컴퓨터공학과 진학을 준비한다면 무엇부터 살펴봐야 할까요? 코딩을 배우는 것만 생각하기보다, 어떤 과목으로 기초를 쌓을지, 학교 수업과 활동에서 무엇을 이해하고 설명할지, 어떤 대학의 모집단위를 살펴볼지를 함께 정리하는 것이 좋습니다.
이 글에서는 컴퓨터공학과에서 배우는 내용을 짧게 살펴본 뒤, 선택과목 → 학생부 준비 → 주요 개설대학 → 수시·정시 입결 순서로 진학 준비를 정리합니다.
이 글의 자료 기준
선택과목: 고등학교 2022 개정 교육과정
대상: 해당 교육과정으로 진학을 준비하는 학생과 학부모. 2026년 기준 고2와 그 아래 학년을 함께 포함합니다.
입결: 2025학년도 대입정보포털 ‘어디가’ 공개자료
비교 범위: 주요 대학 10곳, 수시 교과 10곳, 정시 8곳
과거 입결은 이후 대입의 예상 합격선을 뜻하지 않습니다.
1. 컴퓨터공학과에서는 무엇을 배울까요?
컴퓨터공학과는 프로그램을 만들고 자료를 처리하며, 컴퓨터 시스템이 작동하는 원리를 배우는 분야입니다. 대학에서는 자료구조와 알고리즘, 컴퓨터구조와 운영체제, 데이터베이스와 인공지능 등을 공부합니다.
이 내용을 바탕으로 관심 분야를 소프트웨어 개발, 시스템·네트워크, 데이터·인공지능 등으로 나누어 살펴볼 수 있습니다. ‘컴퓨터를 좋아한다’는 출발점에서 한 걸음 더 나아가, 어떤 문제를 해결하는 데 관심이 있는지 생각해보세요.
소프트웨어학과나 인공지능 관련 학과를 비교할 때도 이름만으로 구분하기보다는 실제 전공과목을 살펴보는 편이 좋습니다. 공통으로 배우는 기초가 무엇인지, 이후 어떤 분야를 더 깊게 공부하는지를 함께 비교하는 방식입니다.
2. 컴퓨터공학과 선택과목: 수학·정보·과학을 연결하세요
아래 과목의 이름과 선택 유형은 2022 개정 교육과정을 기준으로 했습니다. 과목별 학습 연결은 띵입시의 준비 제안이며, 모든 컴퓨터공학과가 공통으로 요구하는 필수 이수 목록은 아닙니다.
수학: 관계를 표현하고 결과를 설명하는 기초
| 과목 | 선택 유형 | 학습을 연결하는 방향 — 띵입시 제안 |
|---|---|---|
| 대수 | 일반선택 | 식과 함수로 문제의 관계를 표현하기 |
| 미적분Ⅰ | 일반선택 | 변화와 누적을 수학적으로 이해하기 |
| 확률과 통계 | 일반선택 | 자료의 분포와 결과의 차이를 해석하기 |
| 미적분Ⅱ | 진로선택 | 미적분의 학습을 더 깊게 이어가기 |
| 기하 | 진로선택 | 도형·벡터와 공간의 관계를 이해하기 |
수학을 공부할 때에는 답을 구한 뒤 어떤 관계를 식으로 표현했는지, 그래프가 무엇을 의미하는지, 조건이 달라지면 결과가 왜 달라지는지 설명하는 연습을 해보세요.
미적분Ⅱ나 기하를 선택할 때도 과목 이름만 보고 결정하기보다 현재의 학습 수준, 학교 개설 여건, 관심 대학의 안내를 함께 살펴보는 방향을 제안합니다. 중요한 것은 과목을 많이 나열하는 계획이 아니라, 배운 내용이 다음 학습으로 이어지는 계획입니다.
정보·과학: 구현한 결과를 확인하고 관심을 확장하기
| 교과 | 과목 | 선택 유형 | 학습을 연결하는 방향 — 띵입시 제안 |
|---|---|---|---|
| 정보 | 정보 | 일반선택 | 문제를 나누고 해결 절차를 만든 뒤 구현하기 |
| 정보 | 인공지능 기초·데이터 과학 | 진로선택 | 자료의 구성과 분류 결과를 해석하기 |
| 과학 | 물리학 | 일반선택 | 기기·시스템에 관한 관심을 확장하기 |
| 과학 | 역학과 에너지·전자기와 양자 | 진로선택 | 대학별 권장 여부와 자신의 학습 흐름을 함께 검토하기 |
위 과목명과 일반·진로선택 구분은 교육청의 2022 개정 교육과정 안내에 따릅니다.
