7장 중간 점검과 시험1

7.1 여섯 장의 지도: 무엇이 쌓였는가

1장에서 정한 역할 분담을 떠올려 보자. 코드는 AI가 쓰고, 학생은 문제 분해와 생성 코드 읽기, 그리고 화학공학적 검증을 책임진다. 2장은 이 분담을 실행하는 순서, 즉 문제 분해→프롬프트→코드 읽기→테스트 사이클을 몸에 익혔고 그 첫 산출물이 도구① 강의노트 정리기였다. 3장은 그 반대편을 보였다. AI가 틀리는 방식(환각·단위 오류·물성 날조)을 실증하고, 검증 루틴 3종(단위 체크 · 대조값 · 극한값 sanity)을 도입했다.

4장은 간격반복과 인출연습이라는 학습과학 위에 도구③ 스터디 플래너를 얹어 학습 OS를 완성했다. 5장에서는 첫 화공 도구인 도구④ 단위환산 + 물성 조회기를 만들며, 생성 코드를 변수·제어문·함수 단위로 해부해 말로 설명하는 EiPE 훈련이 시작됐다. 6장은 그 읽기 능력을 채점자의 자리로 옮겼다. AI가 낸 틀린 화공 계산을 채점·교정했고, 모의 시험1로 이번 주를 리허설했다.

표 7-1은 여섯 장을 한 장으로 접은 지도다. 각 장이 남긴 개념과 도구, 그것이 기른 역량을 시험1의 문항 유형과 연결했다. 오른쪽 끝 열이 이 장의 주제다.

C1~C7은 이 수업이 역산 설계한 7대 역량의 번호다.

같은 지도를 AI 협업 사이클 위에 겹쳐 보면 시험1의 성격이 더 분명해진다. ③ 프롬프트와 ⑤ 테스트는 AI와 컴퓨터가 있어야 돌아가는 블록이므로 시험2와 최종 시험에서 검증한다. 시험1이 겨누는 것은 나머지 세 블록인 ② 분해 · ④ 생성 코드 읽기 · ⑥ 화공 검증이다.

7.2 시험1: 규정과 AI 금지의 논리

시험1은 20점이며, 7주차 실습 시간에 오프라인 지필로 치르고 AI 사용은 전면 금지된다. 범위는 1~6주 누적이다. 문항은 네 유형으로 고정되어 있다. ① 생성 코드 출력 예측, ② EiPE(제시된 AI 생성 코드를 한국어로 목적·동작 설명), ③ AI가 낸 오답을 채점·교정하라(단위 오류·날조 물성 포함), ④ 화공 계산문제의 의사코드 설계. 모든 평가물에 AI 사용내역을 첨부하는 1장의 의무는 시험1에도 그대로 적용된다.

AI 활용 규칙 세 종류 가운데 시험1은 유일한 금지에 해당한다. 시험2(20점, 12주, 90분 현장 실기)와 최종 시험(40점, 2시간 바이브코딩 + GitHub + 구술 방어)은 AI가 필수이고, 과제는 허용이다. 금지 종류가 존재하는 이유는 역설적으로 최종 시험에서 AI를 전면 사용하기 때문이다. AI가 코드를 다 써 주는 시험장에서 중요해지는 것은 생성된 코드를 읽어 내고, 결과가 물리적으로 말이 되는지 판정하고, 문제를 계산 가능한 절차로 쪼개는 개인의 능력이다. 시험1은 그 능력이 실제로 남아 있는지를, AI를 걷어낸 상태에서 따로 검증한다.

낯선 형식은 아니다. 6주차 실습에서 모의 시험1을 무채점으로 치렀고, 오답 리뷰로 자가 진단표를 만들었다. 이 장의 7.3절은 그 진단표 위에 올릴 유형별 처방이다.

7.3 문항 4유형 해부

네 유형을 하나씩 해부한다. 유형마다 실제 시험과 같은 형식의 예시 문항 하나와 모범 답안을 실었다. 예시는 전부 1~6주 범위의 코드와 화공 지식만 사용한다.

