페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)가 10월 6일 국가AI대상을 수상했다고 밝혔다. 회사는 포용성·신뢰성·안전성·보안성의 네 가지 통제 체계를 하나의 플랫폼에서 통합 제공하는 자사 플랫폼 ‘GEN STATION’이 높이 평가된 결과라고 설명하며, 이를 움직이는 네 가지 핵심 엔진의 기술 성과를 공개했다. 최근 몇 년 사이 국내 AI 시장의 화두는 ‘에이전트’로 옮겨갔다. 그러나 대부분의 논의는 어떤 거대언어모델(LLM)을 쓰느냐에 머문다. 페르소나AI의 기술 체계는 다른 전제에서 출발한다. 에이전트의 성능은 모델이 아니라, 기업 안에 흩어진 정보가 얼마나 정확하게 ‘지식’으로 바뀌어 있는지에서 갈린다는 것이다. 네 가지 엔진은 이 전제에 따라 배치됐다. 출발점은 음성지식이다. 상담과 회의, 현장의 말은 기업에서 가장 많이 발생하지만 가장 적게 축적되는 데이터다. 페르소나AI의 ‘음성 지식화 엔진’은 한국어 인식 정확도 95.23%(TTA V＆V 공인시험 실측)를 확보했다. 학습에는 한국어 음성 7만4,887시간과 경상·강원·전라·제주·충청 5대 권역 사투리 5만시간이 투입됐다. 회사는 사투리 학습으로 기존 기술 대비 인식 성능이 약 42% 향상됐다고 밝혔다. 이 수치에서 실무적으로 더 중요한 것은 두 가지다. 화자분리 지연이 1초 이내라는 점, 그리고 한 채널에서 최대 20명까지 화자를 분리·프로파일링한다는 점이다. 국내 화자분리 기술이 통상 8명 수준에 머문다는 점을 고려하면 앞선 성능이다. 대부분의 음성 기술이 녹음이 끝난 뒤 일괄 처리(배치) 방식으로 화자를 나누는 것과 달리, 실시간 스트리밍 상태에서 화자를 가른다는 점도 차별점이다. 지식축적이 실시간으로 이뤄져 AI가 과거 데이터가 아닌 현재 데이터를 바로 처리할 수 있다는 취지다. 회사가 이 지표를 강조하는 이유는 명확하다. 화자가 분리되고 문장이 정제돼야 대화가 끝나는 즉시 내용 검색, 자동 요약, 액션아이템 추출, 감성 분석이 가능한 구조화 데이터로 남기 때문이다. 음성인식을 서비스의 출력이 아니라 지식자산의 입력으로 쓰는 설계다. 경쟁 구도 역시 이 지점에서 갈린다. 글로벌 SaaS 음성 API는 대부분 폐쇄망 반입이 어려워 금융·공공의 데이터 주권 요건을 충족하지 못한다는 설명이다. 음성과 문서에서 뽑아낸 정보는 ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’으로 넘어간다. 멀티 에이전트가 업무 규칙과 제약조건을 반영해 스키마를 설계하고, 클래스·속성·트리플을 생성한 뒤, 문법·논리 일관성·질의 응답 가능성·원문 근거 일치·중복·모델링 규칙의 6개 기준을 통과한 것만 지식원으로 승격시킨다. 정량 결과는 세 가지다. 온톨로지 자동 구축 정확도는 전문가 검수 기준 85%, TTA에서 측정한 V＆V 테스트 결과 92%를 나타냈다. 전체 구축 공수의 절반 이상을 차지하는 지식 획득·개념화·형식 모델링·1차 검증 구간은 80%가 자동화됐다. 동일 테스트셋 기준 RAG 응답 오류율은 6.9%에서 4.3%로 38% 줄었고, 정확도로 환산하면 93.1%에서 95.7%로 개선됐다. 이 영역의 성능은 외부 기준으로도 확인됐다. 회사는 2024년 NeurIPS에 발표된 온톨로지 자동 학습 연구(OLLM)가 공개한 평가셋과 지표를 그대로 사용한 공인시험에서, Wikipedia·arXiv 두 도메인의 4개 지표 총 8개 항목 모두 논문 보고치를 상회했다고 밝혔다. 그래프 구조 유사도를 보는 Motif Distance는 arXiv 도메인에서 59.5% 개선됐다. 이 엔진이 해결하는 것은 최근 기술의 한계로 꼽히는 ‘자동이지만 검증이 없는’ 그래프 RAG 계열과 ‘엄밀하지만 수작업’인 전통 온톨로지 도구 사이의 공백이다. 이 기술은 규제가 엄격한 산업군의 대기업에서 상용 검증을 마쳤다. 앞선 두 엔진이 만든 지식자산 위에서 실제 업무를 수행하는 것이 ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’다. 구조는 세 단계다. 가용 도구와 데이터 자산을 먼저 확인해 실행 불가능한 계획을 계획 단계에서 차단하고(Gap-aware Planner), 자연어 요구사항을 선언적 워크플로로 구성한 뒤(N2F, NL-to-Flow), 의미(LLM)·타입(JSON 스키마)·그래프 구조(DAG)의 3계층 검증을 통과한 워크플로만 배포한다. 이에 대한 효율 차이는 숫자로 드러난다. 동일한 온프레미스 모델과 동일 요구사항 기준으로 워크플로 하나를 생성하는 데 LLM 호출은 3회, 소요 시간은 6.3초였다. 같은 조건에서 대표적인 자동화 도구는 호출 35회를 기록했다. 회사는 생성 시간 44배 단축, 토큰 42.6배와 추론 비용 38.6배 절감으로 측정했다고 밝혔다. GPU 자원이 제한된 폐쇄망에서는 이 차이가 곧 처리량으로 이어진다. 에이전트의 도구 호출 정확도 역시 외부 기준과 대조됐다. 함수 호출 성능의 국제 벤치마크인 Berkeley Function Calling Leaderboard v4의 다중턴 카테고리 200건 전수 시험에서 70.5%를 기록해, 2025년 ICLR 논문(ToolACE)이 보고한 50.00%보다 20.5%포인트 높았다. 형식이 맞는지가 아니라 호출을 실제 실행한 뒤 최종 시스템 상태가 정답과 일치하는지를 판정한 결과다. 마지막 ‘지식축적형 자가진화 엔진’은 운영 이후를 담당한다. 이 엔진은 관측·진단을 맡는 에이전트와 처방·생성을 맡는 에이전트, 이 두 개의 30B급 모델로 구성된다. 핵심은 모델 가중치를 바꾸지 않는다는 점이다. 개선은 프롬프트·검색 전략·워크플로의 설정 계층에서 완결된다. 이 설계가 겨냥하는 것은 규제 산업의 구조적 딜레마다. 재학습으로 모델을 개선하면 이미 승인받은 모델의 검증 결과가 무효화돼 개선할수록 재검증 비용이 늘어난다. 폐쇄망에는 학습 인프라 자체가 없는 경우도 많다. 가중치를 건드리지 않으면 이 부담이 사라진다. 진단 방식도 다르다. 실패한 실행 기록을 저장된 상태에서 다시 돌리되 한 계층씩 이상적인 값으로 바꿔 넣어, 어느 계층을 고쳤을 때 성공으로 뒤집히는지를 관측한다. 추측이 아니라 개입으로 원인을 확정하는 방식이다. 여기에 샤플리(Shapley) 기반으로 계층별 기여도를 수치로 나눈다. 회사가 제시한 사례에서는 지식 0.62, 검색 0.28, 프롬프트 0.10으로 배분돼 수정 우선순위가 저절로 정해진다. 운영 장애의 근본원인을 찾는 성능은 공개 벤치마크로도 측정됐다. RCAEval 520개 케이스 시험에서 1순위 정답률 86.54%, 3순위 이내 정답률 96.54%를 기록했다. 관측·시각화까지만 제공하는 기존 도구들과 달리, 탐지에서 개선 실행까지를 자동으로 잇는다는 것이 회사의 설명이다. 네 가지 기술은 개별 제품이 아니라 하나의 순환 구조로 연결된다. ‘음성 지식화 엔진’이 현장의 말을 지식으로 바꾸고, ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’이 검증을 통과한 것만 적재하며, ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’가 그 지식 위에서 업무를 실행하고, ‘지식축적형 자가진화 엔진’이 실행 결과의 실패 원인을 계층별로 진단해 다시 온톨로지로 되돌린다. 운영할수록 지식이 늘고, 늘어난 지식이 다음 실행의 정확도를 높이는 구조다. 이 구조는 회사의 플랫폼 ‘GEN STATION’ 위에서 데이터 자산화 → 모델·에이전트 개발 → 안전 배포 → 운영·모니터링 → 평가·피드백 → 자가진화의 6단계 흐름으로 구현된다. 별도의 ‘초경량 온디바이스 추론 엔진’도 AI 로봇과 키오스크 등 다양한 디바이스 탑재를 위해 함께 개발됐다. 기술은 현장 숫자로도 이어진다. 회사는 금융·보험·공공·보안 등 고신뢰 산업을 중심으로 90개 이상 기관·기업에 제품을 공급했으며, 2026년 기준 누적 수주 146건, 누적 사업화 매출 341.86억원, 누적 투자유치 413억원을 기록했다. 매출은 2023년 67억원, 2024년 85억원, 2025년 118억원으로 3년 연속 증가했다. 대외 검증도 누적됐다. CES 혁신상을 2년 연속 수상해 총 3관왕을 기록했고, 미국에서 열린 생성형 AI 솔루션 경진대회에서 1위를 차지했다. 과학기술정보통신부 피지컬 AI 기획위원으로 참여하고 있으며, 경남·전북 피지컬 AI 실증 사업에서는 산업별 특화 모델 영역을 맡고 있다. 페르소나AI 관계자는 “한국형 팔란티어와 같은 기술로써 좀 더 한국 정서에 맞는 기술로 에이전트가 단순 S/W가 아니라 H/W까지 연결되며 제어할 수 있는 단계로 확장되고 있다”고 밝혔다.

