- 경쟁률은 하락했지만 선발은 더 까다로워졌다…
- 학종 평가 핵심은 ‘수학 기반 탐구력’
AI 시대의 핵심 학과로 떠오른 데이터사이언스·데이터과학 계열의 인기가 이어지고 있다. 다만 2026학년도 학생부종합전형 결과를 살펴보면 단순한 인기 학과를 넘어, 대학들이 요구하는 인재상이 점차 명확해지고 있다는 점이 눈에 띈다. 경쟁률은 일부 하락했지만 합격선은 여전히 높게 유지됐고, 학생부 평가에서는 ‘수학 역량’과 ‘데이터 기반 탐구 경험’이 핵심 변수로 작용하는 모습이다.
실제 주요 대학의 2026학년도 학생부종합전형 경쟁률을 살펴보면 고려대 데이터과학과 학업우수전형은 20.63대1, 한양대 데이터사이언스학부 추천형은 26.2대1, 한양대 면접형은 28대1을 기록했다. 경희대 빅데이터응용학과도 16.83대1, 인하대 데이터사이언스학과 면접형은 16.5대1로 높은 경쟁률을 보였다.
특히 최상위권 대학의 경우 경쟁률보다 더 주목해야 할 부분은 입결이다. 고려대 데이터과학과 학업우수전형 입결은 2.39등급, 한양대 데이터사이언스학부 추천형은 2.56등급, 경희대 빅데이터응용학과는 2.05등급을 기록했다. 이화여대 인공지능데이터사이언스학부 미래인재 서류형도 2.05등급으로 나타났다.
1. 상위권 대학, ‘수학 기반 데이터 역량’ 집중 평가
데이터 관련 학과 지원자들이 가장 많이 착각하는 부분은 프로그래밍 경험만 강조하면 된다고 생각하는 점이다. 그러나 실제 합격생 학생부를 살펴보면 대학들은 코딩 자체보다 수학적 사고력과 데이터 분석 과정을 더욱 중요하게 평가한다.
고려대 데이터과학과, 한양대 데이터사이언스학부, 이화여대 인공지능데이터사이언스학부 등은 공통적으로 수학, 확률과 통계, 미적분과 연계된 탐구 활동이 두드러진 학생들이 강세를 보였다.
예를 들어 단순히 “파이썬을 공부했다”보다 “확률과 통계 수업에서 회귀분석을 활용해 교내 데이터를 분석했다”, “사회 현상을 데이터로 수집·정리해 통계적 결론을 도출했다”와 같은 탐구 과정이 훨씬 높은 평가를 받는다.
2. 경쟁률 하락 대학 증가… 지원 전략은 더 중요
올해는 일부 대학에서 경쟁률 하락 현상도 확인됐다.
가톨릭대 데이터사이언스학과 서류전형은 18.56대1에서 10.33대1로 크게 하락했다. 서울여대 SW융합인재 역시 16.29대1에서 11.86대1, 한양대 데이터사이언스학부 추천형은 38.8대1에서 26.2대1, 서류형도 23.88대1에서 18.71대1로 낮아졌다.
그러나 경쟁률 하락이 곧 합격 가능성 증가를 의미하지는 않는다. 실제로 상위권 대학들은 지원자 수준 자체가 높아지고 있어 실질 경쟁은 오히려 치열해지는 양상이다.
특히 데이터학과는 수험생들의 선호도가 높아지면서 일반 컴퓨터공학과 지원층과 상당 부분 겹치고 있다. 이 때문에 단순한 교과 성적 경쟁보다 전공적합성과 탐구 깊이가 당락을 좌우하는 경우가 많다.
3. 중위권 대학은 학생부 스토리의 완성도가 중요
중위권 대학에서는 성적보다 학생부 완성도가 상대적으로 더 큰 영향을 미쳤다.
