์ด ๋ฌธ์„œ์˜ ์›๋ณธ์€ ์™ธ๋ถ€ ์œ„ํ‚ค์—์„œ ๊ฐ€์ ธ์™”์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

1. ๊ฐœ์š”2. ์‹œํ—˜์˜ ๊ตฌ์กฐ
2.1. Quantitative Reasoning
2.1.1. Problem Solving2.1.2. Data Sufficiency
2.2. Verbal Reasoning
2.2.1. Reading Comprehension2.2.2. Critical Reasoning2.2.3. Sentence Correction
2.3. Integrated Reasoning2.4. Analytical Writing Assessment

1. ๊ฐœ์š”[ํŽธ์ง‘]

Graduate Management Admission Test

GMAT์€ ๊ฒฝ์˜๋Œ€ํ•™์› ์ž…ํ•™์‹œํ—˜์œผ๋กœ, ๋ฏธ๊ตญ, ์บ๋‚˜๋‹ค, ์œ ๋Ÿฝ ๋“ฑ์˜ ๋Œ€ํ•™ ๊ฒฝ์˜๋Œ€ํ•™์›์— ์ž…ํ•™ํ•˜๊ณ ์ž ํ•™์ƒ์ด ์น˜๋Ÿฌ์•ผ ํ•˜๋Š” ๋Œ€ํ•™์› ์‹œํ—˜์ด๋‹ค. ์‹œํ—˜ ํ˜•ํƒœ๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ ์ ์‘์‹์ด๋‹ค. ์‹œํ—˜์€ ์ˆ˜๋ฆฌ์˜์—ญ(Quantitative Section), ์–ธ์–ด์˜์—ญ(Verbal Section) ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ถ„์„์  ์ž‘๋ฌธํ‰๊ฐ€(Analytical Writing Assessment)๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค. ๋งค์šฐ ์–ด๋ ค์šด ์‹œํ—˜์œผ๋กœ, ๋ฏธ๊ตญ 4๋…„์ œ ๋Œ€ํ•™์ƒ๋“ค(์ฆ‰, ์˜์–ด๊ถŒ ๋„ค์ดํ‹ฐ๋ธŒ ์ค‘ 4๋…„์ œ ๋Œ€ํ•™์„ ๋งˆ์นœ ์‚ฌ๋žŒ) ์ค‘ ๊ฒฝ์˜๋Œ€ํ•™์›์— ์ง„ํ•™ํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ํ•™์ƒ๋“ค์„ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ ์‹ค์‹œํ•˜๋Š” ์‹œํ—˜์ด๋ผ, ํ•œ๊ตญ์—์„œ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์˜์–ด์‹œํ—˜๊ณผ๋Š” ์ˆ˜์ค€์ด ๋‹ค๋ฅด๋‹ค. ์ด ์™ธ์˜ ๋Œ€ํ•™์› ์ž…ํ•™ ์‹œํ—˜์œผ๋กœ๋Š” ๋Œ€ํ‘œ์ ์œผ๋กœ GRE, LSAT, MCAT ๋“ฑ์ด ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ์ด์ค‘ GRE ์‹œํ—˜์„ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ๊ฒฝ์˜๋Œ€ํ•™์›์—์„œ ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ๋‹ค.[1]

๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ๊ฐ๊ด€์‹์ธ๋ฐ(์‚ฌ์‹ค AWA๋ฅผ ์ œ์™ธํ•˜๋ฉด ์ „๋ถ€ ๊ฐ๊ด€์‹์ด๋‹ค), Computer Adaptive Test๋ผ๊ณ  ํ•ด์„œ ์‘์‹œ์ž๊ฐ€ ํ‘ธ๋Š” ๊ฒƒ์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฌธํ•ญ์˜ ๋‚œ์ด๋„ ๋“ฑ์„ ๋ณ€๊ฒฝํ•œ๋‹ค. ์ฆ‰, ์ดˆ๋ฐ˜์— ๋ฌธ์ œ๋“ค์„ ์—ฐ๋‹ฌ์•„ ๋งž์ถ”๋ฉด ๋‚œ์ด๋„๊ฐ€ ๊ฐ€ํŒŒ๋ฅด๊ฒŒ ์ƒ์Šนํ•˜๊ณ , ์ด์— ๋”ฐ๋ผ ๊ทธ๋งŒํผ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ ์ˆ˜๋„ ์˜ฌ๋ผ๊ฐ€๊ฒŒ ๋œ๋‹ค. ์ด๋Š” ๋ฐ”๊ฟ” ๋งํ•˜๋ฉด ์ดˆ๋ฐ˜์— ๋ช‡ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ์ •ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ๋งž์ถฐ์•ผํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. ์ดˆ๋ฐ˜์— ์‹ค์ˆ˜๋ฅผ ํ•˜๊ฒŒ๋˜๋ฉด ํ›„๋ฐ˜์— ๋น„๊ต์  ์ ์ˆ˜๋Œ€๊ฐ€ ์•ˆ์ •์ ์ด๊ฒŒ ๋‚˜์˜ค๋Š” ๊ตฌ๊ฐ„์— ๋น„ํ•ด ํ›จ์”ฌ ๋ฌธํ•ญ ๋‚œ์ด๋„์— ์˜ํ–ฅ๋ ฅ์ด ํฌ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ์ดˆ๋ฐ˜ ๋ถ€๋ถ„์—์„  ์กฐ๊ธˆ ์˜ค๋ฒ„ํ•ด์„œ๋ผ๋„ ์‹œ๊ฐ„์„ ํˆฌ์žํ•ด์ฃผ๋Š” ํŽธ์ด ์ข‹๋‹ค.

