[엔젤스 팀] 핵펑크를 노리시는 분들께
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정시에 대해 이런 저런 글을 올릴 예정이니, 팔로우를 해주시면 글을 받아 보실 수 있습니다.
<두 개의 펑크>
저희에게 상담을 받으러 오시는 분들은 크게 두 가지 목적을 가지고 오십니다. 하나는 안정 또는 적정 원서가 확실히 붙을 수 있는지 궁금해서 이고 또 다른 하나는 상향지원, 소위 말하는 스나를 성공시키고 싶어서 입니다. 스나를 성공시키고 싶어 하시는 분들은 세부적으로 약간의 커트라인 하락이 필요한 경우와 큰 폭의 커트라인 하락이 필요한 경우로 나뉩니다. 오늘은 후자의 경우에 대해 얘기를 해볼까 합니다.
핵펑크는 어떻게 찾아야 할까요? 저희 컨설팅 팀은 이 과정에서 어떤 역할을 할까요?
이제는 모집요강 분석이 너무 잘 되어있고 모의지원도 대부분 해보기 때문에 남들이 모르는 비법이 있어 드라마틱한 결과를 이끌어 내는 것은 불가능합니다. 표본분석(해석)이 시작이자 끝입니다. 컨설팅 팀은 개별 학생들보다 방대한 자료가 있고 경험이 있기 때문에 분석(해석)을 잘할 개연성이 조금 더 높다는 점이 차별화 되는 지점입니다.
약펑크(커트라인 1~3점 정도 하락)의 경우 비교적 찾아내기 쉽습니다. 특정 과의 표본이 계속 비어가는 현상이 일어납니다. 그 원인은 예측 커트라인, 대안 학과의 유무, 성적 구조, 선호의 변화 등등 다양하지만 결과적으로 표본이 계속 비어가는 것이 눈에 보입니다. 이런 학과의 경우 아주 높은 확률로 펑크가 나지만 그 정도는 크지 않습니다. 많은 컨설팅 팀이 이런 학과는 쉽게 잡아내고, 표본분석을 열심히 한 수험생분들도 잡아낼 수 있습니다.
반면 핵펑크가 나는 학과들은 이렇게 눈에 띄지 않습니다. 특정 구간이 비어가지만 예측 커트라인 부근의 지원층이 탄탄하기 때문에 펑크가 날 것 같이 보이지 않습니다. 그렇기에 이런 학과들은 커트라인에서 1~3점이 모자라는 약스나를 노리는 학생들이 지원하지 않습니다. 어떠한 요인으로 인해 해당 학과 지원층 중 상위권이 타군에 합격을 잘 해서 추합이 늘고, 커트라인 부근에서 몇 명이 지원을 하지 않게 되면 탄탄한 지원층으로 인해 무너질 것 같지 않을 것 같던 커트라인이 무너지고 약스나를 노리는 지원층들이 빠져 있기 때문에 상당히 큰 폭으로 커트라인이 하락합니다.
<20학년도 서울대 전기정보공학부의 펑크>
작년 정시 서울대 전기정보공학부의 펑크가 최근 핵펑크가 나는 양상을 전형적으로 보여주는 사례입니다.
작년 원서접수 전 마지막 예측 커트라인은 최초397.8x 최종컷 397.5x 였습니다.
모집인원이 44명이었고 19학년도에 추합이 9명 났던 것을 고려하면 추합인원 자체가 적고 커트라인 부근 허리층이 탄탄했으므로 최초컷 대비 거의 커트라인 하락이 없을 것이라는 예측이었습니다.
최초 커트라인은 예측치보다 살짝 낮게 형성되었습니다. 최초 커트라인이 다소 하락한 것은 예측커트라인이 너무 높아 커트라인 부근 몇몇 397~398 학생들이 기계나 화생공으로 지원방향을 틀었기 때문입니다.
최종 커트라인 하락의 폭은 훨씬 더 컸습니다. 홈페이지 발표 기준인 12번 추합 학생의 점수는 384.xx로 예측 대비 13점 가량 하락했고, 전화찬스까지 포함하면 실제로는 37x대 학생까지도 합격했다고 하는 얘기까지 나왔습니다.
지원자 중 최상위권 학생들이 예측대비 나, 다군 의치대에 합격을 잘 했고, 과하게 높게 잡힌 예측 커트라인으로 인해 커트라인 부근 지원층들이 모의지원은 했지만 실지원에서 빠졌습니다. 이 요인들이 결합되어 7~8자리가 더 생겼고 커트라인 아래로는 지원층이 텅 비었기 때문에 불과 7-8자리만으로도 20점 가까이 커트라인이 하락하게 됩니다.
