“기울어진 운동장을 조금이라도 평평하게” — 20년 입시 전문가가 개발자와 만나 만든 것 : 성적나침반(레이어미디어)

강남과 분당에서는 고액 입시 컨설팅이 흔한 선택지다. 아이 하나 대학 보내는 데 수백만 원을 쓰는 것이 이상하지 않은 동네가 있고, 그 비용을 감당할 수 없는 동네가 있다. 문제는 이 차이가 단순히 지출 규모의 차이로 끝나지 않는다는 점이다.

학부모용 AI 입시전략 서비스 ‘성적나침반’을 만든 사람은 입시 상담을 20년 넘게 해온 현장 종사자다. 그가 이 서비스를 개발한 배경에는 그 20년 동안 목격한 구조적 문제가 있다.

정보는 공개돼 있는데 왜 격차가 생기나

입시 정보는 비밀이 아니다. 교육청 공지사항, 대학 입학처 요강, 학교에서 나눠주는 가정통신문. 대부분의 정보는 누구나 볼 수 있는 곳에 있다.

그런데도 격차가 생긴다. 정보가 흩어져 있고 형식이 제각각이라 이를 종합해 우리 아이 상황에 맞게 해석하는 일이 전문 영역이 됐기 때문이다. 여기에 학생부종합전형이 확대되면서 성적뿐 아니라 생활기록부, 교과 세부능력 및 특기사항, 동아리와 진로 활동 같은 정성 평가 요소까지 관리 대상이 됐다.

이 정도 복잡도는 학생 혼자 감당할 수 없고, 부모가 따라가기도 어렵다. 결국 전문가에게 맡기는 것 외에 방법이 없어지는데, 그 문을 두드리려면 비용과 정보력이 모두 필요하다. 어느 컨설팅이 괜찮은지 알아내는 것부터가 이미 네트워크의 영역이다.

20년 경험이 코드가 되기까지

이 서비스는 입시 현장 경험과 개발 역량이 결합해 만들어졌다. 20년간 축적된 상담 노하우를 개발자와 함께 시스템으로 구현한 결과물이다.

이 조합이 중요한 이유가 있다. 성적 데이터를 다루는 도구는 이미 여럿 있지만, 대부분 숫자를 보기 좋게 정리하는 데서 멈춘다. 등급을 계산하고 그래프를 그리는 것까지는 기술로 가능하다.

하지만 “이 학생의 경우 화학 성적이 낮은 것이 왜 문제이고, 그것을 생활기록부에서 어떻게 풀어내야 하는가”는 다른 종류의 판단이다. 그 판단 기준을 시스템에 심으려면 실제로 그 판단을 해본 사람이 필요하다.

성적나침반의 분석이 등급 판정에서 그치지 않고 세특 작성 방향과 보완 전략까지 제시하는 것은 이 때문이다. 데이터 처리는 기술이 하고, 무엇을 봐야 하는지에 대한 기준은 현장 경험에서 나온다.

운동장을 조금 더 평평하게

개발자가 밝힌 목표는 명확하다. 기울어진 운동장을 조금이라도 평평하게 만드는 것.

이 서비스가 고액 컨설팅을 완전히 대체한다고 주장하지는 않는다. 대면 상담에서만 가능한 영역이 있고, 개별 학생을 오래 지켜본 사람만 할 수 있는 조언도 있다.

다만 지금 구조에서는 그 상담실 문턱까지 가는 것 자체가 선별 과정이 된다. 예약을 잡을 여유가 있어야 하고, 비용을 감당할 수 있어야 하고, 어디로 가야 하는지 알려줄 사람이 주변에 있어야 한다. 세 가지 중 하나만 없어도 그 아이는 아무 정보 없이 3년을 보낸다.

성적나침반의 요금은 자녀 1명 기준 하루 99원, 한 달 3,000원 수준이다. 웹 화면에서 직접 데이터를 입력하는 경우에는 AI 사용료조차 발생하지 않는다. 컨설팅 한 번 비용으로 3년을 쓸 수 있는 수준으로 설계한 것은 접근 자체를 막는 요소를 없애기 위해서다.

진로가 정해지지 않은 아이일수록

이 서비스가 특히 겨냥한 대상은 진로가 아직 뚜렷하지 않은 학생이다.

진로가 확정된 학생은 방향이 명확하니 그에 맞춰 준비하면 된다. 문제는 아직 결정하지 못한 경우다. 문과인지 이과인지, 어떤 계열로 갈지 정해지지 않은 상태에서는 생활기록부를 어느 방향으로 채워야 할지 판단하기 어렵고, 방향을 바꿀 때마다 전략을 다시 세워야 한다.

기존 컨설팅 방식에서는 이 재조정이 그대로 비용이 된다. 아이가 흔들릴 때마다 다시 예약하고 다시 지불해야 한다. 그런데 흔들리는 것은 그 나이에 자연스러운 일이다. 이 구조에서는 아이가 고민을 많이 할수록 부모의 부담이 커진다.

성적나침반은 축적된 데이터를 기반으로 방향 변경에 대응한다. 성적과 생활기록부 기록이 이미 쌓여 있으니, 진로가 바뀌면 그 데이터를 새 기준으로 다시 해석하면 된다. 추가 비용 없이 다시 물어볼 수 있다는 점이 이 서비스가 제공하려는 실질적 가치다.

데이터가 쌓일수록 정교해진다

이 서비스의 구조는 일회성 진단이 아니다. 성적 데이터에 생활기록부 기록이 더해지고, 여기에 학습 기록이 쌓일수록 분석의 정밀도가 올라간다.

3년이라는 시간은 짧지 않다. 그 사이 아이는 변하고, 성적도 관심사도 달라진다. 한 시점의 스냅샷으로 판단하는 것과 변화의 궤적을 보고 판단하는 것은 다르다. 학생부종합전형이 성적 자체보다 ‘성적을 만들어가는 과정’을 평가하는 전형이라는 점을 고려하면 더욱 그렇다.

이 축적 구조는 기술적 선택인 동시에 철학적 선택이기도 하다. 돈을 더 낸 사람이 더 좋은 답을 받는 것이 아니라, 꾸준히 기록한 사람이 더 정확한 답을 받는 구조이기 때문이다.

기술이 격차를 줄이는 방향으로

AI 기술은 격차를 키우는 방향으로도, 줄이는 방향으로도 쓰일 수 있다. 이미 자원을 가진 쪽이 먼저 도입해 우위를 벌리는 데 쓰이는 경우도 많다.

성적나침반이 표방하는 방향은 그 반대다. 전문가 한 명이 감당할 수 있는 학생 수에는 한계가 있지만, 시스템은 그 제약을 받지 않는다. 20년 경험에서 나온 판단 기준을 시스템에 담아두면, 그 기준은 지역이나 소득과 무관하게 적용될 수 있다.

물론 이것만으로 입시의 모든 불평등이 해소되지는 않는다. 다만 최소한 “우리 아이가 지금 어디쯤 있고 무엇을 준비해야 하는지”를 알기 위해 수백만 원이 필요한 상황은 바꿀 수 있다는 것이 개발 배경이다.

서비스에 대한 상세 정보는 square.layer-hub.com에서 확인할 수 있다.