헤아가 연재하는 책 'AI 시대의 대학 입시 해킹'의 11화다. 매일 아침 한 편씩, AI가 바꿔 놓은 미국 입시의 실제 작동 방식을 짚는다.
헤아가 연재하는 책 'AI 시대의 대학 입시 해킹'의 11화다. 매일 아침 한 편씩, AI가 바꿔 놓은 미국 입시의 실제 작동 방식을 짚는다.
지난 20년간 한국 학부모에게 대학 입시용 ‘과외 활동’은 익숙하고 정형화된 공식과 같았습니다. 여름방학엔 이름 있는 대학의 서머 캠프에 참여하고, 학기 중엔 교내 동아리에서 회장이나 부회장 같은 직책을 맡으며, 주말에는 정해진 봉사활동 시간을 채우는 식이었습니다. 이 활동 목록을 잘 정리해 이력서의 한 줄을 채우는 것이 중요하다고 믿어왔습니다.
그러나 2026년의 입학사정관들은 더 이상 그 목록의 ‘길이’를 신뢰하지 않습니다. 생성형 AI가 등장하면서, 누구나 그럴듯한 활동 설명을 단 몇 초 만에 만들어낼 수 있게 되었기 때문입니다. 이제 평가는 ‘무엇을 했는가(what you did)’에서 ‘그래서 무엇을 만들었는가(what you built)’라는 더 근본적인 질문으로 옮겨갔습니다. 그리고 그 질문에 대한 답이 바로 검증 가능한 결과물, 즉 verifiable artifacts입니다.
AI 시대 이전의 입학 평가는 지원자가 제출한 ‘서술’을 신뢰하는 데서 출발했습니다. 학생이 “로봇 동아리에서 활동하며 코딩 실력을 키웠다”고 쓰면, 입학사정관은 그 문장을 대체로 사실로 받아들였습니다. 하지만 이제 AI는 그 서술을 너무나 쉽게, 심지어 실제 활동한 학생보다 더 설득력 있게 만들어낼 수 있습니다. 이로 인해 서술의 신호 가치는 급격히 하락했습니다.
대학들은 이제 서술 너머의 ‘증거’를 요구합니다. 학생의 주장과 역량을 뒷받침하는 구체적이고 검증 가능한 실체 말입니다. 이것이 바로 ‘verifiable artifacts(검증 가능한 결과물)’의 핵심 개념입니다. 이는 더 이상 선택 사항이 아닌, 지원자의 주장을 증명하는 필수적인 증거 자료로 자리 잡고 있습니다. 가장 강력한 세 가지 형태의 결과물은 다음과 같습니다.¹
첫째는 GitHub 저장소(repository)입니다. 학생이 직접 작성한 코드, 프로젝트의 버전 관리 기록, 다른 개발자와의 협업 흔적까지 모든 것이 투명하게 드러납니다. 이는 단순한 코딩 능력의 증명을 넘어, 문제를 어떻게 정의하고 해결해 나갔는지에 대한 논리적 사고 과정 전체를 보여주는 포트폴리오입니다. 코딩 실력을 주장하는 학생에게 GitHub 링크는 수백 단어의 에세이보다 강력한 증거가 됩니다.
둘째는 실제로 배포된 애플리케이션이나 웹사이트입니다. 아이디어를 현실 세계에서 작동하는 서비스로 구현해냈다는 사실 자체가 귀중한 역량의 증거입니다. 사용자가 단 한 명이라도, 그 서비스를 기획하고, 개발하고, 배포 및 운영해 본 경험은 수동적으로 수업을 듣는 것과는 비교할 수 없는 깊이의 학습을 의미합니다. 이는 문제 해결 능력과 실행력을 동시에 입증하는 결과물입니다.