이런 펑크를 잡아내려면, 해당 학과뿐만 아니라 추합 가능성을 알아야 하므로 서울대 의대부터 전반적인 흐름을 분석할 수 있어야 하고, 예측 커트라인이 상대적으로 높은 경우 모의지원 대비 실지원이 얼마정도 되는지에 대한 데이터와 경험이 있어야 합니다. 따라서, 웬만한 컨설팅 팀이나 개별 수험생들이 잡아내기 어렵고, 그렇기 때문에 펑크가 나면 대형으로 나게 됩니다.
<입시의 관점>
많은 분들이 스나를 원하시지만 막상 쓰실 때는 너무 점수차이가 나는 것을 부담스러워 하시며 상대적으로 점수 차이가 적은 상위학교의 하위과를 쓰십니다. 그러나 이런 과는 위에서 내려쓰고, 적정점수에서 맞춰 쓰고 조금 모자란 학생들은 올려 쓰기 때문에 펑크가 잘 나지 않습니다. 나더라도 약간의 하락에 그칩니다. 이렇게 핵펑크가 나는 학과는 보통 예측 커트라인이 높아서 적정 지원층이 쓰기가 부담스럽고 최상위권은 타군에 합격을 잘하는 형태의 학과에서 잘 나타납니다. 이과에서는 서울대 전정이 그랬고, 문과에서는 연세대 응용통계가 이런 형태로 펑크가 났습니다.
절대적인 점수차는 크게 중요하지 않습니다. 전정의 경우도 397이나 398대에는 1점 사이에 수 십 명씩 학생들이 몰려있지만, 397과 384 사이에는 1점 당 1명도 채 없었습니다.
핵펑크를 노리신다면 입시는 점수가 아니라 등수라는 점을 생각하셔야 합니다.
P.S. 원하시는 종류의 칼럼이 있으시면 댓글로 의견 주시면 적극적으로 반영해서 글 써보겠습니다.
엔젤스 컨설팅 팀 입시글
#1 연고대 vs 성대 특성화https://orbi.kr/00033708780
#2 연경의 희생 https://orbi.kr/00033755561
#3 가군 서성한 펑크가 어려운 이유 https://orbi.kr/00033815366
#4 스스로 라인잡는 법 https://orbi.kr/00033906959
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연도별로 개정이 많이되는 편인가요?
이해잘된당ㅎㅎ 폭발하는 이유 칼럼도 있나여
폭발하는 이유도 논리는 비슷한데 상황 봐서 쓰겠습니다! 감사합니다.
추합률이 전년에 비해서 갑자기 낮아지는 경우는 무슨 경우인가요??
눈에 띄게 낮아지는 경우는 통상 반영비나 군의 변화가 이유인 경우가 많고,
모집 정원 대비 추합이 절반 이하로 나오는 경우 예를 들어 정원이 10인데 추합이 5 이하인 학과같은 경우엔 변동성이 큰 편입니다.
추합률이 17년부터 20년수능까지 80프로 130프로 181프로 13프로더군요... 10분의 1도 안되게 줄어들었는데 (정원 20명) 올해 진짜 모르겠네요...(한의대)
아 군이 변화했군요 감사합니다! 찾아보니깐
문과 한의대 또는 서울대 하위학과에서 점수로 안정또는적정으로 합격 가능한지도 컨설팅으로 잡을수 있나요..
어느 라인이든 같은 원리로 접근을 하고, 해당 라인의 특징을 고려해서 판단하기 때문에 라인별로 차이는 없습니다. 특히 서울대같은 경우에는 조금 더 명시적으로 표본이 보이기 때문에 판단이 더 쉽습니다.
의치한 펑크도 일어나기는 할까요..?
저도 궁금합니다... 의치한 관련한 칼럼도 써주기면 좋겠어요 이렇게 도움되는 원서칼럼 처음이네요 제가 알던 지식을 더 구체화해서 적어주시니 ㅜㅜ
일어나긴 하죠.
2018 세명한 펑크 등
의치한은 가장 펑크가 안 일어나는 라인입니다. 지역 인재의 경우 종종 있는데, 일반의 경우 약간의 컷하락을 제외하고 유의미한 펑크는 잘 없습니다.
엔젤스 컨설팅 예약해놓은 학생인데 상담 전에 해야할 게 있을까요 ㅜㅜ
특별히 하실 것은 없고, 저희가 성적 발표일 또는 다음날 성적 조사를 위한 링크를 신청자분들께 발송해드리는데 성적 입력만 해주시면 됩니다.
