입학사정관제 ‘중위권 쏠림’

입학사정관제 ‘중위권 쏠림’

입력 2011-08-08 00:00
수정 2011-08-08 00:14
  • 기사 읽어주기
    다시듣기
  • 글씨 크기 조절
  • 댓글
    0


중위권 수험생들이 예상대로 대거 수시 입학사정관 전형에 몰렸다. 올해 쉽게 출제될 방침인 대학수학능력시험의 이른바 ‘물수능’에 따른 치열한 경쟁률을 의식했기 때문이다. 특히 지원자격에 제한을 두지 않거나 비교과·특기활동에 비중을 많이 둔 자기추천·특기자 전형의 지원율이 높았다. 또 지방대학보다 서울 지역 대학에 지원이 집중됐다. 일각에서는 ‘묻지마식 지원’에 따른 경쟁률의 거품도 지적하고 있다.

7일까지 2012학년도 수시 입학사정관 전형의 원서접수를 마감한 전국 23개 대학에 따르면 평균 경쟁률은 10.74대1을 기록했다. 입학사정관 전형 정원은 지난해에 비해 늘었지만 지원자 역시 3만여명이 증가한 10만여명에 달했다. 지난해 평균 경쟁률은 10.25대1이었다. 오종운 이투스청솔 평가이사는 “올해부터 수시 추가등록이 가능해져 정시의 문호가 줄어들고 수능시험도 쉬워질 것으로 예상돼 입학사정관 전형 지원이 많이 늘어난 것으로 보인다.”고 분석했다.

특히 학생부 성적 등 지원자격에 제한이 없는 전형의 경쟁률이 두드러졌다. 올해 새로 만든 연세대 창의인재전형은 60.6대1이다. 한양대 미래인재전형은 42.62대1, 서강대 특기자 전형은 41.56대1, 경희대 창의적체험활동 전형은 34.19대1, 건국대 KU자기추천 전형은 28.22대1의 경쟁률을 보였다.

반면 학생부 교과 성적위주의 전형 지원율은 낮았다. 1단계에서 학생부 성적 100%로 뽑는 연세대 진리자유 전형은 11.01대1, 1단계에서 학생부 성적을 75% 반영하는 서강대 학교생활우수자 전형은 9.96대1에 그쳤다. 이치우 비상에듀 입시평가실장은 “학생부 성적 위주의 전형은 지원을 꺼린 반면 서류 위주 전형은 ‘안 되면 말고’식의 묻지마 지원이 극심했다.”고 지적했다. 한 대입학원 관계자는 “복수 중복지원으로 한 학생에 적어도 2~3개 이상의 원서를 냈다면 실제 경쟁률은 낮아질 수 있다.”고 말했다.

서울과 지방의 양극화도 뚜렷했다. 서울시립대와 한양대, 경희대, 중앙대, 이화여대 등은 경쟁률이 높았지만 중앙대 안성캠퍼스와 제주대, 홍익대 조치원캠퍼스, 한국외대 글로벌캠퍼스, 한동대 등은 경쟁률이 낮은 하위 5개 대학이다.

한편 가천대는 8일 입학사정관 전형 원서접수를 마감하고, 단국대와 아주대는 각각 12일과 17일 마감한다. 서울대는 17~18일 원서를 접수한다.

양송이 서울시의원, ‘영등포 로컬브랜드 디지털상권 구축사업 발대식’ 참석

서울시의회 양송이 의원(영등포구 제4선거구)이 지난 14일 개최된 ‘영등포 로컬브랜드 디지털상권 구축사업 발대식 및 신길4동 지소 임명식’에 참석해 축사를 전하고, 영등포구 소상공인의 자생력 강화와 지역 경제 활성화를 위한 시의회 차원의 전폭적인 지원을 약속했다. 소상공인의 디지털 경쟁력 강화와 현장 밀착형 맞춤 지원체계 구축을 위해 마련된 이번 행사는 영등포구소상공인연합회 주최·주관으로 개최됐다. 이날 현장에는 유덕현 서울시 소상공인연합회장, 최진영 영등포소상공인연합회장, 양송이 서울시의원, 김태호 영등포구의회 행정위원장 등 주요 관계자들이 참석해 자리를 빛냈다. 이번 행사에서는 소상공인의 실질적인 경쟁력 강화를 돕는 ▲AI 기반 홍보 콘텐츠 제작 ▲디지털 상권 활성화 방안 ▲서울시 공공배달앱 ‘서울배달+땡겨요’ 활용 확대 ▲현장 컨설팅 지원 등 맞춤형 지원 대책들이 대거 소개됐다. 양 의원은 축사를 통해 “고금리·고물가와 소비 위축으로 어려움을 겪는 소상공인들에게 무엇보다 필요한 것은 현장에서 직접 문제를 듣고 해결해 주는 실질적인 지원”이라며 “영등포구소상공인연합회가 행정과 소상공인을 연결하는 든든한 가교 역할을 하고 있는 만큼 앞으로도 지역경제
thumbnail - 양송이 서울시의원, ‘영등포 로컬브랜드 디지털상권 구축사업 발대식’ 참석

김효섭기자 newworld@seoul.co.kr
2011-08-08 9면
Copyright ⓒ 서울신문 All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지
close button
많이 본 뉴스
1 / 3
광고삭제
위로