국민대 AI빅데이터융합경영학과는 인문계열 3.02등급, 자연계열 2.78등급 수준에서 합격자가 형성됐다. 명지대 데이터사이언스전공 서류형은 3.14등급, 세종대 인공지능데이터사이언스학과 서류형은 2.62등급, 인하대 데이터사이언스학과 면접형은 3.31등급 수준이었다.
이들 대학 합격 사례를 살펴보면 수학 교과 성취도뿐 아니라 데이터 활용 경험이 학생부 전반에 일관되게 드러난 경우가 많았다. 예를 들어 경제·금융 데이터를 분석한 탐구, 지역사회 문제를 데이터로 해석한 프로젝트, AI 활용 결과를 통계적으로 검증한 활동 등이 대표적이다.
4. 데이터학과 지원자라면 ‘수학 세특’부터 점검해야
데이터 관련 학과를 준비하는 학생이라면 가장 먼저 점검해야 할 영역은 수학 세특이다. 실제 대학들은 데이터사이언스를 단순한 IT 학문이 아닌 수학·통계 기반 학문으로 바라보고 있다. 따라서 수학 세특에서 탐구 역량이 드러나지 않는다면 전공적합성 평가에서 불리할 수 있다.
또한 확률과 통계, 미적분, 정보 과목을 중심으로 탐구 주제를 연결하고, 이를 사회·경제·과학 현상 분석으로 확장하는 과정이 중요하다. 학생부 전반에서 하나의 스토리가 형성될 때 학종 경쟁력이 높아진다.
◈ 에듀진 분석
2026학년도 데이터학과 학생부종합전형은 ‘코딩 경험’보다 ‘데이터를 해석하는 사고력’을 평가하는 방향이 더욱 강화됐다. 특히 고려대·한양대·이화여대 등 상위권 대학은 수학 기반 탐구 역량을 중점적으로 평가했으며, 중위권 대학 역시 전공 관련 활동의 연계성과 학생부 스토리 완성도를 중요하게 살폈다.
향후 데이터학과 지원을 준비하는 학생이라면 단순한 AI·코딩 활동 나열보다 ▲수학 교과 심화 탐구 ▲통계 활용 경험 ▲실제 데이터를 활용한 문제 해결 과정을 학생부에 체계적으로 기록하는 전략이 필요하다. 경쟁률 변화보다 중요한 것은 ‘왜 데이터학을 공부하려 하는가’를 학생부 전체에서 설득력 있게 보여주는 것이다.
◈ 수도권대 주요 대학 데이터학과 종합 2개년치 입결 및 경쟁률 ◈
| 대학명 | 세부전형 | 모집단위 | 2026 모집 인원 | 2026 경쟁률 | 2025 경쟁률 | 2025 입결 | 2024 입결 |
| 경희대 | 네오 르네상스 | 빅데이터응용학과 | 6 | 16.83 | 21.33 | 2.05 | 2.27 |
| 이화여대 | 미래인재 서류형 | 인공지능데이터사이언스학부 | 14 | 6.36 | 7.24 | 2.05 | 2025 통합 모집 |
| 홍익대 | 학교생활 우수자 | 산업·데이터공학과 | 16 | 14.69 | 12.81 | 2.30 | 2.49 |
| 고려대 | 학업우수 전형 | 데이터과학과 | 8 | 20.63 | 14.25 | 2.39 | 1.94 |
| 한양대 | 추천형 | 데이터사이언스학부 | 5 | 26.2 | 38.8 | 2.56 | - |
| 세종대 | 세종창의인재-서류형 | 인공지능데이터사이언스학과 | 14 | 8 | 12.63 | 2.62 | 2.76 |
| 숙명여대 | 소프트웨어인재 | 데이터사이언스전공 | 11 | 7 | 7.09 | 2.73 | 2.66 |
| 국민대 | 국민 프런티어 | AI빅데이터융합경영학과 자연 | 6 | 9.67 | 13.83 | 2.78 | 2.75 |
| 세종대 | 세종창의인재-면접형 | 인공지능데이터사이언스학과 | 16 | 12.19 | 10.71 | 2.81 | 2.76 |