비가 내리거나 안개가 자욱하게 낀 날씨에 찍힌 자동차 번호판은 인공지능(AI)도 판독률이 50% 이하로 떨어지기 십상이다. 국내 연구진이 사람의 망막을 흉내 낸 반도체 센서를 개발해 이 같은 잘못된 인식률을 90% 이상으로 끌어올리는 데 성공했다. 광주과학기술원(GIST) 반도체공학과, 한양대 에리카캠퍼스 전자공학부 공동연구팀이 카메라에 들어오는 빛의 세기에 따라 밝고 어두운 부분의 차이를 키워 흐릿한 영상을 더 선명하게 만드는 반도체 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’에 실렸다. 일반 카메라는 촬영 영상을 별도의 프로세서로 보내 대비를 높이거나 잡음(노이즈)을 제거한다. 반면 사람의 망막은 일부 시각 신호를 억제해 밝고 어두운 부분의 차이를 두드러지게 만들고 물체의 윤곽을 구분하는 데 도움을 준다. 연구팀은 이런 인간 망막의 신호 억제 기능에 주목했다. 연구팀은 일반 카메라에서 하는 영상 처리 작업의 일부를 센서에서 바로 수행할 수 있도록 했다. 센서가 빛을 감지하는 동시에 일부 영상 처리까지 수행하는 ‘인-센서 영상 처리’ 기술은 외부 프로세서로 보내야 할 데이터의 양을 줄여 전력 소모와 처리 지연을 줄일 수 있지만 기존 기술 가운데 일부는 빛의 세기에 따라 적절한 작동 조건을 별도로 선택해 소자를 제어해야 한다. 연구팀은 매우 얇은 반도체 물질 이셀레늄화텅스텐(WSe2)을 이용해 망막의 신호 억제 기능을 구현함으로써 작동 상태에 따라 신호를 줄이는 정도가 달라지는 트랜지스터를 개발했다. 이 트랜지스터와 빛을 감지하는 광센서를 연결해 광센서가 빛을 받아 만든 전기 신호에 따라 트랜지스터의 작동 상태가 달라지도록 했다. 빛의 세기에 맞춰 신호를 줄이는 정도가 자동으로 조절되는 것이다. 연구팀은 이런 영상 처리 방식을 여러 개의 광센서에 적용해 밝고 어두운 부분이 섞인 영상에서도 제대로 작동하는지 확인했다. 알파벳 ‘G’ 모양의 신호에 약한 노이즈를 섞어 입력한 결과 글자를 이루는 강한 신호는 비교적 유지된 반면 주변의 약한 노이즈는 줄어 ‘G’의 윤곽이 더 뚜렷해졌다. 연구진은 이런 영상 처리가 이미지를 학습하고 구별하는 인공 신경망의 문자 인식에도 도움이 되는지 확인하기 위해 비나 안개 등으로 영상에 노이즈가 생기는 상황을 가정한 시뮬레이션을 진행했다. 그 결과, 깨끗한 문자 이미지를 학습한 인공지능에 노이즈가 포함된 이미지를 그대로 입력했을 때 인식 정확도는 47.7%였지만 같은 이미지에 이번 영상 처리를 적용한 뒤 입력했을 때는 97.3%로 높아졌다. 강동호 GIST 교수는 “이번 연구는 들어오는 빛의 세기 자체를 이용해 별도의 조명 조건 판단 없이 픽셀 단위에서 영상 신호를 조절할 수 있음을 보여줬다는 데 의미가 있다”며 “향후 자율주행과 같이 실시간 영상 전처리 기능이 필요한 초저전력·고성능 AI 반도체 개발에 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다.

두 이미지 비교해 달라진 점 측정사람 정답률 93%인데 AI는 61%설명은 잘하지만 차이 못 알아봐 국내 연구진이 인공지능(AI)에게 달라진 그림 찾기를 시킨 결과 여전히 인간을 뛰어넘지 못한다는 결과를 얻었다. 광주과학기술원(GIST) AI학과 김의환(36) 교수팀은 두 장의 이미지를 비교해 AI가 주어진 상황에 맞는 중요한 변화를 찾아 정확히 설명하는지 채점하는 일종의 ‘AI 변화 이해력 채점표’인 ‘C3-벤치’를 개발했다고 14일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 8~12일 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 및 머신러닝 분야 국제 학술대회 ‘ECCV 2026’에서 발표됐다. 연구팀은 거리, 건설 현장 등을 찍은 자연 장면, 위성·항공 사진, 이미지 편집, 제품 결함과 이상 등을 파악하는 이상 탐지 4개 분야에서 51가지 변화 상황을 추렸다. 또 각 상황마다 이미지 두 장씩 모두 4996쌍을 모아 사람이 직접 정답과 찾아야 할 변화, 무시해도 되는 차이에 관한 설명을 달았다. 이후 AI 32종을 대상으로 정확성, 구체성, 유창성, 관련성, 변화 방향성 5가지 항목을 평가했다. 측정에 사용한 AI는 두 이미지를 비교해 달라진 점을 문장으로 설명해 주는 변화 캡셔닝 전용 모델 6종, 챗GPT-5.2, 제미나이 3 등 상용 모델 9종, 매개변수 20억~900억 규모의 오픈소스 모델 17종이다. 연구팀이 400개 이미지 쌍을 골라 사람과 챗GPT-5.2에게 문제를 풀도록 한 결과 정확성, 구체성, 유창성, 관련성 네 항목 종합 점수는 10점 만점에 사람이 7.45점, GPT-5.2는 5.72점으로 큰 차이를 보였다. 사진 순서를 뒤집은 뒤 답하도록 한 가역성 점수에선 격차가 더 크게 벌어졌다. 사람은 93%의 정답률을 보였지만 AI는 61%에 그쳤다. AI의 오류 유형을 분석했더니 전체 63.3%가 사진 속 물체를 못 알아보거나 종류를 잘못 파악하는 시각적 인식 오류로 나타났다. 반면 문장의 자연스러움만 떼서 보면 GPT-5.2가 8.53점으로 사람의 8.32점을 앞섰다. 말은 유창한데 정작 무엇이 달라졌는지 사람만큼 보지 못한다는 말이다. 연구를 이끈 김의환 교수는 “이번 연구는 AI가 자연스럽게 설명하는 능력과 상황에 맞는 변화를 정확히 이해하는 능력이 반드시 같지는 않다는 점을 보여 준다”고 설명했다.

전남과 광주에서 따로 치러온 고교 수능 모의평가가 하나로 합쳐진다. 단순 문제지 배부 방식에서 벗어나 전산 채점과 개인별 성적분석까지 제공하는 ‘지역형 전국연합학력평가’ 체계를 구축한다. 전남광주특별시교육청은 10일 양 지역 교육청이 각각 시행해 온 수능 모의평가를 통합한 ‘전남광주 지역연합학력평가’를 내년 9월부터 고3 학생을 대상으로 처음 실시한다고 밝혔다. 그동안 전남교육청은 ‘J-파이널’, 광주시교육청은 ‘최종완성 모의평가’를 운영해 왔다. 하지만 문제지와 정답·해설지를 배부하는 수준에 그쳐 공식 전산 채점이나 개인별 성적 분석이 이뤄지지 않았다. 학생들이 자신의 성취 수준과 응시자 내 위치를 정확히 가늠하기 어렵다는 지적도 있었다. 새 평가에는 전국연합학력평가 수준의 운영 체계가 적용된다. 학교별 전산망으로 응시 신청을 받고 국어·수학·영어·한국사·사회·과학탐구 등 수능 전 영역을 평가한다. 시험 뒤에는 전산 채점과 정답·해설지, 개인별 성적분석표를 제공한다. 출제와 채점 관리도 강화한다. 교육청은 ‘전남광주 통합 출제본부’를 운영해 합숙형 출제·검토 시스템을 도입하고, 한국교육과정평가원 수준의 전산 채점 체계를 구축할 계획이다. 문항별 정답률과 반응도, 영역별 성취율 등 통계 자료를 학교에 제공하고 학생별 학습 진단과 맞춤형 피드백도 지원한다. 통합교육청은 내년 9월 고3 평가를 시작으로 2028학년도에는 고1·2까지 대상을 확대할 예정이다. 2029학년도에는 전국연합학력평가 주관 교육청 지위를 확보하는 것이 목표다. 올해는 기존 방식을 유지한다. 광주 ‘최종완성 모의평가’는 8월과 10월 두 차례 실시하고, 전남 ‘J-파이널’은 10월 말 각 학교에 배부한다. 김대중 전남광주교육감은 “전남광주 학생들이 양질의 모의평가를 한 차례 더 경험할 수 있을 것”이라며 “수능과 대학입시에 실질적인 도움이 되는 지역 특화 평가 시스템을 구축하겠다”고 말했다.

베테랑스에듀가 자체 개발 SAT 모의고사의 난이도를 칼리지보드(College Board) 공개 시험과 대조해 매 시험마다 재보정하는 검증 절차를 공개했다. 2011년 설립된 베테랑스에듀는 재외국민·국제학교 학생을 대상으로 SAT·AP·TOEFL과 미국 대학 입시, 재외국민 특별전형(특례입시) 준비 과정을 운영하는 입시 전문 교육기관이다. SAT를 준비하는 국제학교·재외국민 학생과 학부모 사이에서는 학원별 모의고사의 품질을 가늠할 기준이 마땅치 않다는 목소리가 이어져 왔다. 공식 출제 기관이 제공하는 연습 시험이 한정적인 상황에서, 사설 모의고사의 난이도가 실제 시험과 일치하지 않을 경우 수험생이 자신의 학업 성취도를 정확히 파악하기 어렵기 때문이다. SAT를 준비하는 국제학교·재외국민 학생과 학부모 사이에서는 어떤 SAT 학원의 모의고사 품질이 좋은지를 두고 마땅한 판단 기준이 없다는 지적이 이어져 왔다. SAT 학원을 고를 때 SAT 모의고사의 품질은 문항의 개수가 아니라, 난이도가 실제 시험과 맞는지 검증하는 절차를 갖췄는지로 갈린다. 공식 기관이 공개하는 연습 시험의 수가 한정돼 있어, 자체 모의고사의 난이도가 실전과 어긋나면 학생이 자기 위치를 잘못 읽게 되기 때문이다. 베테랑스에듀는 이러한 문제를 보완하기 위해 새로 만든 문항은 소속 SAT 강사 32명이 먼저 풀어 난이도를 매기고, 공개 회차마다 수강생이 실제로 응시한 결과를 반영해 난이도 표기를 조정한다고 밝혔다. 강사의 사전 응시로 난이도를 1차로 가늠하고, 학생 응시 데이터로 이를 다시 확인하는 이중 구조다. 문항은 칼리지보드가 공개한 연습 시험과 기출 시험의 형식·출제 경향을 참고해 자체 개발하며, 새로운 공식 시험이 나올 때마다 이를 분석해 개발에 반영한다. 표기와 실제가 어긋나는 문항은 개정 대상으로 분류한다. 수석 팀장은 “강사가 먼저 풀어 보고 실제 응시 결과와 공개 시험까지 맞춰 봐야 난이도 표기가 실전과 어긋나지 않는다”며 “어긋난 문항은 다시 고친다”고 말했다. 재보정은 매 시험마다 이뤄진다. 출제 경향이 조금씩 바뀌는 만큼, 한 번 매긴 난이도를 고정해 두면 시간이 지날수록 실전과 벌어진다는 설명이다. 시험이 끝난 뒤에는 출제 경향 분석을 입시 소식지로 공개하고, 자체 모의고사에 대한 해설 자료도 직접 제작해 제공한다. 검증은 리딩·라이팅·수학 대표 강사가 과목을 교차해 맡으며, 대표 강사의 경력은 15년 이상이라고 회사는 밝혔다. 이 과정을 거쳐 정규 수업에 투입되는 자체 개발 SAT 모의고사는 2026년 7월 기준 182종이다. 다만 정답률은 응시 집단의 구성에 따라 달라질 수 있어, 특정 문항의 정답률만으로 절대적인 난이도를 단정하기는 어렵다. 응시 표본이 작은 문항은 판단을 미루고 개정 대상으로 돌린다. 회사 측은 “이 절차는 난이도 표기의 정확도를 높이기 위한 것으로, 모든 문항이 실제 시험과 동일함을 보장하지는 않으며 문항별 정답률 수치를 공개하는 것과도 다른 문제”라고 설명했다.