์‹œํ—˜์„ ์‹ ์ฒญํ•˜๋ฉด, 2ํšŒ๋ถ„์˜ ๋ชจ์˜๊ณ ์‚ฌ๋ฅผ ํ’€์–ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์‹œํ—˜๊ณผ ๋˜‘๊ฐ™์ด CAT ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ ์ง„ํ–‰๋˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์‹œํ—˜ ์„ฑ์ ์„ ๊ฐ€๋Š ํ•ด๋ณด๊ธฐ ์ข‹๋‹ค.

๋” ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋ฉด gmatclub.com์—์„œ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ์˜ฌ๋ฆฐ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฌธ์ œ๋“ค์„ ํ’€์–ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

2. ์‹œํ—˜์˜ ๊ตฌ์กฐ[ํŽธ์ง‘]

์‹œํ—˜์€ ํฌ๊ฒŒ 4 ๋ถ€๋ถ„์œผ๋กœ ๋‚˜๋‰˜๋Š”๋ฐ, ์ด ์ค‘ Quantitative์™€ Verbal์€ ๋ฌถ์—ฌ์„œ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ ์ˆ˜(200~800)๋กœ ์‹œํ—˜์ด ๋๋‚˜๋Š” ๋™์‹œ์— ํ™”๋ฉด์— ๋œฌ๋‹ค.

GMAT์„ ์ฃผ๊ด€ํ•˜๋Š” GMAC์€ ์ ์ˆ˜์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋Œ€๋žต์ ์ธ ๋ฐฑ๋ถ„์œ„๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™๋‹ค. ๊ด€๋ จ ๋งํฌ:

800: 99%
750: 98%
700: 88%
650: 73%
600: 55%
550: 26%
500: 26%
450: 16%
...

์ „์ฒด ์‘์‹œ ์ธ์›์˜ ํ‰๊ท ์ ์€ 551.94์ ์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค.
ํ†ต์ƒ 760 ์ด์ƒ์€ ์ƒ์œ„ 1%๋ผ๊ณ  ๋ณธ๋‹ค.
์ดํ›„๋Š” 10์ ๋งˆ๋‹ค ์•ฝ 1~2%p ์ •๋„ ๋ฐฑ๋ถ„์œ„๊ฐ€ ํ•˜๋ฝํ•œ๋‹ค.

2.1. Quantitative Reasoning[ํŽธ์ง‘]

6~51์ .
Quant๋ผ๊ณ ๋„ ๋ถ€๋ฅด๋Š” ์ˆ˜ํ•™ ํŒŒํŠธ๋‹ค. ๋งŒ์ ์€ 51์ . ์ฃผ๋กœ ํ•œ๊ตญ ์ˆ˜ํ—˜์ƒ์˜ ๊ธฐ๋ณธ ์ „๋žต์€ ์—ฌ๊ธฐ์„œ ๋Œ€๋žต 50์  ์ด์ƒ์„ ๋ฐ›์•„์„œ ๋’ค์˜ ๋ฒ„๋ฒŒ ์„น์…˜์—์„œ ํ•„์—ฐ์ ์œผ๋กœ ์žˆ์„ ๊ฐ์ ์„ ํ‹€์–ด๋ง‰๋Š” ์‹์ด๋‹ค. ๋‚œ์ด๋„๋Š” ํ•œ๊ตญ ์ค‘ํ•™๊ต ์ˆ˜ํ•™ ์ˆ˜์ค€์œผ๋กœ ์ถฉ๋ถ„ํžˆ ํ’€ ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋‚˜, ํ•จ์ •์„ ๋ฏธ์นœ๋“ฏ์ด ๊น”์•„๋†“๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ˆ˜ํ•™์  ์ง€์‹๋ณด๋‹จ ๊ผผ๊ผผํ•จ์ด ๊ณ ๋“์ ์— ํ›จ์”ฌ ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค.

