이미 결정된 펑크|크럭스테이블의 이유
안녕하세요 크럭스 컨설턴트 금산조입니다.
‘내가 쓴 학교가 추합이 많이 돌아서 내 차례까지 올 수 있을까’
이미 폭발이 정해진 구간에 들어갔다면
접수 이후의 기다림은 의미 없이 끝날 수 있습니다.
그러면 접수 전에 터질 곳인지 뚫릴 곳인지를
먼저 알 수는 없을까요?
사실 그 해 시험의 특징과
학교별로 반영비가 엮이는 것을 보면
어떤 구간에서 추합이 많이 발생할지 먼저 알 수 있고
반대로 어떤 구간이 추합이 막힐지도 알 수 있습니다.
다른 팀에서는 하지 못하는,
저희가 크럭스 테이블을 만드는 이유는 여기에서 시작합니다.
단순하게 모의지원 사이트에 들어가서
내 앞에 학생들이 어디 지원했는지 하나씩 세는 것으로는
절대 알 수 없는 큰 흐름을 잡기 위해서입니다.
당해 시험의 점수 분포를 이용해서 원서 지원 기간 전부터
윤곽을 잡고 분석에 들어가는 것과 아닌 것은
굉장한 차이가 납니다.
다음은 저희가 23학년도 수능 테이블 분석을
마치고 예측한 내용입니다.
1. 연대 펑크를 예측했던 이유
다음은 22학년도와 23학년도 연세대 자연계열 일부 학과의 70%컷입니다.
22학년도에 비해 23학년도에서 입결이 대폭 낮아진 것을
보실 수 있습니다.
펑크를 가리기 위해서 꼬리쪽인 70%에서 100%를 지웠음에도 불구하고
70%컷이 털린 것을 보시면 100%컷은 굉장히 내려앉은 겁니다.
23 수능은 국어에 비해 수학이 상대적으로 어려웠던 해입니다.
최상위권 학생들에게는 높은 수학 표점이 쥐어지고 시작된 거죠.
메디컬을 노리면서 안정카드를 연고대에서 잡는 학생들은
안정을 연대에서 잡을지 고대에서 잡을지 고민을 하게 됩니다.
23 당시 메디컬을 노리던 최상위권 학생들은
높은 수학 표점을 바탕으로 메디컬을 노리던 상황이기에
고대에 비해 수학 반영비가 높은 연세대에 안정 카드를 잡는 것이 유리했고
고대에 비해서 메디컬과 연세대 동시지원자들이 많았습니다.
결국 연대에서 메디컬로 빠져나가는 학생들이 많아지며 연대의 입결은 하락하게 됩니다.
물론 평년에도 유지되던 특징들...
메디컬의 영어 2등급 감점이 크다는 점은
연세대와 반영비 상의 유사함이고
서울대의 투과목 제한이 풀리기 전 1+1과목
응시자의 선호도에서 연대가 고대의 우위에 있다는 점
역시 23학년도에도 다르지 않았습니다.
2. 한양대 상위학과 펑크를 예측한 이유
메디컬과 연고대가 동시지원으로 엮이듯이
연고대와 서성한도 필연적으로 묶어서 봐야 합니다.
다만 이들 중에서도 반영비가 특히 비슷하여 함께 움직이는 학교 군이 있습니다.
그 중 하나가 바로 연세대와 한양대입니다.
이들은 동일 라인의 학교들에 비해 국어의 반영비가 적고
수학과 탐구의 밸런스를 중요시한다는 공통점이 있습니다.
결국 한양대에서 유리한 학생은 연대로 가도 유리하다는 겁니다.
특히 가군에 연세대를 노리면서 나군 한양대에 안정카드를 잡는 학생들은
나군 한양대의 상위학과에 지원하기 때문에 이 학생들이 연세대로 빠져나가게 된다면 한양대 인기학과에 빈 공간이 생깁니다.
결국 연세대가 뚫리면 한양대 상위학과가 같이 뚫릴 수 밖에 없습니다.
3. 올해의 시험은?
23학년도 당시
1)시험의 특징으로 인해
메디컬에서 연대로 이어지는 흐름이 생기고
2)반영비의 특징으로 인해
연대에서 한양대로 이어지는 흐름이 생깁니다.
결국 이 흐름 안에서 연대와 한양대에서는 빈 공간이 생기게 되었습니다.
올해 역시
1)시험의 특징은 어떠한지
2)최상위권에서 상위권으로 표본들의 연결이 어떻게 형성되는지
3)입시기관이 현실을 반영하지 못하고 고평가하는지
관찰하여 허점을 발견한다면 누군가에게는 기회가 주어질 것입니다.
저 역시 5년이라는 긴 수험생활을 경험하고 이 길을 걷는 사람으로서
학생분들이 현재 어떤 마음인지, 무엇이 불안한지 잘 알고 있습니다.
그래서 스스로 원서 공부를 하실 수 있도록 글을 연재하려고 합니다.
제 경험과 안목을 학생분들께 더해드릴 수 있도록 하겠습니다.
1편) 이미 결정된 펑크— 크럭스 테이블을 만드는 이유
2편) 펑크 찾는 방법 — ‘제대로 된’ 표본 분석
3편) 매년 바뀌는 학교별 반영식—원서 영역의 ‘기출 분석’
4편) 올해 주의해야 할 라인—25정시 톺아보기
팔로우해주시면 다음 글에서 만나뵙겠습니다.
감사합니다.
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