셋째는 데이터 기반의 지역 사회 보고서 또는 정책 제안서입니다. STEM 분야에만 국한된 이야기가 아닙니다. 자신이 속한 공동체의 문제를 발견하고, 데이터를 수집 및 분석하여 해결책을 제시하는 보고서는 인문사회 계열 학생에게 가장 강력한 무기가 될 수 있습니다. 이는 학생의 사회적 관심, 분석력, 그리고 실질적인 변화를 만들려는 의지를 보여주는 구체적인 증거입니다.²
이 세 가지 예시는 하나의 공통점을 가집니다. 모두 소비자가 아닌 ‘창조자’로서의 역할을 증명한다는 점입니다. 지식을 수동적으로 소비한 경험(수업, 캠프)이 아니라, 지식을 활용해 세상에 없던 가치를 만들어낸 구체적인 결과물인 셈입니다. 입학사정관들은 이제 지원자의 이력서에서 바로 이 창조의 흔적을 찾고 있습니다.
과거 입시에서 ‘리더십’을 보여주는 가장 손쉬운 방법은 동아리 회장이나 학생회 임원 같은 직책을 이력서에 올리는 것이었습니다. 하지만 이 직책들이 실제로 어떤 의미를 갖는지 평가하기는 매우 어렵습니다. 이름뿐인 회장이었는지, 실질적인 변화를 이끌었는지 서류만으로는 구별할 수 없기 때문입니다. AI 시대의 평가는 이러한 모호함을 허용하지 않습니다.
핵심은 ‘측정 가능성(measurability)’에 있습니다. 입학사정관, 특히 AI를 활용해 1차 서류 심사를 진행하는 시스템은 정성적인 직책보다 정량적인 성과에 훨씬 높은 가중치를 둡니다. “토론 동아리 회장이었다”는 주장보다 “온라인 홍보 캠페인을 통해 동아리 회원을 15명에서 45명으로 200% 성장시켰다”는 주장이 압도적으로 강력한 신호가 됩니다. 후자는 구체적인 행동과 검증 가능한 결과를 포함하기 때문입니다.³
200% — 단순한 직책이 아닌, 측정 가능한 성과가 리더십의 새로운 정의가 되고 있다. 이 숫자는 학생의 기여도를 명확하고 객관적으로 보여주는 강력한 증거다.
이러한 변화는 리더십의 본질에 대한 대학의 관점이 바뀌고 있음을 시사합니다. 리더십은 더 이상 직위가 아니라 ‘영향력’으로 정의됩니다. 내가 속한 조직이나 커뮤니티에 어떤 긍정적인 변화를 얼마나 만들어냈는가를 숫자로 증명해야 합니다. 이는 단순히 동아리 회원 수 증가에만 국한되지 않습니다.
예를 들어, 교내 재활용 프로그램을 운영하는 환경 동아리 활동을 했다면, “환경 동아리 부회장으로 활동함”이라고 쓰는 대신 “새로운 분리수거 캠페인을 기획하여 3개월간 교내 플라스틱 배출량을 이전 분기 대비 40% 감축시켰다”고 서술해야 합니다. 이 주장은 학교의 공식 데이터나 동아리 활동 기록을 통해 교차 검증이 가능합니다. 이것이 바로 측정 가능한 영향력입니다.
한국 학생들은 직책을 얻는 데 많은 노력을 기울이지만, 그 직책을 통해 무엇을 이루었는지 기록하고 측정하는 데는 소홀한 경향이 있습니다. 이제부터는 모든 활동의 시작 단계에서부터 ‘성공을 어떻게 측정할 것인가?’를 스스로에게 질문해야 합니다. 활동의 목표를 구체적인 수치로 설정하고, 과정 내내 데이터를 기록하는 습관을 들여야 합니다. 이 데이터가 바로 AI 시대의 입학사정관이 가장 신뢰하는 새로운 ‘스펙’입니다.
