포트폴리오는 특정 개수를 채우는 입시 물건이 아니라 학생이 소유하고 설명할 수 있는 작업의 증거 시스템입니다. 제목·기간·역할·문제·새 기여·방법·코드·데이터 출처·결과·한계·시행착오·검증·멘토 지원을 정직하게 기록합니다. 코딩을 처음 시작할 수는 있지만, 최종 작업에 사용한 도구와 코드를 학생이 이해하고 설명해야 합니다.
특정 프로젝트 수·기간·대회 실적은 대학의 일반 요구사항이 아닙니다. 최종 검토: 2026년 7월 11일.
포트폴리오는 학생이 무엇을 만들었고, 어떤 역할을 했으며, 어떤 증거로 결과를 검증했는지를 보여줍니다. 입시에 활용할 수 있는지는 대학·전형에 따라 다르지만, 잘 기록된 과정은 학습, 인터뷰, 프로젝트 인수인계에도 유용합니다.
좋은 포트폴리오는 완성된 결과물을 나열하는 것이 아닙니다. 문제를 발견한 동기, 해결을 위한 시행착오, 기술적 선택의 이유, 프로젝트를 통해 성장한 점을 스토리로 전달해야 하지요. CIT에서는 이 전체 과정을 체계적으로 설계하고 문서화하는 방법을 함께 만들어 갑니다.
각 실질 프로젝트에 제목·기간, 학생의 정확한 역할, 문제·연구 질문, 기존 교과와 새 기여, 방법·도구, 학생 작성 코드·작업물, 데이터 출처, 결과, 한계, 시행착오, 검증 주체, 데모·보고서·포스터·저장소, 멘토 지원 범위를 기록합니다. 하나의 프로젝트가 여러 아티팩트를 만들 수는 있어도 자동으로 여러 활동으로 부풀리지 않습니다.
특정 대학이 공통으로 요구하는 프로젝트 개수, 기간, 대회 실적 공식은 없습니다. 중요한 것은 학생이 자신의 정확한 역할과 결정을 설명하고 결과를 검증할 수 있는지입니다.
| 증거 항목 | 문서화 | 검증 | 표기 원칙 |
|---|---|---|---|
| 문제·연구 질문·새 기여 | 요약·일지 | 선행 연구·요구사항 | 기존 교과와 구분 |
| 학생 작성 코드·데모·보고서 | 아티팩트 | 버전·작성 기록 | 미공개·권한 확인 |
| 학생 역할·멘토 지원 범위 | 역할 기록 | 학교·팀·멘토 | 과장 금지 |
| 데이터 출처·방법·결과·한계 | 재현 정보 | 베이스라인·테스트 | 실패·한계 포함 |
| 확인 자료·발표·수상 | 근거 연결 | 공식 기록 | 전형별 제출 확인 |
| 프로젝트·아티팩트 수 | 고정 요구 없음 | 지속성·설명 가능성 | 하나의 활동을 임의 분할 금지 |
AI 포트폴리오는 CS 전공 희망자만의 것이 아닙니다. 의대·생명과학, 인문·사회, 경영, 예술을 목표로 하는 학생도 AI 도구를 자신의 관심 분야에 적용한 오리지널 프로젝트로 입시를 차별화할 수 있습니다. 아래 표는 전공별 프로젝트 방향과 주요 AI 기술을 정리한 것입니다.
| 목표 전공/분야 | AI 융합 프로젝트 방향 | 주요 도구·기술 |
|---|---|---|
| 생명과학·의대 (Pre-med) | 의료 이미지 분류, 신약 분자 특성 예측, 공공 보건 데이터 시각화 | Google Teachable Machine, Python (pandas), Kaggle 데이터셋 |
| 인문·사회과학 | 역사 문헌 감성 분석, SNS 여론 분석, AI 윤리 정책 연구 보고서 | Hugging Face 감성 분류, ChatGPT API, 공공 데이터 포털 |
| 경영·경제 | 소비자 리뷰 자동 분류, 금융 데이터 예측 모델, 스타트업 피치덱 자동화 | Scikit-learn, Tableau, Google Colab (노코드 흐름) |
| 예술·디자인 | 생성형 AI 아트 프로젝트, 음악 감정 분류, 디지털 미디어 접근성 도구 | Stable Diffusion, Magenta (Google), p5.js + ML5.js |
| 환경·지구과학 | 위성 이미지 기반 산림 훼손 감지, 기후 데이터 시각화, 탄소 배출 예측 | Google Earth Engine, NASA 공개 데이터, Python 시각화 |
CIT는 위 분야별 전담 멘토를 직접 매칭합니다. 코딩 경험이 없는 학생은 노코드·로우코드 도구로 첫 프로젝트를 시작하고, 이후 필요한 만큼 기술 역량을 쌓아가는 방식으로 진행합니다. AI 교육 과정 전체 커리큘럼 보기 →
압구정 오프라인 수업과 동일한 커리큘럼으로, 생명과학·인문·경영·예술 분야별 전담 멘토와 1:1 온라인 세션을 진행합니다. 싱가포르·홍콩·미국 동부 거주 한국 학생, 그리고 서울 내 이동이 어려운 가정도 동일한 수준의 포트폴리오 지도를 받을 수 있습니다.
학생이 교과 관심, 실제 문제와 기존 작업 경계를 확인하고 새로운 질문·데이터·방법·사용자 또는 결과물을 직접 정합니다. CIT는 진단과 질문을 제공하지만 주제를 대신 선택하지 않습니다.
AI 모델 구현, 앱 개발, 데이터 분석 등 실제 프로젝트를 수행합니다. 기술 멘토링과 함께 개발 과정을 체계적으로 기록하며, 시행착오와 개선 과정도 포트폴리오의 중요한 요소로 관리합니다.
