여러 가지 답이 있을 수 있지만 역시 원하는 지원자를 원하는 만큼 확보하는 것이다.

즉 실력도 받쳐주고 리더십도 갖추고 있으면서도 학비를 전액 내는 학생과 대학의 지원을 필요로 하는 적정한 수의 학생 비율을 맞추는 것이다. 다시 말해 대학이 원하는 합격자 수가 너무 많아도, 반대로 너무 적어도 안 되는 것이고, 너무 많은 학비보조금을 지출해서도 안 되는 것이다.

이러한 목적을 달성하기 위해서는 효과적이면서 예측 가능한 충분한 자료들이 뒷받침돼야 하는데, 이것이 바로 데이터라고 할 수 있다.

입시에서 각 대학들이 필요로 하는 기본적인 데이터는 학교성적(GPA), 학력평가시험, 지원자의 재정상황, 가족관계, 출신지역 등 다양한 것들이 포함된다. 그리고 이렇게 모인 데이터들을 통해 지원자에 대한 다각적인 평가를 내리게 된다고 볼 수 있다.

그리고 그 안의 핵심은 대학이 원하는 지원자가 정말 등록할 것인 지를 예측하는 것이라 하겠다. 가급적 많은 지원자를 떨어뜨리려는 게 아니라 지원자들 중 원하는 사람을 뽑아내는 게 대학의 입시정의에 대한 시각인 셈이다.

올해 가장 많이 사용될 데이터 활용 부분이 예측된다면 바로 입학의지(demonstrated interest)에 관한 것이다.

대학지원을 준비하는 학생이나 학부모들은 이에 대해 무엇을, 어떻게 하는 것인지에 대한 관심이 높다.

아주 간단히 설명한다면 드림 스쿨 대학 웹사이트에서 많은 시간을 보내는 것이다.

방법은 대학 사이트에 등록을 하는 것이다. 이때 개인 이메일을 제공하게 돼 있다. 이를 통해 지원자는 필요한 정보나 자료를 요구할 수 있고, 온라인 캠퍼스 투어나 웨비나에 참가할 수 있다.

이같은 소통은 모두 기록으로 남게 된다. 아주 쉽게 그 대학에 대한 학생의 깊은 관심을 보여주는 것이다.

대학은 반대로 이 학생이 제공한 이메일 주소를 이용해 각종 소셜 네트워크에서 학생의 면면을 들여다 볼 수 있다. 그래서 학생이 소셜 네트워크에서 자신의 드림스쿨에 대한 기대나 정보 수집 등을 한 모습들이 발견된다면 대학은 이 학생의 입학의지를 더욱 신뢰할 수 있게 된다.

특히 치열한 경쟁을 벌이게 될 최상위권 대학들은 이를 더욱 중시한다. 경쟁 대학에 유능한 인재를 빼앗기고 싶지 않기 때문이다.

심지어 어떤 대학들은 이 부분을 가장 중요하게 생각하기도 한다. 어차피 입학사정의 주요 정보들은 사실 그대로 전달되기 때문에 쉽게 평가를 내릴 수 있지만 입학의지는 서류로 확인할 수 있는 사안이 아니기 때문이다.

올해 이것이 더 중요하다는 강조하는 또 다른 이유는 코로나 팬데믹에 따른 환경변화도 한 몫을 한다. 대부분의 대학이 학력평가시험 점수 제출을 옵션으로 결정했기 때문에 실력도 되지만 합격하면 정말 입학할 학생들을 가려내 확보하는 게 중요해졌기 때문이다. 대학입시의 알고리즘을 완벽히 이해하는 것은 매우 어려운 일이다. 대학들이 자신들의 입학사정의 속살을 보여줄 리는 없어서다.

하지만, 이같은 데이터들이 관리 시스템을 통해 대학이 원하는 후보라는 판단이 내려진다는 점을 이해한다면 훨씬 입시준비에 도움이 될 것이다.

지금이라도 드림스쿨의 사이트에 들어가 궁금한 내용들에 클릭해보자.

[출처_AM네이버블로그]