7.3.1 유형 ①: 생성 코드 출력 예측

출력 예측은 컴퓨터 없이 스스로 컴퓨터가 되어 보는 문항이다. 인터프리터의 규칙은 단순하다. 코드는 위에서 아래로 한 줄씩 처리되고, 함수가 호출되면 함수 몸통으로 들어갔다가 return에서 호출한 자리로 돌아온다. 이 규칙을 종이 위에서 그대로 따라가면 된다.

예시 문항. 다음 코드가 인쇄하는 출력 전체를 순서대로 쓰라.

def judge(err_pct):              # err_pct: 검증 오차 [%]
    if err_pct < 1:
        return "PASS"
    elif err_pct < 5:
        return "RECHECK"
    else:
        return "FAIL"

errs = [0, 1, 5, 3]              # 도구 4개의 검증 오차 [%]
n_pass = 0
for e in errs:
    r = judge(e)
    if r == "PASS":
        n_pass = n_pass + 1
    print(e, r)
print("passed:", n_pass)

머릿속 실행은 두 번째 반복쯤에서 흔들리기 쉽다. 코드를 한 줄씩 실행한 셈 치고 각 변수의 값 변화를 기록한 표를 트레이스 표(trace table)라 한다. 답안지 여백에 이렇게 그린다.

모범 답안. 출력은 다음 다섯 줄이다.

0 PASS
1 RECHECK
5 FAIL
3 RECHECK
passed: 1

함정은 경계값이다. e = 1에서 1 < 1은 거짓이므로 첫 분기를 통과하지 못하고 elif로 내려간다. e = 5도 같은 이유로 else까지 밀린다. 부등호가 <인지 <=인지를 확인하는 습관이 이 유형에서 큰 비중을 차지한다. 나머지는 출력 형식이다. print(e, r)은 두 값을 공백으로 잇고, 마지막 줄은 passed: 1처럼 문자열 뒤에 값이 붙는다.

7.3.2 유형 ②: EiPE, 코드를 말로 설명하기

코드를 말로 설명하기(Explain in Plain English, EiPE)는 코드를 몇 줄씩 번역하는 문항이 아니다. 코드 전체가 무엇을 하는 물건인지 한 단계 위에서 요약하는 문항이다. 5장에서 좋은 설명과 나쁜 설명의 차이를 봤다. 시험에서도 그 차이가 점수로 이어진다.

예시 문항. 다음 함수의 목적과 동작을 한국어 2~3문장으로 설명하라. 입력과 출력의 단위를 명시하라.

def mole_fractions(masses, mws):
    # masses: 성분별 질량 [g], mws: 성분별 몰질량 [g/mol]
    moles = []
    for i in range(len(masses)):
        moles.append(masses[i] / mws[i])   # [mol]
    total = sum(moles)                     # [mol]
    fracs = []
    for n in moles:
        fracs.append(n / total)            # 무차원
    return fracs

모범 답안(만점). "성분별 질량 리스트[g]와 몰질량 리스트[g/mol]를 받아 각 성분의 몰수를 구한 뒤, 전체 몰수에 대한 비율인 몰분율 리스트를 돌려주는 함수다. 반환값은 무차원이고, 합은 1이 되어야 한다."

0점 답안(실제 유형). "빈 리스트를 만들고, for문으로 masses[i]를 mws[i]로 나눠 moles에 넣고, sum으로 total을 만들고, 다시 for문을 돌아 나눈 값을 fracs에 넣어 반환한다."

두 답안 모두 사실만 적었지만, 뒤의 답안에는 이 함수가 몰분율을 계산한다는 목적이 없다. 줄 번역은 코드를 다시 읽어 주는 일에 가까워 이해의 증거로는 부족하다. 채점 기준은 세 가지다. 목적의 명명(몰분율), 입출력과 단위, 그리고 결과의 성질(합 = 1) 언급이다.

7.3.3 유형 ③: AI 오답 채점·교정

7.3.4 유형 ④: 화공 계산문제의 의사코드 설계

프로그래밍 언어의 문법 대신 사람이 읽는 자연어로 계산 절차를 단계별로 적은 것을 의사코드(pseudocode)라 한다. 유형 ④는 파이썬 문법을 묻지 않는다. 채점 대상은 절차의 완전성이다. 입력·처리·출력이 다 있는가, 예외와 검증이 설계 안에 들어 있는가.