๋™์–‘๊ถŒ ์ˆ˜ํ—˜์ƒ๋“ค์˜ ์••๋„์ ์ธ ํผํฌ๋จผ์Šค๋กœ ๊ฐˆ์ˆ˜๋ก ์ ์ˆ˜๋ณ„ ๋”ฐ๋ฅธ ๋ฐฑ๋ถ„์œ„๊ฐ€ ๋‚ฎ์•„์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๊ณผ๊ฑฐ์— 50์€ ์ตœ์ƒ์œ„๊ธ‰ ์ ์ˆ˜์˜€์œผ๋‚˜, ์„ธ์›”์ด ์ง€๋‚˜ ํ˜„์žฌ๋Š” 50์ ์€ ์•ฝ 80%๋Œ€์˜ ๋ฐฑ๋ถ„์œ„์—์„œ ํ˜•์„ฑ๋œ๋‹ค.

2.1.1. Problem Solving[ํŽธ์ง‘]

ํ”ํžˆ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฌด๋‚œํ•œ ๋ฌธ์ œํ’€์ด ์œ ํ˜•์ด๋‹ค. ์•”์‚ฐ์œผ๋กœ 3์ดˆ๋ฉด ๋๋‚  ๋ฌธ์ œ๋ถ€ํ„ฐ, ๊ธฐ์–ต ์ €ํŽธ์— ๋ฌป์–ด๋‘์—ˆ๋˜ ๋„ํ˜•์˜ ๋‹ฎ์Œ ๊ฐ™์€ ์ง€์‹์„ ๋Œ๊ณ ์™€์•ผ ํ’€๋ฆฌ๋Š” ๋ฌธ์ œ๋“ค๊นŒ์ง€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ข…๋ฅ˜๊ฐ€ ํฌ์ง„ํ•ด์žˆ๋‹ค.

๋‹ค๋งŒ ํ•จ์ •์ด ์ข€ ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ฃผ์˜๊นŠ๊ฒŒ ๋ด์•ผํ•œ๋‹ค. x์— ๊ด€ํ•œ ์‹์„ ์“ฐ๋‹ค๊ฐ€ ์ ˆ๋Œ€๊ฐ’ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋งˆ์ง€๋ง‰์— x๊ฐ’์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ -x๋ฅผ ๊ตฌํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๊ฑฐ๋‚˜ ํ•˜๋Š” ์‹์œผ๋กœ ๊ธ‰ํ•˜๊ฒŒ ํ’€๋‹ค๋ณด๋ฉด ๋†“์น˜๊ธฐ ์‰ฌ์šด ํ•จ์ •๋“ค์ด ๋งŽ์ด ์žˆ๋‹ค. ์‹œ๊ฐ„์ด ๋”ฑํžˆ ๋„‰๋„‰ํ•œ ํŽธ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ๋”๋”์šฑ ์ฃผ์˜ํ•ด์•ผํ•œ๋‹ค.

2.1.2. Data Sufficiency[ํŽธ์ง‘]

GMAT์—์„œ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์•„์ฃผ ๋…ํŠนํ•œ ์œ ํ˜•์ด๋‹ค. ์–ด์ฐŒ๋ณด๋ฉด MBA, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ดํ›„ ๊ด€๋ฆฌ์ง์—์„œ ์ข…์‚ฌํ•˜๊ฒŒ๋  ์‘์‹œ์ž๋“ค์—๊ฒŒ ์ ์ ˆํ•œ ๋ฌธํ˜•์œผ๋กœ, ์ •๋‹ต์„ ๊ตฌํ•  ํ•„์š”๊ฐ€ ์—†๋‹ค. ๊ณ„์‚ฐ์€ ๋‚จํ•œํ…Œ ์‹œํ‚ฌ ์ƒ๊ฐ์ธ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค ์‘์‹œ์ž๊ฐ€ ํ•ด์•ผํ•˜๋Š” ์ผ์€ ์–ด๋– ํ•œ ์ •๋ณด(๋ฌธ์ œ์˜ ์กฐ๊ฑด)๋กœ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ •๋‹ต์„ ํŒ๋‹จํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ํŒŒ์•…ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์„œ ์ •๋‹ต์„ ํŒ๋‹จํ•œ๋‹จ ๊ฒƒ์€ ์ •๋‹ต์ด ํ•˜๋‚˜์˜ ๊ฐ’์„ ๊ฐ€์ง€๋Š”์ง€ (์ฐธ์ด๋‚˜ ๊ฑฐ์ง“, ํ˜น์€ ํŠน์ •ํ•œ ์ˆซ์ž) ํŒ๋‹จํ•œ๋‹จ ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์ฆ‰, ๊ณ„์‚ฐ์ด ๊ฑฐ์˜ ํ•„์š”์—†๋Š” ๋ฌธ์ œ ์œ ํ˜•์œผ๋กœ, ํ†ต์ƒ PS ํ˜•์‹์˜ ๋ฌธ์ œ์— ์ต์ˆ™ํ•œ ํ•™์ƒ๋“ค์—๊ฒ ์ฒ˜์Œ์— ์•„์ฃผ ๋‚ฏ์„ค ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

