Point 01
입사관 시선 정밀 분석
기억이 흐릿한 독서와 탐구보고서의 세부 맥락까지 복원해, 단순 기재 여부가 아닌 활동의 우수성을 진단합니다.
레포트 샘플 보기- 학업·진로 역량이 평가 항목에 어떻게 반영되는지 수치화
- 파편화된 활동을 하나의 합격 스토리로 연결
- 강점과 함께 보완해야 할 지점을 구체적으로 제시

Passion Story Archive
현장에서 다듬어온 대학 평가 기준과 진단 체계는 상담, 수업, 분석 레포트의 모든 단계에 이어집니다.
12년
학생부종합전형을 학생의 기록과 성장 과정으로 읽어왔습니다.
1:1
교과·진로·관심사를 바탕으로 학생의 질문을 수업에 연결합니다.
50명+
전공을 경험한 강사진이 학생의 질문을 탐구로 발전시킵니다.
10명
현장 경험을 평가 기준과 분석 알고리즘으로 정교하게 만듭니다.
Student Record Solution
단순한 등급 확인이 아닙니다. 대학 평가 배점을 적용해 입학사정관의 시선으로 내 학교생활기록부의 현재 위치와 가능성을 읽습니다.
Acceptance Cases
정밀 진단 뒤 학생에게 필요한 활동과 지원 전략을 다시 설계한 열정스토리의 교육 사례입니다.
서울대 의예과
일반고 1.10등급 합격
연세대 치의예과
자사고 1.62등급 합격
고려대 경영학과
일반고 1.85등급 합격
성균관대 약학과
일반고 1.24등급 합격
한양대 컴퓨터공학
일반고 2.10등급 합격
이화여대 간호학부
일반고 2.49등급 합격
경희대 한의예과
일반고 1.34등급 합격
중앙대 AI학과
일반고 2.31등급 합격
Check Point
내신과 학교생활기록부 경쟁력을 목표 대학의 실질 평가 배점에 맞춰 분석합니다.
합격 가능성을 높일 수 있도록 남은 기간의 활동 방향과 우선순위를 설계합니다.
대학별 평가 요소와 반영 비중을 기준으로 현재 강점과 보완 지점을 객관적으로 확인합니다.
상담 결과와 목표 대학별 전략을 약 70페이지의 분석 레포트로 정리합니다.
Start With Diagnosis
Point 01
기억이 흐릿한 독서와 탐구보고서의 세부 맥락까지 복원해, 단순 기재 여부가 아닌 활동의 우수성을 진단합니다.
레포트 샘플 보기Point 02
대학마다 다른 평가 기준과 반영 비중을 적용해 학교생활기록부의 강점이 가장 잘 평가될 대학과 학과를 찾습니다.
Point 03
막연한 추측이나 타인의 기록 비교가 아니라, 대학별 평가 기준과 학생의 현재 기록을 바탕으로 가능한 전략을 보여드립니다.
Point 04
상담 후 제공되는 심층 레포트에서 목표 대학의 합격 가능성과 남은 기간의 보완 로드맵을 확인합니다.
레포트 샘플 보기PASSION STORY SOLUTION
Education Method
01
Diagnosis
대학 평가 요소로 현재 위치와 부족 역량을 정밀하게 찾습니다.
02
Prescription
학생별 포트폴리오와 탐구 계획으로 다음 행동을 설계합니다.
03
Treatment
탐구·수행·면접을 실제 수업과 피드백으로 완성합니다.
What we build
학생별 진단 기준, 포트폴리오와 탐구 설계 도구를 하나의 교육 흐름으로 연결합니다.
결과물을 대신 만드는 것이 아니라 학생이 질문하고 탐구하는 과정을 전공자가 함께 설계합니다.
서울뿐 아니라 부산·대구·대전 등 전국의 학생이 대면과 비대면 수업으로 참여합니다.
What we refuse
같은 결과물을 반복하지 않고 학생만의 질문과 기록을 만듭니다.
교육과 프로그램을 이해하는 담당자가 학생의 현재 기록을 기준으로 설명합니다.
합격을 단정하지 않고 대학 평가 기준과 학생 데이터로 가능성과 위험을 함께 보여줍니다.
Research & Development
서울대·KAIST 출신 연구진이 대학 평가 기준과 실제 학생 기록을 연결합니다. 분석 결과는 다시 상담과 수업에서 검증됩니다.


“비슷한 곳도 없습니다”
Since 2014
학생의 현재를 분석하고 대학까지 이어지는 성장 로드맵을 설계합니다.

학생부 분석과 강약점 파악
전형 전략과 학습 설계
지속 관리와 성과 확인
컨설팅
진로·1:1 상담
포트폴리오
개별 성장 설계
맞춤 보고서 수업
탐구력·콘텐츠 강화
성과 관리
진행 과정과 결과 확인
Report Preview
※ 공개용 샘플의 학생별 값과 서술형 분석은 개인정보 보호를 위해 블러 처리했습니다.
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