학생 목표별 CIT 교육 경로
KAIST 공식 입시 정보와 AI 교육·포트폴리오 수업은 구분합니다
아래 두 경로는 학생 주도 AI 학습을 위한 CIT 교육 안내이며 KAIST의 공식 제출요강을 대신하지 않습니다. 국제학교 경로를 항상 먼저 안내하고, 두 경로 모두 서울 압구정 대면과 전국·해외 온라인 수업 가능 여부를 상담에서 확인합니다.
KAIST AI대학
KAIST AI대학은 무엇이고 AI학부는 어떻게 구성되나요?
KAIST 공식 교육 페이지는 AI대학이 인공지능 핵심기술부터 산업응용·정책까지 아우르는 통합 교육과 연구를 수행한다고 설명합니다. 2027학년도 공식 모집요강에는 AI대학 아래 AI학부·AI컴퓨팅학과·AI시스템학과·AX학과·AI미래학과가 기재되어 있습니다. 이 페이지는 확인되지 않은 출범 시점이나 학과별 정원을 추정하지 않습니다.
공식 모집요강은 KAIST가 반도체시스템공학과를 제외하고 학과 구분 없이 모집하며, 학생이 입학 후 1학년 말에 학과를 자유롭게 선택하고 학과별 정원 제한도 없다고 명시합니다. AI학부는 별도 신입생 전형이 아니라 입학 후 선택 가능한 학과 목록에 포함됩니다.
| 공식 명칭 | 확인 범위 |
|---|---|
| AI학부 | 2027학년도 모집요강의 학사과정 개설 목록에 기재 |
| AI컴퓨팅학과 | KAIST 공식 교육 페이지와 모집요강에 기재 |
| AI시스템학과 | KAIST 공식 교육 페이지와 모집요강에 기재 |
| AX학과 | KAIST 공식 교육 페이지와 모집요강에 기재 |
| AI미래학과 | KAIST 공식 교육 페이지와 모집요강에 기재 |
학과별 교과·이수요건·학사 절차는 입학전형 정보와 구분해 KAIST의 각 학과 및 학사 안내에서 확인하세요.
KAIST 무학과 제도: AI학부 전공은 어떻게 선택하나요?
2027학년도 모집요강의 핵심은 반도체시스템공학과를 제외하면 학과 구분 없이 모집한다는 점입니다. KAIST 공식 교육 페이지는 신입생이 두 학기 동안 전공을 정하지 않은 새내기과정학부를 거친다고 설명합니다. 학생은 1학년 말에 AI학부 등 학과를 자유롭게 선택하며, 공식 모집요강은 학과별 정원 제한이 없다고 안내합니다.
KAIST 입학부터 AI학부 전공 선택까지 (개요: 공식 학사 안내 확인 필수)
- 1. KAIST 학부 전형 지원·합격: 본인의 자격과 평가 방식에 맞는 공식 전형으로 지원합니다. 반도체시스템공학과 외에는 특정 학과를 선택해 지원하지 않습니다.
- 2. 새내기과정학부 두 학기: 입학 후 전공을 정하지 않은 상태로 교양필수와 기초 과목을 이수하고 여러 학과를 탐색합니다.
- 3. 1학년 말 학과 선택: AI학부 등 본인의 관심과 학업 계획에 맞는 학과를 선택합니다. 학과 선택은 입학전형이 아니라 입학 후 학사 절차입니다.
- 4. 학사 안내 확인: 신청 시기·절차·교과 이수요건은 당시 KAIST 학사 안내와 AI학부 공식 교과 안내를 따릅니다.
고교 단계의 AI 프로젝트·대회·GitHub 기록이 AI학부 선택권이나 KAIST 합격을 자동으로 만들지는 않습니다. 입학전형에는 지원 전형이 허용한 자료만 제출하고, AI 프로젝트는 학생이 직접 수행한 학습과 진로 탐색 기록으로 관리하세요.
KAIST 학부 전형에는 어떤 종류가 있나요?