DS๋Š” ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ํ˜•์‹์œผ๋กœ ์ถœ์ œ๋œ๋‹ค:
1. If 6xy=x2y+9y, what is the value of xy?
(1) yโ€“x=3
(2) x3<0

๋ชจ๋“  DS ์„ ์ง€๋Š” ์ „๋ถ€ ๋™์ผํ•˜๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ์˜จ๋ผ์ธ ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ์—์„  ์„ ์ง€๋ฅผ ์ƒ๋žตํ•˜๊ณ  ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์˜ฌ๋ฆฐ๋‹ค.
(A) (1) ๋‹จ๋…์œผ๋กœ ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‚˜, (2) ๋‹จ๋…์œผ๋กœ๋Š” ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅ.
(B) (2) ๋‹จ๋…์œผ๋กœ ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‚˜, (1) ๋‹จ๋…์œผ๋กœ๋Š” ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅ.
(C) (1)๊ณผ (2)๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‚˜, ๋‘˜ ๋ชจ๋‘ ๋‹จ๋…์œผ๋กœ๋Š” ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅ.
(D) (1)๊ณผ (2) ๋ชจ๋‘ ๋‹จ๋…์œผ๋กœ ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๊ฐ€๋Šฅ.
(E) (1)๊ณผ (2)๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ์‚ฌ์šฉํ•ด๋„ ์ •๋‹ต ํŒ๋ณ„ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅ.

๊ฐ€์žฅ ๋ฌด๋‚œํ•œ ํ’€์ด ๋ฐฉ์‹์€ (1) ๋‹จ๋… โ†’ (2) ๋‹จ๋… โ†’ (1)๊ณผ (2) ๋ชจ๋‘ ์‚ฌ์šฉ (์•ž์˜ ๋‘ ๊ฐœ๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ ํŒ๋ณ„ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅํ•  ๋•Œ ํ•œ์ •)์ด๋‹ค.

์œ„์˜ ์˜ˆ์‹œ ๋ฌธํ•ญ์˜ ๊ฒฝ์šฐ ํ•œ์ชฝ์œผ๋กœ ํ•ญ์„ ์˜ฎ๊ธฐ๋ฉด 0 = (x-3)2y๊ฐ€ ๋˜๊ณ , y๊ฐ€ 0์ด๊ฑฐ๋‚˜ x๊ฐ€ 3 ์ด๋ผ๋Š” ๊ฒฐ๋ก ์ด ๋‚˜์˜จ๋‹ค.

(1)์€ y๊ฐ€ 0์ผ๋•Œ x=-3์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— xy=0, y๊ฐ€ 0์ด ์•„๋‹๋•Œ x=3์ด๋ผ y=6์ด๊ณ , xy=18์ด ๋œ๋‹ค. ์ฆ‰, (1)์˜ ์กฐ๊ฑด์€ ๋‹ต์ด ๋‘ ์ข…๋ฅ˜๊ฐ€ ์žˆ์–ด์„œ ์ •๋‹ต์„ ํŒ๋ณ„ํ•  ์ˆ˜ ์—†๋‹ค.
(2)๋Š” x๊ฐ€ ์Œ์ˆ˜๋ผ๋Š” ๋œป์ด๋ฏ€๋กœ x๋Š” 3์ผ ์ˆ˜ ์—†๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ y๊ฐ€ 0์ด๊ณ , xy=0์œผ๋กœ ๊ณ ์ •๋˜๋ฏ€๋กœ ์ •๋‹ต์ด ํŒ๋ณ„ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค.
๊ณ ๋กœ ์ •๋‹ต์€ B์ด๋‹ค.

