주요 10개 대학 정시 경쟁률 5.29대1…서강대↑·서울대·고려대↓, ‘모집군·반영방식’이 갈랐다
2026학년도 정시, 평균 경쟁률은 전년과 비슷하지만 대학별 흐름은 뚜렷하게 갈렸습니다. 모집군 이동과 점수 반영 체계 변화가 지원 흐름을 재편했고, 소위 ‘불수능’ 영어의 파장은 제한적이었습니다.
개요: 올해 정시 경쟁률 한눈에 보기
올해 주요 10개 대학 정시모집 평균 경쟁률은 5.29대1로 집계되었습니다. 전년 5.30대1과 거의 동일한 수준으로, 대형 이슈였던 영어 난도 상승에도 불구하고 지원 규모는 안정적으로 유지됐습니다. 총 지원자 수는 8만2889명으로 전년 대비 0.8% 증가한 점도 특징입니다.
핵심 요약
- 평균 경쟁률 5.29대1(전년 5.30대1과 유사)
- 지원자 수는 소폭 증가 → ‘대학별 변수’가 당락에 더 큰 영향
- 영어 ‘불수능’의 직접 충격은 제한적
다만 대학별로는 분명한 온도차가 있었습니다. 서강대·연세대·한양대·이화여대·한국외대·성균관대는 상승 흐름, 서울대·고려대·중앙대·경희대는 하락 흐름을 보이며 지형이 재편됐습니다.
SKY 흐름: 연세대 상승, 서울대·고려대 하락
SKY로 묶이는 상위권 3개 대학의 평균 경쟁률은 4.11대1 안팎으로, 큰 틀에서는 안정적이었습니다. 다만 내부 차이는 뚜렷합니다.
서울대: 소폭 하락
서울대 정시 경쟁률은 약 3.67대1로 전년 대비 소폭 낮아졌습니다. 상위권 지원자들의 분산과 일부 모집단위 선호 변화가 복합 작용한 것으로 보입니다.
연세대: 완만한 상승
연세대는 약 4.45대1로 상승했습니다. 신설된 모빌리티시스템전공이 6대1 수준의 경쟁률을 보이며 관심을 끌었고, 전반적으로 ‘소신 지원’ 흐름이 이어진 모습입니다.
고려대: 뚜렷한 하락
고려대는 약 4.14대1로 하락폭이 상대적으로 컸습니다. 핵심 원인은 학부대학의 모집군이 다군에서 가군으로 이동한 점입니다. 작년 다군 선발은 상위권 수험생의 ‘세이프’ 지원을 유도했지만, 올해 가군 이동으로 해당 효과가 사라지며 지원자 규모가 줄었습니다.
변수 1: 모집군 이동의 효과
모집군 이동은 올해 정시 경쟁률을 가른 가장 직접적인 요인이었습니다. 같은 대학이라도 모집군이 어디에 배치되느냐에 따라 동시지원 조합이 달라지고, 그 조합이 수험생 심리에 준 영향은 생각보다 큽니다.
- 고려대 학부대학: 다군 → 가군 이동으로 지원자 급감
- 서강대 SCIENCE 기반 자유전공학부: 나군 → 다군 이동으로 지원자 급증
- 이화여대 간호학부: 나군 → 다군 이동으로 지원 확대
다군에서의 선발은 상위권에게 ‘추가 카드’ 기능을 합니다. 따라서 다군에 매력적인 학과가 등장하면 상위권 수험생의 이동이 촉발되고, 가·나군의 지원 전략도 함께 재설계됩니다.
변수 2: 반영방식·가중치 변화
올해는 점수 반영 체계의 변화도 눈에 띄었습니다. 특정 대학은 표준점수 대신 백분위를 반영했고, 다른 대학은 과목별 가중치 구조를 바꿨습니다. 작은 변화 같아도 실제로는 수험생 포지셔닝을 크게 흔듭니다.
백분위 반영 도입
일부 대학이 주요 선발에서 백분위 반영을 도입했습니다. 표준점수 체계에 익숙한 수험생에게는 체감상 변동성이 커진 것으로 비칠 수 있습니다. 과목별 유불리 계산 방식이 바뀌며 지원 전략도 새로 짰어야 했습니다.
가중치 구조 리모델링
서강대는 종전의 ‘수학 중심’에서 ‘국어 또는 수학 중 우수 과목 가중치 상향’으로 전환했습니다. 국·수 편차가 큰 상위권에서 이 변화는 실제 합격선에 의미 있는 움직임을 만들 수 있는 장치입니다.
주요 10개 대학 동향 정리
상승 대학과 하락 대학의 대비는 분명했습니다. 대체로 모집군과 반영방식의 변화가 있었던 대학에서 지원자 변동 폭이 컸고, 별도의 변화가 적은 대학은 전년 수준에서 안정세를 유지했습니다.
상승 흐름
- 서강대: 경쟁률 최고 수준. 다군 이동 + 가중치 전환의 복합 효과
- 한양대: 인기학과의 군 조정으로 상위권 지원자 유입
- 연세대: 신설·개편 이슈와 함께 완만한 상승
- 이화여대·한국외대·성균관대: 전반적인 지원자 증가
하락 흐름
- 서울대: 미세 조정 수준의 하락
- 고려대: 다군→가군 이동 영향으로 하락폭 확대
- 중앙대: 지원자 감소 폭이 상대적으로 큼
- 경희대: 소폭 하락
요약하면, ‘군 배치’와 ‘반영방식’이 동일 대학 내에서도 학과별로 서로 다른 결과를 낳았고, 수험생의 카드 구성(가·나·다군 조합) 전략이 경쟁률을 실질적으로 재편했습니다.
