수행에 같은 시간 써도 생기부 깊이가 갈리는 이유
Автор: CEO쌤
Загружено: 2025-11-28
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#세특 #진로활동 #동아리활동
데이터가 중요하다는 말, 많이 들어보셨죠?
근데 왜 중요한지, 그래서 뭘 해야 하는지 와닿지 않으셨을 겁니다.
ZARA는 옷 태그 하나로 고객이 탈의실에 들어갔는지까지 추적합니다.
넷플릭스는 드라마 만들기 전에 데이터로 흥행 여부를 예측합니다.
이게 그냥 기업 얘기일까요? 아닙니다.
이런 산업 트렌드가 대학 연구실로, 그리고 입시까지 직결됩니다.
세특 주제 정할 때 가장 중요한 건 뭘까요?
단순히 논문 찾아서 정리하는 건 수동적인 문제해결입니다.
하지만 데이터를 직접 수집하고 분석해서 인사이트를 제시하는 건 능동적인 문제해결입니다.
교수님들이 원하는 건 후자입니다.
진로활동을 설계할 때도 마찬가지입니다.
문과든 이과든 데이터 리터러시 역량을 보여줄 수 있어야 합니다.
상경계열은 소비자 분석, 국문학과도 AI 융합 연구가 대세입니다.
이과는 말할 것도 없죠. 테슬라가 자율주행에서 앞서가는 이유도 결국 데이터 양의 차이입니다.
심화세특을 준비하는 학생들이라면 이 영상 꼭 끝까지 보세요.
왜 데이터 기반 탐구가 면접에서 어필되는지, 교수님들이 어떤 학생을 원하는지 명확하게 알려드립니다.
결국 세특에서 보여줘야 하는 건 문제해결 의지입니다.
진로활동 방향을 잡을 때 데이터 중심으로 가야 하는 이유가 여기 있습니다.
심화세특 주제가 고민이라면, 이 영상에서 힌트를 얻어가세요.
예비 고1은 데이터 중심 활동으로 방향성을 잡고,
고2, 고3은 남은 세특에서 데이터 리터러시를 보여줄 수 있도록 계획 세워보세요.
진로활동과 심화세특 모두 이 방향으로 가면 생기부의 깊이가 달라집니다.
00:00 세특, 산업 트렌드에 답이 있다
01:01 ZARA 사례: 옷 태그 하나로 매출을 뒤집는 비결
02:30 넷플릭스 사례: 데이터로 드라마 흥행을 예측하는 방법
03:20 교육과 산업 트렌드가 직결되는 이유
04:15 세특의 핵심: 수동적 vs 능동적 문제해결
04:53 문과생도 데이터가 필수인 이유 (진로활동 설계 팁)
06:15 이과 심화세특 방향: 테슬라 자율주행 사례
07:40 교수님이 원하는 학생, 면접에서 어필되는 포인트
08:40 예비 고1, 고2, 고3 각각 해야 할 것 정리
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![좋은 생기부 vs 안 좋은 생기부. 1학년 생기부 이대로만 따라하세요 [입시이야기]](https://ricktube.ru/thumbnail/9Dm5UXXhrmI/mqdefault.jpg)