정보에서는 프로그램을 구현했다는 사실에서 끝내지 않고, 왜 그 해결 절차를 선택했는지, 결과가 예상과 일치하는지까지 설명해보세요. 인공지능 기초와 데이터 과학은 자료의 구성과 결과를 해석하는 공부로 연결해볼 수 있습니다.
과학도 컴퓨터 분야라는 이유만으로 제외하기보다는, 물리학과 관련 과목이 자신의 관심 분야와 어떻게 연결되는지 살펴보는 편이 좋습니다. 다만 위 과목을 전부 이수해야 한다는 뜻은 아닙니다.
대학의 필수 조건·공식 권장·준비 제안은 다릅니다
공식 필수 조건은 해당 대학이 요구하는 이수·지원 조건이고, 공식 권장 내용은 대학이 권장한다고 밝힌 내용입니다. 이 글의 과목별 활용 방향은 이와 구분되는 띵입시의 준비 제안입니다.
대학의 안내를 볼 때에는 적용학년도와 모집단위를 함께 살펴보세요. 특정 대학의 권장과목을 컴퓨터공학 계열 전체의 공통 필수과목으로 받아들이거나, 안내를 확인하지 못했다는 이유로 조건이 없다고 판단해서는 안 됩니다.
또한 여기서 다루는 것은 고등학교에서 이수하는 선택과목입니다. 수능에서 응시하는 과목과 혼동하지 않아야 합니다.
3. 컴퓨터공학과 학생부 준비: 이해·비교·해석을 연결하세요
과목을 선택했다면 다음에는 수업과 활동에서 무엇을 배우고 어떻게 생각했는지 정리할 차례입니다. 이 글에서는 상세 탐구주제를 나열하기보다, 자신의 학습과 활동을 돌아볼 수 있는 준비 방향을 제안합니다.
아래 내용은 띵입시의 학습·활동 준비 제안입니다. 대학의 공식 평가점수나 합격 요건, 실제 합격 사례를 뜻하지 않습니다.
배운 개념을 결과물과 연결해 설명하기
학생부 준비의 출발점을 활동 개수보다 배운 내용을 얼마나 이해하고 사용했는지에 두어보세요.
수학에서는 문제의 관계를 식과 그래프로 표현하고, 정보에서는 어떤 해결 절차를 선택했는지 설명해보는 것입니다. 보고서나 발표를 정리할 때도 ‘프로그램을 만들었다’는 결과뿐 아니라, 그 안에서 어떤 교과 개념을 사용했는지 연결해보세요.
학습을 점검하는 질문은 간단합니다. “내가 사용한 식이나 코드가 무엇을 의미하는지, 그 방법을 고른 이유가 무엇인지 설명할 수 있는가?”입니다.
비교할 때에는 바꿀 조건과 고정할 조건 구분하기
여러 방법을 비교했다면 결과의 숫자만 나열하지 말고, 무엇을 바꾸고 무엇을 같게 두었는지부터 정리해보세요.
같은 자료와 조건에서 해결 방법을 비교했는지, 결과가 달라진 이유를 설명할 수 있는지 살펴보는 것입니다. 보고서에는 결과표와 함께 비교 기준을 남기면, 자신의 판단이 어떤 근거에서 나왔는지 설명하기 좋습니다.
결과와 함께 한계도 해석하기
결과가 예상과 달랐다면 그 차이 자체를 살펴보세요. 성능과 오류, 반복했을 때의 변동을 확인하고, 어떤 조건까지 자신의 결론을 적용할 수 있을지 정리하는 방향입니다.
좋은 결과가 나왔다는 설명만큼, 왜 그런 결과가 나왔고 어디까지 해석할 수 있는지를 설명하는 과정에 집중해보세요. 보고서와 발표에는 배운 개념, 비교 기준, 결과를 해석한 근거가 자연스럽게 이어지도록 합니다.
동아리에서는 공동 결과물과 자신의 기여를 구분하기
동아리에서는 서로의 결과를 확인하고 개선하는 과정으로 이어갈 수 있습니다. 한 학생이 프로그램을 구현했다면, 다른 학생은 같은 입력과 조건으로 실행해 결과가 일치하는지 확인하는 식입니다.
예상과 다른 결과가 나오면 문제가 발생하는 조건을 찾고, 수정한 뒤 다시 확인해보세요. 결과물에는 코드뿐 아니라 실험 조건표, 반복 결과, 수정 전후의 차이도 함께 정리할 수 있습니다. 이는 활동을 설명하기 위한 자료 제안이지, 해당 자료가 모두 학생부에 기재된다는 뜻은 아닙니다.
공동 결과물 안에서는 내가 발견한 문제 → 제안한 수정 → 다시 확인한 결과 → 달라진 결론을 구분해보세요. 역할명만 제시하는 대신 어떤 판단과 개선에 기여했는지 설명하는 방향입니다.