무더운 날씨가 이어지는 가운데 2027학년도 대학수학능력시험(수능)이 100일 앞으로 다가왔다. 올해 입시는 지역의사제 도입, 첨단·계약학과 확대, 현 교육과정 체제의 마지막 수능이라는 3가지 핵심 이슈가 맞물려 고3 재학생은 물론 졸업생 수험생들의 관심이 집중되고 있다. 한국교육과정평가원에 따르면 지난 6월 모의평가 전체 응시자는 41만 1302명으로 집계됐다. 이 중 재학생은 32만 8242명, 졸업생과 검정고시 합격자 등은 8만 3060명이다. 고3 재학생만 치른 3월 교육청 학력평가 응시자(33만 4663명)와 비교하면 검정고시 및 N수생 응시 인원이 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 입시 전문가들은 남은 100일 동안 완성된 성적 결과에 연연하기보다, 미진한 영역을 명확히 파악하고 보완하는 데 집중해야 한다고 입을 모은다. 안성이투스기숙학원 정은숙 부원장은 “시험 점수가 오르내리는 것에 불안해하기보다 각 과목에서 아직 해결되지 않은 취약 유형을 분석하고 구체적인 대안을 세우는 것이 지금 시기 가장 중요한 학습 목표”라며 “수능 준비는 완성된 정점을 확인하는 것이 아니라 정점을 만들어 가는 과정이라는 점을 명심해야 한다”고 조언했다. 과목별 구체적인 실행 계획 수립도 필수적이다. 송상윤 안성이투스기숙학원 대학입시연구소 소장은 문항별 접근법과 분석 매뉴얼을 제안했다. 국어 영역은 지문 독해나 선지 판단 시 지연 원인을 파악해야 한다. 특히 지문 내 구체적 근거를 바탕으로 답을 도출하는 연습이 요구된다. 연계 교재 학습이 미진하다면 이를 주 교재로 삼아 기존 수업 내용을 적용하는 훈련을 병행해야 한다. 오답률이 높은 독서 문항의 경우, 우선 이를 제외한 문항의 정답률을 안정적으로 확보한 뒤 출제 경향과 근거 추적 연습을 단계적으로 진행하는 것이 효과적이다. 수학 영역은 공통과목(15번, 21번, 22번) 및 선택과목(28번, 29번, 30번) 등 고난도 문항을 제외한 나머지 문제에서 주어진 조건과 구하는 값의 관계를 정확히 파악하는 것이 우선이다. 단순히 풀이량만 늘리기보다 문제 풀이 과정에서 막힌 원인을 정밀하게 분석해야 한다. 영어 영역 역시 주요 난이도 문항(21번, 31~40번, 41~42번)을 제외한 영역에서 발생한 실수를 점검해야 한다. 단순 문장 해석에 치우쳤는지, 어휘 부족인지, 해석의 흐름을 놓쳤는지 원인을 세분화하여 보완할 필요가 있다. 탐구 영역은 개념형 문제(약 13문항)의 오답 원인을 분석해야 한다. 개념 이해 부족인지, 자료 해석 오류인지, 선지 판단 미숙인지를 가려내야 한다. 특히 고3 재학생의 경우 여름 방학 기간을 활용해 기본 개념 재정립과 기출 문제 풀이로 개념형 문항 정답률을 최대한 끌어올리는 전략이 유효하다. 아울러 지난 6월 모의평가는 국어·수학 영역이 비교적 평이하게 출제되어 만점자 표준점수가 낮게 형성되었으나, 오는 9월 모의평가는 난도가 높아질 가능성을 배제할 수 없다. 송 소장은 “9월 모의평가 이후 성적 변화에 일희일비하기보다 부족한 부분을 침착하게 보완해 수능 당일까지 완성도를 단계적으로 높여 가는 것이 합격의 열쇠”라고 강조했다. 한편 안성이투스기숙학원은 2027학년도 수능 파이널 과정 모집을 진행 중이다.

LG의 제안과 지원으로 운영되는 참여형 공공 ESG 플랫폼 ‘알지?(Re:act to Zero)’가 출시 4년 만에 약 422억원 규모의 사회적 가치를 창출하는 성과를 거뒀다. ‘알지?’ 운영 사무국은 ESG 지식 학습, 실천 미션, 기부 활동 등 이용자 참여 데이터를 기반으로 사회적 가치를 측정한 결과, 최근 1년간 약 172억원의 가치가 창출된 것으로 집계됐다고 밝혔다. 이는 전년(110.8억 원) 대비 약 55% 증가한 수치로, 플랫폼의 사회적 영향력이 가파르게 성장하고 있음을 증명했다. ‘알지?’는 환경 보호와 윤리적 소비 등 일상 속 ESG 실천을 유도하는 참여형 플랫폼이다. 이용자가 미션 수행을 통해 포인트를 적립하고 이를 기부하면, LG가 동일 금액을 매칭 기부하는 방식으로 운영된다. 2026년 3월 말 기준 누적 미션 참여 건수는 약 2695만 건으로 집계됐으며, 총 137건의 기부 캠페인을 통해 약 14억 8000만원이 모금됐다. 운영 측은 이용자 행동 변화도 확인됐다고 설명했다. 자체 조사 결과, ‘알지?’ 이용자는 비이용자 대비 ESG 관련 지식 정답률이 27% 높게 나타났으며, 사회 변화 참여 인식과 타인에 대한 책임감 역시 상대적으로 높은 수준을 보였다고 밝혔다. 또 향후 기부 의향과 ESG 고려 구매 의향도 비이용자 대비 높게 조사돼 플랫폼 참여가 실제 행동 변화로 이어지고 있는 것으로 분석했다고 덧붙였다. ‘알지?’ 관계자는 “일상 속 작은 실천이 참여와 기부로 연결되며 사회적 가치 확산으로 이어질 수 있도록 플랫폼을 운영하고 있다”며 “앞으로도 이용자들이 쉽고 자연스럽게 ESG 활동에 참여할 수 있는 환경을 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

데이터 보안 등 정답률 99% 확보윤완수 부회장 “금융권 협력 확대” “카메라가 나왔을 때 화가들이 어떻게 대처했을까요? 재생의 기술을 표현의 예술로 승화시켜 인상주의가 나와 폭발적으로 사조가 늘어났어요. AI(인공지능)도 마찬가지로 시대를 바꿀 겁니다.” 23일 서울 여의도 FKI 타워에서 열린 ‘웹케시 금융 AI Agent 컨퍼런스 2026’ 기자간담회장. 금융 AI 에이전트 전문 기업 ‘웹케시’의 윤완수 부회장은 “금융 AI 전문기업인 웹케시와 금융권과의 협력 기반을 늘려 나가겠다”며 이렇게 말했다. 이번 컨퍼런스는 웹케시가 지난 1년 6개월간 축적해 온 AI 기술력을 공유하고, 금융권과의 협력 기반을 확대하기 위해 마련됐다. 100여명의 좌석이 부족할 정도로 관심도 뜨거웠다. 이날 발표자로 나선 강남훈 부대표는 기술 비전 제시에 그치지 않고, 실제 금융 업무 환경에서 AI가 어떻게 작동하고 적용되는지 구체적인 사례를 중점으로 발표를 진행했다. 이번 행사에서 제시된 웹케시의 핵심 기술은 오페리아(OPERIA)였다. 오페리아는 범용 AI와 금융권 데이터베이스(RDB)를 연결해 정확도와 보안성을 높인 지능형 커넥트를 말한다. 금융권이 중요하게 보는 데이터 보안, 정확성, 운영 안정성을 고려해 기존 시스템 환경을 유지하면서도 AI 에이전트를 적용할 수 있도록 한 것이 특징이다. 강 부대표는 “자사 자금관리 솔루션에 적용해 성능을 검증했으며, 자체 테스트 기준 정답률 99%를 확보했다”고 소개했다. 강 부대표는 오페리아를 기반으로 자사 주요 상품에 AI 에이전트 구조를 적용한 ‘자금관리 에이전트 V2’를 선보였다. 자금관리 에이전트는 기업 고객의 업무 환경과 데이터 구조에 맞춰 자금 현황과 거래 흐름을 보다 빠르게 파악하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 행사 현장에서는 ‘자금관리 에이전트’인 브랜치Q의 적용사례가 시연되기도 했다. 웹케시는 이번 V2 공개를 통해 업무형 AI 에이전트의 적용 범위를 금융권과 기업 고객 영역으로 넓혀갈 계획이다. 강 부대표는 금융권과의 협업 계획을 상세히 공개했다. 그는 “브랜치Q는 2026년 3월 기준, 5개 제휴은행을 통해 약 1만개의 기업 고객을 보유하고 있다”면서 “이 중 NH농협은행이 지난해 브랜치Q를 오픈했고, 이번에 IBK기업은행이 새롭게 브랜치Q를 고객들에게 소개한다”고 소개했다. 이어 “두 은행뿐만 아니라 기존 제휴은행인 KB국민은행, 하나은행, iM뱅크 등과의 협의를 통해 모든 고객에게 서비스를 무상으로 오픈하고자 한다”면서 “고객 요구사항을 모두 수용해 점차 고도화된 유료 서비스도 함께 발굴하고 개발해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔다.

