, 정시에서 같은 군이라고 봅시다.) 


  보통 다들 A대학이 예상 합격 컷과 가깝기에 A대학이 붙을 확률이 높을 거라고 볼 것입니다. 하지만 아닙니다. 오히려 '아슬아슬'하게 떨어질 가능성이 큽니다. 문 닫고 들어가는 합격자와 본인 사이에 점수가 정말 비슷한 표본들이 모여있기에 이 분들이 A대학 a학과만은 포기하지 않고 밀고 갈 가능성이 큽니다. 반면 B 대학 b학과는 해당 프로그램을 돌려본 분들 중에 아슬아슬하게 떨어질 것으로 예측되는 사람들 중에 다수가 '아, 여기는 점수 차도 크고 위험하겠다.'하고 실제 지원 시에는 포기할 가능성이 높습니다. 주식을 할 때 흔히 나오는 말인 '남들이 팔 때 사고 남들이 살 때 팔면 돈을 벌 수 있다.'처럼, 우리는 이런 점을 노려서 스나이프를 해야 합니다. 


  이런 방법으로 지원할 만한 대학과 학과를 몇 개로 추리고 난 뒤에는, 해당 대학 해당 학과에서 다른 합격자로 잡히는 분들의 성적을 봐야 합니다. 노트에 적어두든, 노트북 엑셀에 정리해두든 해서 1등부터 본인 앞 등수 학생들까지 성적을 다 적어두시고 그 학생들 각각이 지원한 다른 학교와 학과를 보고 해당 학교 학과에서는 그 사람이 합격할 수 있는지에 대해 다소 러프하게라도 정리해두세요.(정확한 예측 자체는 이미 불가능하므로 그냥 점수 보고 '아, 이 사람은 다른 데를 충분히 붙을 수 있고 우선 순위도 내가 지원할 데보다 거기가 위니까 내가 지원할 데는 그냥 안전빵으로 넣은 거고 실제로는 안 오겠구나' 이런 식으로요.) 


  물론 이런 걸 하다 보면 애매한 순간이 옵니다. 한 중간부터는 '어? 얘 근데 다른 학교에서도 애매한데? 얘가 거기 떨어지면 내가 떨어지고 얘가 거기 붙으면 내가 붙네?' 이럴텐데 이 경우에는 해당 표본을 세모를 치든가 해서 변수가 있을 상대로 정해둡니다. 이런식으로 계속 하다 보면 수상한(?) 분들도 보이기 마련입니다. 예를 들어 서울대 기계공학과를 넣고 성적도 되는데 2지망이고 한양대 기계공학과가 1지망인 분들...... 이런 분들은 표본 조작을 위한 거나 장난으로 지원해본 허수입니다. 신고를 넣든가 무시해줍시다. 실제로 며칠이 지나면 다른 분들이 신고를 넣어서라도 없어져 있습니다. 


이렇게 해서 최종적으로 정리를 하고 실제 지원 예정 학생수와 해당 프로그램에 지원한 학생 수를 감안하고, 자신의 윗점수대에서 실제 지원할 사람은 가중치 1, 애매한 사람들은 0.5, 다른 데로 빠질 분은 0으로 가중치를 부여해 자신의 실제 등수를 추론할 수 있습니다. 예) 모집인원 100명인데 본인이 111등이고, 본인 윗점수대에서 실제 지원할 분 70명, 애매한 분 30명, 다른 데로 빠질 분 10명이면 본인 실제 등수는 70 x 1+ 30 x 0.5 + 10 x 0 =85(등)으로 잡고 실제로는 300명 지원 예정, 프로그램에는 150명 지원했으면 2를 곱해서 실제 지원 시에는 170등 이렇게 잡는 겁니다. 즉, 당연하지만 20명 뽑는 데에서 해당 프로그램 현재 등수가 15등이라고 반드시 붙는 게 아닙니다! 그 점을 유의하시길 바랍니다.



3. 표본 분석 후에 주의할 점


대략적인 표본 분석이 끝났습니다! 그럼 이제 지원하면 되는 걸까요? 아직 아닙니다. 오히려 이제부터 시작입니다. 이 방법이 노가다성이 짙은 결정적인 이유 매일 업데이트가 되면서 빠지는 사람과 들어오는 사람이 생길 겁니다. 그러면 이런 분들을 즉각즉각 반영하여 변수에 추가하고 빼세요. 보통 원서 접수일 마감에 가까울수록 왔다갔다하는 분들이 생기는데, 이런 분들은 실제로 맨 마지막까지 넣어볼까 고민하는 분들이라 허수일 가능성은 낮습니다. 그리고 표본 분석 후에 '애매한 분들의 가중치'에 대해 조정할 필요가 있습니다. 물론 위에서는 편의 상 0.5로 잡았지만, 각각의 가능성은 다 다르므로 다른 학과에 지원한 걸 보면서 이 분이 진짜 여기에 올 가능성이 어느 정도인지 조금 더 자세히 볼 필요가 있습니다.


예) 해당 과는 물리학과인데 애매한 분 중 한 분이 다른 학과들은 전부 다 의예과이면, 그냥 안전빵으로 지원했을 확률이 높기에 물리학과에만 붙을 시 입학 자체를 포기할 가능성도 생각해 볼 때 실제로 해당 과에 들어올 가능성은 낮다고 봐야 합니다.



이런 피말리는 분석을 계속 하고 원서 접수 당일 날 오후에 여유롭게 지원하면 높은 확률로 스나이프를 성공할 수 있을 겁니다. 스나이프 성공해서 좋은 결과가 있기를 기도할게요! 긴 글 읽어 주셔서 감사합니다!


rare-경찰 오리비 rare-기출파급 미적분상 rare-기출파급 수학2상 rare-골드바

0 XDK (+10)

  1. 10

Evolved Slave II [872525]

쪽지 보내기

글쓰기
오르비 1381674번째 회원 가입
ddna
1,422,072 건의 게시물이
블록체인에 디지털 공증되었습니다.
901,751
497,321
22,267
574
159

오늘의 추천 글

2026 수능D - 264

오르비 플레이
오르비 RARE
오르비 과외시장
Move
our corporate site
Orbi Class
on-line classes
Atom
educational books & resources
Gae9
humor and fun

© 2000-2025 Move Inc.

orbisoptimus (v17-704e1f)