CIT Academic-to-EC Pathway

IB·AP·IGCSE에서 배운 내용을 더 깊고 검증 가능한 EC로 확장합니다

CIT는 먼저 교과 성적과 시험 준비를 지킵니다. 이후 학생이 배운 개념과 기술을 새로운 질문, 데이터, 실험, 프로젝트로 확장해 KSEF, 과학대회, 코딩대회, CAS, 포트폴리오로 연결합니다.

대학과 전형에 따라 제출 가능한 활동 자료가 다릅니다. 대회 수상이나 대학 합격을 보장하지 않습니다.

학생별 AI 교육·포트폴리오 대표 경로

압구정 대면 또는 전국·해외 온라인 수업이 가능하며, 국제학교 경로를 먼저 안내합니다. 다만 실험 장비·안전 승인·현장 감독이 필요한 단계는 온라인 수업만으로 대체하지 않습니다.

학교 과제는 어디까지 활용하고, 독립 프로젝트는 어떻게 진행하나요

과제에서 배운 개념과 방법, 자료를 다루는 기술은 가져갑니다. 평가받은 보고서, 코드, 그림, 결론은 새 프로젝트로 다시 제출하지 않습니다. CIT는 교과 성적과 필수 제출물을 먼저 지킵니다. 그다음에 학업에 무리가 없는 범위에서 학생이 새 질문과 별도 데이터로 프로젝트를 넓히도록 돕습니다. 학생이 모든 결정을 설명하고 로그·코드·보고서·학교 확인으로 증명할 수 있을 때 검증 가능한 EC가 됩니다. 진행 순서는 아래 사례 하나로, 재사용과 제출 기준은 그 옆 표로 정리했습니다.

수업 설계 예시 · 가상 사례

대표 사례로 보는 다섯 단계

IB ESS 과제를 지역 환경 프로젝트로 넓히는 가상 사례입니다. 실제 학생의 기록이 아니며 과목과 주제가 달라도 순서는 같습니다.

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    학교 과제와 분리할 범위 확인

    학생은 IB ESS 내부 평가(IA)로 학교 주변 대기오염을 조사해 제출했습니다. 제출한 보고서, 그림, 결론, 그때의 데이터 분석은 새 프로젝트에 다시 쓰지 않습니다. 가져가는 것은 ESS에서 배운 환경 시스템 개념, 공간 분석 방법, 공개 자료를 다루는 기술입니다. IA에 쓴 원자료와 학교 실험 절차를 다시 쓰려면 허용 여부를 먼저 확인합니다. 이 경계를 시작 전에 글로 적어 둡니다.

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    새 질문 설정

    IA가 답하지 않은 질문을 하나 정합니다. 한 지점의 측정값이 아니라 구 전체의 오염도가 기후 조건에 따라 어떻게 달라지는지를 묻는 식입니다. 교과 내용으로 이미 답이 나오는 질문은 고르지 않습니다.

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    별도 데이터·방법으로 작업

    지자체가 공개한 오염 측정 자료와 위성·기후 자료를 새로 모읍니다. 자료를 받아 정리하고 모델에 넣는 과정(데이터 파이프라인)은 학생이 직접 만들고 IA의 데이터와 코드는 쓰지 않습니다.

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    학생이 직접 검증·기록

    코드와 분석은 학생이 작성하고 결과가 맞는지 다른 기간의 자료로 확인합니다. 연구 로그에는 자료 출처, 실패한 시도와 수정 이유, 멘토에게 받은 도움의 범위를 날짜와 함께 남깁니다. 기술 질문에 혼자 답할 수 있어야 다음 단계로 갑니다.

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    허용되는 활동에 활용

    결과는 환경 연구 보고서와 주민이 볼 수 있는 지역 대시보드로 정리합니다. 적합하면 KSEF나 교내 과학대회에 냅니다. 대시보드를 꾸준히 운영하면 CAS·봉사 활동으로 학교 확인을 받을 수 있습니다. 대학 전형에는 그 자료 제출을 허용하는 전형에만 맞춰 씁니다. 보고서, 포스터, 대시보드, 수상은 한 프로젝트에서 나온 여러 증거물이지 각각 별개의 활동이 아닙니다.

CIT가 맡는 것은 질문을 좁히는 질문, 자료 출처 정리, 초안과 발표 피드백입니다. 코드, 분석, 보고서는 학생이 씁니다. 평가 과제를 복제하거나 학생 대신 학교 과제·대회 보고서를 작성하거나 과거 작업을 새 프로젝트처럼 제시하지 않습니다.