4. 컴퓨터공학과 개설대학: 주요 대학 10곳의 모집단위
이번 글에서 살펴볼 대학은 경희대·숭실대·세종대·경북대·국립부경대·경상국립대·국립금오공과대·국립공주대·국립목포대·국립군산대입니다.
전국 전체 개설대학 목록이나 ‘컴퓨터공학과 전국 10위’ 목록은 아닙니다. 한 성적대에만 치우치지 않고, 여러 지역과 서로 다른 입결 분포를 함께 살펴볼 수 있도록 구성했습니다. 대학별 모집단위명은 바로 아래 수시 입결표에서 함께 확인할 수 있습니다.
대학을 비교할 때에는 학과·학부·광역모집을 구분하는 것도 중요합니다. 경희대는 ‘컴퓨터공학부 컴퓨터공학과’, 국립부경대는 ‘컴퓨터ㆍ인공지능공학부’처럼 결과가 공개되어 있습니다. 국립군산대의 ‘컴퓨터소프트웨어특성화대학’은 단과대학 단위 모집 결과이므로 컴퓨터공학과 하나의 단독 입결과 구분해야 합니다. [4] [8] [13]
이 글의 대학명과 모집단위는 2025학년도 어디가 결과에 공개된 명칭입니다. 이를 이후 학년도의 직접 모집이나 희망 전공 진입이 보장된다는 뜻으로 받아들이지 마세요. 지원할 때에는 해당 연도의 모집단위와 전공 선택 조건을 따로 살펴봐야 합니다.
5. 컴퓨터공학과 수시등급: 2025학년도 교과전형 70% 공개값
아래는 어디가에 공개된 2025학년도 학생부교과전형의 교과성적 70% 지점 등급입니다. 공개 등급값이 작은 순서로 정리했습니다.
대학별 전형과 반영방식이 다른 자료를 한눈에 보기 위한 배열이며, 동일 조건에서 산출한 대학 종합순위는 아닙니다. ‘컴퓨터공학과 대학순위’를 찾더라도 대학 이름만 보지 말고, 어떤 전형과 모집단위의 결과인지 함께 읽어야 합니다.
| 대학 | 2025학년도 모집단위 | 학생부교과전형 | 모집인원 | 공개 교과등급 70% |
|---|---|---|---|---|
| 경희대 국제캠퍼스 | 컴퓨터공학부 컴퓨터공학과 | 지역균형전형 | 2명 | 1.72 |
| 숭실대 | 컴퓨터학부 | 학생부우수자전형 | 15명 | 1.99 |
| 세종대 | 컴퓨터공학과 | 지역균형 전형 | 2명 | 2.20 |
| 경북대 | 컴퓨터학부 | 교과우수자전형 | 8명 | 2.71 |
| 국립부경대 | 컴퓨터ㆍ인공지능공학부 | 교과성적우수인재전형 | 30명 | 3.03 |
| 경상국립대 | 컴퓨터공학부 | 일반전형 | 36명 | 3.64 |
| 국립금오공과대 | 컴퓨터공학부 | 학생부교과전형 | 28명 | 4.04 |
| 국립공주대 | 컴퓨터공학과 | 교과Ⅰ전형 | 19명 | 4.16 |
| 국립목포대 | 컴퓨터학부 | 교과일반전형 | 47명 | 5.66 |
| 국립군산대 | 컴퓨터소프트웨어특성화대학 | 일반전형 | 105명 | 6.57 |
모집인원은 해당 교과전형의 모집인원으로, 최종등록인원과 같은 의미가 아닙니다. 경북대는 원문에서 공개 집단을 ‘입학자’로 표시합니다. 국립공주대 전형명은 ‘교과Ⅰ전형’ 절의 표기를 따랐으며, 같은 표의 머리말에는 ‘일반전형’이 병기되어 있습니다.
수시등급표에서 함께 읽을 부분
이 비교표에는 1등급대부터 6등급대까지 서로 다른 공개 결과가 담겨 있습니다. 이 범위를 살펴보는 목적은 ‘이 등급이면 합격한다’고 정하기보다, 컴퓨터 분야로 진학할 때 탐색할 대학을 넓히는 것입니다.
경희대와 세종대는 해당 모집단위의 수시 모집인원이 각각 2명입니다. 이처럼 모집 규모가 작은 결과에서 소수점 차이를 대학이나 학과의 고정적인 수준 차이로 확대해석하지 않는 편이 좋습니다.
또한 2025학년도 교과 입결은 과거 9등급제 기반 자료입니다. 2022 개정 교육과정에서 5등급제로 성적을 받는 학생은 과거의 같은 등급 숫자와 직접 대응시켜서는 안 됩니다. 이 글에서는 9등급제 입결을 5등급제의 예상 합격등급으로 환산하지 않았습니다.
