[진학사 표본분석 무용론에 대하여]

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[진학사 표본분석 무용론에 대하여]

*이 글은 저 혼자만의 생각이며 또한 이 글이 정답이 아닐 수도 있다는점 꼭 참고해서 아래 내용을 읽어주시기 바랍니다.

저는 진학사 표본분석이 아무 의미가 없다고 생각하는 사람입니다. 정시컨설팅을 진행하는 사람들중 표본분석을 저처럼 전적으로 반대하는 사람이 없을겁니다. 그 이유는 다양하겠지만 아마도 표본분석하는걸 반대하면 정시지원자가 해야할것이 없다고 생각할것이고 마치 컨설팅을 유도한다는 오해할 여지가 있기 때문입니다.

근데 저는 진심으로 말합니다. 진학사 표본분석이 정말 의미가 있는것인가요? 표본분석은 결국 내 앞에 있는 상위 표본들을 분석해서 이 표본이 실제 이곳을 쓸 지원자인지 아닌지를 따져보는게 전부 아닌가요? 혹은 이 대학에서 빠질지 안빠질지를 따져본다든가? 이 방식이 아닌 표본분석 방식이 존재 하는지요? 아니요. 존재하지 않을겁니다. 표본분석 양식이 아무리 화려해도 결국 진학사 표본에서 상위 표본 분석이 대다수를 이루고 있으니까요

그런데 이 생각을 한번 해봅시다.

'진학사 예상으로 만들어진 최초합 컷, 최종합 컷, 베터리 칸수가 애초에 잘못 설정된거라면?'

그런 생각을 아무도 안하시는지요? 진학사 컷이 만들어지는 방식이 이미 예상경쟁률을 이용한다는걸 대다수 이제 알고 있습니다. 또한 예상 경쟁률을 유추하는 방식도 이미 어느정도 많이 알려져 있습니다. 그런데 그 예상경쟁률 자체가 잘못 설정되어 있다면?

진학사는 예상충원율은 공개합니다. 그런데 그 예상충원율을 잘못 설정했다면?

예를들어 봅시다.

진학사에서 특정학과에 대한 컷을 잡을때 표본중 앞 12명을 최초합 컷 잡고 24등까지 추합인원으로 잡았습니다. 그리고 나는 28등이며 4칸 혹은 3칸으로 잡혀 있습니다. 그래서 열심히 표본분석을 해서 앞에서 쓰지 않을만한 학생이 5명정도 있다는 추론으로 23등정도 되니 나는 이 학과를 썼습니다. 근데 붙었습니다. 그럼 표본분석이 정말 성공한것일까요? 만약 애초에 진학사가 예상컷을 처음부터 너무 높게 설정한것이였다면?

지원자 입장에서 컨설팅을 받지 않고 할 수 있는 방법 중 하나는 진학사나 고속 혹은 텔그 같은걸 이용해서 본인이 분석을 통해 정시를 지원하는 방법입니다. 그런데 진학사,고속,텔그 전부 누군가 개입해서 만들어진 방식입니다. 진학사가 순수하게 표본만으로 컷이 설정되지 않습니다. 진학사가 설정한 예상경쟁률이 없으면 컷이 설정되지 않기 때문입니다. 고속 엑셀은 그걸 만든 고속성장 생각이 들어가 있으며 텔그도 마찬가지죠.

그런데 표본분석을 하는데 다들 진학사에 대한 믿음이 너무나 완벽합니다. 그게 좀 마음에 걸립니다. 그렇게 진학사 믿음이 완벽한데 왜 표본분석을 하는지 모르겠습니다. 표본분석을 하는건 베터리 칸수가 잘못되었거나 앞에 표본이 잘못된게 있을거라는 전제가 깔려 있지 않으신지요?

조금만 더 구체적인 이야기를 해봅시다.

이 표본은 어떻게 구성되는지 아시는지요?
진학사는 매일 업데이트를 한번씩 합니다. 가끔 매일 안할때도 있지만 보통 하루에 한번씩 하는 편입니다. 업데이트 기준 시간이 있습니다. 그 기준 시간에 있는

실제지원 희망대학으로 저장을 한 사람들 표본입니다. 과거에는 실제지원 저장하는게 제한이 없었지만 이제 실제지원 저장하는 횟수를 20회로 바꾸었죠. 아마 표본 바뀌는 변수를 적게 할려고 그렇게 진학사가 설정했을겁니다. 하지만.....