2.2. Verbal Reasoning[ํŽธ์ง‘]

6~51์ .
์ง€์˜ฅ์˜ ๋‚œ์ด๋„๋ฅผ ์ž๋ž‘ํ•˜๋Š” ์„น์…˜์ด๋‹ค. ํ€€ํŠธ๋Š” ํ•œ๊ตญ์—์„œ ํ•™๊ต๋ฅผ ๋‚˜์˜จ ์‚ฌ๋žŒ์€ ํฐ ๋ฌด๋ฆฌ ์—†์ด ํ’€ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ˆ˜์ค€์ด๋‚˜, ๋ฒ„๋ฒŒ์€ ์• ์ดˆ์— ๋Œ€ํ•™ ์ˆ˜์ค€์˜ ๊ต์œก์„ ๋ฐ›์€ ๋ฏธ๊ตญ์ธ์„ ํ„ธ์–ด๋จน๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๋งŒ๋“  ์„น์…˜์ด๋ผ ๋น„์›์–ด๋ฏผ์—๊ฒ ์ž”ํ˜นํ•  ์ •๋„์˜ ๋‚œ์ด๋„๋ฅผ ์ž๋ž‘ํ•œ๋‹ค.

2.2.1. Reading Comprehension[ํŽธ์ง‘]

์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ๋…ํ•ด ์„น์…˜์ด๋‹ค. ๋…ผ๋ฌธ ์ดˆ๋ก ์ •๋„์˜ ๊ธ€์„ ์ฝ๊ณ  ๊ด€๋ จ ์งˆ๋ฌธ์— ๋‹ต์„ ํ•˜๋ฉด ๋œ๋‹ค.

์ฃผ์˜ํ•ด์•ผํ•  ๊ฒƒ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๊ฐ€ Infer ๋ฌธ์ œ ์œ ํ˜•์ด๋‹ค. ์œ ์ถ”ํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๋ผ๊ณ  ํ•ด์„œ ์ ˆ๋Œ€ ์ž๊ธฐ ์ฃผ๊ด€์ด ๊ฐœ์ž…ํ•˜๋ฉด ์•ˆ๋œ๋‹ค. ๋ง์ด ์ข‹์•„์„œ ์œ ์ถ”์ง€ ์‹ค์งˆ์ ์œผ๋กœ ์ง€๋ฌธ์˜ Paraphrase ๊ฐœ๋…์ด๋‹ค. ๋ณธ๋ฌธ์— ๋‚˜์˜ค๋Š” ๋‚ด์šฉ์„ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ์„ ์ง€๊ฐ€ ๊ตฌ์„ฑ๋˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค. ํ•™์›์—์„œ๋Š” ์ข…์ข… ์œ ์ถ” ์ธก๋ฉด์„ ๊ฐ•์กฐํ•˜๊ธฐ๋„ ํ•˜๋Š”๋ฐ, ์ ˆ๋Œ€ ์ž๊ธฐ ํ•ด์„์„ ํ•˜๋ž€ ๋œป์ด ์•„๋‹ˆ๋‹ค. ๋งŽ์ด ๋‚˜๊ฐ€๋”๋ผ๋„ ๋ณธ๋ฌธ์˜ ๋ฌธ์žฅ์„ ์ผ๋ฐ˜์  ํ‘œํ˜„์œผ๋กœ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ํ•œ๊ณ„๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, "์˜ค๋ธ๊ตฌ์ด ์น˜ํ‚จ์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค"์—์„œ ์œ ์ถ”ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์€ "์–ด๋–ค ์น˜ํ‚จ์€ ์˜ค๋ธ์— ๊ตฌ์›Œ์ง€๊ธฐ๋„ ํ•œ๋‹ค"์ด์ง€, "์˜ค๋ธ๊ตฌ์ด ์น˜ํ‚จ์ด ์ธ๊ธฐ๊ฐ€ ๋งŽ๋‹ค" ๋“ฑ์€ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค. ๋งŽ์ด๋“ค ์‹ค์ˆ˜ํ•˜๋Š” ์œ ํ˜•์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ํ•ญ์ƒ ์œ ๋…ํ•˜๋ฉด์„œ ํ’€์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค.