과목 자체의 자료 분석 역량이 먼저 필요한 학생은 리서치·데이터 기초에서 학교 과제와 분리된 연습 과제로 시작할 수 있습니다. 시험 대비, 기초, 과목별 탐구의 세 경로는 과목·리서치·데이터 안내에 정리했습니다.

교과별 독립 확장 예시

아래 예시는 방향을 이해하기 위한 사례이며, 실제 대회 종목·자격 또는 수상을 보장하지 않습니다.

교육과정과 과목별 독립 프로젝트 확장 예시
교과 기반독립적 확장가능한 결과물필수 분리
IB Computer Science IA새 데이터와 성능 기준으로 대안 알고리즘 비교KSEF 연구, 기술 보고서, GitHub 벤치마크새 질문·실험·분석·결과물
IB Math AA/AI확장 데이터에서 여러 모델과 불확실성 비교데이터 과학 연구·과학전람회새 데이터와 실질적으로 새로운 분석
IB Biology / Chemistry별도 프로토콜 또는 공개 데이터 예측 연구KSEF·교내 과학대회별도 실험·자료·결론·승인
IB ESS / Geography위성·기후·오염·지자체 자료로 지역 문제 모델링환경 연구·커뮤니티 대시보드새 질문·데이터 파이프라인·사용자·영향
IB Psychology / Economics공개 데이터 분석 또는 윤리적 교육·정책 도구AI+X 프로젝트·정책 시뮬레이터새 질문·분석·제품, 필요한 윤리 검토
AP Computer Science A접근성·테스트·실제 사용자를 갖춘 배포 앱앱 대회·기술 포트폴리오기능과 구조의 실질적 확장
IGCSE Computer Science프로그래밍 개념을 사용 가능한 도구로 구현코딩대회·포트폴리오수업 예제의 단순 개선을 넘어선 새 기능
CAS 코딩 활동지속적 교육·커뮤니티 프로그램과 성과 측정학교 확인형 서비스 EC진실한 기록·실제 서비스·측정 결과
Extended Essay 주제별도 도구, 재현 연구 또는 인접 실험과학대회·기술 포트폴리오텍스트·그림·결론·유사 제출물 비복제

전형 확인

한국 대학 입시: 활동보다 전형을 먼저 확인합니다

외국인, 전 교육과정 해외 이수자, 재외국민, 국내 국제학교 재학 한국 국적 학생은 서로 다른 지원 경로와 증빙 규칙을 적용받을 수 있습니다. 모든 전형에 공통인 고정 EC 개수는 없습니다.

외국인: 학생·부모의 공식 국적 요건을 확인합니다.

전 교육과정 해외: 인정되는 학교·학기·졸업 요건을 확인합니다.

재외국민: 재학·근무·체류와 활동 양식을 확인합니다.

국내 전형: 국제학교 재학만으로 해외 전형을 가정하지 않습니다.

  • 대학·모집연도·전형 확인
  • 허용되는 활동 유형과 기간 확인
  • 학교 발급 또는 확인 요건 확인
  • IB/AP 성적과 활동 증거를 구분
한국 대학 EC 전형 가이드 보기 →

기록

프로젝트 증거 패킷

제출을 허용하는 전형이나 대회에 낼 때 한 프로젝트에서 갖추어 두는 기록입니다.

  • 제목·기간·학생의 정확한 역할
  • 문제, 이전 학습과 새로운 기여
  • 방법·도구·자료 출처·학생 작성 결과물
  • 결과·한계·반복·실패 기록
  • 프로젝트 로그, 저장소, 발표 또는 학교·대회 확인

학년과 마감에 맞춘 계획

Grade 8-9

교과 관심, Python·통계·연구 기초와 작은 프로젝트를 탐색합니다. 활동 개수보다 습관과 설명력을 만듭니다.

Grade 10

과목 선택과 전공 관심을 연결하고 하나의 지속적인 확장 방향과 학교 확인 방법을 정합니다.

Grade 11-12

시험·IA·EE·지원 마감의 블랙아웃 기간을 먼저 설정한 뒤, 좁고 완성 가능한 독립 확장만 진행합니다.

중단 또는 축소 조건

필수 과제가 늦거나 성적이 목표보다 낮을 때, 학생이 프로젝트를 설명하지 못할 때, 평가물과 지나치게 유사해질 때, 안전·윤리 승인이 없을 때 또는 진정성 있게 끝낼 시간이 부족할 때 확장을 멈추거나 줄입니다.

자주 묻는 질문

상담에서 반복되는 질문입니다. 보장할 수 없는 것은 보장하지 않는 쪽으로 답을 적었습니다.

학교 과목을 EC로 확장한다는 것이 정확히 무슨 뜻인가요?

