정시 입시 칼럼)모의지원의 한계

모의지원은 수집된 데이터인 표본들을 가지고 합격 확률을 제공하는 프로그램이기에 표본들의 신뢰도를 확보하는게 굉장히 중요한데 이 신뢰도에 따라 결괏값의 신뢰도가 달라지기 때문입니다. 즉 결괏값의 신뢰도는 표본들의 신뢰도에 비례합니다.

그래서 모의지원 프로그램은 표본의 신뢰도를 높이기 위해 자체적으로 허수를 걸러내는데 허수를 걸러내는데 성공하면 다음과 같이 표시됩니다.

이런식으로 표본들의 신뢰도를 떨어뜨리는 허수를 걸러내 결괏값의 신뢰도를 높이게 됩니다.

그러나, 자체적으로 허수를 거르고 또 걸러도 모든 허수를 거를 수는 없는데 이것이 바로 모의지원 프로그램의 한계입니다.

위 경우는 현재 고려대학교 교육학과의 실제 지원할 모의 지원자들 중 1등의 상세 정보입니다. 보시면 바로 허수임을 알 수 있습니다.

이처럼 인간이 판단했을 때 당연히 허수라고 판단하지만 기계인 프로그램이 판단했을 때 허수가 아니라고 판단하는 경우가 있다는겁니다. 저런 유형의 허수들은 다음 업데이트 때 걸러질 가능성이 있지만 문제는 그럴 가능성이 전혀 없는 유형의 표본들이 존재한다는겁니다. 

위 경우는 현재 고려대학교 식품자원경제학과의 실제 지원할 모의 지원자들 중 1등의 상세 정보입니다. 보시면 아까의 경우처럼 허수는 아니라고 판단되지만 등록순위를 보시면 결괏값의 신뢰도를 떨어뜨리는 표본임은 확실해보이는데 그 이유는 이 표본으로 인해 예상 추가 합격 인원이 1명 더 생겨 예상 최종 합격선에 영향을 주기 때문입니다.

예를 들어 올해 서울대학교 자유전공학부에서 1명을 모집하는데 여기에 A, B, C 이 3명이 모의 지원을 했다고 가정해봅시다. 성적은 A>B>C입니다.

1. A의 표본의 신뢰도가 100%인 경우

A의 상세 정보

모의지원 프로그램은 이 표본을 그대로 신뢰하므로 A보다 성적이 낮은 B와 C에게 불합격 판정을 내리게 됩니다.

2. A의 표본의 신뢰도가 0%인 경우

A의 상세 정보

모의지원 프로그램은 이 표본을 그대로 신뢰하므로 A가 이 모집 단위에 합격하더라도 등록순위가 1인 모집 단위에 등록할 것이라 판단하므로 B에게 추가 합격 판정을 내리게 됩니다. 이런 표본들이 하나둘씩 쌓이게 되면 결괏값의 신뢰도를 크게 떨어뜨리게 됩니다. 

이렇게 허수 뿐만 아니라 신뢰도가 낮은 표본들도 결괏값의 신뢰도에 악영향을 끼치므로 모의지원자들은 자신을 위해서라도 자신의 표본의 신뢰도를 높여야할 것입니다.