정답 번호가 몇 번에 많이 나오는지는 수험생이 늘 궁금해하는 질문이다. 이전 글에서는 영어 읽기 전체의 정답 번호 분포와 같은 번호가 이어서 나오는 패턴을 셌다. 이번에는 그 숫자를 유형별로 나눴다. 2014~2025년에 시행된 평가원 시험(6월 모의평가·9월 모의평가·수능)의 영어 읽기 1,008문항을 유형별로 세어 보니, 읽기 전체 숫자에서는 보이지 않던 쏠림이 몇몇 유형에서 나타났다.
[재미로 세봤습니다] 이 글은 지난 시험의 정답 번호를 재미 삼아 세어 본 기록입니다. 앞으로도 이렇게 나온다는 보장은 없습니다. 다음 시험의 정답을 예측하거나 «모르면 이 번호를 고르라»는 근거로 쓰지 마세요.
한눈에: 평가원 영어 읽기 1,008문항 전체의 정답은 ① 173 · ② 210 · ③ 207 · ④ 203 · ⑤ 215개로, ①이 다섯 번호 가운데 가장 적지만 전체 분포는 균등과 구분되지 않는다(카이제곱 p=0.24). 유형별로 나누면 모양이 달라진다. 요약문완성 36문항은 ①이 18개(절반)이고, 2014~2019년과 2020~2025년 두 구간 모두 ①이 가장 많다. 무관 문장 38문항은 ③ 16 · ④ 19 · ② 3개이고 ①과 ⑤는 0개다. 심경변화·제목추론은 ①이 각각 17개로 가장 많다. 이 숫자는 과거 분포를 센 것이다. 다음 시험의 정답 번호는 이 글로 예측할 수 없고, 찍기 근거로 쓸 수 없다. 집계 범위는 시행연도 2014~2025의 6월·9월 모평·수능 36회, 읽기 18~45번이다.
무엇을 어떻게 세었나
자료는 코그닉스랩 자체 DB 하나다.
| 자료 | 범위 | 용도 |
|---|---|---|
자체 DB gichul_e_db_enriched.csv (평가원 주관 시험만 필터) | 영역 「읽기」 × 시행 「6월모평·9월모평·수능」, 시행연도 2014~2025(12개 연도), 1,008문항 | 본문의 모든 평가원 수치 |
| 같은 DB, 학력평가 포함 읽기 | 4,116문항 | 비교용 |
| 같은 DB, 듣기 | 2,499문항 | 비교용 |
방법은 단순하다. CSV를 읽어 정답을 숫자로 바꾸고, 영역과 시행으로 걸러 낸 뒤 소분류별로 정답 번호를 센다. 다섯 번호가 고르게 나왔는지는 카이제곱 균등성 검정(scipy.stats.chisquare)으로 확인했고, 시간에 따른 변화는 2020년을 기준으로 전반(2014~2019)과 후반(2020~2025)을 나눠 비교했다.
먼저 범위를 밝혀 둔다. 연도는 시행연도 기준이라 학년도로 읽으려면 1을 더해야 한다. 학력평가는 출제 주체가 달라 평가원 수치에서 뺐고, 아래에서는 비교용으로만 쓴다. 이 글은 번호 분포만 다루고 난이도나 오답률은 다루지 않는다.
핵심 개념
- 소분류 — 「요약문완성」「무관문장」 같은 유형 이름. 코그닉스랩이 자체로 붙인 분류이며 평가원이 공식 발표한 유형 구분이 아니다.
- 균등성 검정 — 다섯 번호가 같은 비율로 나왔다고 가정했을 때 지금 같은 치우침이 나올 확률을 계산하는 검정. p값이 작을수록 균등과 거리가 멀다는 뜻이다. 과거 분포가 고르지 않았다는 것을 보여 줄 뿐, 앞으로의 출제를 말해 주지는 않는다.
- 전반·후반 — 2014~2019년(전반)과 2020~2025년(후반). 유형마다 한 구간에 들어가는 문항이 18개 안팎이라 경향을 보는 데까지만 쓴다.
읽기 전체 1,008문항 — ①이 가장 적다
| 정답 번호 | ① | ② | ③ | ④ | ⑤ | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 평가원 읽기 | 173 | 210 | 207 | 203 | 215 | 1,008 |
다섯 번호가 똑같이 나왔다면 번호마다 약 202개가 된다. ②~⑤는 그 근처에 있고 ①만 173개로 적다. 그런데 유형별로 나눠 보면 ①이 절반을 차지하는 유형이 있다. 전체 숫자 하나로는 이 차이가 드러나지 않는다.