2.2.2. Critical Reasoning[ํŽธ์ง‘]

๋…ผ์ฆ ์˜์—ญ์œผ๋กœ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ฃผ์žฅ์ด๋‚˜ ์ƒํ™ฉ๋“ฑ์„ ๋…ผ๋ฆฌ์ ์œผ๋กœ ํŒŒ์•…ํ•˜๊ณ  ๋ถ„์„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ์ธก์ •ํ•œ๋‹ค.
๊ฐ€์žฅ ํ”ํ•œ ์˜์—ญ์ด ๋…ผ์ฆ์— ๋Œ€ํ•œ ๋น„ํ‰์ด๋‹ค. ์ฃผ์š” ์œ ํ˜•์œผ๋ก 
  1. ๋…ผ์ฆ์ด ์ƒ๋žตํ•œ ์ „์ œ๋ฅผ ์ฐพ๊ฑฐ๋‚˜
  2. ๋…ผ์ฆ์„ ์ง€์ง€/๋ฐ˜๋ฐ•ํ•˜๋Š” ๊ธ€์„ ์ฐพ๊ฑฐ๋‚˜
  3. ๋…ผ์ฆ์˜ ํƒ€๋‹นํ•จ์„ ํ‰๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ•„์š”ํ•œ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ฐพ๋Š” ๊ฒƒ
๋“ฑ์ด ์žˆ๋‹ค. ์ด ์™ธ์—๋„ ์‚ฌ์—…/์ •์ฑ…์˜ ์„ฑ๊ณต ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์— ๋Œ€ํ•œ ํ‰๊ฐ€๋‚˜ ์–ด๋–ค ๋…ผ์ฆ๊ธ€์˜ ๊ฐ ๋ฌธ์žฅ๋“ค์ด ์–ด๋–ค ์—ญํ• ์„ ํ•˜๋Š”์ง€ ๊ณ ๋ฅด๋Š” ๋ฌธ์ œ๋“ค์ด ์žˆ๋‹ค.

๋‹น์—ฐํ•˜์ง€๋งŒ, ํ† ๋ก  ๊ฒฝํ—˜์ด ๋„์›€์ด ๋งŽ์ด ๋œ๋‹ค. ์ œ์‹œ๋ฌธ๋“ค์„ ๋ณผ ๋•Œ, ๋ฌด์—‡์ด ์ „์ œ๋˜์—ˆ๋Š”์ง€, ๋ฌด์—‡์ด ์ฃผ์žฅ์ธ์ง€ ๋“ฑ์„ ํŒŒ์•…ํ•˜๋Š” ์—ฐ์Šต์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค.

์ด ์„น์…˜์€ ์ƒ๊ฐ๋ณด๋‹ค ์—ฐ์Šต์œผ๋กœ ์ ์ˆ˜๊ฐ€ ์˜ค๋ฅด์ง€ ์•Š๋Š” ํŽธ์ด๋ฉฐ, ๋ฏธ๊ตญ์ธ๋“ค์กฐ์ฐจ ๋งŽ์ด ํ‹€๋ฆฌ๋Š” ์œ ํ˜•์ด๋‹ค. ๋‚œ์ด๋„๋„ ๊ทธ๋ ‡๊ณ  ์‹œ๊ฐ„์ด ์ถฉ๋ถ„ํ•˜์ง€๋„ ์•Š๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค. ์œ ํ˜•์— ์ต์ˆ™ํ•ด์ง€๊ณ , ๊ธฐ์ดˆ์ ์ธ ๊ณต๋žต๋ฒ•์„ ์ˆ™์ง€ํ•˜๋ฉด ์•ฝ๊ฐ„์˜ ์ ์ˆ˜ ํ–ฅ์ƒ์„ ๊ธฐ๋Œ€ํ•ด๋ณผ ์ˆœ ์žˆ์œผ๋‚˜ ๊ทธ ์ด์ƒ์œผ๋กœ ๊ฐ€๋ฉด ์˜ค๋ฅด๋Š” ์†๋„๊ฐ€ ํƒ€ ์„น์…˜์— ๋น„ํ•ด ๊ต‰์žฅํžˆ ๋А๋ ค์ง„๋‹ค. ๋น„์›์–ด๋ฏผ์ด ๋А๋ผ๋Š” SC์˜ ์ฒด๊ฐ ๋‚œ์ด๋„์— ๋ฌปํ˜€์„œ ๊ทธ๋ ‡์ง€ ์‹ค์งˆ์ ์œผ๋กœ GMAT์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ์–ด๋ ค์šด ํŒŒํŠธ๋กœ ๊ผฝํžŒ๋‹ค.