구글·오픈AI 등 최저 70점대 후반국내산 최고점 50점대 후반 그쳐한국 모델 설계는 언어에 중점 둬LG “자체 테스트에선 92점” 반박 국가대표 AI에 도전 중인 국내 기업들의 인공지능(AI) 모델들이 수학능력시험 수학 문제와 공대 입시 수리논술 문제 풀이에서 해외 최상위 AI와 비교해 크게 낮은 성적을 기록했다. ●김종락 서강대 수학과 연구팀 공개 김종락 서강대 수학과 교수 연구팀은 국내의 국가대표 AI 도전 5개 팀이 만든 주요 대형언어모델(LLM)과 해외 AI 모델 5종을 대상으로 수능 수학 20문항과 수리논술 30문항을 풀게 한 결과를 15일 공개했다. 수리논술 문항은 국내 주요 대학, 일본 도쿄대 공대 대학원, 인도 대학 입시에서 출제된 수학 서술형 문제였다. 실험 결과 구글의 ‘제미나이 3 프로 프리뷰’를 비롯해 오픈AI의 ‘GPT-5.1’, 앤트로픽의 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 등 해외 모델들은 70점대 후반에서 90점대 초반을 기록했다. 반면 국내 모델 중 업스테이지의 ‘솔라 프로-2’는 50점대 후반을 기록했고, 네이버의 ‘HCX-007’, LG AI연구원의 ‘엑사원’, SK텔레콤의 ‘A.X’ 등은 20점대에 머물렀다. 연구팀은 국내 모델들이 단순 추론만으로는 문제 해결이 어려워, 계산 과정을 코드로 실행할 수 있는 파이썬 도구 사용을 허용했지만 정답률은 크게 개선되지 않았다고 설명했다. 국내 AI 모델의 저조한 점수는 모델 설계 방향과 개발 환경의 차이에서 비롯됐다는 분석이 나온다. 미국 빅테크들은 최신 AI 모델 개발에 수십억 달러 규모의 자금을 투입하고, 전용 GPU 인프라와 대규모 연구 인력을 동시에 확충하고 있다. 반면 국내 모델들은 언어 이해나 효율성을 중시한 구조가 상대적으로 많아, 수학 문제 풀이에 필요한 다단계 추론과 계산 과정을 처리하는 데 한계가 있다는 것이다. ●업계 “국내 모델 최종 성능은 아냐” 다만 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트가 초기 단계인 만큼 이번 결과를 국내 기업을 대표하는 모델의 최종 성능으로 보기는 어렵다. 엔씨소프트 관계자는 “이번 실험에 사용된 모델은 2년 전 공개된 (메타의) 라마 기반 경량 모델로, 현재 개발 중인 파운데이션 모델과는 성격이 다르다”고 말했다. 또 LG AI연구원 관계자는 이날 자체 평가를 했다며 “엑사원이 올해 수능 수학 기준 자체 테스트에서 92.11점을 기록했으며, 킬러 문항만 놓고 보면 88.75점을 획득했다. (해당 연구는) 모델의 특성을 고려하지 않고 성능을 측정했다”고 했다. 한편 국가대표 AI 프로젝트는 5곳의 컨소시엄이 경쟁 중이고, 1차 평가 결과가 내년 1월 15일에 발표되면서 4곳으로 압축된다.

외국인 인구가 빠르게 늘어나고 있는 일본에서 해외 운전면허를 가진 외국인의 일본 면허증 취득 절차가 엄격해진다. 다만 이 같은 규제 강화가 외국인들에 대한 증오를 부추길 수 있다는 우려도 나온다. 1일(현지시간) 니혼게이자이신문은 이날 도로교통법 개정 시행규칙이 시행되면서 해외 운전면허증을 가진 외국인이 일본 면허증을 취득하도록 하는 제도인 ‘외면전환’ 운용이 엄격해진다고 보도했다. 주민표(주민등록등본) 사본 제출이 의무화되면서 주민표가 없는 경우 외면전환이 불가능해졌다. 교통규칙 지식을 묻는 시험의 문제 수는 종전의 5배로 늘어났고, 합격에 필요한 정답률은 70%에서 90%로 상향 조정됐다. 기존에는 주민표 사본을 내지 않아도 됐기 때문에 단기 체류 중인 관광객도 외면전환 제도를 통해 일본 면허 취득이 가능한 것으로 알려졌으며, 필기시험도 쉬운 편이었다. 지난해 외면전환 제도를 이용한 일본 내 외국인은 약 6만 8000명으로, 2015년에 비해 2배 넘게 늘어났다. 국가별로는 베트남인이 약 1만 6000명으로 가장 많고 중국, 한국이 뒤를 이었다. 니혼게이자이는 외면전환으로 일본 면허를 취득한 외국인들이 계속해서 교통사고를 일으키는 것이 외면전환 엄격화의 배경이 됐다고 설명했다. 지난 5월 사이타마현 미사토시에서 뺑소니 사고를 일으킨 중국인과 미에현 카메야마시의 신메이신 고속도로에서 역주행한 페루인은 모두 외면전환으로 면허를 딴 이들이었다. 사망·중상 피해가 발생한 교통사고에서 외국인 운전자가 차지하는 비율은 2016년 1.0%에서 올해 상반기 2.1%로 크게 증가했다. 하지만 일각에서는 규제 강화가 외국인에 대한 증오를 부추길 수도 있다는 우려도 제기된다. 일본 정부관광국(JNTO)에 따르면 지난 8월 일본 방문 외국인 수는 342만 8000명으로 전년 동월 대비 16.9% 증가했다. 코로나19 이전 수준을 뛰어넘는 수치로, 8월 기준 역대 최다 기록이다. 국가별로는 중국인이 36.5% 급증한 101만 8600명으로 1위를 차지했다. 한국인은 66만 900명으로 8.0% 늘어나 2위를 기록했다. JNTO는 “항공편 좌석 공급 확대 등 교통 여건 개선이 주요 요인”이라며 “한국인의 방일 관광객 수는 8월 기준 사상 최고치를 경신했다”고 전했다. 그러나 일본에 방문한 한국인이 현지 식당에서 쫓겨나는 일은 꾸준히 발생하고 있다. 지난해 신주쿠 오쿠보에 있는 한 식당은 출입문 창문에 “다양성과 관용의 시대지만 싫은 것을 하면서 일할 생각은 없다. 그렇기 때문에 한국인, 중국인은 거절한다”고 적어 논란이 일기도 했다.

최장 10일의 연휴가 이어지는 올 추석. 수험생들에게는 대학수학능력시험(수능) 전 마지막 ‘골든타임’이자 원하는 성적을 받을 기회다. 긴 연휴가 끝나면 수능도 훌쩍 30일 앞으로 다가온다. 이른바 ‘9망수잘’(9월 모의고사 망쳐도 수능을 잘 볼 수 있다)도 이 시기 좋은 학습 태도를 유지해야 얻을 수 있다. 이투스 교육평가연구소와 유웨이교육평가연구소, 메가스터디교육이 조언한 추석 연휴 공부법을 종합했다. 아침 기상 시간을 유지하자 추석 연휴는 아침 기상시간과의 싸움이 이어진다. 생활이 무너지는 가장 큰 이유는 스마트폰 등 전자기기 사용에 따른 늦은 수면시간. 9월 모의평가 결과에 대한 실망감과 수능에 대한 불안감에서 오는 무기력도 있다. 전문가들은 “추석 연휴에는 생활이 흔들리기 쉽지만 학습과 휴식의 균형을 맞추면 성적 향상에 큰 도움이 된다”고 조언한다. 추석 연휴 가능하면 집이 아닌 정해진 학습 공간에서의 학습 시간 패턴을 그대로 유지하는 것이 좋다. 또 연휴 동안에는 자율 공부시간이 확보되므로 연휴 중 2~3일은 시간 배정에 신경 쓰며 실전 모의고사를 풀어보는 것도 방법이다. 이후 오답 정리는 필수다. 수능 최대 변수 탐구영역 단기 정복 올해 수능은 자연계 지망생이 사회탐구를 응시하는 ‘사탐런’ 여파로 탐구영역 등급 얻기에 변수가 생겼다. 탐구영역에서 사회탐구 영역만 선택한 수험생은 32만 4405명(61.0%)으로 전년도(26만 1508명)에 비해 6만 2897명 늘었다. 과학탐구는 인원이 줄면서 1·2등급 얻기가 까다로워졌다는 분석이 나온다. 탐구영역에서 부족함이 있다면 연휴를 이용해 완성 강좌를 수강하는 등 보완하는 것도 전략이 될 수 있다. 수능 최저학력기준과 정시모집에서 탐구 1과목만 반영하는 대학도 있기 때문에 탐구영역을 전략적으로 활용하면 실제 성적에 비해 좋은 결과를 가져올 수 있다. 수능 한달 앞…실전 감각 올리기 등급을 올릴 수 있는 문항을 먼저 학습하는 등 현실적인 학습 계획을 세우는 것도 중요하다. 영역별로 자신의 성적대에서 정답률이 높은 문항 위주부터 완벽하게 학습하고, 이후에 정답률이 낮은 문항까지 공부하는 게 성적 상승에 유리하다. 국어·수학은 공통과목 배점이 높기 때문에 공통과목에서 높은 점수를 받는 것을 목표로 공부한다. 추석 연휴가 끝나면 수능이 한달 앞으로 다가온다. 실전 감각을 극대화해야 하는 시기다. 실전 모의고사를 수능 시간표 그대로 풀어보고 오답 분석에 집중할 필요가 있다.

