"완벽한 이해는 오만일 수 있다" — 서울대 컴공 합격생이 남긴 말

"완벽한 이해는 오만일 수 있다" — 서울대 컴공 합격생이 남긴 말

수업 중에 가끔 이런 학생을 만납니다.

코드가 한 번에 딱 안 풀리면 포기해버리는 친구. "이 문제는 왜 이렇게 되는 거예요?"라고 묻기보다 "답이 뭐예요?"를 먼저 물어보는 친구. 반대로, 완전히 이해할 때까지 다음으로 넘어가지 않아서 시간이 부족해지는 친구.

오늘 소개하는 기사 속 서울대 컴퓨터공학부 합격생의 이야기는, 그런 학생들에게 꼭 들려주고 싶은 내용을 담고 있습니다.

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이 학생이 특별했던 이유

교육 전문 매체 교육을 비추다의 보도(송동일 기자, 2026.03.07)에 따르면, 이 학생은 일반고 출신입니다. 특목고나 자사고가 아니라, 우리 주변에 흔히 있는 일반 고등학교를 다녔습니다. 그런데도 서울대 컴퓨터공학부에 합격했습니다.

비결은 성적이 아니었습니다.

기사에서 입학사정관들의 호평을 이끌어낸 핵심 요인으로 꼽힌 건 "기술적 숙련도가 아닌 학문적 태도와 철학적 고민" 이었습니다.

저는 이 한 줄이 지금 이 시대 컴퓨터 교육의 방향을 가장 잘 요약한다고 생각합니다.

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첫 번째 이야기: "완벽한 이해는 오만일 수 있다"

이 학생은 자기소개서에 이런 내용을 썼습니다.

처음에는 '완벽한 이해'에 집착했다고 합니다. 완전히 이해할 때까지 다음 단계로 넘어가지 않다 보니, 시간이 부족해지고 여러 시행착오를 겪었습니다. 그런데 고등학교 3학년에 이르러서야 깨달았다고 합니다.

"완벽한 이해는 오만일 수 있다."

그래서 '겸손한 이해'를 추구하게 됐다고 썼습니다.

이게 얼마나 성숙한 생각인지, 저도 수업을 하면서 매일 느낍니다.

우리 C++ 알고리즘 수업에서 포인터 개념을 처음 배울 때, 100% 이해될 때까지 기다리는 학생은 다음 진도를 절대 못 나갑니다. 포인터는 쓰면서 이해되는 개념이거든요. Python으로 머신러닝을 배울 때도 마찬가지입니다. 선형대수를 완벽히 알아야 딥러닝을 시작할 수 있다고 생각하면 영원히 시작을 못 합니다.

'지금 이 정도 이해했으면 다음 단계로 나아가고, 나중에 더 잘 이해되면 된다'는 태도, 그게 바로 이 학생이 말한 '겸손한 이해'입니다.

이건 포기가 아닙니다. 오히려 더 멀리, 더 깊이 나아가기 위한 전략입니다.

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두 번째 이야기: 실패를 "나침반"으로 만든 아이

이 학생은 동아리 활동에서 인공지능 비서 프로토타입을 개발했습니다. 팀장으로서 프로젝트를 이끌었는데, 웹사이트 형태의 인터페이스(UI) 구현에는 실패했습니다.

그런데 자기소개서에서 이 실패를 숨기지 않고 당당히 밝혔습니다. 그러면서 이 실패가 앞으로의 학습에 '나침반'이 되었다고 썼습니다.

기사는 이 부분이 서울대가 원하는 '회복탄력성을 갖춘 인재'의 전형이라고 분석합니다. 대다수 지원자가 성공 사례만 나열할 때, 이 학생은 실패를 성장의 증거로 제출한 겁니다.

저희 학원에서 수업할 때 가장 마음이 쓰이는 순간이 있습니다. 학생이 코드를 짰는데 오류가 났을 때 그냥 닫아버리거나, 발표 시간에 자기 프로젝트의 부족한 점을 절대 말하지 않으려는 모습을 볼 때입니다.

그 오류가 바로 배움의 시작인데요.

오류 메시지를 읽는 것, 어디서 막혔는지 정확히 짚어내는 것, 그리고 "나는 여기를 아직 모른다"고 말할 수 있는 것. 이게 서울대 컴공을 간 학생의 태도였습니다.

