대학 입시에서 자연계 학과는 인문계와 비교하면 도전의 폭이 넓다. 인문계는 최상위권이 사실상 서울·고려·연세대(SKY)로 좁혀지는 반면, 자연계는 의약학계열, SKY, 이공계특성화대, 취업연계형 계약학과 등 다양한 길이 있다. 자연계 최상위권 총 선발인원은 1만4355명에 달한다. 2023학년도 자연계 최상위권 대입전략을 알아본다.
올해 의약학계열은 6599명 선발
자연계 최상위학과 입시는 의약학계열, SKY(자연), 이공계특성화대, 대기업연계 계약학과까지 포함해 분석해볼 수 있다. 전형계획안 기준 총 1만4355명에 달한다. 올해 의약학계열은 전형계획안 정원 내로 6599명을 선발한다. 의대가 3015명, 치대가 630명, 한의대가 715명, 수의대가 496명, 약대가 1743명을 뽑는다. SKY 자연계열은 정원 내외 합산으로 총 5556명을 선발한다.
이공계특성화대는 한국과학기술원, 광주과학기술원, 대구경북과학기술원, 울산과학기술원, 한국에너지공과대학 등 5개 대학에 사립대인 포스텍(포항공대)를 포함해 통상 6개 대학으로 분류한다. 6개 대학에서 총 2020명을 계획 중이다. 대기업연계 계약학과는 장학금 및 대기업 취업이 연계된 특성화학과다. 입학 후 일정 학점 이상을 유지하면 장학금과 해당 기업 취업이 보장된다. 연세대 시스템반도체공학과(삼성전자), 고려대 반도체공학과(SK하이닉스), 성균관대 반도체시스템공학(삼성전자), 경북대 모바일공학전공(삼성전자) 등 4개 학과에서 180명을 선발한다.
의약학계열은 정시, 이공계특성화대는 학생부종합 선발 최다
자연계 최상위학과는 그룹에 따라 선발 특성이 다르다. 의대, 치대, 한의대, 수의대, 약대 등 의약학계열은 정시(수능 위주) 선발 비중이 41.0%(2707명)로 가장 높다. 다음으로 학생부교과가 30.2%(1994명), 학생부종합은 24.9%(1640명), 논술 위주는 3.9%(258명)를 선발한다. 대부분 의약학계열은 수시에서 수능 최저학력기준을 적용한다. 수시에서 수능 최저를 적용해 선발하는 비중은 평균 83.2%에 달한다. 수시 선발 대부분에 해당하는 인원이다. 이처럼 의약학계열은 정시뿐 아니라 수시에서도 수능 최저 적용 비중이 높기 때문에 수능 성적이 필수라고 할 수 있다.
반면, 이공계특성화대는 반대의 특징을 보인다. 학생부종합 선발 비중이 92.6%(1870명)로 절대적이다. 정시 비중은 3.2%(65명)에 불과하다. 수시에서 수능 최저도 적용하지 않기 때문에 수능 성적이 필요한 선발 비중은 정시 3.2%뿐이다. 수능 성적보다는 학생부 기록의 질과 비교과 수준이 합격을 좌우한다고 할 수 있다.
이공계특성화대 중 한국과학기술원, 광주과학기술원, 대구경북과학기술원, 울산과학기술원, 한국에너지공과대학 등 5개 대학은 군외 대학으로 분류한다. 이들 대학은 수시, 정시 지원 시 지원 횟수 제한을 적용받지 않는다. 수시 6회, 정시 3회를 다른 대학에 지원한 뒤 제한 없이 추가적으로 지원할 수 있다. 수시에 합격 시 합격 대학 중 한 곳은 반드시 등록해야 하는 제한도 적용받지 않는다. 이들 대학에 수시 합격해도 등록 포기 후 정시 도전이 가능하다. 학생부 기록이 풍부하고 비교과 수준이 높다면 추가 기회로 생각하고 도전해볼 만하다고 할 수 있다.
서울대·연세대·고려대와 계약학과는 수능 성적 매우 중요
SKY 자연계열과 대기업연계 계약학과는 의약학과 이공계특성화대 사이 중간 성격이라고 할 수 있다. SKY 자연계열은 학생부종합 선발 비중이 43.5%(2415명)로 가장 높고, 정시 비중은 39.5%(2192명)로 두 번째다. 대기업연계 계약학과는 학생부종합 비중이 52.8%(95명), 정시 비중이 33.3%(60명) 수준이다.
최초 계획이라고 할 수 있는 전형계획안상으로는 학생부종합 비중이 소폭 높다. 하지만 수시에서 뽑지 못해 정시로 이월하는 수시 이월을 감안하면 실제 정시 최종 비중은 40%대 중반까지 상승하곤 한다. 사실상 학생부종합과 정시 비중이 비슷하다고 할 수 있다. 이들 대학도 수능 성적은 매우 중요하다. SKY 자연계열의 경우 수시에서 수능 최저 적용 비율은 45.3%에 이른다. 수능 위주 정시 39.5%까지 고려한다면 수능 학습은 필수라고 할 수 있다.
