수시합격·수험표수령 이유로 수능 신청 후 불참
"수능 준비한 학생들의 점수 왜곡 가능한 변수"
【서울=뉴시스】구무서 기자 = 지난 2년 간 10%를 넘었던 대학수학능력시험(수능) 결시율이 올해도 예년 수준을 유지할 것이라는 전망이 나온다. 결시율이 증가하면 수능최저학력기준 확보가 필요한 학생들에게는 불리하게 작용할 것으로 보인다.
13일 종로학원하늘교육에 따르면 최근 5년간 수능 결시율은 2015학년도 7.1%를 시작으로 2016학년도 7.3%, 2017학년도 8.9%, 2018학년도 10.5%, 2019학년도 10.9%로 증가세다. 10년 전인 2009학년도에는 결시율이 5.0%에 불과했다.
특히 최근 2년 간 결시율이 10%가 넘었다. 전체의 4%까지 1등급, 11%까지 2등급으로 구분되는 점을 고려하면 10.5%의 결시율은 등급을 결정지을 수 있는 수치다.
수능 결시율 증가는 수시전형 비중 확대 때문이라는 분석이 나온다. 수시전형으로 선발하는 비율이 많으니 학생들이 수시전형에 다수 지원하고 합격하게 되면 수능을 보지 않는 것이다. 2020학년도 전체 모집인원의 77.3%는 수시전형에서 선발된다. 역대 최고치다.
정승모 전국진학지도협의회 정책국장은 "수능 시험에 응시한 이후 수능최저학력기준이 없는 수시전형에 합격한 학생들은 수능을 보는 의미가 없다고 생각할 수 있다"며 "수능 수험표로 각종 할인을 받을 수 있는 혜택이 있어 수시에 합격했더라도 수험표 수령을 위해 수능을 신청하는 학생들도 있다"고 설명했다.
결시율로 영향을 받는 대상은 수능최저학력기준이 걸려있는 수시전형에 응시한 중상위권 학생들이다. 수능최저학력기준은 대학에서 수시 합격자를 변별하기 위해 요구하는 등급이다. 일반적으로 대학에서 국어·수학·영어·탐구 영역의 등급 합을 특정 숫자 아래로 요구한다. 2개 영역 등급합 '3' 이하와 같은 방식이다.
보통 학생과 학부모들의 선호도가 높은 서울의 대형 대학들은 수능 시험 이후 수시전형 합격자를 발표한다.
임성호 종로학원 대표이사는 "학생들이 수시와 내신에 많이 집중하고 있고 수능 준비에 상대적으로 소홀해 결시율이 높아질 수 있다. 올해도 두 자릿수 결시율을 유지할 것"이라며 "열심히 준비한 수험생들 입장으로 놓고 봤을땐 점수 왜곡 현상이 벌어질 수 있을 정도의 변수"라고 말했다.
[email protected]
13일 종로학원하늘교육에 따르면 최근 5년간 수능 결시율은 2015학년도 7.1%를 시작으로 2016학년도 7.3%, 2017학년도 8.9%, 2018학년도 10.5%, 2019학년도 10.9%로 증가세다. 10년 전인 2009학년도에는 결시율이 5.0%에 불과했다.
특히 최근 2년 간 결시율이 10%가 넘었다. 전체의 4%까지 1등급, 11%까지 2등급으로 구분되는 점을 고려하면 10.5%의 결시율은 등급을 결정지을 수 있는 수치다.
수능 결시율 증가는 수시전형 비중 확대 때문이라는 분석이 나온다. 수시전형으로 선발하는 비율이 많으니 학생들이 수시전형에 다수 지원하고 합격하게 되면 수능을 보지 않는 것이다. 2020학년도 전체 모집인원의 77.3%는 수시전형에서 선발된다. 역대 최고치다.
정승모 전국진학지도협의회 정책국장은 "수능 시험에 응시한 이후 수능최저학력기준이 없는 수시전형에 합격한 학생들은 수능을 보는 의미가 없다고 생각할 수 있다"며 "수능 수험표로 각종 할인을 받을 수 있는 혜택이 있어 수시에 합격했더라도 수험표 수령을 위해 수능을 신청하는 학생들도 있다"고 설명했다.
결시율로 영향을 받는 대상은 수능최저학력기준이 걸려있는 수시전형에 응시한 중상위권 학생들이다. 수능최저학력기준은 대학에서 수시 합격자를 변별하기 위해 요구하는 등급이다. 일반적으로 대학에서 국어·수학·영어·탐구 영역의 등급 합을 특정 숫자 아래로 요구한다. 2개 영역 등급합 '3' 이하와 같은 방식이다.
보통 학생과 학부모들의 선호도가 높은 서울의 대형 대학들은 수능 시험 이후 수시전형 합격자를 발표한다.
임성호 종로학원 대표이사는 "학생들이 수시와 내신에 많이 집중하고 있고 수능 준비에 상대적으로 소홀해 결시율이 높아질 수 있다. 올해도 두 자릿수 결시율을 유지할 것"이라며 "열심히 준비한 수험생들 입장으로 놓고 봤을땐 점수 왜곡 현상이 벌어질 수 있을 정도의 변수"라고 말했다.
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