설명회 총 신청자 수 5,972명, 뜨거운 공시 열기 고조...단기 합격을 위한 맞춤형 전략 공개 에스티유니타스의 공무원 시험 전문 브랜드 ‘공단기’, ‘소방단기’, ‘경폴카’가 예비 수험생을 대상으로 진행한 ‘26 대비 전국 설명회’를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. 2025년 국가직 9급 공무원 시험에 지원한 총 10만 5,111명 중 20대 지원자가 61.5%에 달하며, 청년층의 공직 진출 열기가 그 어느 때보다 뜨겁다. 최근 몇 년간 이어진 경기 침체와 민간 부문의 불안정한 고용 상황은 사회 초년생과 대학 졸업 예정자들에게 큰 부담으로 작용했다. 특히 대기업과 중소기업 모두 채용 규모를 줄이는 추세가 이어지면서 안정적인 일자리를 찾는 젊은 세대가 공무원 시험에 대거 몰리고 있다. 이러한 현상은 단순한 취업난을 넘어 ‘평생직장’으로서 공무원의 매력이 주목받고 있음을 보여준다. 불확실한 경제 환경 속에서 미래를 대비하려는 젊은층의 선택이 공시생 증가의 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 공무원 시험에 대한 관심과 지원이 크게 늘어난 가운데, 에스티유니타스는 지난 6월 28일부터 7월 6일까지 서울, 부산, 대구에서 ’26 대비 전국 설명회’를 진행했다. 이번 설명회에는 총 5,972명이 신청하며 작년에 이어 올해도 예비 공시생들의 높은 관심을 받았다. 특히 2027년부터 공무원 시험 과목이 개편되며 국어, 영어, 전문과목의 출제 문항 수가 20문항에서 25문항으로 늘어나게 된다. 이에 따라 시험 시간 부족과 난이도 상승에 대한 수험생들의 우려가 커지고 있으며, 2026년 시험에서 합격하겠다는 수험생들의 의지가 이번 설명회 참여 열기로 이어졌다. 설명회는 변화된 시험 제도와 상승한 경쟁률에 대응하는 ‘단기 합격 전략’을 중심으로 구성됐다. 특히 교육연구소가 11년간 축적한 ‘기출 정답률’ 데이터를 기반으로 직렬별 경쟁률, 합격선 변화, 출제 경향 분석 정보를 제공해 큰 호응을 얻었다. 또한 강사진과의 1:1 면담, 좌담회, Q&A 등 다양한 프로그램을 통해 수험생 각자의 고민과 학습 전략에 대해 깊이 있는 논의가 이뤄졌다. 이번 설명회에는 국어 이선재, 행정법 박준철 등 각 브랜드를 대표하는 1타 강사와 새롭게 합류한 국어 이유진, 행정법 김건호 강사 등 스타 강사진이 대거 참여했다. 이들이 보유한 강의 경험과 데이터를 기반으로, 과목별 출제 방향 변화와 직렬 특성을 반영한 학습 전략을 제시하며 체계적인 합격 노하우를 전달했다. 참석자 전원에게는 교촌치킨 기프티콘, 프리패스 할인권, 수험생활에 필요한 굿즈 7종 등이 제공되었으며, LG그램 노트북, 에어팟 맥스, 다이슨 에어랩, 여행 상품권 등 고가의 경품 추첨 이벤트도 함께 진행돼 현장 분위기를 더욱 뜨겁게 달궜다. 설명회에 참석한 수험생들은 변화하는 시험 흐름을 이해하고, 자신의 상황에 맞는 전략을 구체화하는 데 큰 도움을 받았다고 입을 모았다. 에스티유니타스 관계자는 “수험생들의 뜨거운 관심과 열정을 현장에서 직접 느낄 수 있었다”며, “올해는 시험 제도와 경쟁 환경이 크게 달라진 만큼, 수험생들이 자신만의 단기 합격 전략을 세울 수 있도록 다양한 프로그램을 준비했다. 앞으로도 합격의 페이스메이커 역할을 충실히 수행하겠다”고 전했다.

2026학년도 수능도 이제 D-156일로 다가왔다. 6월 평가원 모의고사도 치르고 난 뒤여서 수험생들은 자신의 학습 과정에 대한 점검과 아울러 이를 바탕으로 향후 학습 계획도 자신에게 맞는 전략을 세워야 한다. 2025학년도 입시가 의대 정원 확대와 자유전공 확대, 선택과목 지정 폐지 등의 이슈가 핵심이었다면 2026학년도는 작년 이슈와 상대적인 비교를 통한 입시 전략이 매우 중요해졌다. 특히 사탐+과탐 선택자 비율의 증가가 가장 눈에 띄는 내용이다. 자연계열 학생 중 과탐 2과목에서 1과목을 사탐으로 변경하는 것인데, 특히 사회ㆍ문화 과목으로 변경한 학생들이 가장 많은 비율로 보인다. 따라서 관심 있는 대학 중 탐구 과목 가산 여부를 미리 파악하고, 그에 상응하는 학습 및 입시 전략을 세워야 한다. 또한 2025학년도에 비해 6월 평가원 응시자의 수도 관심이다. 총 응시생은 50만 3572명이고, 재학생이 41만 3685명, 졸업생 등이 8만 9887명으로 보도가 되었다. 이는 전년도 총 응시생은 39만 2783명, 재학생은 31만 8906명, 졸업생 등이 7만 3877명보다 많은 응시생이다. 안성 이투스247기숙학원은 “매년 바뀌고 있는 입시 상황에 대한 전략 수립이 매우 중요하다. 단순히 인원의 변화만의 문제가 아니라 그 변화로 인한 지원 흐름이 어떻게 변할 수 있는지까지를 고려해야 한다”고 말한다. 2026학년도 입시를 준비하는 일명 N수생, 특히 반수를 준비하는 학생들은 상대적으로 수능을 준비하는 시간이 짧은 것에 대한 부담이 있을 것이다. 2025년 1월부터 준비를 한 학생들도 적지 않기에 물리적인 시간뿐만 아니라 심리적인 부담도 분명 있을 것이다. 안성 이투스247기숙학원은 “반수는 물리적인 시간이 필요 조건은 될 수 있겠지만 성적 향상을 위한 충분 조건은 아니다. 중요한 것은 남은 기간 학습 몰입도를 가지고 준비하는 것이 충분 조건이라고 생각한다. 또한 학습 계획에 대한 부분도 중요한데, 단계적 학습 라인을 어떻게 기획하느냐 하는 문제가 중요하다”고 전했다. 즉, ‘개념→적용→실전’ 과정을 남은 기간 어떻게 구성을 해야 하는지를 말한다. 따라서 개념과 적용이라는 단계는 분리해서 생각하지 않고 병행하는 것이 바람직하다. 예를 들어 수학의 경우 개념을 빨리 끝내고 문제로 넘어가는 단계보다는 특정 단원의 개념 학습을 했다면 바로 연계교재로 적용을 하고 이후 기출 문제를 통해서 개념 학습의 완성도를 높여가야 한다는 것이다. 남은 기간 반수를 준비하는 학생들이 각 과목 학습 계획을 어떻게 수립해야 하는지를 2026학년도 6월 평가원 시험을 바탕으로 정리해 보고자 한다. 국어의 경우, 정확한 지문 독해의 틀을 만들어야 한다. 이전 시험에 비해 선지 변별력의 무게감이 떨어진 모습이다. 일부 독서, 문학의 ‘보기’ 관련 문제를 제외한다면 다른 문제에서는 고민의 깊이가 별로 보이지 않았다. 따라서 지문 독해를 얼마나 주어진 시간 안에 정리를 잘 해야 하는지가 관건이다. 또한 선택 과목에서 시간이 오래 걸리는 경우가 보인다. 따라서 각 문제 유형에 맞는 독해 및 문제 풀이 과정을 학습해야 한다. 수학의 경우, 공통 문제에서 정답률을 우선 높여야 한다. 그러기 위해서는 개념 학습 후 바로 연계교재를 통해 점검하고 기출 문제를 통해 적용하는 과정으로 학습의 과정을 만들어 가야 한다. 선택과목은 6월 평가원 모의고사는 출제 범위가 전 범위가 아니기 때문에 9월 평가원 모의고사에서 점검을 하고, 이후 부족한 부분을 채워가야 한다. 또한 공통 22번 같은 문제의 경우는 해설 강의를 통해 문제를 풀기 위한 생각의 틀을 배우고 자신의 것으로 체화해야 한다. 일단 문제를 보고 접근의 틀을 만드는 것이 중요하다. 영어의 경우, 아직도 어휘가 약한 학생들은 수능 필수 어휘는 지속적으로 암기해야 하며 문제 유형별 학습을 하기 전에 문장 독해의 완성도를 점검한 후 유형 학습을 권유한다. 탐구는 6월까지는 개념형 문제 정도까지만이라도 완성도가 있어도 된다고 생각한다. 지금부터 9월 평가원 모의고사까지는 준킬러 문제 및 각자 취약 유형에 집중하되, 개념이 흔들리지 않도록 병행 학습을 권유한다. 안성 이투스247기숙학원은 6월 21일 반수반 모집을 한다. 수험생 및 학부모를 대상으로 입시ㆍ학습ㆍ생활의 수준 높은 관리로 관심을 보이고 있다. 얼마 전 성공적인 입시 결과를 이룬 선배들과의 입시 콘서트도 진행하고, 이 자리에 모 대학 의대 정시 전체 수석 학생도 참석을 하여 후배 학생들에게 남은 기간 성공적인 결과를 위한 조언을 해 이슈가 됐다. 2026학년도 입시 성공의 주인공을 기다리고 있다.

“선생님, 신용카드를 쓰면 꼭 갚아야 하나요?”(고등학생 2학년 A군) 지난해 초중고 학생들의 경제이해력이 100점 만점에 50점을 겨우 넘는 수준인 것으로 나타났다. 2년 전보다도 학생들의 경제이해력이 낮아져 경제교육을 늘려야 한다는 지적이 나온다. 19일 기획재정부가 발표한 ‘2024 경제이해력 조사’에 따르면 지난해 경제이해력 점수는 ▲초등학생(6학년) 61.5점 ▲중학생(3학년) 51.9점 ▲고등학생(2학년) 51.7점으로 조사됐다. 경제이해력 점수는 2년 전 조사와 비교해 초등학생은 3.9점, 중학생은 6.3점, 고등학생은 5점이 낮아졌다. 전자상거래 등 실생활과 밀접한 문항은 정답률이 높았지만 경제 기본개념·원리에 관한 문항의 정답률은 낮았다. 중학생 기준으로 합리적 선택이 69.5%로 가장 높았고 가격·수요량은 30.2%로 가장 낮았다. 고등학생은 대체재(72.0%), 고용(71.2%), 전자상거래(69.0%), 재무관리(68.7%)에선 높은 정답률을 보였지만 신용카드(36.9%), 정부지출(34.3%), 비교우위(29.4%), 경상수지(26.4%) 등의 문항은 어려워했다. 기재부 관계자는 “교내 경제 교육이 충분히 이뤄지지 못한 탓에 2년 전보다 점수가 떨어졌다”고 설명했다. 중고등학생 조사 결과 중학생 중 53.6%, 고등학생 중 63.6%가 학교 경제교육 시간이 부족하다고 답변했다. 정부는 늘봄학교 경제교육 프로그램을 내년 1만 5000명으로 확대하고, 사례 중심의 ‘경제와 세상’ 과목을 개설해 올해 2학기부터 시범 도입할 계획이다.