이러한 변화의 흐름을 가장 명확하게 보여주는 곳은 미국의 최상위권 공과대학들입니다. 카네기 멜런(Carnegie Mellon)이나 조지아 공대(Georgia Tech) 같은 대학들은 오래전부터 단순히 학업 성적이 우수한 학생이 아니라, 배운 지식을 현실 문제에 적용해 본 경험이 있는 학생을 선호해 왔습니다. 이들은 이러한 역량을 ‘applied problem‑solving(응용 문제 해결 능력)’이라 부릅니다.⁴
과거에는 이 능력을 주로 교내 과학 경진대회 수상 실적이나 소수의 연구 프로그램 참여 경험을 통해 어필했습니다. 그러나 이제는 누구나 온라인 플랫폼과 오픈소스 도구를 활용해 자신만의 프로젝트를 진행하고 그 결과물을 세상에 보여줄 수 있는 시대가 되었습니다. 대학들 역시 이러한 변화를 인지하고, 교실 밖에서 자발적으로 문제를 찾아 해결하려 노력한 흔적을 적극적으로 찾고 있습니다.
카네기 멜런 컴퓨터 과학부 입학처 웹사이트는 지원자들에게 “자신이 가장 자랑스럽게 생각하는 무언가를 만들어 본 경험(something you have created that you are proud of)”에 대해 서술할 것을 권장합니다.⁵ 이는 단순히 코딩 과제를 해결한 경험을 넘어섭니다. 스스로 문제를 정의하고, 해결책을 설계하며, 수많은 시행착오 끝에 유형의 결과물을 완성해 본 경험의 가치를 높게 평가한다는 의미입니다.
“What have you built?” — 최상위 공대 입학처가 지원자에게 던지는 가장 핵심적인 질문. 이 질문에 대한 답이 바로 검증 가능한 결과물, 즉 verifiable artifact 다.
여름방학 동안 수백만 원을 들여 명문대에서 진행하는 코딩 부트캠프에 참여하는 것 자체는 더 이상 큰 의미를 갖지 못합니다. 수료증 한 장은 학생이 그저 ‘소비자’였음을 증명할 뿐입니다. 대신, 그 캠프에서 배운 기술을 활용해 지역 사회의 작은 가게를 위한 재고 관리 프로그램을 만들어 주었거나, 학교 친구들을 위한 스터디 플래너 앱을 개발해 배포한 경험이 훨씬 더 빛을 발합니다. 후자는 학생이 지식의 소비자를 넘어 능동적인 ‘창조자’이자 ‘문제 해결사’임을 증명하기 때문입니다.
이머스 에듀케이션(Immerse Education)과 같은 유료 연구 프로그램의 진짜 가치 또한 수료증이 아닙니다. 진짜 가치는 해당 분야의 전문가인 멘토와 1대 1로 소통하며, 아이디어를 구체적인 결과물, 즉 논문이나 독창적인 프로젝트로 발전시키는 과정 그 자체에 있습니다.⁶ 멘토의 지도 아래 완성된 한 편의 논문 초록은 학생의 지적 호기심과 연구 역량을 증명하는 가장 확실한 ‘verifiable artifact’가 됩니다.
따라서 학부모의 관점은 이제 ‘어떤 프로그램에 참여시킬까?’에서 ‘어떤 결과물을 만들도록 도울까?’로 전환되어야 합니다. 프로그램 참여는 목표가 아니라, 결과물을 만들기 위한 하나의 과정이자 수단일 뿐입니다. 중요한 것은 그 과정을 통해 학생의 이름으로 된, 세상에 단 하나뿐인 결과물을 남기는 것입니다.
이러한 검증 가능한 결과물은 단기간에 만들어지지 않습니다. 꾸준한 시간 투자와 전략적인 계획이 필요합니다. 따라서 자녀가 고등학교에 입학하는 9학년(한국 학제 기준 중3~고1)부터 ‘아티팩트 포트폴리오’ 구축을 위한 장기적인 로드맵을 그리는 것이 중요합니다.
