📊 IB Mathematics: Applications and Interpretation (IB 수학 AI)
1. 과목 개요
IB Mathematics: Applications and Interpretation(AI)는 실제 데이터와 현실 문제를 수학적으로 모델링하고 해석하는 능력을 평가하는 과목입니다.
수학적 이론보다 응용력, 데이터 분석력, 통계적 사고력을 중점적으로 다루며, IB Diploma의 Group 5(Mathematics)에 속합니다.
AI는 ‘수학을 실생활에서 활용하는 능력’을 평가하는 과목으로, 경제, 사회, 환경, 데이터 과학 등 다양한 분야의 실제 상황을 수학적 언어로 표현하고 해석하는 것이 핵심입니다.
통계, 확률, 함수 모델링, 미적분의 응용, 기술 활용(그래프 계산기·소프트웨어) 등이 주요 학습 영역입니다.
AA(Analysis & Approaches)가 ‘이론적·추상적 수학’이라면,
AI는 ‘실제 데이터를 분석하고 시각화하며 해석하는 실용적 수학’에 가깝습니다.
2. 시험 구성 및 평가 방식
IB Mathematics: AI는 Paper 1, 2, 그리고 Internal Assessment(IA)로 구성됩니다.
HL(High Level)은 SL(Standard Level)보다 문항 난이도와 데이터 분석 심화 수준이 더 높습니다.
| 구성 | 주요 내용 | 평가 비율 | 특징 |
|---|
| Paper 1 | 계산기 사용 불가 / 기본 개념 및 응용 중심 문제 | 40% | 모델링, 기초 확률, 함수 등 | | Paper 2 | 계산기 사용 가능 / 데이터 분석, 시뮬레이션 중심 | 40% | 실제 자료 기반 문제 중심 | | IA (Internal Assessment) | 수학적 탐구 프로젝트 | 20% | 실생활 데이터를 이용한 수학적 분석 보고서 |
IA에서는 학생이 선택한 실제 주제(예: 환경 데이터, 경제지표, 스포츠 통계 등)를 수학적으로 분석하고 결론을 도출해야 합니다.
AI는 Excel, Desmos, GeoGebra, Python 등 디지털 도구의 활용이 매우 중요하며, 시각화 능력도 함께 평가됩니다.
3. 학습 전략 및 난이도
IB Math AI는 데이터 처리와 수학적 모델링의 정확성이 고득점의 핵심입니다.
따라서 단순 계산보다 현상을 수학적으로 표현하고, 데이터를 분석하여 의미를 해석하는 능력을 키워야 합니다.
고득점 전략은 다음과 같습니다.
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데이터 기반 사고력 강화: 그래프·표·통계 수치를 해석하고 수학적 관계 도출
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기술 활용 능력 확립: 그래프 계산기(GDC), 통계 프로그램, 시각화 툴 활용
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IA 주제 선정 조기 진행: 관심 분야(경제·기후·보건·스포츠 등)에서 실제 데이터를 수집하고 수학적 모델링 수행
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Paper별 접근 전략 차별화: Paper 1은 논리적 접근력, Paper 2는 기술·도구 활용 능력 중심 대비
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수학적 해석력 향상: 결과값을 단순 계산으로 끝내지 않고, ‘의미 있는 결론’을 서술하는 훈련
AI는 실제 문제 상황을 수학적으로 표현하는 과정이 많기 때문에,
서술형 설명력과 문장 표현력이 수학적 정확성만큼 중요합니다.
4. 대학 입시 및 진학 연계
IB Math AI는 데이터 기반 전공, 경제·사회과학·디자인·경영 분야로 진학하는 학생에게 적합합니다.
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영국: LSE, UCL, Durham, Manchester 등에서 Economics, Business, Psychology 계열 진학 시 Math AI HL 인정
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미국: Social Science, Data Science, Business Analytics, Education 등 응용 분야 전공에서 Math AI HL 수강 이점
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한국 국제전형: 고려·연세·성균관대 등 사회·경제·경영 계열 국제전형에서 Math AI HL을 정량적 분석력의 지표로 평가
반면, 순수공학·물리·수학 계열 진학을 목표로 한다면 Math AA HL을 선택하는 것이 유리합니다.
AI는 데이터 기반 학문, 경제·경영·사회과학·디자인계열 학생에게 이상적인 선택입니다.
5. 캠벨아카데미 IB Math AI 1:1 커리큘럼
| 프로그램 구성 | 주요 내용 |
|---|
| 개인 진단 기반 맞춤 설계 | 데이터 분석력, 모델링 능력, Paper별 강약점 진단 | | Paper별 집중 대비 수업 | Paper 1 개념 기반 문제 / Paper 2 실데이터 활용 문제 대비 | | IA 프로젝트 설계 및 첨삭 지원 | 실제 데이터 수집, 수학적 분석, 시각화, 보고서 구조 피드백 | | 기술 활용 수업 (Desmos, GeoGebra 등) | 도구 활용 기반 그래프 모델링 실습 | | 실시간 피드백 및 성취도 리포트 제공 | 학습 진도·문제 해결 과정·IA 완성도 주간 보고 |
캠벨아카데미는 IB 수학 AA·AI 전 과정 전문 강사진이 지도하며,
학생의 진로·진학 목표에 맞춰 응용형(분석형) 수학 맞춤 커리큘럼을 설계합니다.
IA 프로젝트부터 Paper별 고득점 전략까지 실질적인 성취 향상을 이끌어냅니다.
6. 문의하기
IB Math AI HL/SL 수업, IA 프로젝트, EE 주제 상담은
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