그 20회는 실제 지원 희망대학으로 저장하는 횟수만 제한이 있는것이고

그 아래 저장해놓은건 삭제하고 넣는게 얼마든지 횟수 제한없이 삭제하고 집어 넣을수 있습니다. 실제 지원만 제한이 있는것이죠.

그런데 아까 그 위 표본이 생성되는건 진학사가 업데이트 기준점에서 그 실제지원자로 저장해둔 표본들을 중심으로 표시되는 겁니다.

자 여기서 문제가 하나 발생하죠. 그럼 그 업데이트 기준 이후에 바뀐 학생들은 어떻게 알 수 있는가? 알 수 없습니다. 근데 지금 표본분석은 단순히 그 업데이트 된 기준점 표본들을 가지고 분석하죠. 그럼 진학사 마지막 업데이트 이후는? 갑자기 생각이 바뀌어서 실제 지원 희망으로 저장해둔 학생이 아닌 단순 저장해둔 대학에서 지원하는 학생은?

글로 표현하니 아마 잘 이해 못하실수 있겠지만 결론적으로 이러한 진학사 표본분석은 아무리 열심히 잘해도 그 결과물이 무조건 좋다는 보장을 못한다는 뜻입니다.

그럼 대안은?

분명 이렇게 생각할 수 있습니다. '그럼 표본분석을 하지 않으면 대체 무엇을 해야 합니까? 단순히 배터리 칸수만 보고 써야 하나요?'

아니요. 그렇지 않습니다. 제가 주로 하는 이야기하는 내용이 하나가 있습니다. '입결이 낮게 나온 케이스중 공통점을 찾아보자'

저는 결론적으로 이것만 보면 된다고 생각합니다.

'전형변화로 인한 작년과 다른 입결 예측 + 진학사 예측 오류 찾기 + 작년 재작년과 다른 지원자수 변화(경쟁률) 흐름 찾기'

이것도 컨설팅 없이 혼자 하실수도 있을겁니다. 뭔가 좋은 대안을 이야기해야 하지만 그 대안에 대해 자세히 이야기하기가 어려운점은 저도 입시 관련 업을 하고 있기 때문입니다. 제 무기를 입시가 끝나기 전에 전부 공개하는게 어렵기 때문이죠. 그렇지만 표본분석은 안하시길 진짜 권장드립니다. 이건 제 업을 떠나서 제 개인적인 견해로 큰 의미가 없다고 생각하기 때문입니다.

허나 제 이야기가 정답은 아닙니다. 표본분석이 맞다고 생각한다면 표본분석을 하시는게 맞습니다. 표본분석을 해서 붙었다는 글들을 보고 안했다가 결과가 좋지 못하면 분명 후회가 남을것이기 때문입니다.

결국 선택입니다. 하지만 제 이야기도 한번 정도는 생각을 해보셨으면 좋겠습니다.

'진학사가 예측한 컷(혹은 베터리 칸수)은 오류가 전혀 없는가?'

추가 : 따로 답글 안달겠습니다. 어차피 이 글 볼 사람도 별로 없을것 같아서..

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기하하세요 · 1268143 · 12/12 10:07 · MS 2023

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Saint. · 617758 · 12/12 10:08 · MS 2015

매년 그렇지만 펑크는 저걸 무비판적으로 믿기 때문에 생깁니다. 작년같은 폭발도 그렇고요

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외대탈출ㄱㄱ혓 · 1215440 · 12/12 10:24 · MS 2023

솔직히 하는사람은 하고 안하는사람은 안하면되는데
“그거 왜함??”
“그거 왜 안함??“
이러는사람들이 이상한거임

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멍청한 훈이 · 1124937 · 12/12 10:59 · MS 2022

말씀하신 내용은 타당하나 제목이 다소 오해를 일으킬 수도 있을 것 같네요

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유인우 · 1006710 · 12/12 12:56 · MS 2020

옛날부터 이렇게 영업하셨던 분으로 기억...

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