2025 수능 영어 문항 유형 분류에 대한 고찰: 듣기 영역을 중심으로
An analysis of question type classification in the 2025 CSAT English test: Focusing on the listening section
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초록
본 연구는 대학수학능력시험 영어 듣기 문항 분류의 타당도와 교수‧학습 정렬성을 높이기 위해, ‘정답 근거의 명시성’과 ‘인지적 처리 수준’의 두 축에 기반한 근거 중심 재분류 틀을 제안하고 이를 평가원 공식 분류와 비교하였다. 2025학년도 듣기 17문항에 발문→근거 명시성→처리 수준→최종 하위유형의 4단계를 적용한 결과, 사실적 이해 9문항과 추론적 이해 8문항으로 분류 되었다. 평가원이 맥락/중심 내용 추론 또는 복합으로 분류한 일부 문항(1, 2, 3, 16, 17)은 단서가 발화에 직접 제시되어 사실적 이해로 재분류되었고, ‘세부 정보’로 묶인 다수 문항(5, 6, 10–15)은 행동 추론, 조건 통합, 표/그림 해석, 화용적 응답 선택 등 비명시적 통합을 요구하여 추론적 이해로 이동했다. 이에 ‘간접 말하기형’은 응답 추론형으로, ‘복합’은 주제/의견/요지, 세부(일치·불일치/언급·불언급/그림), 화자 행동, 표·조건, 계산 통합, 상황 반응 등의 처리 과정을 드러내는 하위유형으로 세분화할 것을 제안한다. 이 틀은 인지‧구성주의‧교육학‧언어정보처리 관점에 정합적이며, 문항 설계표 비율 공개, 문항 메타데이터(근거·처리) 관리, 성취보고서의 ‘근거 유형 및 처리 수준’ 병기 등 실천 방안을 제시한다. 반면, 단일 연도 분석과 반응/심리측정 자료 부재라는 연구적 한계에 의거하여, 다년도 코퍼스 구축, 채점자 간 신뢰도 검증, 진단 모형 개발 등의 연구를 후속 과제로 제안한다.
Abstract
This study proposes an evidence‑led framework for classifying College Scholastic Ability Test (CSAT) English listening items and examines its alignment with the official taxonomy. Using the 2025 exam’s 17 listening items, each item was reclassified along two axes — the explicitness of answer evidence in the script and the level of cognitive processing required — and then assigned process‑revealing subtypes through a four‑step procedure. Results show a near‑balanced distribution (9 literal vs. 8 inferential). Items labeled by the authority as context/main‑idea inference or complex (e.g., 1, 2, 3, 16, 17) proved literal because decisive clues were stated explicitly, whereas several ‘detail’ items (5, 6, 10–15) required non‑explicit integration such as behavior prediction, condition optimization, tabular/graphic reasoning, or pragmatic response selection. We therefore relabel ‘indirect speaking’ as response‑inference and disaggregate ‘complex’ into subtypes (topic/opinion/central idea; ‘detail’: match/mention/graphic; speaker‑action; table/condition; integrated calculation; situational response). Grounded in cognitive, constructivist, educational, and language‑processing perspectives, the framework strengthens validity for item classification and instructional alignment. Practical recommendations include publishing a blueprint ratio for literal–inferential items, recording evidence metadata during item writing, and reporting evidence type and processing level in score feedback. Limitations (single year; no process/psychometric data) and future work (multi‑year corpus, inter‑rater reliability, diagnostic models, online processing studies) are outlined.