우리 분석은
공개 학술 기록으로 검증된다.

1. 01
   국어 · 독서 함정 설계

   What Reading Tests Ask and How They Mislead: Cognitive Demand and Distractor Design in 1,854 Korean High-Stakes Reading Items (CSAT and KICE Mock Examinations, 2014–2026)

   수능·평가원 모평 국어 독서 1,854문항(2014–2026)을, "무엇을 요구하는가(인지부하)"와 "어떻게 오답으로 유인하는가(함정 설계)" 두 축으로 동시에 대규모 분석했다. 두 축을 함께 본 첫 대규모 연구로, 분야·유형별 함정 패턴을 데이터로 드러낸다.

   N = 1,854 2026-06-27

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2. 02
   영어 · 오답 분류 + 국어 대조

   Distractor Design in Korean CSAT English Reading: A Taxonomy, Its Item-Type Specificity, and a Contrast with First-Language Reading Assessment

   수능 영어 독해 1,008문항(13개년)의 오답이 노리는 인지 함정을 6분류(E-code)로 분류했다. 패러프레이즈 함정이 36.8%로 지배적이고, 함정은 유형마다 특이적(추론=패러프레이즈, 논리구조=지시·범위)이다. 또 모국어(국어) 독해와 대조해, 영어는 정답 위치가 균등한 반면 국어는 유의하게 편중됨을 보였다.

   N = 1,008 · χ² p<10⁻¹³⁰ 2026-06-27

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3. 03
   방법론 · 출제 판단의 구조화

   From Model-Centric to Methodology-Centric AI: Externalizing Tacit Expert Knowledge via Weighted Anchor Prompting

   출제 전문가의 암묵적 판단(어떤 사고 단계를 반드시 거쳐야 하는가)을 앵커·가중치·거리로 구조화하는 방법론(Weighted Anchor Prompting)을 제안했다. 폴라니의 암묵지 이론에 기반하며, 전직 EBS 강사 7명을 포함한 독립 전문가 12명의 블라인드 평가에서 일관된 품질 향상을 확인했다.

   전문가 12인 블라인드 · p=0.002 2026-05-01

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전부 EdArXiv(Open Science Framework) 공개 프리프린트다. 프리프린트는 정식 학술지 동료심사 이전 단계의 공개 연구 기록으로, DOI가 부여된 영구 인용 가능 문헌이다.

논문의 데이터가 곧 문제집의 설계도다.

위 분류 체계로 평가원 함정의 DNA를 해부하고, 그 패턴을 담아 변형 문제를 만든다. 같은 데이터가 블로그 연구 노트로, 「수능특강, 그다음」(국어)·「79점, 그다음」(영어) 문제집으로, 그리고 6월 모평 적중으로 이어진다.