고1 수리력 기초 미달 초4의 3배전 학년 문해력보다 수리력 부진 서울의 고등학교 1학년생 10명 중 4명은 실생활과 학습에서 수학을 활용할 수 있는 능력인 수리력이 ‘보통 이하’인 것으로 나타났다. 특히 수리력 ‘기초 미달’인 고1 학생(13.7%)이 초등 4학년(4.1%)의 세 배가 넘는 등 고학년일수록 ‘수학 포기자’(수포자)가 많았다. 학년이 올라갈수록 문해력·수리력 기초가 부족한 학생이 많아졌고 전 학년에서 문해력보다는 수리력이 부진했다. 서울시교육청은 14일 이런 내용의 ‘2024 서울 학생 문해력·수리력 진단검사’ 결과를 발표했다. 이 진단검사는 교과 중심이 아닌 학생의 역량을 측정하는 것이다. 코로나19로 기초학력이 낮아졌다는 지적에 따라 2023년 도입됐는데, 결과가 공개된 것은 이번이 처음이다. 이번 조사는 지난해 11월 524개교 초4·초6·중2·고1 학생 총 9만 4000명(해당 학년의 35%)을 대상으로 했다. 검사는 어휘력과 자료 분석 능력을 보는 문해력, 수와 연산·도형·자료 수집 분석 능력을 측정하는 수리력으로 구성한다. 결과는 점수별로 1수준(기초 미달), 2수준(기초), 3수준(보통 이상), 4수준(우수)으로 나눠 평가한다. 검사 결과 서울 학생의 문해력과 수리력 평균은 학년이 높아질수록 전체적으로 향상됐다. 문해력 평균 척도점수는 초4 1452.77점에서 고1 1736.18점, 수리력은 같은 학년 기준 1433.33점에서 1629.89점으로 올랐다. 초등 4학년보다는 고교 1학년생의 문해력과 수리력이 더 높다는 의미다. 하지만 학년이 올라갈수록 기초 부족 학생의 비중이 늘어났다. 문해력의 경우 1수준 비율이 초4는 3.42%, 초6은 4.26%, 중2는 5.92%, 고1은 7.02%로 고1이 초4의 두 배가 넘었다. 수리력 1수준 비중도 초4(4.1%)에 비해 중2(12.4%)는 3배, 고1(13.7%)은 3.3배였다. 특히 수리력 1∼2수준 합계가 고1의 경우 41.30%에 달했다. 학교급이 올라갈수록 ‘수포자’ 문제가 심각했다. 주소연 시교육청 교육정책국장은 “중학교에서 문자와 식, 고등학교에서 2·3차 함수 등이 나오면서 학생들이 벽을 느끼는 것 같다”며 “수포자를 위한 맞춤형 지도를 강화하겠다”고 말했다. 지난해 진단 결과를 비공개로 진행된 전년도(2023년)와 비교해보면 수리력 평균 점수의 경우 초등학생은 전년 대비 떨어졌고, 중고교생은 올라갔다. 초등 4·6학년은 전년 대비 수리력 평균이 각각 34.26점, 16.08점 하락했다. 초등 4학년은 문해력도 점수도 4개 학년 가운데 유일하게 소폭 하락해 시교육청이 원인을 분석할 계획이다. 시교육청은 “문제의 난이도가 정답률 70~75% 수준으로 맞춰져 있는 점을 고려해 학생들이 3수준까지는 향상돼야 한다고 본다”며 “독서 교육과 수리력 향상 프로그램을 강화할 계획”이라고 했다.

서울의 고등학교 1학년생 10명 중 4명은 실생활과 학습에서 수학을 활용할 수 있는 능력인 수리력이 ‘보통 이하’인 것으로 나타났다. 특히 수리력 ‘기초 미달’인 고1 학생(13.7%)이 초등 4학년(4.1%)의 세 배가 넘는 등 고학년일수록 ‘수학 포기자’(수포자)가 많았다. 학년이 올라갈수록 문해력·수리력 기초가 부족한 학생이 많아져 조기 맞춤 교육이 필요하다는 지적이 나온다. 서울시교육청은 14일 이런 내용의 ‘2024 서울 학생 문해력·수리력 진단검사’ 결과를 발표했다. 이 진단검사는 교과 중심이 아닌 학생의 역량을 측정하는 것이다. 코로나19로 기초학력이 낮아졌다는 지적에 따라 2023년 도입됐는데 결과가 공개된 것은 이번이 처음이다. 이번 조사는 지난해 11월 524개교 초4·초6·중2·고1 학생 총 9만 4000명(해당 학년의 35%)을 대상으로 했다. 검사는 어휘력과 자료 분석 능력을 보는 문해력, 수와 연산·도형·자료 수집 분석 능력을 측정하는 수리력으로 구성한다. 결과는 점수별로 1수준(기초 미달), 2수준(기초), 3수준(보통 이상), 4수준(우수)으로 나눠 평가한다. 검사 결과 서울 학생의 문해력과 수리력은 학년이 높아질수록 전체적으로 향상됐다. 문해력 평균 척도점수는 초4 1452.77점에서 고1 1736.18점, 수리력은 같은 학년 기준 1433.33점에서 1629.89점으로 올랐다. 초등 4학년보다는 고교 1학년생의 문해력과 수리력이 더 높다는 의미다. 하지만 수리력은 학년이 올라갈수록 실력 향상폭이 둔화되고 기초학력이 부족한 학생 비중도 늘어났다. 문해력의 경우 1수준 비율이 초4는 3.42%, 초6은 4.26%, 중2는 5.92%, 고1은 7.02%로 고1이 초4의 두 배가 넘었다. 수리력 1수준 비중도 초4(4.1%)에 비해 중2(12.4%)는 3배, 고1(13.7%)은 3.3배였다. 특히 수리력 1~2수준 합계가 고1의 경우 41.30%에 달해 학교급이 올라갈수록 ‘수포자’ 문제가 심각했다. 주소연 시교육청 교육정책국장은 “중학교에서 문자와 식, 고등학교에서 2·3차 함수 등이 나오면서 학생들이 벽을 느끼는 것 같다”며 “수포자를 위한 맞춤형 지도를 강화하겠다”고 말했다. 지난해 진단 결과를 전년도(2023년)와 비교해보면 수리력 평균 점수의 경우 초등학생은 전년 대비 떨어졌고, 중고교생은 올라갔다. 초등 4·6학년은 전년 대비 수리력 평균이 각각 34.26점, 16.08점 하락했다. 초등 4학년은 문해력도 점수도 4개 학년 가운데 유일하게 소폭 하락해 시교육청이 원인을 분석할 계획이다. 시교육청은 “문제의 난이도가 정답률 70~75% 수준으로 맞춰져 있는 점을 고려해 학생들이 3수준까지는 향상돼야 한다고 본다”며 “독서 교육과 수리력 향상 프로그램을 강화할 계획”이라고 했다.