2.2.3. Sentence Correction[ํŽธ์ง‘]

๋น„์›์–ด๋ฏผ์˜ ๋ฌด๋ค. ๋น„์›์–ด๋ฏผ์—๊ฒ ๊ฐ€์žฅ ๊ณ ํ†ต์Šค๋Ÿฌ์šด ์„น์…˜์ด๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๋ง ๊ทธ๋Œ€๋กœ ๋ฌธ์žฅ ๊ต์ •์ธ๋ฐ, ๋‹จ์ˆœํžˆ ๋ฌธ๋ฒ•์˜ ์ •์˜ค๋ฅผ ๊ฐ€๋ฅด๋Š” ์ˆ˜์ค€์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ, ๊ธ€์˜ ๋…ผ๋ฆฌ์  ํ๋ฆ„, ์ „๊ฐœ์˜ ๋ถ€๋“œ๋Ÿฌ์›€ ๋“ฑ๋„ ๋ด์•ผํ•œ๋‹ค. ์ฆ‰, ๋ฌธ๋ฒ•์ ์œผ๋กœ ์™„์ „ํ•œ ์„ ์ง€๊ฐ€ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ ๋“ฑ์žฅํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ์ด ๊ฒฝ์šฐ๋Š” ๋…ผ๋ฆฌ์ ์œผ๋กœ ์ „ํ˜€ ๋งž์ง€ ์•Š์€ ์„ ์ง€๊ฐ€ ์žˆ์„ ๊ฒƒ์ด๋‹ˆ ๊ทธ๊ฒƒ์„ ์ œ๊ฑฐํ•˜๋ฉด ๋œ๋‹ค๋ฏธ๋ž˜์— ์ง€์–ด์งˆ ๊ฑด๋ฌผ์ด ๊ณผ๊ฑฐ์˜ ์ง€์ง„์— ๋ฌด๋„ˆ์ง„๋‹ค๊ฑฐ๋‚˜. ๊ทธ๋ž˜๋„ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ๊ฒฝ์šฐ๋Š” ์ž์„ธํžˆ ๋œฏ์–ด๋ณด๋ฉด ๋ฌธ๋ฒ•์  ์˜ค๋ฅ˜๊ฐ€ ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ต์ˆ™ํ•ด์ง€๋ฉด ์–ด๋А ์ •๋„์˜ ์ •๋‹ต๋ฅ ์€ ๊ธฐ๋Œ€ํ•ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ํ”ํ•˜๊ฒŒ ๋‚˜์˜ค๋Š” ์ •๋‹ต(์ฆ‰ ๋ฌธ์žฅ์˜ ์˜ค๋ฅ˜) ์œ ํ˜•์œผ๋ก  ์ฃผ์–ด-๋™์‚ฌ์˜ ์ˆ˜์ผ์น˜, ์‹œ์ œ์˜ ๋…ผ๋ฆฌ์„ฑ, ์ˆ˜์‹์–ด์˜ ๋ชจํ˜ธํ•จ(์ค‘์˜์  ํ‘œํ˜„ ๋“ฑ), ๋Š˜์–ด์ง€๋Š” ๋ฌธ์žฅ(์ฃผ์–ด๋‚˜ ๋™์‚ฌ์˜ ์ˆ˜๊ฐ€ ๋งž์ง€ ์•Š๋Š” ๊ฒฝ์šฐ) ๋“ฑ์ด ์žˆ๋‹ค.

์ œ์‹œ๋ฌธ๋งŒ ์ฝ๊ณ  ๋„์ €ํžˆ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์ฐพ์ง€ ๋ชปํ•˜๊ฒ ๋‹ค๋ฉด, ์„ ์ง€๋ฅผ ํ›‘์–ด๋ณด์ž. ์„ ์ง€๋“ค๋ผ๋ฆฌ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๋ณด์ด๋Š” ๋ถ€๋ถ„์ด ๋ฌธ์ œ์—์„œ ๋ฌผ์–ด๋ณด๋Š” ๊ณณ์ด๋‹ค.

์›์–ด๋ฏผ๊ณผ ๋น„์›์–ด๋ฏผ์˜ ์‹œ๊ฐ„๋ถ„๋ฐฐ๊ฐ€ ๊ฐ€์žฅ ํฌ๊ฒŒ ๊ฐˆ๋ฆฌ๋Š” ์„น์…˜์ด๊ธฐ๋„ ํ•˜๋‹ค. ๋ฏธ๊ตญ ์‚ฌ์ดํŠธ๋“ค์„ ๋ณด๋ฉด SC์—์„œ ์•ฝ 60~90์ดˆ์˜ ์‹œ๊ฐ„๋งŒ์„ ์“ฐ๊ณ  ์‹œ๊ฐ„์„ ๋‚จ๊ฒจ์„œ ๋” ์–ด๋ ค์šด CR์— ํˆฌ์žํ•  ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋น„์›์–ด๋ฏผ์€ ์‚ฌ์‹ค์ƒ ๊ทธ ๋ฐ˜๋Œ€๋ผ๊ณ  ๋ณด๋ฉด ๋œ๋‹ค.

