"운동, 봉사도 좋지만…" 요즘 입시에서 진짜 차이 솔직히 말씀드리겠습니다.

솔직히 말씀드리겠습니다. 운동 잘하면 좋죠. 봉사활동 꾸준히 하면 당연히 플러스입니다. 하지만 요즘 입시, 특히 해외대 입시나 특례 입시를 준비하는 학생들 보면 다들 비슷비슷한 스펙을 들고 옵니다. 토플 고득점, SAT 잘 보고, 봉사시간 채우고, 동아리 활동 몇 개 넣고. 물론 이것도 중요합니다. 근데 솔직히 이 정도는 지원자 대부분이 갖추고 옵니다. 그러면 이번에는 입학사정관 입장에서 생각해보겠습니다. 비슷한 성적, 비슷한 활동을 한 학생 수백 명 중에 누구를 뽑겠습니까? "이 학생은 다른 스토리를 갖고 있네." 결국 이겁니다. [자신만의 스토리, 말은 쉬운데 어떻게 만드냐고요?] 맞습니다. "자신만의 스토리를 만들어라" 는 말은 입시 컨설팅에서 귀에 딱지 앉도록 듣는 말이에요. 근데 막상 그걸 어떻게 만들어야 하는지 알려주는 곳은 별로 없습니다. 저희가 학생들한테 항상 하는 얘기가 있어요. "너가 관심 있는 분야에서 너 손으로 직접 뭔가를 해본 경험이 있어야 한다." 그게 바로 프로젝트 입니다. 에세이에 "저는 의학에 관심이 있습니다"라고 쓰는 것과, "저는 공공 의료 데이터를 분석해서 지역별 의료 접근성 격차를 시각화하는 프로젝트를 했습니다"라고 쓰는 건 완전히 다른 무게감입니다. 후자로 작성할 경우에 면접에서도 당연히 할 말이 넘치고, 에세이 소재로도 구체적이고, 무엇보다 본인이 그 분야를 정말 깊이 들여다봤다는 걸 증명할 수 있기 때문입니다. [왜 하필 데이터, 왜 하필 AI인가] 여기서 한 가지 더 짚고 싶은 게 있습니다. 10~15년 전만 해도 "컴퓨터를 잘 다루는 능력"이 모든 직업군에서 기본 소양이 됐습니다. 의사든, 변호사든, 마케터든 엑셀 못 쓰면 일을 못 했습니다. 아무도 "나는 문과니까 컴퓨터 몰라도 돼"라는 말을 안 했습니다. 지금 그 자리를 Data Literacy 와 AI 활용 능력 이 대체하고 있습니다. 이건 이미 현실입니다. 의대에서는 의료 AI와 임상 데이터 분석을 다루는 커리큘럼이 늘고 있고, 법학에서는 리걸테크가 빠르게 성장하고 있고, 금융 쪽은 이미 퀀트가 대세가 된 지 오래입니다. 인문사회 계열도 마찬가지입니다. 사회과학에서 데이터 기반 연구를 못 하면 논문 쓰기가 어려운 시대가 왔습니다. 그렇기에 최근 특례, 해외대 입시에서는 데이터 분석 프로젝트나 머신러닝 프로젝트를 한 학생들이 눈에 띄는 겁니다. 전공이 뭐든 상관없습니다 …(이하 원문 참조)