9학년: 탐색과 기술 습득의 시기 9학년은 다양한 분야에 대한 호기심을 바탕으로 폭넓게 탐색하며 기초 기술을 다지는 단계입니다. 코딩에 관심이 있다면 Python이나 JavaScript 같은 범용성 높은 언어를 배우고, 데이터 분석에 흥미가 있다면 통계의 기초 개념을 익히는 식입니다. Codecademy, Coursera 같은 온라인 플랫폼은 양질의 기초 교육을 무료 또는 저렴한 비용으로 제공합니다. 이 시기에는 작고 간단한 프로젝트를 여러 개 시도해 보는 것이 좋습니다. 예를 들어, 간단한 웹사이트를 만들어보거나, 공공 데이터를 활용해 흥미로운 사실을 시각화해보는 식의 활동을 통해 ‘만드는 재미’를 느끼게 하는 것이 핵심입니다.
10학년: 관심 분야 심화와 프로젝트 시작의 시기 10학년이 되면 탐색 과정을 통해 발견한 한두 가지 핵심 관심 분야에 집중해야 합니다. 이 단계에서는 좀 더 규모 있고 의미 있는 프로젝트를 기획하고 시작하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 인공지능 윤리에 관심이 생긴 학생이라면 관련 논문을 읽고 자신만의 생각을 정리한 블로그를 운영하기 시작할 수 있습니다. 지역 사회 문제에 관심이 있다면, 관련 기관에 연락해 자원봉사를 하며 현장의 문제를 직접 파악하고 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 이 시기에는 학교 선생님이나 외부 전문가에게 조언을 구해 프로젝트의 방향을 구체화하는 것이 중요합니다. GitHub 계정을 만들고, 프로젝트의 초기 아이디어부터 모든 과정을 기록으로 남기기 시작해야 합니다.
11학년: 결과물 완성 및 영향력 증명의 시기 11학년은 대학 지원서를 본격적으로 준비하기 시작하는 해인만큼, 진행해 온 프로젝트를 완성도 높은 결과물로 만들어내야 합니다. 개발 프로젝트라면 실제 사용자가 쓸 수 있도록 배포하고, 연구 프로젝트라면 논문 형식으로 정리하여 학술 대회에 제출하거나 온라인에 공개해야 합니다. 중요한 것은 결과물을 완성하는 데서 그치지 않고, 그 결과물이 만들어낸 ‘영향력’을 측정하고 기록하는 것입니다.⁷ 내가 만든 앱의 다운로드 수, 내 보고서를 읽은 지역 시의원의 긍정적인 피드백, 내 블로그 글에 달린 전문가의 댓글 등 모든 것이 나의 기여도를 입증하는 소중한 데이터가 됩니다.
이러한 3년의 과정은 학생의 관심사가 어떻게 구체적인 역량으로 발전하고, 마침내 세상에 긍정적인 영향을 미치는 결과물로 이어졌는지를 보여주는 한 편의 성장 드라마와 같습니다. 입학사정관은 이 포트폴리오를 통해 학생의 학업 능력뿐만 아니라, 끈기, 창의성, 그리고 세상에 기여하려는 의지까지 종합적으로 평가하게 됩니다.
이제 과외 활동의 초점은 이력서의 빈칸을 채우는 데 있지 않습니다. 학생의 지적 여정과 성장을 담아내는, 검증 가능하고 독창적인 결과물을 차곡차곡 쌓아 올리는 과정 그 자체가 되었습니다. 소비자로 머물 것인가, 창조자로 나아갈 것인가의 갈림길에서, 대학들은 망설임 없이 후자를 선택하고 있습니다.
우리는 이제 ‘무엇을 만들어야 하는가’에 대한 원칙을 이해했습니다. GitHub 저장소, 배포된 앱, 데이터 기반 보고서가 왜 강력한 신호가 되는지 알게 되었습니다. 그렇다면 다음 질문은 자연스럽게 ‘어떻게’로 넘어갑니다. 특히 코딩이나 데이터 분석 기술이 없는 인문학, 사회과학, 예술 분야의 학생들은 자신만의 ‘verifiable artifact’를 대체 어떻게 기획하고 만들어낼 수 있을까요?
이 글은 연재의 일부다. 내용은 공개 1차 출처를 기반으로 하며, 개별 입시 판단을 대신하지 않는다.
점수 너머, 아이만의 프로젝트로 지원 서사를 설계한다. 처음부터 끝까지 함께.
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