유형별 정답 번호 — 치우침이 큰 유형
| 소분류(자체 분류) | 문항 수 | ① | ② | ③ | ④ | ⑤ | 균등성 p(보정 전) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 요약문완성(40번) | 36 | 18 | 10 | 4 | 2 | 2 | <0.0001 |
| 무관문장 | 38 | 0 | 3 | 16 | 19 | 0 | — |
| 심경변화 | 36 | 17 | 5 | 9 | 2 | 3 | 0.0004 |
| 제목추론 | 39 | 17 | 8 | 2 | 5 | 7 | 0.0027 |
| 목적파악 | 35 | 12 | 10 | 9 | 2 | 2 | 0.0136 |
| 어휘추론(28~30번) | 35 | 1 | 5 | 3 | 13 | 13 | — |
| 빈칸추론(구) | 72 | 17 | 26 | 14 | 7 | 8 | — |
「—」는 이번 집계에서 p값을 따로 내지 않았다는 뜻이다. 표의 p값은 보정 전 값이다. 무관문장을 뺀 표본 20문항 이상 소분류 20개를 모두 검정했고, Bonferroni 보정(p × 20)을 하면 요약문완성 0.0006, 심경변화 0.0074로 남지만 제목추론은 0.054, 목적파악은 0.27이 되어 유의하지 않다. 표본이 작은 유형을 20개 훑어서 고른 결과이므로 이 글은 p값보다 개수를 중심으로 읽는다. 이 표는 지난 시험의 분포 기록이며 다음 시험의 정답 번호를 예측하지 않는다.
요약문완성 — 36문항 중 ①이 18개, 두 구간 모두 ①이 가장 많다
요약문완성 36문항의 정답은 ① 18 · ② 10 · ③ 4 · ④ 2 · ⑤ 2개다. 균등하게 나왔다면 번호마다 7.2개 정도였을 텐데 ①이 그 두 배를 넘는다. 기간을 반으로 나눠도 순서는 그대로다.
| 구간 | ① | ② | ③ | ④ | ⑤ |
|---|---|---|---|---|---|
| 전반 2014~2019 | 10 | 5 | 0 | 1 | 2 |
| 후반 2020~2025 | 8 | 5 | 4 | 1 | 0 |
후반 구간에는 ③이 4개로 늘었지만 ①이 가장 많은 것은 변하지 않았다. 학력평가를 포함한 읽기 4,116문항에서도 요약문완성 147문항은 ① 91 · ② 30 · ③ 11 · ④ 11 · ⑤ 4개로 ①이 62%다. 다만 학력평가는 출제 주체가 달라 이 숫자를 평가원과 합쳐 「수능 경향」으로 읽으면 안 된다. 평가원과 같은 방향이라는 것을 확인하는 비교값으로만 둔다.
이 숫자로 할 수 있는 말은 「지난 12년 동안 평가원 요약문완성 정답은 ①이 절반이었다」까지다. ①이 많은 이유는 이 DB로 확인하지 못했다. 표본이 36개이고 소분류도 우리가 붙인 이름이라, 「요약문은 ①로 찍어라」는 근거가 되지 않는다.
무관 문장 — 38문항에서 ①과 ⑤는 0개
무관 문장 38문항의 정답은 ③ 16 · ④ 19 · ② 3개이고, ①과 ⑤는 한 번도 정답이 아니었다.
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 정답 번호 | ① 0 · ② 3 · ③ 16 · ④ 19 · ⑤ 0 |
| 문항번호 | 35번 33개 · 36번 1개 · 38번 1개 · 39번 3개 |
| 후반 2020~2025(18문항) | ③ 8 · ④ 10 |
후반 18문항은 모두 ③ 아니면 ④였다. 이 DB에서 확인되는 것은 「0개였다」는 개수까지다. 38문항은 36회에서 나왔고(2014 시행에 5문항, 2015 시행부터 해마다 3문항) 문항번호도 35번이 대부분이다. ①과 ⑤가 한 번도 정답이 아닌 것이 우연인지, 이 유형의 선택지 구조(번호가 매겨진 문장이 지문 어디부터 시작하는지) 때문에 정답이 되기 어려운 자리인지는 시험지 원문으로 확인하지 못했다. 그래서 「①·⑤는 정답이 안 된다」는 규칙으로 읽으면 안 된다.
①이 많은 다른 유형 — 심경변화·제목추론·목적파악
요약문 말고도 ①이 가장 많은 유형이 셋 있다.