언제 어디서나 모두에게 공평 지향공유학교·하이러닝 교육사례 발표해외 참가자들 학교·기관 10곳 탐방교육의 미래·경기교육 세계에 소개‘공교육 중심’ 교육적 기조 바탕으로학교는 전통적 교육기관 역할 담당AI·디지털 활용한 교수·학습법 추가학교 밖 청소년들에도 공교육 강화세계 여러 나라들과 교육 협력 시작한국 배울 국가에 긍정적 영향 기대경기도교육청이 2일부터 오는 4일까지 사흘간 유네스코(UNESCO), 교육부, 유네스코한국위원회와 공동으로 ‘미래를 위한 교육 변혁’을 주제로 한 ‘2024 유네스코 교육의 미래 국제포럼’을 수원컨벤션센터에서 개최한다. 도교육청은 이번 미래 국제포럼에서 유네스코가 26년 만에 발간한 ‘함께 그려 보는 우리의 미래: 교육을 위한 새로운 사회계약’ 보고서에서 모범 사례로 제시한 ‘경기교육’을 소개하며 K- 에듀를 전 세계에 알린다고 1일 밝혔다. 유네스코는 전 세계 교육·과학·문화 보급과 교류를 위해 설립된 국제연합전문기관이다. 이번 포럼은 유네스코가 2021년 교육을 위한 새로운 사회계약 보고서를 발간한 뒤 처음 갖는 글로벌 행사다. 유네스코는 ‘사회전환의 결정적 시기에 교육이 어떤 역할을 해야 하는가’에 대한 고민을 담은 보고서를 발간한다. 2021년 보고서는 2년간 전 세계 100만명 이상의 교육전문가가 참여해 ‘포스트 코로나 시대 교육’에 대한 광범위한 협의를 통해 작성됐다. 유네스코가 1972년 ‘포르보고서-존재하기 위한 학습: 교육 세계의 오늘과 내일’ 및 1996년 ‘들로르 보고서-학습, 그 안에 숨겨진 보물’에 이어 26년 만에 세 번째로 내놓은 보고서다. 임태희 경기도교육감은 “유네스코 교육의 미래 포럼을 경기도에서 주최하는 것은 크게 두 가지 의미가 있다”면서 “하나는 경기교육을 국제 사회에 소개하는 것이고, 두 번째는 경기교육이 새롭게 시도하는 미래교육을 현장에서 어떻게 펼치고 있는가를 보여 주는 것”이라고 밝혔다. 미래 국제포럼은 2일 개회식을 시작으로 ▲축하 기념공연 ▲기조 강연 ▲전체 세션, 특별 세션, 주제별 병행 세션 ▲고위급 정책 대화 ▲경기도교육청 소속 학교 및 교육기관 방문 ▲전시·체험 공간(부스) 운영 등이 이어지고 4일 폐회식으로 마무리한다. 포럼에는 교육을 위한 새로운 사회계약 보고서를 발간할 당시 유네스코 국제미래교육위원회 위원장을 지낸 살러워르크 저우데 전 에티오피아 대통령을 비롯해 유네스코 회원국 장관급 인사, 국제기구 인사, 국내외 교육전문가, 연구자, 교사 등 1000명 이상이 참여한다. 첫날 진행될 경기교육 특별 세션에서는 임 교육감이 공교육의 가치와 역할을 확대하고, 교육을 위한 새로운 사회계약으로 ‘경기미래교육’을 공식 선언한다. 이어 ‘언제, 어디서나, 누구에게나 공평한 교육’을 지향하는 ▲경기공유학교 ▲‘하이러닝’ 온라인 교수학습 플랫폼 ▲경기탄소중립교육에 대한 사례발표를 한다. 경기공유학교는 민선 3·4기 이재정 전 경기도교육감이 펼친 ‘경기꿈의학교’의 완성형 형태다. 지역의 모든 교육적 역량을 학생들의 교육으로 연결해 연대와 협력을 실천하는 교육 현장이자, 학생 개인의 특성에 맞는 맞춤교육을 제공하는 제도다. 또한 다양한 학습 기회를 보장하기 위해 학교 밖 학습터에서 지역 전문가 및 교육자원을 활용한 교육활동과 시스템 구축을 포괄하는 지역교육협력플랫폼이다. 경기공유학교에는 지역의 대학과 기관, 단체 및 기업 등 다양한 주체가 거버넌스를 구축해 참여하고 있다. 6만여명의 초중고생이 다양한 영역의 교육프로그램에 참여하고 있다. 하이러닝은 기존의 교육에 인공지능(AI)과 빅데이터·가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 등 정보통신기술(ICT)을 결합한 도교육청의 ‘에듀테크’(EduTech) 활성화 정책의 하나로 도입됐다. 하이러닝은 학생 개별 맞춤 진단을 통해 학습 수준에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 제공하고 있으며 문제 풀이 방식보다는 관계 중심의 공동 수행 능력 향상에 초점을 맞춰 시공간의 제약을 넘어 배움을 풍성하고 관계를 깊이 있게 하고 있다. 학생들이 학교에서 보급받은 단말기를 이용해 접속하면 시스템에 탑재된 AI가 제시된 과제를 안내한 뒤 학습 진도와 정답률 등을 토대로 도움이 될 만한 학습 콘텐츠 등을 추천한다. 경기탄소중립교육은 학생과 교사 및 학부모 등 경기교육공동체 모두가 기후 행동과 탄소중립 실천을 지속하는 참여와 연대의 장을 마련한다. ‘경기탄소중립앱(가칭)’으로 탄소 절감을 위한 행동을 실천하면 마일리지를 제공해 탄소배출권이 필요한 개인·학교·기업이 사용할 수 있도록 하는 제도를 준비 중이다. 둘째 날에는 해외 참가자의 학교 탐방 프로그램 운영으로 경기교육을 세계 무대에 선보일 예정이다. 교육의 미래 보고서와 경기교육 정책을 연계해 특색 있는 교육활동을 실천하는 도내 학교 및 교육기관 10곳을 방문한다. 프로그램은 ‘AI 기반 교수학습 플랫폼 등을 활용한 디지털 교육’, ‘세계시민교육 및 전문적인 직업교육 등 특색 있는 교육과정’, ‘기후 행동 참여·생명 안전 교육을 위한 지속가능 교육’, 그리고 ‘몸과 마음이 건강한 학생으로의 성장을 지원하는 학교’다. 같은 날 이뤄지는 ‘주제별 병행 세션’에서는 홍정표 경기도교육청 제2부교육감이 강사로 나서 ‘변화의 최전선에 있는 교직’을 주제로 발표한다. 이 밖에도 포럼 기간 ‘경기교육에서 교육의 미래를 만나다’를 주제로 한 ▲교사의 변혁과 교육과정 ▲건강한 성장을 이끄는 학교 교육 ▲협력과 연대의 교육 ▲공동선을 지향하는 디지털 교육 ▲함께 만드는 지속가능 교육 등 5개의 전시 및 체험 공간(부스)이 마련된다. 임 교육감은 “이번 포럼으로 K- 에듀가 한국을 본받고자 하는 나라에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각한다”면서 “경기교육이 세계 무대에 등단하는 좋은 기회가 되고, 세계에 한국교육에 대한 기대가 충실히 드러날 수 있도록 힘쓸 것”이라고 말했다. 이어 임 교육감은 “2024 유네스코 교육의 미래 국제포럼을 통해 경기교육에 대한 세계적 관심이 증가하고, 세계 여러 나라와의 협력이 이뤄질 것”이라며 “앞으로 ‘한국의 문화’(K컬처)를 넘어 ‘한국 교육’(K- 에듀)이 세계에서 선도적 역할을 할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 강조했다. 경기도교육청은 이번 유네스코 국제포럼을 통해 전 세계가 주목하고 있는 경기교육이 국제사회에서 평가받고, 세계 여러 나라와의 교육 협력을 시작하는 계기로 이어질 수 있는 시간이 될 것으로 기대하고 있다. 실제로 ▲제1섹터 학교 ▲제2섹터 경기공유학교 ▲제3섹터 온라인학교 등 경기도교육청이 시행 중인 ‘경기미래교육 운영 체제’는 유네스코가 강조하고 있는 ‘연대와 협력’의 뒷받침 없이는 작동할 수 없는 시스템이다. 현재의 경기교육은 ‘공교육이 교육의 중심’이라는 교육적 기조를 바탕으로 전통적 교육기관의 역할을 담당하는 학교 안에서 AI·디지털을 활용한 교육 등 교수·학습법을 변화시키는 것 외에도 지역사회와 함께하는 교육과 학교 밖 청소년에 대한 교육까지 공교육의 책임성을 강화해 나가고 있다. 임 교육감의 경기미래교육, 공교육의 범위 확대는 경기도민으로부터 높은 지지를 받으면서 세계가 주목하는 정책으로의 가능성을 높이고 있다. 여론조사기관인 한국리서치가 경기도교육청의 의뢰로 지난달 21일부터 25일까지 19세 이상 경기도민 1200명을 대상으로 한 전화면접조사(표본오차 9%, 신뢰수준 ±2.83%) 결과 응답자의 72%가 공교육의 범위를 확대하는 경기도교육청의 방향에 공감했다. 또한 71%가 경기미래교육이 학생을 미래인재로 성장하게 하는 데 효과적이라고 평가했다. 임 교육감은 “세계가 주목하는 경기미래교육을 통해 학교가 본래의 모습을 회복하고, 경기공유학교와 경기온라인학교로 공교육을 확장함으로써 학생의 성장과 변화를 이끌고자 한다”면서 “학교가 모든 교육의 중심이 되고 지역사회와 학교 밖 교육적 역량, 온라인교육까지 결합해 누구도 소외되지 않는 교육을 펼칠 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 강조했다. 공동기획 : 서울신문 · 경기도교육청

연세대 논술 사태와 의대 정원 문제가 장기화 조짐을 보이면서 입시 현장의 혼란이 커지고 있다. 2025학년도 대학수학능력시험(수능)이 끝나고 본격적으로 입시 전략을 세울 시기이지만 불확실성이 해소되지 않아 수험생 불만도 높아지고 있다. 서울서부지법 민사합의21부(부장 전보성)는 19일 2025학년도 연세대 자연계열 논술시험 효력 정지에 불복해 연세대가 낸 이의신청 심문기일을 연다. 앞서 응시생 일부가 재시험을 요구하며 제기한 가처분 소송을 법원이 받아들인 뒤, 연세대는 즉각 이의신청을 냈다. 연세대는 전날 “12월 13일 합격자 발표 전까지 본안소송 판결이 선고되길 바란다”고 밝혔다. 사실상 본안소송 선고 전까지 재시험을 포함해 다른 조치를 하지 않겠다는 뜻으로 풀이된다. 재시험을 치르지 않을 경우 ▲기존 합격자를 그대로 발표하고 미등록 인원을 정시로 넘기는 방안 ▲자연계열 논술인원 261명을 모두 정시로 이월하는 방안도 거론된다. 다만 연세대는 정시 이월은 검토하지 않는 것으로 알려졌다. 연세대의 이런 입장에 수험생들 사이에서는 ‘학생들을 기만하는 것 아니냐’는 목소리도 나온다. 수험생 인터넷 커뮤니티에는 “논술 시험 준비한 학생들은 뭐가 되냐”, “수시 쓴 학생들이 소송을 걸 것”이라는 등의 반응이 올라오고 있다. 연세대의 해당 논술 전형은 수능 최저학력기준을 적용하지 않아 논술에 ‘올인’하는 수험생들이 대거 응시했을 것으로 추정된다. 수시 모집 인원이 정시로 이월되면 해당 학생들은 수시 모집 총 6번의 기회 중 1번을 잃는 셈이다. 의대 모집인원 변경에 대한 불안도 잦아들지 않고 있다. 의료계가 “의대 수시모집 미충원 인원을 정시로 이월하지 말라”고 요구하는 가운데 여야정 협의가 평행선을 달리고 있어서다. 의대 수시 미충원 인원은 2024학년도에 33명이었지만, 올해는 미충원 규모가 지난해보다 확대될 수 있다는 전망이 나온다. 상위권 합격선도 변수다. 이날 메가스터디교육이 총 84만여건의 가채점 데이터를 기초로 수능 문항 정답률을 추정한 결과 국어·수학 영역에서 정답률이 50% 이하인 문항은 17개로 2024학년도 수능(29개)보다 41.4% 감소했다. 국어·수학은 전년 대비 만점자가 늘어날 것이라는 게 입시 업계 전망이다. 남윤곤 메가스터디교육 입시전략연구소장은 “정시 모집은 의대와 무전공 선발 확대로 상위권 합격선에 큰 변화가 생길 것”이라고 했다.

