과학을 좋아하는 학생에서, 미래를 설계하는 인재로

영재학교와 과학고는 단순히 수학과 과학 성적이 높은 학생이 진학하는 학교가 아닙니다.
스스로 질문하고, 탐구하며, 문제를 해결하는 학생이 자신의 가능성을 확장하는 교육과정입니다.

최근 영재학교와 과학고는 전통적인 수학·과학 심화교육을 넘어 인공지능, 바이오, 로봇, 반도체, 데이터과학, 융합연구 분야로 교육영역을 빠르게 넓혀가고 있습니다. 학생이 어떤 분야에 관심을 가지고 있는지, 어떤 방식으로 배우는 것을 좋아하는지에 따라 학교 선택과 입시 준비 전략도 달라져야 합니다.

1. 영재학교와 과학고 핵심 비교

구분	영재학교	과학고등학교
공식적 성격	고등학교 단계의 영재교육기관	과학 인재 양성을 위한 특수목적고등학교
일반적 명칭	영재고, 과학영재학교	과고, 과학고
법적 근거	영재교육진흥법 및 시행령	초·중등교육법 및 시행령
설립 목적	수학·과학·정보 등 특정 분야에서 잠재력이 뛰어난 영재의 조기 발굴·육성	과학 분야의 전문 인재 양성을 위한 특수목적 교육
선발 범위	전국 단위 선발	원칙적으로 학교 소재 시·도 또는 해당 권역 중심
지원 시기	대체로 중학교 3학년 1학기 이전부터 시작	대체로 중학교 3학년 2학기
중복지원	영재학교 간 중복지원 제한	시·도 전형계획과 전기고 지원 규정에 따름
주요 평가	서류평가, 영재성 검사, 수학·과학 문제해결 평가, 캠프·면접	학생부·자기소개서, 방문·출석면담, 소집면접
교과 내신	참고자료이지만 절대적 기준은 아님	수학·과학 내신이 매우 중요
수학·과학 평가	사고력·창의성·융합적 문제해결력 중심	중학교 교육과정 기반의 개념 이해와 자기주도학습 역량 중심
교육과정 자율성	매우 높음	일반 고교보다 높지만 국가 교육과정의 틀을 적용
학점제·무학년제	학교별 학점제·무학년제·졸업학점제 운영 가능	학년제 중심, 학교별 선택과목·연구과정 강화
조기졸업	학교 규정에 따른 조기졸업·조기진급 가능	조기졸업 또는 상급학교 조기입학 자격 제도 운영 가능
주요 교육	대학 수준 수학·과학, 연구, R&E, 융합 프로젝트	심화 수학·과학, 실험, 탐구, R&E, 과제연구
학생 구성	전국의 최상위 수학·과학 영재가 집중	해당 지역의 우수 수학·과학 학생이 중심
경쟁 강도	매우 높음	높음
주요 진로	과학자, 공학자, 수학자, AI·정보과학 연구자	이공계 대학·과학기술특성화대학, 자연과학·공학계열
의약학 진학	학교 설립 목적과 맞지 않아 강하게 제한·관리	마찬가지로 이공계 인재 양성 취지에 따라 제한·관리
적합 학생	깊고 독창적인 탐구를 즐기며 매우 빠른 학습속도를 가진 학생	성실한 학업관리와 과학 탐구역량을 함께 갖춘 학생

영재학교는 창의성과 문제해결력, 새로운 상황에 대응하는 사고력을 중요하게 평가합니다.
과학고는 수학·과학 교과성적과 학교생활, 탐구활동, 자기주도학습 과정을 균형 있게 평가합니다.

따라서 “어느 학교가 더 좋은가”보다 어느 학교가 학생에게 더 잘 맞는가를 판단하는 것이 중요합니다.

 

2. 전국 영재학교와 과학고 현황

1. 영재고 현황

학교	일반적 모집 규모	소재지	공식 홈페이지
한국과학영재학교	120명	부산	https://www.ksa.hs.kr
서울과학고	120명	서울	https://sshs.sen.hs.kr
경기과학고	120명	수원	https://gs-h.goesw.kr/gs-h/main.do
대전과학고	90명	대전	https://djshs.djsch.kr
대구과학고	90명	대구	https://dshs.dge.hs.kr
광주과학고	90명	광주	https://gsa.gen.hs.kr
세종과학예술영재학교	84명	세종	https://sasa.sjeduhs.kr
인천과학예술영재학교	75명	인천	https://iasas.icehs.kr
KAIST 부설 AI BIO 과학영재학교	50명	충북오송	독립 홈페이지 미개설
GIST 부설 AI 영재학교	미확정	광주	독립 홈페이지 미개설

기존 8개 영재학교의 정원 내 모집 규모는 총 789명 수준이며, 서울·경기·한국과학영재학교가 각각 120명, 대전·대구·광주과학고가 각각 90명, 세종 84명, 인천 75명 규모로 운영돼 왔습니다. 모집인원은 학년도별 요강에서 다시 확인해야 합니다. (베리타스알파)

KAIST 부설 AI AI BIO 과학영재학교는 2026년 6월 현재 별도의 신입생 모집요강과 독립적인 학교 홈페이지는 확인되지 않습니다. 당초 2027년 개교 목표가 제시됐지만, 공식 충북도 자료에서는 행정절차 지연으로 이르면 2028년 개교 전망도 언급됩니다.

