CIT 코딩 학원에 대해 자주 묻는 질문 20가지를 정리했습니다.
국제학교 AI 교육·EC 포트폴리오를 먼저 안내하고 과고·영재고 AI 탐구를 별도 경로로 구분하며 학생 저작·평가·대회 규정을 우선합니다.
게시일: 2026년 3월 12일 | 최종 수정: 2026년 8월 30일
두 안내가 함께 보일 때에는 국제학교 AI 교육·EC 포트폴리오를 먼저, 과고·영재고 AI 탐구를 두 번째로 유지합니다.
서울특별시 강남구 압구정로32길 11 캐럴라인타워 2층 206호에 있습니다. 압구정역 3호선 2번 출구에서 도보 약 5분 거리이며 대면 수업은 이 주소에서만 운영합니다.
대한민국 전역 학생은 온라인 수업을 상담할 수 있습니다.
프로그램, 수준, 수업 빈도에 따라 다릅니다. 무료 상담을 통해 맞춤 로드맵과 함께 안내드립니다. 02-540-2922 또는 카카오톡으로 문의해 주세요.
전화 02-540-2922 또는 카카오톡 채널로 연락하시면 예약 가능합니다.
가능한 시간대와 빈도는 과정, 담당 교육진, 학생의 학교 일정에 따라 달라집니다. 평일·주말 가능 여부와 현재 빈자리는 상담에서 확인합니다.
네. 1:1 개인 또는 1:n 소수 그룹 후보를 검토합니다. 가능한 인원과 시간은 과정·학생 준비도·담당 교육진의 현재 일정에 따라 상담에서 확인합니다.
초등부터 고등학생까지 학년·준비도별 과정을 운영합니다. 유아·저학년 또는 특정 심화 과정의 현재 개설 여부는 읽기 수준, 기기 사용 준비도와 일정까지 상담에서 확인합니다.
Python, Java, C++, JavaScript를 레벨에 맞춰 학습합니다. 목표에 따라 언어를 선택합니다.
코딩 수업은 프로그래밍 기술 중심, AI 수업은 AI 원리 이해 + 프로젝트 설계 중심입니다.
CIT는 두 가지를 연결하여 학생이 AI 도구를 활용해 실제 문제를 해결하는 역량을 키웁니다.
연령에 따라 블록 코딩(저학년) 또는 Python 기초(고학년)부터 시작합니다. 레벨 테스트를 통해 최적의 과정을 안내합니다.
학교가 허용한 범위에서 학생이 직접 수행하는 새 탐구의 질문 설정, 개념, 코딩과 검증 방법을 지도할 수 있습니다.
CIT는 학생 대신 세특 문구·수행평가·보고서·코드를 작성하지 않으며 기존 평가 과제를 외부 포트폴리오로 재사용해도 된다고 가정하지 않습니다.
학교 교사와 최신 규정을 먼저 확인해야 합니다.
USACO는 USA Computing Olympiad입니다. 학생의 현재 수준에 맞춰 자료구조, 그래프, 동적 프로그래밍과 공개 division별 문제 풀이를 학습합니다.
지원 시즌의 공식 일정·자격·시험 규정이 우선이며 참가·승급·수상을 보장하지 않습니다.
가능합니다. AP CSA와 AP CSP의 해당 학년도 공식 과정·시험 기준을 확인하고 개념과 연습 문제를 지도합니다.
AP CSP Create performance task를 포함한 평가 제출물은 College Board 규정에 따라 학생이 직접 작성해야 하며 CIT는 특정 점수를 보장하지 않습니다.
IB 학교와 교사가 허용한 범위에서 개념, 연구 방법, 계획, 코딩 연습과 피드백을 제공할 수 있습니다.
평가에 제출하는 IA의 주제 결정, 코드, 분석과 문서는 학생이 직접 작성해야 하며 CIT가 대신 만들거나 허용 범위를 판단하지 않습니다.
KSEF, ACSL, KCSL, Congressional App Challenge와 Technovation 등은 해당 시즌 공식 자격·일정·AI 사용·제출 규정을 먼저 확인한 뒤 학생 목표와 맞는 경우 준비 후보로 검토합니다.
온라인 수업은 참가 자격을 대신하지 않으며 학생이 연구·코드·발표의 핵심 저자여야 합니다.
네. AP/IB 과목은 영어 원서 교재와 영어 강의를 제공합니다. 국제학교 학생의 학습 환경에 맞춘 수업이 가능합니다.
네. 국제학교 학사 일정에 맞춘 유연한 시간표를 운영합니다. 시험 기간, 방학 일정 등을 고려하여 수업을 조율합니다.
아닙니다. 모든 과학고·영재학교 전형에 공통으로 내는 필수 AI 포트폴리오는 없습니다. 학교·전형·학년도별 공식 모집요강과 FAQ를 먼저 확인해야 합니다.
CIT는 학생 질문·코드·기준선·비교 실험·역할과 한계를 기록하는 탐구를 지도하지만 제출 가능성이나 합격을 보장하지 않습니다.
학생이 질문을 정하고 직접 코딩·실험하며 데이터 출처, AI 없는 기준선, 실패와 수정, 학생·AI·멘토 역할, 결과의 한계를 날짜별로 정리합니다.
학교·대회·대학이 허용한 경우에만 그 기록을 제출 자료로 검토하며 CIT는 학생 대신 코드·보고서·에세이를 작성하지 않습니다.
활동의 실제 기간·학생 역할·검증 가능한 결과와 배운 점을 정확히 기록합니다.
대회 성적이나 프로젝트는 지원 기관이 허용하고 관련성이 있을 때만 설명하며 활동 수나 수상 자체가 입학 이점을 보장한다고 말하지 않습니다.
국제학교 학생은 AP·IB·IGCSE 학업과 평가 일정을 먼저 보호합니다.
전공과 목표에 따라 필요한 수준이 다릅니다.
의학, 법, 경영, 예술 등 관심 분야의 질문에 데이터·자동화·AI가 실제로 도움이 되는지 먼저 확인하고 가장 단순한 방법부터 배웁니다.
모든 학생에게 같은 AI 프로젝트나 진로를 필수로 권하지 않습니다.