틀리는 게 부끄러운 게 아닙니다. 틀린 걸 모르는 척하는 게 문제입니다.

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세 번째 이야기: 이론과 실전을 잇는 탐구

이 학생은 '강체 시뮬레이션 물리엔진 구현'이라는 프로젝트를 직접 만들었습니다. 포물선 운동, 회전 운동을 구현하기 위해 관성모멘트, 각운동량 같은 심화 개념을 스스로 공부해서 코드에 적용했습니다.

단순히 프로그래밍 기술을 익힌 게 아니라, 수학과 물리 개념이 코드로 어떻게 구현되는지 연결고리를 스스로 만든 겁니다.

그리고 인공지능 기술의 발전뿐만 아니라 AI의 윤리적 딜레마와 데이터 편향성 문제도 탐구했다고 기사는 전합니다. 코딩을 잘하는 것에서 그치지 않고, 기술이 사회에 어떤 영향을 미치는지 고민한 겁니다.

저희 Python 융합과정에서 제가 늘 강조하는 것도 이겁니다. 머신러닝 모델을 만드는 코드를 짜는 것도 중요하지만, "이 모델이 왜 이런 판단을 내리는지", "이 데이터셋에 어떤 편향이 있을 수 있는지" 질문하는 습관. 그게 단순한 코더와 진짜 개발자를 구분하는 차이입니다.

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네 번째 이야기: 가르치면서 더 배운다

기사에서 가장 인상 깊었던 부분이 이겁니다.

이 학생은 친구들의 수학 질문에 답할 때, 정답을 바로 알려주지 않고 스스로 답을 찾도록 힌트만 주는 방식을 택했습니다. 그러면서 아인슈타인의 말을 인용했다고 합니다.

"간단하게 설명할 수 없다면 충분히 이해하지 못한 것이다."

타인에게 설명하는 과정이 결국 자신의 이해를 더 깊게 만들어줬다는 깨달음입니다.

이건 학습 과학에서도 잘 알려진 원리입니다. '프로테제 효과(Protégé Effect)'라고 하는데, 다른 사람을 가르치거나 가르친다고 생각하며 공부하면 자신의 이해도가 더 높아진다는 현상입니다. (Carnegie Mellon University 연구팀이 정리한 개념으로, 학습 효과를 높이는 교수법 분야에서 널리 인용됩니다.)

저희 학원에서 수업할 때 가끔 이렇게 말합니다. "네가 배운 거, 옆 친구한테 한번 설명해봐."

처음엔 어색해하지만, 그 설명이 막히는 부분이 바로 자기가 아직 모르는 부분입니다. 그리고 막혀서 다시 생각하는 그 순간, 진짜 이해가 시작됩니다.

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원당컴퓨터학원 학생들에게

이 기사의 주인공은 완벽한 학생이 아니었습니다.

1학년 때 수학 성적은 1.50이었고, 프로젝트에서 실패도 했습니다. 정보 교과 수업이 없어서 관련 책을 스스로 찾아 읽어야 했습니다.

그런데 그 모든 부족함을 부끄러워하거나 숨기지 않고, 오히려 성장의 근거로 만들었습니다.

서울대가 선택한 건 완성된 천재가 아니라, 스스로를 돌아보며 끊임없이 성장을 갈구하는 '겸손한 탐구자' 였습니다.

저희 학원에서 C++ 알고리즘을 배우는 학생이든, Python 머신러닝 프로젝트를 시작하는 학생이든, 처음 엑셀을 배우는 학생이든 — 오늘 배운 것 중에서 아직 모르는 게 뭔지 스스로 짚어보는 5분을 가져보세요.

그 5분이, 1년 후 여러분의 학생부를 바꿉니다.

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📚 참고 자료

• 송동일 기자, 「서울대 공대 합격생의 '메타인지'... '완벽한 이해'보다 '겸손한 탐구'가 핵심」, 교육을 비추다, 2026.03.07.
  https://www.kyobit.com/news/articleView.html?idxno=4481
• Protégé Effect (학습 효과와 교수 행위의 관계): Chase, C. C., Chin, D. B., Oppezzo, M. A., & Schwartz, D. L. (2009). Teachable agents and the protégé effect: Increasing the effort towards learning. Journal of Science Education and Technology, 18(4), 334–352.

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