KAIST 부설 AI BIO 영재학교가 AI와 바이오의 융합에 초점을 둔다면, GIST 부설 AI 영재학교는 보다 직접적으로 AI 알고리즘·컴퓨팅·데이터·로봇·지능형 시스템에 집중할 가능성이 큽니다. 2029년 개교 목표가 제시된 바 있으나, 신설되는 2개교는 실제 개교와 첫 선발 일정은 별도의 공식 발표를 확인해야 합니다.

 

서울과학고 입학안내	서울	https://admission-sshs.info
KAIST	대전	https://www.kaist.ac.kr
충청북도		https://www.chungbuk.go.kr
GIST	광주	https://www.gist.ac.kr
광주광역시		https://www.gwangju.go.kr

 

2. 과학고 현황

지역	학교명	소재지	공식 홈페이지
서울	한성과학고등학교	서울특별시 서대문구	https://hansungsh.sen.hs.kr
서울	세종과학고등학교	서울특별시 구로구	http://sjsh.sen.hs.kr
인천	인천과학고등학교	인천광역시 중구	https://i-science.icehs.kr
인천	인천진산과학고등학교	인천광역시 부평구	https://ijss.icehs.kr
경기	경기북과학고등학교	경기도 의정부시	https://gbs-h.goeujb.kr
부산	부산과학고등학교	부산광역시 금정구	https://school.busanedu.net/bss-h
부산	부산일과학고등학교	부산광역시 사하구	https://school.busanedu.net/bis-h
대구	대구일과학고등학교	대구광역시 동구	http://www.dg1s.dge.hs.kr
대전	대전동신과학고등학교	대전광역시 동구	https://ddsciencehs.djsch.kr
울산	울산과학고등학교	울산광역시 울주군	https://school.use.go.kr/ushs-h
강원	강원과학고등학교	강원특별자치도 원주시	https://gwshs.gwe.hs.kr
충북	충북과학고등학교	충청북도 청주시 상당구	https://school.cbe.go.kr/cbs-h/M01
충남	충남과학고등학교	충청남도 공주시	https://cnsh.cnehs.kr
전북	전북과학고등학교	전북특별자치도 익산시	https://school.jbedu.kr/ejbs
전남	전남과학고등학교	전라남도 나주시	https://jeonnam-sh.hs.jne.kr
제주	제주과학고등학교	제주특별자치도 제주시	https://jeju-s.jje.hs.kr
경북	경북과학고등학교	경상북도 포항시 북구	https://school.gyo6.net/kbs
경북	경산과학고등학교	경상북도 경산시	https://school.gyo6.net/gss
경남	경남과학고등학교	경상남도 진주시	https://gshs-h.gne.go.kr
경남	창원과학고등학교	경상남도 창원시 의창구	https://csh-h.gne.go.kr

전국 과학고는 기존 20개교가 운영되고 있으며, 경기도에서는 기존 경기북과학고에 더해 부천과학고, 분당중앙과학고, 시흥과학고, 이천과학고 등이 단계적으로 확대되고 있습니다.

3. 학교마다 강조하는 분야가 다릅니다

영재학교와 과학고는 모두 수학·과학을 중심으로 하지만 교육의 방향은 서로 다릅니다.

관심 분야	추천 학교 유형
순수수학·기초과학	서울과학고, 한국과학영재학교, 경기북과학고
독립연구·과학자형	한국과학영재학교, 대전과학고, 광주과학고
AI·소프트웨어	경기과학고, 대전과학고, 분당중앙과학고
로봇·공학설계	부천과학고, 인천과학예술영재학교
바이오·생명과학	KAIST AI BIO 영재학교, 시흥과학고
반도체·전자공학	이천과학고
과학·예술·창의융합	세종과학예술영재학교, 인천과학예술영재학교

학생의 관심 분야가 명확할수록 학교 선택도 구체적이어야 합니다.

예를 들어 코딩을 좋아한다고 해서 모두 AI 분야에 적합한 것은 아닙니다.
알고리즘과 수학적 모델링을 좋아하는 학생, 데이터를 분석하는 학생, 로봇을 제작하는 학생, 생명과학 데이터를 탐구하는 학생은 서로 다른 준비가 필요합니다.