예시 문항. 단위가 kPa, bar, atm으로 섞인 압력 측정값 목록을 받아 전부 kPa로 통일한 뒤, 최댓값과 그 위치를 보고하는 절차를 의사코드로 설계하라. 예외 처리와 검증 단계를 포함하라.

입력: (값, 단위) 쌍의 목록 P                # 예: (95.2, "kPa"), (1.30, "bar")
환산표 F를 정의한다: kPa→1, bar→100, atm→101.325   # kPa 기준
빈 목록 P_kpa를 만든다
P의 각 (v, u)에 대해 반복:
    u가 F에 없으면 → "미지 단위 u" 오류를 보고하고 중단     # 예외 처리
    P_kpa에 v × F[u]를 추가한다              # [kPa]
P_kpa가 비어 있으면 → "데이터 없음"을 보고하고 중단       # 극한(빈 입력)
최댓값 p_max와 위치 i_max를 첫 항목으로 놓고 순회하며 갱신한다
검증: 1 atm 입력이 101.325 kPa로 환산되는지 확인한다      # 대조값
출력: p_max [kPa], i_max

골격은 2장에서 이미 배웠다. 입력 → 처리 → 출력, 그리고 이 수업에서는 검증이 네 번째 고정 단계다. 위 답안에서 점수를 만드는 줄은 세 줄의 방어다. 미지 단위 중단, 빈 목록 처리, 대조값 확인이 그것이다. 물질수지 문제를 풀 때 "마지막에 답을 점검하라"가 절차의 정식 단계이듯이, 의사코드에서도 검증은 하나의 정식 단계다.

7.4 응시 전략: AI 없이 지필에서 이기는 법

7.4.1 시험 전: 인출로 대비한다

4장에서 배운 대로 다시 읽기보다 인출이 효과적이다. 요약본을 훑는 것보다 스스로 답을 꺼내 보는 인출연습(retrieval practice)이 기억을 만든다. 마침 그 도구를 직접 만들어 두었다. 도구② 플래시카드 생성기로 1~6장 위키 노트를 덱으로 바꿔 돌려 보는 것이 실질적인 대비가 된다.

출발점은 모의 시험1의 자가 진단표다. 네 유형 중 어디에서 점수를 잃었는지가 복습 순서를 정한다. 약한 유형은 AI에게 변형 문제를 만들게 해서 보충할 수 있다. 시험장 밖의 대비는 AI 활용 규칙의 허용에 해당한다. 단, 아래 리스팅처럼 답은 받지 않는 것이 요령이다.

7.4.2 시험장에서: 순서와 골격

답안지를 받으면 전 문항을 훑고 자신 있는 유형부터 처리한다. 막히는 문항은 표시하고 넘어간다. 네 유형은 서로 독립이라 순서를 바꿔도 잃는 것이 없다.

유형별 골격은 이미 7.3절에 있다. 출력 예측은 머릿속 실행을 믿지 말고 트레이스 표를 그린다. EiPE는 목적 한 문장을 먼저 쓴다. 목적이 서면 동작과 단위는 따라오고, 거꾸로 줄 번역부터 시작하면 목적 문장을 끝내 못 쓰는 답안이 된다. 채점·교정 문항은 검증 루틴의 순서 그대로 단위, 대조값, 극한값을 훑고, 하나 걸리면 오류 위치·근거·교정값의 3요소를 채운다. 의사코드는 입력→처리→출력→검증의 골격을 먼저 쓰고 살을 붙인다. 백지에서 첫 줄부터 완성하려 들면 시간이 부족해진다.

용어 정리

의사코드(pseudocode)

프로그래밍 언어의 문법 대신 자연어로 계산 절차를 단계별로 적은 표현. 채점 대상은 문법이 아니라 절차의 완전성이다.

트레이스 표(trace table)

코드를 한 줄씩 실행한 셈 치고 각 변수의 값 변화를 기록하는 표. 출력 예측 문항의 기본 도구다.