6. 컴퓨터공학과 정시 입결: 8개 대학의 과목별 70% 공개 성적
정시는 수시 교과등급과 분리해서 보겠습니다. 아래 표는 각 대학이 어디가의 ‘최종등록자 70%’ 항목에 공개한 과목별 성적입니다.
국어·수학·탐구는 백분위, 영어는 등급입니다. 대학별 평균 백분위 70%컷을 모아 만든 순위표가 아니며, 과목별 값을 임의로 평균 내거나 합산하지 않았습니다.
| 대학·모집단위 | 전형·모집군 | 최종 모집인원 | 국어 | 수학 | 탐구1 | 탐구2 | 영어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 경희대 국제캠퍼스 / 컴퓨터공학부 컴퓨터공학과 | 일반전형 / 가군 | 46명 | 86 | 95 | 85 | 90 | 2 |
| 세종대 / 컴퓨터공학과 | 일반학생 전형 / 나군 | 4명 | 98 | 92 | 79 | 59 | 4 |
| 국립부경대 / 컴퓨터ㆍ인공지능공학부 | 일반전형 / 가군 | 20명 | 74.1 | 67.4 | 64 | 65.2 | 3 |
| 경상국립대 / 컴퓨터공학부 | 일반전형 / 나군 | 37명 | 68 | 74 | 34 | 45 | 4 |
| 국립금오공과대 / 컴퓨터공학부 | 수능일반 / 나군 | 16명 | – | 57 | – | 96 | 6 |
| 국립공주대 / 컴퓨터공학과 | 일반전형 / 나군 | 1명 | 74 | 68 | 69 | – | 3 |
| 국립목포대 / 컴퓨터학부 | 수능일반전형 / 가군 | 17명 | 52 | 59 | 62 | 45 | 5 |
| 국립군산대 / 컴퓨터소프트웨어특성화대학 | 일반전형 / 다군 | 108명 | 20 | 74 | 46 | 8 | 6 |
최종 모집인원에는 수시 이월인원이 포함되어 있습니다. ‘-’는 원문 빈칸을 그대로 표시한 것으로 0점이라는 뜻이 아닙니다. 국립금오공과대의 탐구2 공개값을 탐구1로 옮기거나, 빈칸에 추정값을 채우지 않았습니다.
과목별 성적을 어떻게 활용하면 될까요?
경희대 컴퓨터공학과의 공개 행은 국어 86, 수학 95이고, 세종대 컴퓨터공학과는 국어 98, 수학 92입니다. 같은 컴퓨터 분야라도 공개된 과목별 성적의 구성이 다르게 나타납니다.
이 숫자들은 모든 지원자가 각 과목에서 반드시 넘어야 하는 최저선이 아닙니다. 관심 대학을 정한 뒤, 자신의 강한 영역과 약한 영역이 지원연도의 성적 반영방식에서 어떻게 반영되는지 연결해보는 자료로 활용하세요.
국립공주대 컴퓨터공학과는 수시 이월 후 최종 모집인원이 1명인 결과입니다. 이 한 해의 값을 해마다 유지되는 합격 기준으로 확대해서 해석하기 어렵습니다. 국립군산대는 정시에서도 단과대학 단위 결과라는 점을 함께 보아야 합니다.
70%라는 숫자를 합격 가능성 70%로 읽지 않는 것도 중요합니다. 수시와 정시 모두 과거의 공개 성적을 살펴보는 자료이지, 개인의 미래 합격 여부를 확정하는 자료는 아닙니다.
7. 컴퓨터공학과 준비, 세 가지를 연결해보세요
선택과목은 학습 계획으로 연결합니다. 수학과 정보를 중심으로 무엇을 배울지 정리하고, 과학을 포함한 대학별 안내와 학교 개설 여건을 함께 살펴보세요.
학생부 준비는 자신의 생각을 설명하는 과정으로 연결합니다. 배운 개념을 어디에 사용했는지, 어떤 기준으로 비교했는지, 결과를 어떻게 해석했는지 정리해보세요. 동아리에서는 공동 결과물과 그 안에서의 자신의 기여를 구분해봅니다.
대학 탐색은 모집단위와 두 입결을 함께 보는 일로 연결합니다. 한 성적대나 익숙한 대학 이름에만 범위를 좁히지 말고, 실제 모집단위와 수시·정시 결과를 따로 살펴보세요.
컴퓨터공학과 진학 준비는 코딩 경험이나 입결 숫자 하나로 끝나지 않습니다. 과목 선택, 학교에서의 학습과 활동, 대학 탐색을 연결하는 것이 이번 글에서 제안하는 준비 방향입니다.