학생이 프로젝트 보고서, GitHub README와 발표 자료를 직접 작성합니다. CIT는 사실성·명료성·재현성에 피드백하고 동기·역할·방법·결과·한계를 구분해 기록하도록 돕습니다.
프로젝트 일지·코드·데이터 출처·데모·보고서·확인 자료를 정리합니다. 지원서에 활용할 때는 대학·입학 연도·전형이 허용하는 형식과 증빙만 사용하고 학생 역할과 멘토 지원을 정직하게 표기합니다.
미국·영국 지원: 활동·추가정보·면접에서 프로젝트를 설명할 수 있지만 학생의 정확한 역할, 기간, 결과, 한계와 멘토 지원을 정직하게 표기합니다. GitHub·앱·대회 실적은 필수 공식이 아닙니다. EC 전략 전체 보기 →
한국 대학 전형: 포트폴리오, 외부 대회, 수상, 저장소를 제출할 수 있는지와 학교 확인이 필요한지는 대학·입학 연도·전형에 따라 다릅니다. 최신 공식 모집요강이 우선합니다.
학교 활동: 학교가 승인·확인한 동아리, 서비스, 연구 발표로 진행할 수 있지만 실제 학생 역할과 결과를 그대로 기록합니다.
필요한 프로젝트 수는 없습니다. 학생이 소유하고 설명할 수 있는 하나의 실질 프로젝트부터 시작해 문제·역할·데이터·방법·결과·한계·검증을 문서화합니다. 아래 AI 공부 가이드는 기초 학습 자료이며 교과 평가물을 새 프로젝트로 복제하지 않습니다.
포트폴리오에는 학생이 스스로 발견한 문제와 해결 과정, 실제 작동하는 결과물, 정확한 학생 역할, 데이터 출처, 시행착오와 한계, 검증 자료가 포함됩니다. 필요한 프로젝트 수는 없으며, 하나의 활동에서 나온 여러 아티팩트를 임의로 여러 활동으로 분할하지 않습니다.
프로그래밍 경험 없이 시작할 수 있습니다. 필요한 코딩 수준은 프로젝트에 따라 다르며, 학생은 최종 작업에 사용한 도구, AI 출력, 코드와 분석을 이해하고 설명해야 합니다. 생명과학·인문·경영·예술 분야별 1:1 멘토링을 제공합니다.
프로젝트 제목·기간, 학생의 정확한 역할, 문제·연구 질문, 기존 교과와 새 기여, 방법·도구, 학생 작성 코드·결과물, 데이터 출처, 결과, 한계, 시행착오, 검증 주체와 멘토 지원 범위를 기록합니다. 특정 대학이 요구하는 고정 공식은 없습니다.
필요한 프로젝트 수나 고정 기간은 없습니다. 하나의 지속적인 프로젝트가 보고서, 포스터, 데모, 저장소, 수상 등 여러 아티팩트를 만들 수 있지만 자동으로 여러 활동이 되지는 않습니다.
시작 시점은 학생의 기초 역량, 현재 교과, 시험·과제 마감일과 목표 출력에 따라 다릅니다. 중학년은 기초 기술과 탐색을, 고학년은 이미 잘하는 한 영역의 좁고 독립적인 확장을 우선합니다.
물론입니다. 대회 실적은 포트폴리오의 한 요소일 뿐입니다. 자기주도적으로 문제를 발견하고 해결한 프로젝트, 지속적으로 발전시킨 작품, 팀 프로젝트에서의 역할 등이 더 큰 가치를 가질 수 있습니다.
학생이 직접 만들고 설명할 수 있는 코딩·AI 프로젝트는 관심, 기술, 주도성을 보여주는 증거가 될 수 있습니다. GitHub, 앱, 대회 기록은 필수 요구가 아니며, 지원서에 활용할 때는 학생의 정확한 역할과 지원 범위를 정직하게 표기합니다.
네, GitHub 프로필 구성, README 작성, 프로젝트 문서화, 커밋 이력 관리 등을 지도합니다. 특히 미국 대학 지원 시 GitHub 링크는 기술력을 증명하는 중요한 자료가 됩니다.
기간은 기존 작업의 완성도, 코드·데이터 권한, 새 검증 필요성과 학업 일정에 따라 다릅니다. 진단 후 상대 주차로 계획하며 시험·필수 교과 기간은 작업을 줄이거나 멈춥니다.
가능합니다. CIT는 압구정 오프라인 수업과 동일한 커리큘럼으로 1:1 온라인 세션을 운영합니다. 특히 비-CS 전공 희망 학생의 경우 생명과학·인문·경영·예술 분야 전담 멘토와 원격으로 매칭됩니다. 싱가포르·홍콩·미국 동부 거주 한국 학생도 참여하고 있으며, 자세한 내용은 온라인 수업 안내 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
참고 자료 (Sources)
ACADEMIC → INDEPENDENT EXTENSION → VERIFIABLE EC
성적과 학교 필수 제출물을 먼저 지킨 뒤, 새로운 질문의 학생 주도 프로젝트로 분기하고 해당 전형이 허용하는 증거만 기록합니다.
교과 지식 + 새로운 질문 + 새로운 증거 + 학생 주도성 + 검증 = 설명 가능한 EC
CIT는 학생이 배운 내용을 새로운 작업으로 확장하도록 돕습니다. 평가 과제를 복제하거나 학생 대신 학교 과제를 작성하거나 기존 작업을 새 대회 프로젝트로 제시하지 않습니다. 학생이 결정을 내리고 작업을 만들며 모든 부분을 설명할 수 있어야 합니다.
CIT는 평가 제출물을 복제하거나 학생 대신 과제를 작성하지 않으며 수상·국제대회 선발·합격을 보장하지 않습니다.