KAIST는 공식 모집요강에서 Early Admission·Regular Admission·Late Admission이라는 자체 구분을 사용합니다. 이를 한국 대학의 일반적인 수시·정시 구분과 같다고 단정하면 안 됩니다. 아래 수치는 2027학년도 공식 전형개요 기준이며, 다른 학년도에는 그대로 적용되지 않습니다.
| 구분 | 전형 | 2027 공식 모집인원·전형방법 |
|---|---|---|
| Early Admission | 창의도전전형 | 270명 내외 · 서류평가 100% |
| 학교장추천전형 | 85명 내외 · 서류평가 100% · 고교별 최대 2명 추천 | |
| Regular Admission | 일반전형 | 380명 내외 · 1단계 서류 40%, 2단계 면접 60% |
| 고른기회전형 | 60명 내외 · 별도 자격 필요 · 1단계 서류 40%, 2단계 면접 60% | |
| 특기자전형 | 30명 내외 · 특정 분야 최상위 역량 자격 · 1단계 서류 40%, 2단계 면접 60% | |
| 반도체시스템인재전형 | 정원외 40명 내외 · 계약학과 전용 · 1단계 서류 40%, 2단계 면접 60% | |
| Late Admission | 수능우수자전형 | 15명 내외 · 2027학년도 수능 반영 영역 기준 충족 필요 |
| 외국고전형 | 40명 내외 · 대한민국 국적자의 외국 고교 마지막 3년 이수 요건 |
외국인전형은 별도 정원외 135명으로 안내됩니다. 자격·제출서류·세부 평가 방식은 반드시 2027학년도 각 전형별 공식 모집요강에서 확인하세요.
과학영재선발제도는 고등학교 2학년 수료 예정자 등이 KAIST 학사과정 입학자격을 인정받기 위한 별도 절차입니다. 모든 과학고·영재학교 학생의 일반 입학전형 이름이나 범용 포트폴리오 제출 경로가 아닙니다.
2027학년도 KAIST 공식 전형 변화와 제출 경계
아래 변화는 카이스트신문의 전망이 아니라 KAIST 입학처가 게시한 2027학년도 공식 모집요강의 전년 대비 변경표와 전형개요를 기준으로 정리했습니다. 모집인원 변화만으로 특정 학생에게 유리하다고 판단할 수 없으며, 전형별 실제 경쟁률 통계(창의도전·일반·특기자, 2024-2027)는 별도 페이지에서 확인하세요.
GitHub 저장소, AI 프로젝트 보고서, KOAI·알고리즘 대회 기록이 모든 KAIST 전형의 공통 제출물인 것은 아닙니다. 지원 전형이 허용한 자료만 정해진 형식으로 제출해야 하며, CIT 수업 결과물은 허용 여부를 자동으로 만들거나 합격을 보장하지 않습니다.
2027학년도 주요 변화 (KAIST 공식 모집요강)
| 항목 | 2026→2027 공식 변화 |
|---|---|
| AI대학 | 학사과정 개설 목록에 AI학부·AI컴퓨팅·AI시스템·AX·AI미래를 기재 |
| 창의도전전형 | 200명 → 270명 |
| 일반전형 | 350명 → 380명 |
| 반도체시스템인재전형 | 반도체시스템인재Ⅰ 30명·Ⅱ 70명 → 단일 전형 40명 |
| 교사추천서 | 창의도전·학교장추천에서 최대 2부 선택 제출; 제출 시 담임교사 추천서 1부 포함 |
2026년 8월 29일 이 페이지가 확인한 공식 원문은 2027학년도 모집요강입니다. 2027 공식 요강에는 특기자전형 30명과 수능우수자전형 15명이 모두 남아 있으므로, 비공식 전망만으로 2028 폐지·정원 재배분·제출자료 변경을 확정하지 않습니다.
KAIST AI학부를 염두에 둔 학습은 어떻게 준비하나요?
KAIST는 공식 인재상에서 과학기술 전문성, 지식탐구를 즐기는 자기주도성, 도전과 협력을 제시합니다. AI학부를 염두에 둔 학생은 입시 제출물을 먼저 만드는 방식보다 수학·과학·코딩 기초와 학생이 직접 설명할 수 있는 탐구 과정을 먼저 쌓아야 합니다. 어떤 기록을 입시에 제출할 수 있는지는 별개의 공식 전형 규칙입니다.
수학·과학 기초
- • 미적분·확률통계 등 AI의 수학 기반
- • 관심 분야와 연결되는 물리·화학·생명과학 기초
- • 풀이와 가정을 말로 설명하는 학습 습관
코딩·AI 기초
- • Python 프로그래밍 숙련
- • 머신러닝·딥러닝 기본 개념 이해
- • 알고리즘·자료구조 문제 해결력
학생 주도 탐구·학습기록
- • 질문·가설·데이터·코드·실험을 잇는 프로젝트
- • 실패·수정·한계와 본인 기여를 남긴 기록
- • 공개 가능 범위를 지킨 GitHub·보고서
선택 활동
- • 한국인공지능올림피아드(KOAI)
- • 정보올림피아드(KOI)·알고리즘 대회
- • 과학·SW 관련 교내외 활동
- • 참가·수상 자체는 합격이나 제출 허용을 보장하지 않음
하나의 범용 "KAIST AI 포트폴리오" 제출 규격은 없습니다. 창의도전·일반·특기자 등 전형마다 허용 자료와 형식이 다르므로, 학습기록을 공식 제출자료라고 부르기 전에 지원 학년도의 전형별 모집요강을 확인하세요.