- 심경변화 36문항: ① 17 · ② 5 · ③ 9 · ④ 2 · ⑤ 3 (p=0.0004)
- 제목추론 39문항: ① 17 · ② 8 · ③ 2 · ④ 5 · ⑤ 7 (p=0.0027)
- 목적파악 35문항: ① 12 · ② 10 · ③ 9 · ④ 2 · ⑤ 2 (p=0.0136)
세 유형 모두 표본이 35~39개로 작다. 여러 유형을 한꺼번에 검정했으므로 이 p값들을 하나하나 법칙처럼 읽으면 안 된다. 소분류 20개를 동시에 보면 그중 몇 개는 우연히 치우쳐 보일 수 있고, 실제로 제목추론과 목적파악은 보정 후 유의하지 않다. 특히 목적파악은 ①과 ②의 차이가 2개뿐이다.
읽기 전체로는 ①이 173개로 가장 적은데, 이 네 유형(요약문·심경·제목·목적)에서는 ①이 가장 많다. 그렇다면 다른 유형들에서는 ①이 상대적으로 적게 나왔다는 계산이 된다. 다만 유형 구성의 차이가 전체 분포를 만든 것인지는 아직 나눠서 계산해 보지 않았다.
①이 아닌 쪽으로 몰린 유형 — 어휘추론과 빈칸추론(구)
어휘추론 35문항은 반대쪽 끝에 몰렸다. ① 1 · ② 5 · ③ 3 · ④ 13 · ⑤ 13개다.
| 구간 | ① | ② | ③ | ④ | ⑤ |
|---|---|---|---|---|---|
| 전반 2014~2019 | 1 | 5 | 1 | 4 | 6 |
| 후반 2020~2025 | 0 | 0 | 2 | 9 | 7 |
후반 18문항 가운데 16개가 ④ 또는 ⑤였다. 「최근 ④·⑤로 쏠렸다」는 경향까지는 말할 수 있다. 하지만 후반 구간이 18문항뿐이므로 왜 그런지, 앞으로도 이어질지는 말할 수 없다.
빈칸추론(구) 72문항은 ① 17 · ② 26 · ③ 14 · ④ 7 · ⑤ 8개로 ②가 가장 많다.
치우치지 않은 쪽 — 함의추론과 듣기
모든 유형이 치우친 것은 아니다. 학력평가를 포함한 읽기 4,116문항에서 함의추론 107문항은 균등성 p=0.87로 치우침이 보이지 않았다.
평가원 읽기 1,008문항 전체는 ① 173 · ② 210 · ③ 207 · ④ 203 · ⑤ 215개로 균등성 p=0.24라 균등과 구분되지 않는다. 학력평가를 포함하면 달라진다. 같은 DB에서 학력평가를 포함한 읽기 4,116문항은 ① 689 · ② 800 · ③ 849 · ④ 894 · ⑤ 884개로 균등성 p=7.7e-07이어서 균등에서 벗어났다. 듣기 2,499문항은 ① 491 · ② 500 · ③ 523 · ④ 513 · ⑤ 472개, p=0.54로 균등에서 벗어나지 않았다. 7.7e-07은 학력평가를 포함한 4,116문항의 값이고, 평가원 1,008문항만의 값은 0.24다.
이 숫자로 말할 수 없는 것
이 글의 숫자는 모두 지난 시험의 정답 번호를 센 결과다. 다음 시험에서 어느 번호가 정답일지는 예측하지 않는다. 유형 이름은 우리가 붙인 분류라 다른 분류를 쓰면 문항 수가 달라질 수 있다. 유형마다 표본이 수십 개라 「~번이 정답」이라는 규칙을 만들 수 있는 규모도 아니다. 이 글에서 확인한 것은 하나다. 평가원 영어 읽기에서 유형별로 나눠 세면, 전체 분포에서는 보이지 않던 쏠림이 몇몇 유형에서 나타난다. 요약문완성은 36문항 중 18개가 ①이었고, 무관 문장은 38문항 중 ①과 ⑤가 0개였다.
다시 한 번: 이 글의 어떤 숫자도 다음 시험의 정답을 예측하는 근거가 아니다.
관련 글: 읽기 전체의 번호 분포는 정답 번호 분포, 같은 번호가 이어지는 패턴은 정답 연속 출현, 무관 문장 유형은 35번 무관한 문장에서 다뤘다.
출처: 코그닉스랩 영어연구소 자체 DB gichul_e_db_enriched.csv. 평가원 주관 시험(6월 모의평가·9월 모의평가·수능)만 걸러 집계했고, 학력평가 포함 수치는 본문에 따로 표시했다. 공개 링크가 없는 내부 자료다.
이 글은 코그닉스랩의 자체 조사·집계로 작성되었습니다. 출처: [재미로 세봤습니다] 수능·모평 영어 정답 번호를 유형별로 세면 — 요약문 ①이 36문항 중 18개, 무관 문장 ①·⑤ 0개 — 코그닉스랩