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스터디크랙 [1418652] · MS 2025 · 쪽지

2025-11-20 00:24:17
조회수 360
2

대학 원서라인 스스로 잡기-질의응답

게시글 주소: https://orbi.kr/00075692447

댓글과 쪽지로 구조파악과 군별 과열여부를 보어보시는 분이 많이 계셔서 구체적인 예시와 함께 보충설명 해드리겠습니다.

구조 파악은 추상적인 개념이 아니라 실제로 다음 세 가지 데이터를 조합해서 올해 지원 흐름이 어디에 형성되는지를 읽는 작업을 말합니다. 이 과정은 수험생이 직접 통계를 만들어내야 한다는 뜻이 아니라 이미 공개된 자료를 어떤 순서로 해석하느냐를 의미합니다.

첫째 구조 파악의 핵심은 점수 분포와 백분위 누적을 통해 상위 중위 하위 점수대의 올해 밀집도를 확인하는 것입니다. 이는 평가원 성적표에서 제공하는 백분위 분포와 메이저 입시 기관이 발표하는 점수대별 누적 비율로 기본적으로 판단할 수 있습니다. 예를 들어 특정 점수대(예: 상위 7퍼센트 전후)가 올해 유난히 인원이 많다면 그 구간은 상향이 매우 어려운 구간이고 반대로 그 아래 구간이 비어 있으면 해당 구간은 안정이 내려갈 가능성이 있습니다. 구조를 파악한다는 것은 결국 올해 인원이 어느 점수대에 몰려 있는지 확인하는 과정입니다.

둘째 구조 파악에서 가장 중요한 두 번째 요소는 충원율 패턴입니다. 충원율은 단순한 숫자가 아니라 해당 학과에서 상위권이 실제로 잔류했는지 혹은 빠져나갔는지를 나타내는 지표입니다. 충원율이 50퍼센트 이하라면 상위권이 잔류했다는 뜻이므로 올해도 컷이 단단할 가능성이 높고 충원율이 150퍼센트 이상이라면 상위권이 이동하는 구간이므로 적정 컷이 내려갈 가능성이 존재합니다. 구조 파악에서 충원율은 분포와 함께 보는 두 번째 축입니다.

셋째 마지막 요소가 군별 난이도입니다. 군별 과열이란 단순한 경쟁률 증가가 아니라 특정 군에서 상위권이 몰리는 흐름을 의미합니다. 이를 확인하는 방법은 세 가지입니다. 하나 모의지원에서 가군 상위 누적 비율이 비정상적으로 높아지는 경우 둘 모의지원에서 동일 점수대가 가군에 집중되는 경우 셋 최근 3개년 동안 특정 군이 반복적으로 상향 통로로 사용되는 구조가 보이는 경우입니다. 이 세 가지가 보이면 가군 과열이 형성되는 것이고 이때는 나군이나 다군의 컷이 내려가는 구조가 흔하게 발생합니다.

정리하면 구조 파악은 새로운 자료가 필요한 것이 아니라 이미 공개된 점수 분포, 충원율, 모의지원 상위 누적 비율을 어떤 순서로 해석하느냐의 문제입니다. 구조 파악을 먼저 해야 군별 난이도 변화가 보이고 군별 과열 여부도 자연스럽게 드러납니다.

그럼 특정 해 수능 수능을 사례로 한 번 구조파악과 군별 과열여부를 파악해보겠습니다.

실제 수능 국수탐 분포와 모의지원 흐름을 토대로 재구성한 것입니다. 제가 컨설팅을 하며 구조를 파악할 때 실제로 어떤 단계를 거쳐 결론을 내리는지를 단계 별로 순서대로 설명하겠습니다.

1단계. 올해 국수탐 점수 분포에서 어디가 붐볐는지 확인

올해 가장 밀집된 구간은 국수탐 평균 백분위 82~88 구간입니다. 이 구간의 누적 비율이 예년보다 높기 때문에 실제로 이 점수대 학생들이 매우 많습니다. 반대로 90 이상 구간은 예년 대비 인원이 감소했습니다. 이 두 가지를 기반으로 하면 구조는 다음과 같이 요약됩니다.

