숫자는 가능성이 아니라
비교할 자료입니다.

무엇을 정리해 두었나요

50개 미국 대학의 합격생 기록과 에세이를 학교별로 모아 두었습니다. 합격생 데이터는 9,000명 이상, 에세이 데이터는 75,000개 이상입니다.

이 숫자는 자료의 양이지, 합격 확률이 아닙니다. 9,000명의 자료가 있다고 해서 어떤 학생의 합격을 예측할 수 있다는 뜻은 아닙니다.

어떻게 쓰나요

• 범위를 봅니다 — 한 학교의 합격생 성적과 점수가 어느 범위에 몰려 있는지 보고, 학생이 그 범위의 위·가운데·아래 중 어디인지 봅니다. 이것이 도전·적정·안정을 나누는 출발점입니다.
• 전공별로 나눠 봅니다 — 같은 학교라도 전공에 따라 경쟁이 다릅니다. 학과별로 따로 뽑는 학교는 전공 단위로 봅니다.
• 활동의 모양을 봅니다 — 합격생의 활동이 몇 개였는지보다 어떤 깊이와 흐름이었는지를 봅니다.
• 에세이는 따라 쓰지 않습니다 — 에세이 자료는 학교가 어떤 질문을 하고 어떤 방향의 답이 많은지 이해하는 데 씁니다. 다른 사람의 글을 베끼거나 흉내 내지 않습니다.

어떻게 쓰지 않나요

• 합격 확률을 숫자로 약속하지 않습니다.
• 학교의 공식 발표 자료를 우리 자료로 대신하지 않습니다. 합격률, 시험 정책, 마감은 각 대학의 공식 안내와 Common Data Set 같은 공개 자료로 확인합니다.
• 다른 학생의 개인 정보나 에세이 원문을 공개하지 않습니다.

공개 자료도 함께 봅니다

많은 미국 대학은 매년 Common Data Set이라는 표준 양식으로 지원자 수, 합격자 수, 합격생의 시험 점수 범위 등을 공개합니다. 학교 입학처 안내, Common App의 학교별 요구 사항과 함께 이런 공개 자료를 우리 자료와 나란히 봅니다. 해마다 바뀌는 내용은 확인한 날짜를 함께 적습니다.