CIT는 학생의 과목, 현재 수준, 프로젝트와 대회 목표를 먼저 확인한 뒤 그 영역을 지도할 수 있는 강사를 배정합니다.
이 페이지에서는 배정 기준과 지도 과목을 설명합니다. 강사마다 전공과 맡는 과목이 다르고, 배정 후보 강사의 이력은 첫 수업 전에 상담에서 안내해 드립니다.
게시일: 2026년 3월 12일 | 최종 수정: 2026년 10월 13일
두 경로가 함께 보일 때에는 국제학교 AI 교육·EC 포트폴리오를 먼저 안내하고 과고·영재고 AI 탐구를 별도 경로로 설명합니다.
강사진을 살펴보실 때 가장 궁금하신 것은 강사마다의 이름과 전공, 경력, 맡는 과목일 것입니다. 다만 CIT는 강사 개인의 이름과 이력을 본인 동의 없이 공개하지 않기 때문에, 이 페이지에는 아직 개인별 프로필을 싣지 않았습니다.
그 대신 상담에서 학생에게 배정할 후보 강사의 전공, 관련 과목과 대회 지도 경험, 수업 언어를 첫 수업 전에 안내해 드립니다. 궁금하신 점은 그 자리에서 바로 물어보셔도 됩니다.
2026년 10월 13일 기준으로 재원생 수업을 맡고 있는 강사는 18명입니다.
학원 대표원장의 학력과 경력은 학원 소개 페이지에 공개되어 있습니다.
같은 실력의 강사라도 어떤 학생에게는 잘 맞고 어떤 학생에게는 덜 맞습니다. 그래서 과목만 보지 않고 학생의 목표와 성향을 먼저 여쭙니다.
해당 과목을 지도할 수 있는 전문성, 그리고 학생의 목표·현재 수준·성향과의 합입니다. USACO, AP CS, AI 프로젝트, 입시 포트폴리오처럼 목표가 분명하면 그 영역을 지도해 온 강사를 먼저 검토합니다.
이력만으로는 학생과 맞는지 알기 어렵습니다. 트라이얼 수업에서 설명 방식, 소통, 피드백이 학생에게 맞는지 보신 뒤 정규 수업 여부를 정하시면 됩니다. 트라이얼에서 정규 수업까지
맞지 않는다고 느끼시면 편하게 말씀해 주세요. 강사, 요일, 수업 구성을 조정해 다시 맞춥니다. 특정 강사를 다시 요청하시는 경우도 반영합니다. 강사가 학생 목표에 맞는지 확인하는 법
한 단계는 같은 강사가 이어서 맡는 것이 기본입니다. 강사 사정이나 학생 목표가 바뀌어 조정이 필요하면 미리 안내해 드립니다. 온라인 수업도 대면 수업과 같은 강사진이 맡고, 해외에 있는 학생은 시차에 맞춰 배정합니다.
강사마다 전공과 가능한 과목이 다르므로, 모든 강사가 아래 과목을 모두 맡는 것은 아닙니다. 과목마다 강사 일정도 달라서 지금 배정할 수 있는지는 상담에서 확인해 드립니다.
자료구조, 알고리즘, 그래프 이론과 동적 프로그래밍을 학생의 현재 수준에서 지도합니다.
USACO 공개 division은 학습 범위를 구분하는 기준으로 쓰며 참가 자격·승급·수상을 보장하지 않습니다.
머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 데이터 분석 프로젝트를 Python과 필요한 라이브러리로 지도합니다. KOAI 과정과 USAAIO 과정도 따로 안내합니다.
도구 이름보다 데이터 권한, AI 없는 기준선, 비교 실험, 오류와 한계 설명을 먼저 확인합니다.
AP CSA·CSP, IB·IGCSE Computer Science를 현재 공식 과목·평가 기준에 맞춰 개념과 연습으로 지도합니다.
IA, Create performance task 같은 평가 제출물은 학생이 직접 작성하며 허용된 피드백 범위를 넘지 않습니다.
AP·IB·IGCSE 수학과 과학 과목은 CIT STEM에서 학생의 과목, 현재 공백, 목표와 일정에 맞춰 담당 튜터를 매칭하고, 진단 결과에 따라 1:1 또는 1:n 소수 그룹으로 지도합니다.
영어, 경제, 경영, 심리학, 역사 같은 과목은 CIT 본원에서 한국 국제학교 개설 과목을 기준으로 지도합니다. 과목 목록은 인문·사회 과목 안내에 있고, 목록에 없는 과목도 상담에서 먼저 확인해 드립니다.
USACO, KSEF, ACSL, KCSL, Congressional App Challenge, Technovation 등은 해당 시즌의 공식 자격·일정·AI 사용·제출 규정을 먼저 확인합니다.
온라인 지도는 참가 자격을 대신하지 않으며, 코드·연구·발표의 핵심 저자는 학생이어야 합니다.
상담에서 아래 내용을 요청하시면 배정 후보 강사를 기준으로 답해 드립니다. 모두 물으실 필요는 없고, 학생에게 중요한 것부터 골라 주시면 됩니다.
1:1 개인 또는 1:n 소수 그룹에서 학생의 코드와 실험 기록을 확인하고 다음 과제를 정합니다.
가능한 수업 인원과 시간은 담당 강사, 과정, 학생 준비도에 따라 상담에서 확인합니다.
학생의 현재 수준, 학교 일정과 목표에 맞춰 코드 리뷰, 알고리즘 풀이, 실험표와 프로젝트 설계에 피드백합니다. 무엇을 왜 바꿨는지는 학생 기록으로 남깁니다.
학생이 직접 코드를 작성하고 프로젝트를 구현하며 문제 풀이와 발표를 연습합니다.
결과물을 학교·대회·대학에 낼 수 있는지는 각 기관의 최신 규정을 따로 확인하며, 합격·점수·수상을 약속하지 않습니다.