리포트 미리보기
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합격 확률 같은 숫자가 아니라, 구체적인 다음 행동을 알려드려요.
GAP 1 — 진로 탐색 활동과 경험 (CARE-3)
🔴 높음
발전 중
1학년 2학기 정보 수업에서 버블 정렬을 구현한 경험이 2학년 수학Ⅱ·확률과통계 어디에도 연결되지 않고 있습니다. 진로활동은 "소프트웨어 개발자를 꿈으로 설정하고 직업 전망을 조사·발표" 수준에 그쳐, 연속성이 보이지 않습니다.
exemplary 사례와의 차이: 우수 사례는 전 학기의 탐구 결과에서 발견한 한계를 다음 학기 탐구의 출발점으로 이어받아 학기 간 연속성이 명확합니다. 이 학생은 구현 경험이 있는데도 활용되지 않고 있습니다.
"소프트웨어 개발자를 꿈으로 설정하고 관련 직업의 전망에 대해 조사하여 발표하였다."
→ 1회성 조사·발표에 그침 (CARE-3 anti_flag)
→ 1회성 조사·발표에 그침 (CARE-3 anti_flag)
근거 루브릭: R-CS-CARE3-01, R-CS-CARE3-02
🔬 탐구 설계 가이드 — CARE-3 갭을 메우는 방법론
출발점: 1학년 때 버블 정렬 구현에서 "역순 입력에서 유독 느리다"는 걸 발견했는데, 이게 왜 그런지 수식으로 이해해보고 싶다는 질문에서 시작합니다.
가설 설정
퀵 정렬의 성능이 피벗 선택 방식에 따라 달라질 것이라는 가설을 수식(점화식)으로 표현
→ ACAD-3: 교과 개념에서 자발적 의문 확장
직접 구현·측정
확률과통계 개념(조건부 확률)을 이용해 평균 케이스 분석 + 무작위/역순/정렬 입력으로 실행시간 측정
→ CARE-3: 학기 간 탐구 연결, 수학 개념 CS에 적용
한계 인식
입력 크기가 작을 때와 클 때 결과가 다를 수 있다는 한계를 명시
→ ACAD-3 proficient → advanced 도달 조건
후속 과제 설정
캐시 지역성이 실제 성능에 미치는 영향을 다음 탐구 주제로 스스로 설정
→ CARE-3: 연속적 탐구 서사 완성
위 탐구를 완수했을 때 예상되는 역량 변화입니다.
진로 탐색 연속성
CARE-3
CARE-3
발전 중→충분
1학년 탐구를 2학년 수학 과목과 연결하고, 세특에 반영됐을 때
신뢰도 높음 ✓
탐구력
ACAD-3
ACAD-3
발전 중→충분
가설→구현→측정→한계인식의 전 과정을 세특에 담았을 때
신뢰도 높음 ✓
전공 교과 이수
CARE-1
CARE-1
발전 중→발전 중 유지
이 탐구로는 해결 안 됨 — 인공지능기초 공동교육과정 별도 이수 필요
⚠ 아직 남는 갭
학업태도
ACAD-2
ACAD-2
발전 중→충분
수학 수업에서 CS 연결 의문을 교사와 공유하고 추가 탐색했을 때
신뢰도 보통
📄 그래서, 실제 리포트는 이렇게 생겼어요
전자/전기공학 지망 학생의 실제 진단 리포트(A4 15쪽) 샘플이에요. 이미지를 누르면 전체 PDF가 열립니다.
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※ 가상 학생 기준 샘플 · 실제 개인정보 미포함