여기서 말씀하시는 384.xx가 수능 점수인가요 변환점수인가요??
변환점수입니다.
연응통도 펑크 나기 참 좋은 환경이긴 한데 개인적으로 연심리가 더 하다고 생각하네요 ㅋㅋ
그리고 22수능때부터 설언론 정시 뽑던데 연언홍영도 연응통처럼 될 것 같네요.
표본이 빈다는게 어떤 의미인가요?
합격 예측 사이트 등에서 모의 지원 표본이 현저히 적은 경우를 의미합니다.
혹시 컨설팅 신청하면 정시지원 마지막날까지 관리해주시는건가요?
보통 어떻게 진행되는건가요?
그리고 엔젤스에서는 예측프로그램을 자체내프로그램으로 하시는건지, 진*사나 고속등을 토대로 하는건지 궁금합니다
컨설팅 진행 방식은 본문에 있는 컨설팅 팀 안내글을 참조하시면 될 것 같습니다.
고속은 전혀 본적이 없고, J사의 경우 많은 학생들이 모의지원을 하고 제시되는 커트라인에 따라 의사결정을 하기 때문에 당연히 챙겨서 봅니다.
예약대기는 할 수 없나요?
수시 합격 등으로 취소자가 있는 경우 실시간으로 예약가능하게 변경이 되므로, 따로 예약 대기는 불가합니다.
근데 서울대 전자정보는 펑크 예측하신 내용에 없던데
[이런 펑크를 잡아내려면, 해당 학과뿐만 아니라 추합 가능성을 알아야 하므로 서울대 의대부터 전반적인 흐름을 분석할 수 있어야 하고, 예측 커트라인이 상대적으로 높은 경우 모의지원 대비 실지원이 얼마정도 되는지에 대한 데이터와 경험이 있어야 합니다.]
이런 말이 있으시네요
질문을 잘 이해를 못했습니다.
단순히 커트라인을 예측했다고 저희 실적에 기록하는 것이 아니라 실제 저희 팀에서 해당 학과에 원서를 쓰고, 합격을 한 경우에만 기록을 하고 있습니다.
작년 같은 경우엔 서울대 자연계열을 쓴 학생은 10명 남짓이었고, 대부분 자력으로 합격을 원하셔서, 서울대 전정 펑크를 보고 쓸만한 학생이 없었습니다. 저희가 어느정도 커트라인이 내려갈 것이라고 생각을 해도 자력으로 합격을 원하시는 학생분께 스나를 권하기는 어렵습니다.
서울대 전정은 핵펑이 나는 전형적이 형태이므로 글에 대한 이해를 돕기 위한 예시로 생각하시면 좋겠습니다.
농어촌은 98% 운인가요?
농어촌 전형은 따로 표본이나 그런걸 알수가 없어서..
농어촌은 저희도 전혀 데이터가 없습니다.
농어촌을 전문으로 하는 팀이 아니라면 거의 예측이 불가능하겠죠? 사실 전문으로 하더라도 그 해의 표본을 수집할 수 없어서 정확한 컨설팅이 불가능할거라고 생각하는데, 어떻게 생각하세요?
전문으로 하는 팀이 있는지 잘 모르겠습니다. 일단 데이터도 없고, 지원층을 전혀 알수가 없어서 컨설팅이 불가능하다고 생각합니다.
모집요강이 변동될때 입결 추합률 등등이 어떻게 바뀌었는지 구체적으로 써주실수있나요? 예를들어 탐구 2과목에서 1과목반영으로바뀔때 입결이 높아진다는것만 알고있지 얼마나 바뀔지 감이 안잡혀서요.. 의치한도 변동이 있나요?
모집요강 변동은 매년 있는 일이고 학교 단위로 바뀌는것이기 떄문에 입결, 추합률 등등이 변동될 때마다 바뀌는 것을 일일이 학교/학과 별로 알 수는 없습니다.
지원하시려는 학교나 학과가 정해지면, 해당 학교/학과의 입결 변화를 5개년 정도 확인해 보시고 해당 학년도에 모집요강을 보셔서 변동이 있었는지 확인하시는게 방법일 것 같습니다.
글 감사합니당
스카이, 서성한만 하시나요?
그 밑에 인서울은 컨설팅 안 하시나요?
이런 핵펑크는 최상위권에서만 극적으로 나타나고 중위권 대학에서는 잘 안 나타나나요?
안녕하세요 농어촌 정시 상담도 하시나요?
신설 소수과는 펑크 잘 안나나요?