๊ทธ๋‚˜๋งˆ ๋‹คํ–‰์ธ ๊ฒƒ์€ SC๊ฐ€ ์ฐจ์ง€ํ•˜๋Š” ๋น„์ค‘์ด ์ ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋ณดํ†ต ํ•œ ์‹œํ—˜์—์„œ 9~11๋ฌธํ•ญ ์ •๋„ ์ถœ์ œ๋˜๋Š” ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์•Œ๋ ค์ ธ ์žˆ๋‹ค.

2.3. Integrated Reasoning[ํŽธ์ง‘]

1~8์ .
IR๊ณผ AWA๋Š” ์ƒ๋Œ€์ ์œผ๋กœ ์ค‘์š”ํ•˜์ง€ ์•Š์€ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์•Œ๋ ค์ ธ ์žˆ๋‹ค. ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฒƒ์€ ์œ„์˜ ๋ฒ„๋ฒŒ๊ณผ ํ€€ํŠธ์˜ ํ•ฉ์ ์ด๊ณ , IR๊ณผ AWA๋Š” ์ผ์ข…์˜ ์ฐธ๊ณ ์šฉ์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ์•„์ฃผ ์•ˆ๋ณด๋Š” ๊ฒƒ์€ ์•„๋‹ˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋‹ค ์ฐ์–ด๋ฒ„๋ฆฐ๋‹ค๊ฑฐ๋‚˜ ํ•˜๋Š” ํ–‰์œ„๋Š” ์ž์ œํ•˜์ž. ๋‹ค๋งŒ ์ด ์„น์…˜๋ถ€ํ„ด ์ˆ˜ํ—˜์ž๋“ค์ด ์ƒ๋‹นํžˆ ๊ธด์žฅ์„ ํ’€๊ณ  ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ •๋‹ต๋ฅ ์ด ๋‹ค์†Œ ๋‚ฎ์•„์ง€๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค. IR์€ ํ€€ํŠธ์™€ CR, ์•ฝ๊ฐ„์˜ RC๊ฐ€ ํ•ฉ์ณ์ง„ ๋А๋‚Œ์ด๋ผ๊ณ  ๋ณด๋ฉด ์ข‹๋‹ค. ์ฃผ๋กœ ํ…Œ์ด๋ธ”์ด๋‚˜ ์ฐจํŠธ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์งง์€ ๋ฌธ๋‹จ์„ ์ฃผ๊ณ , ์ด๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ์ฃผ์–ด์ง„ ์งˆ๋ฌธ์„ ๋‹ตํ•˜๋Š” ์‹์ด๋‹ค. ๋ฌธ์ œ๋Š” ์ˆซ์ž๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๊ฑฐ๋‚˜(์–ด๋–ค ์ˆ˜์น˜๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๊ฑฐ๋‚˜, ์–ด๋– ํ•œ ๊ฒƒ์˜ ๋Œ€๋žต์  ๋น„์œจ์„ ๊ฐ€๋Š ํ•œ๋‹ค), ์ฃผ์–ด์ง„ ์ •๋ณด๋กœ ํŒ๋ณ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ •๋ณด, ํ˜น์€ ํ™•์‹คํžˆ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ •๋ณด๋ฅผ ์ฐพ๋Š” DS์Šค๋Ÿฌ์šด ๋ฌธ์ œ๋„ ์žˆ๋‹ค.

2.4. Analytical Writing Assessment[ํŽธ์ง‘]

0.0~6.0์ .
AWA๋Š” ํ† ํ”Œ ๋“ฑ์—์„œ๋„ ๋ดค์„ ๊ธ€์“ฐ๊ธฐ ์„น์…˜์œผ๋กœ, ์งง์€ ๋…ผ์ฆ๊ธ€์„ ๋ณด๊ณ  ๋น„ํ‰์„ ํ•˜๋ฉด ๋œ๋‹ค.
[1] 2020๋…„ 4์›” ๋ฏธ๊ตญ ์ž๋ฃŒ์— ๋”ฐ๋ฅด๋ฉด ํ–ฅํ›„ GRE๊ฐ€ MBA์—์„œ ๋” ์„ ํ˜ธํ•˜๋Š” ์‹œํ—˜์ด ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๊ณ ๋„ ํ•œ๋‹ค. https://poetsandquants.com/2020/04/27/why-the-gre-could-become-the-preferred-exam-for-mba-admissions/