새 활동을 하나 더 만드는 것이 아니라, 이미 듣고 있는 과목에서 학생이 궁금해한 지점을 밖으로 한 걸음 더 밀어 보는 것입니다. 수업에서 배운 개념을 학생의 관심 분야에 적용하고 코드 버전과 자료 출처, 실패와 수정 이유를 남깁니다. 이 기록이 나중에 학생의 기여를 설명하는 근거가 됩니다.

학교 과제를 대신 해 주는 건가요?

아닙니다. IA, EE, 리포트 같은 학교 평가물은 학생이 직접 작성합니다. CIT는 주제를 좁히는 질문, 자료 출처 정리, 초안에 대한 피드백까지 관여하고 그 범위를 계약서에 적습니다. 어디까지 도움을 받았는지 기록해 두는 편이 나중에 학생을 지켜 줍니다.

IB IA를 KSEF 프로젝트로 만들 수 있나요?

IA에서 배운 개념과 기술은 별도의 독립적 확장에 활용할 수 있습니다. 같은 보고서, 코드, 그림, 데이터 분석 또는 결론을 새 프로젝트로 제출해서는 안 됩니다. KSEF 프로젝트에는 구별되는 질문, 새 작업과 별도 결과물이 필요합니다.

수학·과학이 아닌 과목도 EC로 이어질 수 있나요?

이어집니다. 경제 과목이라면 공개 데이터로 가설을 확인해 볼 수 있고 심리학이라면 설문 설계와 결과 해석을, 영어·역사라면 자료를 모아 논증을 세우는 작업이 그대로 활동이 됩니다. 중요한 것은 과목 이름이 아니라 학생이 그 결과물을 자기 말로 설명할 수 있는지입니다.

EC와 IB 성적 중 무엇을 우선해야 하나요?

교과 성적, 과목 난이도, 시험 결과와 학업 준비도가 우선입니다. CIT는 시험과 필수 과제 일정을 먼저 확인하고 학업에 무리가 없는 범위에서만 확장을 권합니다.

한국 대학 입시에 EC가 필수인가요?

모든 한국 대학과 전형에 공통으로 적용되는 고정된 EC 필수 개수는 없습니다. 활동이 서류평가에 도움을 줄 수 있지만 허용되는 자료와 중요도는 대학·모집연도·전형에 따라 다릅니다.

대학·전형마다 활동 자료 기준이 같은가요?

대학·모집연도·전형에 따라 허용되는 활동 자료와 중요도가 다릅니다. CIT는 임의의 공통 개수를 제시하지 않고 지원 대학의 공식 모집요강에서 제출 가능한 자료를 확인합니다.

EC는 몇 개가 적당한가요?

CIT는 임의의 개수를 정하지 않습니다. 서로 무관한 인증서를 모으는 것보다 학생이 직접 수행하고 설명할 수 있는 소수의 지속적이고 일관되며 검증 가능한 활동이 더 유용합니다.

IB CAS를 완료하면 지원자가 차별화되나요?

CAS는 IB Diploma의 필수 구성요소이므로 완료 사실만으로 차별화된다고 단정할 수 없습니다. 지속적인 CAS 프로젝트가 주도성, 기여, 리더십, 측정 가능한 결과와 학교 확인을 보여줄 때 의미 있는 증거가 될 수 있습니다.

대회에 나가면 입시에 반영되나요?

대회 참가나 수상이 특정 대학의 평가에 자동으로 반영된다고 말씀드릴 수 없습니다. 대학마다 평가 방식이 다르고 같은 대회라도 해마다 규정이 바뀝니다. 남는 것은 학생이 무엇을 직접 했고 그 판단을 설명할 수 있는지입니다. 대회는 그 과정을 만들어 주는 마감일 정도로 보시는 편이 안전합니다.

KSEF 수상이 한국 대학 입시에 자동으로 도움이 되나요?

아닙니다. 제출 가능성과 평가 방식은 선택한 대학과 전형에 따라 다릅니다. 결과와 무관하게 프로젝트는 전공 탐색, 기술 포트폴리오, 면접 준비와 학생의 학업적 깊이를 보여주는 데 활용될 수 있습니다.

로드맵 진단

교과-EC 확장 로드맵 받기

예상 소요 시간은 약 4분입니다. 현재 학업, 평가물 경계와 가능한 일정을 먼저 확인합니다. 여권번호·주민등록번호·이민 서류는 입력하지 마세요.

1. 학생과 교육과정

작성·검토: CIT Intelligence Architect · 최종 검토: 2026년 8월 29일

입시 자격 판단이 아닌 교육 프로그램 안내입니다. 대학·전형 자격은 각 대학의 해당 연도 공식 모집요강으로 직접 확인해야 합니다.