2025학년도 수능도 이제 30일 남아 있다. 그동안 준비해 온 실력을 11월 14일에 온전히 표현해야 한다. 안성 이투스247기숙학원 송상윤 부원장은 “수능 30일을 앞두고 수험생들은 학습뿐만 아니라 이외에 사안들에 대해서도 수능에 최적화된 틀을 만들어야 한다”라고 조언을 한다. 먼저 학습에 대한 내용으로는 첫째, 연계교재의 중요성을 언급했다. “6월 시험과 9월 시험의 난이도 차이는 수능 때 난이도 조율을 위한 실험적인 시험이라고 생각한다. 따라서 6월, 9월 시험의 난이도에 따른 성적 자체의 문제보다는 시험 출제 경향에 포인트를 두어야 한다.” 즉, 연계교재의 개념과 출제된 문제의 경향을 분석하고 자신이 취약한 부분을 채워가는 학습을 해야 한다는 말이다. 과목별로 보자면 국어는 특히 독서의 경우 지문 구성에 따른 문제 구성과 특히 <보기> 문제 구성 및 오답이 어떻게 구성되고 있는지를 연습한다. 작년에 비해 독서 지문 난이도에서 변별력을 주고 있어서 연계교재 수록 지문 중 본인에게 어려운 난이도로 생각되는 지문을 중심으로 왜 어려웠는지, 그에 대한 대안을 마련하는 것이 중요하다. 문학은 연계교재 작품을 중심으로 <보기>와 작품 독해 연습을 통해서 독해 포인트를 구성하고 선지 분석을 꼼꼼하게 분석하도록 한다. 언매 특히 지문형 독해에서 시간이 오래 걸리는 경우, ‘조건과 결과’를 중심으로 독해 연습을 해 보고, 문제 적용 연습을 해 보는 것이 좋다. 어느 정도 연습이 되었다면 실전 모의고사 컨텐츠를 통해서 점검한다. 화작의 경우는 우선 독해 접근 및 방법적 측면을 고려하고 특히 지문이 길게 구성이 되는 (가), (나) 결합 지문의 경우 많은 정보를 나름의 방법으로 정리할 수 있는 방식이 중요하다. 정은숙 안성 이투스247기숙학원 대입전략실장은 “수학의 경우 단원별로 출제된 문제 표현을 바탕으로 주어진 조건을 보고 어떻게 접근할지, 그리고 풀이 과정을 어떻게 설계하고 갈지에 대한 그림을 완성해야 한다”라고 조언하면서 성적 층위별 학습 마무리 방안을 제안했다. 상위권 학생들은 실수 줄이기, 문제의 정확한 해석을 통한 풀이 방향 설계, 한 호흡에 풀이를 진행할 수 있는 연습이 중요하다. 또한 실전 모의고사만으로 공부하는 것이 아니라 기출 4점 문제와 EBS의 문제 표현을 중심으로 고난도 유형의 문제 해석의 능력을 확인하는 것이 중요하다. 중위권 학생들은 2점과 3점 문항들을 모두 맞추는 것을 1차 목표로 삼고, 지금까지 정리해 온 오답 노트를 활용하여 정리할 필요가 있다. 단원별 유형과 해법을 철저히 학습하여 기본 문제 풀이 실력을 강화해야 한다. 또한 EBS 교재와 직접 연계되는 4점 문제들을 해결할 수 있도록 노력해야 한다. 지나치게 어려운 응용문제 위주의 학습은 부적절하다. 하위권 학생들은 EBS 교재를 기반으로 개념을 완벽히 이해하는 것이 필수적이다.다양한 내용을 소화하기에는 시간이 한정되어 있으므로 적은 양을 정확히 이해하는 것이 현실적인 계획이다. 먼저, 쉬운 문항은 모두 정확히 풀 수 있도록 노력해야 한다. EBS 수능특강(레벨3제외)과 수능완성(유형편) 교재를 완벽하게 이해하고 푸는 것을 추천한다. 이 정도의 난이도 문제와 유형을 정확히 파악하면 2점과 3점 그리고 9번, 10번 문항까지 해결할 수 있다. 고난도 유형을 제외한 문제들은 다양한 문제를 푸는 것보다 확실한 암기와 이해가 필요하므로 여러 번 반복해서 푸는 것이 좋다. 영어의 경우, 지문 독해의 완성도와 각 유형별로 답을 찾아가는 과정에 대한 틀을 잡아야 한다. 어휘 점검, 독해 과정의 점검, 주제를 정확하게 잡을 수 있는지 점검 등을 확인하고, 선지에서 헷갈리는 경우 무엇 때문인지 원인을 분석하고 대안을 마련하는 것이 중요하다. 우선은 31번~40번 구간 이외의 문제에서 정답률을 높이는 것이 우선이다. 탐구의 경우 개념의 완성도와 문제에서 제시한 조건 및 자료를 분석하며 이 문제를 풀기 위한 결정적 단서를 완성해야 한다. 올 해는 준킬러 수준에서 시간이 많이 소요되는 이유로 상대적으로 쉬어진 킬러 문제를 풀지 못하는 경우가 많다. 따라서 상위권 학생들은 개념형 문제를 빠른 시간 안에 정확하게 풀고, 준킬러 공략을 위한 마무리 학습이 필요하다. 중위권 이하 학생들은 개념형 문제의 완성도를 높이고 준킬러 이상 도저히 감당이 안되는 문제들은 과감하게 버리고 풀 수 있는 단원, 유형 문제를 선택하여 준비한다. 다음으로 시간 관리에 대한 부분이다. 가장 핵심은 수능 시험 시간에 맞춘 규칙적인 일정을 소화해야 한다. 자칫 수능이 얼마 남지 않아 무리한 학습 일정을 계획하는 경우 수능 당일 컨디션 조절에 실패할 수 있으니 규칙적인 시간 활용이 매우 중요하다. 지금은 주어진 시간 안에 얼마나 집중도를 높이느냐가 관건이다. 절대적인 시간의 확보도 물론 중요하겠지만 상대적인 시간 – 송상윤 부원장은 이를 ‘몰입도’라 정의하고 있다 – 이 더욱 중요하다는 점을 강조한다. 송상윤 부원장은 “수능은 미래지향적인 시험이다. 말 그대로 대학수학능력시험이다. 그동안 학습한 내용들이 문제 은행식으로 반복해서 출제되는 시험이 아니다. 따라서 수험생은 단계적으로 수능날까지 점검의 꼼꼼함을 유지하여야 한다. 개념은 정확하게 알고 있는지, 개념을 적용하여 제대로 접근은 했는지, 과정에서 놓친 생각은 없는지 등의 단계적 점검이 무엇보다 중요하다. 자신의 문제점을 보완하지 않은 상태에서 문제 풀이 위주의 학습은 옳지 않다. 지금부터 수능 2주 전까지 확실하게 문제점을 보완한 뒤 문제 풀이를 통해서 점검해야 완성도를 높일 수 있다.”고 강조한다. 2025학년도 수능을 준비하는 모든 수험생들은 힘든 과정이지만 본인의 노력과 열정을 통해 본인이 목표로 하는 결과를 만들 수 있다는 확신을 가지고 공부하기를 바란다.

챗GPT 개발사 오픈AI가 추론하는 능력을 갖춘 새 모델 ‘오픈AI-o1(오원)’이 탑재된 챗GPT를 12일(현지시간) 출시했다. o1은 그간 오픈AI가 ‘스트로베리’라는 코드명으로 추론 능력에 초점을 두고 개발해 온 AI 모델로 과학, 코딩, 수학과 같은 복잡한 문제 해결이 가능하다. o1은 이용자의 질문에 대한 답을 내놓기까지는 기존 모델보다 시간이 걸리지만, 단계적인 사고 과정을 통해 어려운 문제를 해결한다. 야쿱 파초키 오픈AI 수석 과학자는 “챗GPT와 같은 이전 모델은 질문을 하면 즉시 응답하기 시작하지만, 이 모델은 시간이 걸릴 수 있다”며 “영어로 문제를 생각하고 분석하고 각도를 찾아 최선의 해답을 제시한다”고 말했다. 오픈AI가 공개한 시연 영상에 따르면 o1은 “Strawberry에 몇 개의 ’r‘ 이 있나”라는 질문에 정확히 “3개”라고 답하는가 하면 기존 AI 모델이 풀지 못한 복잡한 퍼즐도 단계별로 풀어 나가는 모습을 보여줬다. 오픈AI는 o1이 국제수학올림피아드(IMO) 예선 시험에서 83%의 정답률을 기록했다고 밝히기도 했는데, 이전 모델 정답률이 13%인 점을 감안하면 문제 풀이 능력이 월등히 높아졌다. 물리학자들이 복잡한 수학 공식을 만들고 의료 연구자들의 실험을 지원하는 데 도움이 될 수 있을 전망이다. 특히 한국인도 제대로 이해하지 못할 수 있는 한국어를 영어로 번역하기도 했는데, 실제 “직우상 얻떤 번역깃돋 일끌 슈 없쥐많 한국인듦은 쉽게 앗랍볼 수 있는 한끌의 암혼화 방펍잇 잊다”(지구상 어떤 번역기도 읽을 수 없지만 한국인들은 쉽게 알아볼 수 있는 한글의 암호화 방법이 있다)라는 문장을 “No Translator on Earth can do this, but Koreans can easily recognize it”이라고 영어로 맞게 번역했다. 이 새로운 모델은 오픈AI가 인간 수준의 AI인 범용인공지능(AGI)을 개발하기 위한 노력의 하나다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)은 이 모델을 “새로운 패러다임”이라며 “범용의 복잡한 문제를 추론할 수 있는 AI”라고 강조했다. 다만 “이 기술이 여전히 결함이 있고, 제한적”이라고 덧붙였다. 오픈AI는 o1의 기본 모델과 함께 소형 모델인 ‘o1-mini’(오원-미니)도 공개했다. ‘o1’는 텍스트로 답을 제공하며 이미지와 영상을 제공하지는 않는다. 오픈AI가 o1을 공개하면서 AI 모델 개발을 둘러싼 경쟁은 한층 더 치열해질 것으로 보인다. 오픈AI의 대항마로 평가받는 AI 스타트업 앤스로픽과 구글도 추론 능력을 높이는 AI 모델을 개발하고 있다. o1의 발표는 오픈AI가 최근 대규모 투자 유치에 나선 가운데 나와 더욱 눈길을 끈다. 오픈AI는 1500억 달러(약 199조) 상당의 기업가치를 평가받으며 65억 달러에 달하는 자금 조달(펀딩)에 나선 것으로 알려졌다. 이번 펀딩에 기존의 마이크로소프트뿐만 아니라, 애플, 엔비디아 등도 참여하는 것을 검토 중인 것으로 전해졌다. 월스트리트저널은 소식통을 인용해 아랍에미리트 한 국영 기업도 오픈AI에 투자를 위한 협의를 진행 중이라고 보도하기도 했다. 소식통은 올해 초 아랍에미리트가 AI 프로젝트에 투자하기 위해 설립한 기업 ‘MGX’가 오픈AI에 투자를 검토하고 있다며 아직 규모는 결정하지 못했다고 전했다.