의·반도체 계열 경쟁률 포인트
의대: 평균 경쟁률 소폭 상승
상위권에서 의대 선호는 여전히 견고합니다. 서울대·연세대·고려대 의대 평균 경쟁률은 약 4대1 수준으로, 전년 대비 소폭 상승했습니다. 인원 조정과 군 조합 변화 속에서도 상위권의 ‘일관된 수요’가 확인됐습니다.
반도체 계약학과: 군 조합이 만든 차이
반도체 계열은 대학별 군 배치와 협약 구조에 따라 경쟁률이 달라졌습니다. 한양대 반도체공학과는 두자릿수 경쟁률을 기록하며 두드러졌고, 서강대·고려대도 높은 경쟁률을 보였습니다. 반면 일부 대학은 상대적으로 낮은 수치를 기록했습니다.
포인트: 가군 상위권(고려대·연세대 등)과 동시지원이 가능한 나·다군 반도체 전형은 상위권에게 ‘포트폴리오 최적화’ 카드로 작동합니다.
실전 전략: 지원 시 체크리스트
1) 군별 동시지원 시나리오부터 설계
가·나·다군의 동시지원 조합은 합격 확률을 좌우합니다. 목표·안전·교차 세 축으로 나누고, 각 군에 ‘최소 한 장의 현실 카드’를 배치하세요. 다군의 매력적인 학과가 보이면 가·나군의 상향 강도를 조절하는 식으로 균형을 맞추는 것이 좋습니다.
2) 반영지표와 가중치의 미세 차이 계산
백분위/표준점수 전환, 과목별 가중치, 탐구 수능 반영 방식(상위1과목 vs 2과목 평균) 등은 체감 점수를 수십 점 단위로 바꿉니다. 자신의 강점 과목에 유리한 대학·학과를 1차로 걸러내세요.
3) 영어 등급의 실질 영향 재점검
영어 등급이 불리해 보여도 대학별 감점 방식에 따라 실점 차이는 생각보다 작을 수 있습니다. 반대로, 감점이 큰 대학은 동점자 경쟁에서 밀릴 가능성도 있으니 실제 환산표로 시뮬레이션이 필요합니다.
4) 추합(추가합격) 가능성 반영
모집군 이동이 많았던 해는 추합의 흐름도 변동성이 커집니다. 전년 추합 데이터를 그대로 적용하기보다, 올해 군 조합과 동시지원 구조를 반영한 추합 예상 폭을 따로 계산해두세요.
5) 학과 선호의 계절성 고려
의·치·약·컴퓨터·데이터·반도체 등 ‘경쟁률이 오르기 쉬운 시즌 학과’는 마지막 날 급격한 눈치싸움이 발생합니다. 마감 직전 지원자 급증 패턴까지 감안해 카드를 확정하세요.
자주 받는 질문(FAQ)
Q1. 영어가 어려웠는데, 상위대학 지원을 포기해야 할까요?
A. 올해 영어는 난도가 높았지만 상위대학 지원 규모에는 큰 변동이 없었습니다. 대학별 영어 반영 비중과 감점 구조를 먼저 확인하세요. 일부 전형은 등급 간 실점 차가 제한적입니다.
Q2. 표준점수 vs 백분위, 어느 쪽이 유리한가요?
A. 절대적으로 유리한 지표는 없습니다. 본인 성적 분포(과목 간 편차, 상위권 컷 부근 위치)에 따라 결과가 달라집니다. 두 체계 모두로 환산해 비교하는 게 가장 정확합니다.
Q3. 군 이동이 많을 때, 안전 전략은?
A. 다군의 알짜 전형이 생기면 상향 폭을 넓힐 여지가 있지만, 동시에 가·나군의 실패 리스크가 커질 수 있습니다. 각 군에 최소 1개의 ‘현실 카드’를 유지하는 원칙을 지키세요.
Q4. 반도체 계약학과, 어느 대학이 유리하죠?
A. 동일 전공이라도 군 배치와 동시지원 조합이 다릅니다. 또한 기업 협약 범위·커리큘럼·트랙 구성 차이가 크니, 단순 경쟁률보다 과정의 적합성과 졸업 후 경로까지 비교하세요.
종합 전망과 체크포인트
전체 경쟁률이 전년과 유사하다는 한 문장 뒤에는, ‘대학별 규정 변화’가 만들어낸 미세한 진폭들이 숨어 있습니다. 특히 모집군 이동과 반영방식 전환은 수험생의 카드 구성 자체를 바꾸어, 지원-추합-최종합격의 흐름 전반을 흔듭니다.
- 모집군 변화가 있는 대학은 합격선 변동 폭이 커질 수 있음
- 백분위·표준점수 혼재 구도에서 환산점수 시뮬레이션은 필수
- 의·반도체 등 상위 선호 학과는 마감 직전 눈치싸움에 주의
올해 정시의 메시지는 단순합니다. 평균 경쟁률 숫자만 보지 말고, 본인의 성적 구조와 대학별 제도 변화가 맞물리는 지점을 찾아내는 것이 승부처입니다. 눈치가 아닌 계산, 추정이 아닌 데이터로 접근하면, 같은 점수라도 결과는 달라질 수 있습니다.