상위권은 상대적으로 적다 → 상위권이 과열되는 학과가 줄어든다.

중상위권은 매우 많다 → 중상위 밀집으로 인해 상향은 거의 불가능하다.

중위권 이하에서는 공백 구간이 존재한다 → 적정 컷이 내려갈 가능성이 있다.

2단계. 점수 분포로 실제 합격이 형성될 점수대를 예측

백분위 82~88 구간이 가장 붐볐으므로 이 구간에서 상향은 거의 통하지 않습니다. 예를 들어 백분위 85 전후 학생이라면 같은 구간 인원이 많기 때문에 한 학과에 동점자와 유사점수가 몰려 커트라인이 단단해지는 구조가 형성됩니다. 반대로 백분위 90 이상에서는 인원이 적기 때문에 상향 지원 성공률이 예년보다 높아집니다. 즉 올해는 분포만 봐도 상위권은 안정적이고 중상위권은 경쟁이 매우 셉니다.

3단계. 모의지원 상위 누적 비율로 군별 과열 여부 확인

대부분의 모의지원에서 올해 가군 상위 누적 비율이 유독 높게 형성되었습니다. 이는 상위권 학생들이 가군에 상향을 몰아넣는 패턴을 반영합니다. 반대로 나군 상위 누적은 예년 대비 낮았습니다. 이 두 패턴은 군별 역학을 거의 결정합니다.

가군: 상위권 몰림 → 컷이 단단해지고 경쟁 심화

나군: 상대적으로 분산 → 컷이 내려갈 가능성이 있음

다군: 상위권 이탈이 많음 → 안정 구간 넓어짐

4단계. 실제로 군별 난이도가 어떻게 바뀌는지 판단

가군이 과열되면 결과적으로 나군 컷은 내려가는 것이 일반적입니다. 예시로 백분위 90 이상 학생은 올해 가군 상향을 넣으면 예년보다 불리하고 나군 상향 혹은 적정이 더 유리합니다. 반대로 백분위 82~88 구간 학생들은 가군에서 적정을 쓰면 경쟁이 더 세서 붙기 어렵고 나군이나 다군으로 분산해야 합니다. 즉 올해의 군별 난이도는 다음과 같은 흐름으로 정리됩니다.

가군: 상향 난이도 상승

나군: 적정 난이도 하락

다군: 안정 폭 증가

5단계. 실제 예시 조합으로 구조 파악이 어떻게 적용되는지 보여주기

예를 들어 백분위 평균 86 학생이라면 올해 구조에서는 다음 조합이 가장 실질 합격률이 높습니다.

가군: 안정

나군: 적정

다군: 적정 혹은 실질 안정

이유는 간단합니다. 86 구간은 붐비는 구간이고 가군은 상위권이 몰리는 군이기 때문에 가군에서 상향이나 적정을 쓰면 실질 합격률이 급격히 낮아집니다.

반대로 백분위 92 학생이라면 올해 구조에서는 가군 상향이 불리하고 나군 상향이 유리합니다. 가군은 상위권 과열, 나군은 상위권 분산이 보이기 때문에 같은 상향이라도 나군이 확률적으로 훨씬 높은 구조입니다.

실제 국수탐 분포 + 모의지원 상위 누적 비율만 보면 구조가 매우 명확합니다.

상위권은 인원이 적어서 상향 가능 지역이 넓고

중상위권은 밀집되어 있어 상향은 거의 막혀 있으며

가군은 과열로 컷이 단단해지고

나군은 상대적으로 컷이 내려가는 흐름이 보입니다.

이 네 가지를 묶어서 보는 것이 바로 구조 파악이고 이걸 근거로 군별 난이도가 결정되는 것입니다. 질문에 충분한 답이 되었으면 좋겠습니다 :)

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항상겸허하게초심을잃지않기 · 1322757 · 18시간 전 · MS 2024

실채나오고생각할게여..