| 한양대 | 서류형 | 데이터사이언스학부 | 14 | 18.71 | 23.88 | 2.88 | 2.67 |
| 한양대 ERICA | 서류형 | 수리데이터사이언스학과 | 4 | 12.5 | 19.75 | 2.94 | 3.41 |
| 국민대 | 국민 프런티어 | AI빅데이터융합경영학과 인문 | 18 | 11.33 | 13.86 | 3.02 | 3.09 |
| 성신여대 | 자기주도 인재 | 수리통계데이터사이언스학부 통계학/빅데이터사이언스 | 24 | 4.71 | 4 | 3.07 | 3.31 |
| 명지대 서울 | 명지인재 서류 | 데이터사이언스전공 | 3 | 8.67 | 11.67 | 3.14 | 3.40 |
| 서울여대 | 바롬인재 서류 | 데이터사이언스학과 | 8 | 8.5 | 9.78 | 3.30 | 3.50 |
| 인하대 | 인하미래인재 면접형 | 데이터사이언스학과 | 12 | 16.5 | 11.87 | 3.31 | 3.14 |
| 상명대 | 상명인재 | 핀테크전공, 빅데이터융합전공, 스마트생산전공 | 6 | 11.67 | 9.5 | 3.43 | 3.44 |
| 성신여대 | 자기주도인재 | 수리통계데이터사이언스학부 수학/핀테크 | 25 | 5.16 | 4.9 | 3.48 | 3.57 |
| 가톨릭대 | 잠재능력우수자 서류 | 데이터사이언스학과 | 6 | 10.33 | 18.56 | 3.5 | 3.69 |
| 인천대 | 자기추천 | 데이터과학과 | 6 | 7.33 | 9.83 | 3.53 | 신설 |
| 덕성여대 | 덕성인재II | 데이터사이언스학과 | 18 | 5.11 | 5.22 | 3.58 | 3.81 |
| 명지대 서울 | 명지인재 면접 | 데이터사이언스전공 | 6 | 15.67 | 14.33 | 3.68 | 3.55 |
| 한국외대 글로벌 | 서류형 | AI데이터융합학부 | 8 | 6.75 | 8 | 3.68 | 3.99 |
| 서울여대 | SW 융합인재 | 데이터사이언스학과 | 7 | 11.86 | 16.29 | 3.70 | 4.30 |
| 고려대 | 계열적합 전형 | 데이터과학과 | 6 | 13 | 14.5 | 3.77 | 2.34 |
| 한국외대 글로벌 | 면접형 | AI데이터융합학부 | 9 | 12.89 | 8.14 | 3.78 | 4.04 |
| 가천대 | 가천 바람개비 | 금융·빅데이터학부 | 12 | 15.42 | 15.93 | 4.02 | 4.20 |
| 가톨릭대 | 잠재능력우수자 면접 | 데이터사이언스학과 | 5 | 16.4 | |||
| 고려대 | 고른기회전형 | 데이터과학과 | 2 | 7 | 12.5 | - | |
| 동덕여대 | 동덕 창의리더 | 데이터사이언스전공 | 5 | 4.8 | 7.8 | - | |
| 이화여대 | 미래인재 면접형 | 인공지능데이터사이언스학부 | 12 | 14.25 | |||
| 이화여대 | 고른기회 | 인공지능데이터사이언스학부 | 5 | 6.25 | 7 | 2025 통합 모집 | |
| 이화여대 | 사회기여자 | 인공지능데이터사이언스학부 | 1 | 10 | 9 | 2025 통합 모집 | |
| 인하대 | 인하미래인재 서류형 | 데이터사이언스학과 | 4 | 13.5 | |||
| 한양대 | 면접형 | 데이터사이언스학부 | 4 | 28 |
<에듀진>
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