[학생부 종합전형] 학생부 사례로 살펴보는 학생부 종합전형 1

지원 대학 : *** 대학교

모집단위 : AI.소프트웨어 학부(인공지능 전공)

주요 동아리 활동

• 머신러닝 도감 - 결정 트리 분류기,랜덤 포레스트 모델 등

진로활동

• 지구 온난화 탐구 토론,AI 대체 직업,프로그래머가 되기 위한 능력
• 독서논문탐구(NAND,OR,AND 다중 퍼셉트론으로 XOR값 출력/행렬) 
• ChatGPT 트랜스포머 모델 탐구(어텐션 매커니즘,인코더와 디코더가 서브층에서 작용하는 과정)

교과 특기사항

• 수학 - 푸리에 변환과 노이즈 캔슬링
• 미적 - 탄젠트함수의 역함수 이용 원주율 계산(프로그램을 이용하여 코드 짜고 원주율 구하기 심화 활동시 미적분 활용)
• 기하 - 맨해튼 노름과 유클리드안 노름 탐구
• 영어 - 광전효과,특수상대성 이론,콜로서스 컴퓨터
• 독서 - 탄소중립과 신재생 에너지,원자력 발전
• 화작 - 인공지능 개발 문제
• 물리 - 상쇄 간섭과 노이즈 캔슬링,양자 컴퓨터와 큐비트 기반 프로그래밍 탐구
• 생명과학 - 인공신경망
• 지구과학 - 기후변화 예측 모델 제작(프로그래밍을 이용하여)
• 융합과학 - 태양전지 반도체 핵융합, ChatGPT 알고리즘(어텐션)
• 공학 - AIOT 기술

활동 기록을 살펴 보면 이 학생은 AI 및 소프트웨어 분야에 깊은 열정과 다양한 경험을 갖춘 인재로 보입니다. 

동아리 활동으로 결정트리 분류기와 랜덤포레스트 모델 등 다양한 머신러닝 알고리즘에 대한 실습으로 인공지능 알고리즘에 대한 이해력이 높다는 것을 알 수 있고 진로 활동에서 AI대체직업 등의 주제에 대한 논의를 통해 학생은 사회적 문제와 기술의 접점에 대한 깊은 관심을 가지고 있는 것을 알 수 있습니다.

또한 NAND,OR,AND 다중 퍼셉트론으로 XOR값 출력과 같은 주제를 탐구하며 학생은 인공지능 기초 개념을 이해하고 있고 트랜스포머 모델의 어텐션 메커니즘을 이해하려는 노력이 엿보입니다.

종합적으로 이러한 활동은 AI와 소프트웨어 분야에 깊은 관심과 열정을 엿볼 수 있습니다.

특히, 수학적 개념의 실질적 응용,환경 문제애 대한 관심, 최신기술에 대한 탐구 등은 학생이 복합적인 문제 해결 능력을 갖추고 있음을 나타냅니다.