KAIST AI 학습과 전형 확인, 언제 무엇을 준비할까요?
아래 타임라인은 AI 전공 탐색을 위한 일반 학습 흐름과 입학처 확인 시점을 분리한 참고 예시입니다. 특정 학년의 프로젝트·대회 참여가 합격에 유리하다는 뜻이 아니며, 실제 일정과 제출물은 지원 전형의 공식 모집요강이 우선합니다.
| 학년 | 우선 준비 사항 | 비고 |
|---|---|---|
| 중3~고1 | 수학·과학 기초 강화, Python 입문, 관심 분야 탐색 | 자기주도적 탐구 습관 형성: 탐구 기록 쌓기 시작 |
| 고1~고2 | 미적분·확률통계 심화, 학생 주도 AI 프로젝트, 선택 활동, 개념 설명 연습 | 지원 전형 후보 조사(창의도전·학교장추천 등) 시작 |
| 고2~고3 | AI 학습기록 정리, 본인 기여·한계 점검, 전형별 자격·허용 자료·면접 여부 확인 | 지원 학년도 모집요강 정독: 전형별 자격·일정 확정 |
| 고3 (지원기) | 허용된 전형별 서류만 작성·제출, 해당 전형에 면접이 있을 때만 공식 범위로 대비 | 전형 일정·서류는 KAIST 공식 모집요강 기준으로 확인 |
위 타임라인은 일반적 참고용이며, 정확한 전형 일정·자격은 KAIST 공식 모집요강에서 확인하세요.
KAIST AI학부를 염두에 둔 학습, CIT에서 어떻게 돕나요?
입시 전형과 제출 허용 여부는 KAIST 공식 절차를 따릅니다. CIT는 그와 구분되는 코딩·AI 학습, 학생 주도 AI 프로젝트, KOAI·알고리즘 학습을 지도합니다. 수업은 서울 압구정 대면과 전국·해외 온라인, 1:1 개인 또는 1:n 소수 그룹 중 가능한 방식을 상담에서 확인합니다.
자기주도 탐구형 학생을 위한 AI·코딩 준비 트랙
학생이 AI·코딩을 도구로 자기 질문을 탐구하고 코드·실험·한계를 직접 설명할 수 있도록 과정을 설계합니다. 완성물을 대신 만들거나 입시 제출 가능성을 단정하지 않습니다.
- 1. AI 프로젝트 학습 멘토십: 학생의 관심 주제로 프로젝트를 기획·구현하고 질문·데이터·코드·실험·한계와 본인 기여를 기록합니다.
- 2. KOAI·알고리즘 학습: 학생의 현재 수준과 공식 대회 규칙을 확인한 뒤 수학적 사고와 문제 해결을 연습합니다. 참가·수상·입시 효과는 보장하지 않습니다.
AI 학습 기초는 CIT AI 공부 가이드, 대회 대비는 KOAI 한국인공지능올림피아드 페이지를, 온라인 수업은 CIT 온라인 수업 안내를 참고하세요.
자주 묻는 질문
KAIST AI 학부·입시 FAQ
Sources
참고 출처 (Primary Sources)
2026년 8월 29일 아래 KAIST 공식 원문을 다시 확인했습니다. 이 페이지는 비공식 2028 전망을 사실로 사용하지 않으며, 지원자는 자신의 학년도와 전형에 해당하는 최신 원문을 직접 확인해야 합니다.
-
1.
KAIST 입학처: 2027학년도 학사과정 모집요강 · 전형개요 PDF
2027학년도 KAIST 학사과정 모집요강 전형개요 -
2.
KAIST 입학처: 학부 전형개요
https://admission.kaist.ac.kr/undergraduate/guide/sub01 -
3.
KAIST 입학처: 전형별 모집요강
https://admission.kaist.ac.kr/undergraduate/notice/sub02 -
4.
KAIST 공식 교육 페이지: AI대학·새내기과정학부
https://www.kaist.ac.kr/kr/html/edu/03.html -
5.
KAIST 입학처: 면접 기출문제 안내
https://admission.kaist.ac.kr/undergraduate/admission/sub02