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스터디크랙 · 1418652 · 18시간 전 · MS 2025

사실 실채 나오고 올리려고 했는데 다들 궁금해하셔서 먼저 올리게 됐습니다!
실채 나오면 훨씬 구체적인 칼럼으로 연재할게요

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항상겸허하게초심을잃지않기 · 1322757 · 18시간 전 · MS 2024

흑흑 감사합니당

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스터디크랙 · 1418652 · 17시간 전 · MS 2025

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efffffff · 982859 · 8시간 전 · MS 2020

오 ㄱㅅㄱㅅ

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스터디크랙 · 1418652 · 6시간 전 · MS 2025

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로씨행로씨행 · 1340603 · 7시간 전 · MS 2024

성적이 낮아 질수록 예측의 신뢰도가 조금씩 떨어지나요? 결국 백분위 86은 88에 88은 90에 90은 92에 이렇게 영향을 받으니까요.;;

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스터디크랙 · 1418652 · 6시간 전 · MS 2025

결론부터 말하면 성적이 낮아서 예측 신뢰도가 떨어지는 것이 아니라 점수대가 하위로 갈수록 구조적 변수가 많아져서 예측 정확도가 감소하는 것입니다. 다시 말해 백분위 86이 88에 영향을 받고 88이 90에 영향을 받는다는 표현은 맞지만 그것이 성적이 낮아서 불리한 것이 아니라 하위 구간일수록 충원율 변동, 군별 이동, 중위권 밀집 등 변수의 개입이 많아지는 구조적 이유 때문입니다.

상위 구간부터 설명하겠습니다. 백분위 95 이상 구간은 상위 인원 자체가 적고 지원 흐름이 단순합니다. 상위권의 이동 패턴은 일정하고 충원율이 낮으며 경쟁 구조가 명확하기 때문에 예측 신뢰도가 매우 높습니다. 즉 상위권은 작은 변화에도 구조가 크게 흔들리지 않기 때문에 예측이 안정적으로 맞습니다.

반면 백분위 90~92 구간은 상위권과 다르게 인원이 상대적으로 많고 가군 상향 이동이나 나군 안정 지원 등 상위권 이동의 영향을 어느 정도 받지만 구조가 단순한 편이라 예측 신뢰도는 여전히 높은 수준입니다. 상위권 바로 아래 구간은 변동성이 제한되어 있습니다.

문제는 백분위 82~88 구간부터 발생합니다. 올해처럼 중상위권이 과밀한 구간은 동일 점수대 학생이 지나치게 많고 충원율 변화에 매우 민감합니다. 상위권 이동 여부, 군별 과열 여부, 특정 학과의 소신 몰림, 정원 변화, 교차지원 유입 등 중상위권 구간을 흔드는 변수가 많습니다. 이 구간은 점수가 낮아서 예측이 어려운 것이 아니라 구조가 흔들리는 지점에 위치해 있기 때문에 예측 난이도가 올라가는 것입니다.

하위 구간(백분위 78 이하)은 또 다른 양상입니다. 하위권은 상위권 이동의 영향을 직접 받기보다는 충원율과 추가합격 흐름에 영향을 크게 받습니다. 즉 상위권이 빠져나가는 정도에 따라 컷이 급격히 내려가기도 하고 반대로 정원 감소나 특정 학과 집중으로 컷이 예상보다 높아지기도 합니다. 하위권 구간은 충원율 변수와 군별 이동 변수의 영향을 강하게 받아서 예측 신뢰도가 일정하지 않습니다.

정리하면 성적이 낮아질수록 예측 신뢰도가 떨어지는 것이 아니라 상위권에서 멀어질수록 구조적 변수의 개입이 많아져서 예측 신뢰도가 떨어지는 것입니다. 상위권은 단단하고 안정적이며 변수가 적고 중상위권은 밀집도로 인해 변수가 많고 하위권은 충원율 의존도가 높아 불확실성이 커집니다. 따라서 예측 정확도는 점수가 아니라 점수대가 위치한 구간의 구조적 특성에 의해 결정됩니다.

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로씨행로씨행 · 1340603 · 1시간 전 · MS 2024

답변 감사합니다!!. 일단 실채 나오고 제 구간에 다해서 더 생각해 봐야겠네요

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