AI 시대, 여전히 중요한 건 ‘PS’ 그리고 코딩 테스트 (feat.COEIC)

AI 시대에는 PS∙코딩테스트가 더 중요한 이유

AI가 코드를 대신 작성해주는 시대지만, 진짜 중요한 건 코드를 짜는 능력이 아니라 문제를 정의하고 해결 방향을 제시하는 능력입니다. AI가 내놓은 답을 보고 오류를 찾아내고 더 나은 해결책으로 이끌어주는 사고력이 바로 ‘문제 해결력(Problem Solving)’이죠. 하지만 아이러니하게도 이런 사고력은 점점 사라지고 있습니다. 정보가 넘쳐나는 시대, 검색 → 복사 → 이해로 이어지는 ‘표면적 학습 구조’ 속에서 깊게 고민하는 경험이 줄어들고 있기 때문입니다. 문제를 직접 해결해 본 경험 없이 외운 지식은 금세 무너집니다.

그래서 지금, AI 시대의 교육과 채용 현장에서는 문제 해결력을 평가하고 길러줄 수 있는 PS와 코딩테스트의 역할이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

PS(Problem Solving)이란?

PS = ‘사고력 + 논리 + 컴퓨팅사고’

PS(Problem Solving, 문제 해결)는 말 그대로 ‘프로그래밍을 통한 문제 해결’을 의미합니다. 즉 주어진 문제를 정해진 언어(C, C++, Java, Python 등)를 사용해 시간과 메모리 제한 안에서 해결하는 과정이죠. 우리가 익숙하게 알고 있는 코딩테스트 역시 이 PS를 평가하는 대표적인 방식입니다. 코딩 테스트 제한된 시간(보통 3~5시간) 동안 여러 개의 문제를 풀면서 지원자의 논리적 사고력, 알고리즘 이해도, 구현 능력을 검증합니다.

AI 시대, PS가 중요한 이유

AI가 코드를 대신 써주는 시대지만 정작 문제를 정의하고 해결하는 능력은 점점 약화되고 있습니다. 대학, 교육기관, 기업 모두 같은 고민을 안고 있죠. ChatGPT 같은 AI는 분명 유용한 보조 도구이지만 ‘문제해결(PS)’ 자체를 대신해 주지는 못합니다. 문제를 올바르게 이해하고 해결 방향을 설계하며 논리적으로 구현하는 과정은 여전히 사람의 몫이기 때문이죠.

문제 해결 능력은 좋은 개발자가 되기 위한 핵심 역량이자, AI 시대에 더욱 필요한 기본기입니다. 하지만 아이러니하게도 현실에서는 이 역량이 점점 사라지고 있습니다.

현장의 사례

• 많은 학생이 문제 해결 중심의 학습 경험 없이 졸업하고 있습니다. AI에게 의존하다 보니 전공자조차 간단한 파이썬 코드도 스스로 구현하지 못하는 경우가 늘고 있습니다.

• 대학 커리큘럼은 여전히 문법 위주의 이론 중심으로 설계되어 실제 코딩테스트 수준의 PS 훈련이 충분히 이뤄지지 않습니다.

• 기업 채용 현장에서는 AI 도움 없이 문제를 스스로 해결하거나 로직을 설명하지 못하는 지원자가 늘고 있습니다.

• 실무에서도 단순 구현은 가능하지만 디버깅·예외 처리·최적화 등 실제 문제 해결 능력이 부족해 프로젝트 품질이 저하되는 경우가 많습니다.

기존 코딩테스트의 한계

이러한 ‘문제 해결력’을 기르거나 평가하기 위해 가장 널리 사용되는 방식이 코딩테스트입니다. 하지만 기존의 코딩테스트는 완벽한 평가 방식이라고 보기 어렵습습니다.

• 문제 유출 방지를 위해 대부분 오프라인 시험으로 진행되어, 시간·공간 제약이 큽니다.

• 동일한 난이도의 문제를 일괄적으로 출제하다 보니, 응시자 수준별 변별력이 떨어집니다.

• 제한된 문제 수로 인해 학습자의 실제 실력과 성장 가능성을 제대로 반영하기 어렵습니다.

• 기업과 교육기관 입장에서도 매번 시험을 설계하고 평가하는 과정이 비효율적입니다.

결국 지금의 코딩테스트는 ‘누가 더 많이 외웠는가’를 가리는 시험에 가까워졌습니다. AI 시대에 필요한 ‘논리적 사고력과 문제 해결력’을 평가하기 위해서는 이제 새로운 형태의 평가 방식이 필요합니다.

COEIC, 새로운 기준의 코딩 역량 평가

이러한 한계를 보완하기 위해 등장한 것이 바로 COEIC(코익, Computation-Oriented Exam for Integrated Coding)입니다. COEIC은 기존 코딩테스트의 단점을 보완해, 응시자 개개인의 수준에 맞춰 문제를 자동 조정하는 적응형 평가(CAT, Computerized Adaptive Test) 방식을 채택했습니다.

즉 한 문제를 풀면 그 결과에 따라 다음 문제가 더 쉽거나 어려운 난이도로 조정되며, 응시자 수준에 맞는 최적의 문제 구성이 자동으로 이뤄집니다. 이를 통해 단일 시험으로도 모든 구간에서 높은 변별력과 공정성을 확보할 수 있죠.

COEIC의 주요 특징

• 적응형 문제 출제: 응시자의 답안에 따라 난이도가 실시간으로 조정되는 CAT 기반 시험

• 객관적 평가: 동일 점수라도 문제 풀이 패턴, 알고리즘 접근 방식 등 세부 데이터를 함께 분석

• 운영 효율성: 오프라인 시험의 시간·공간 제약 없이 대규모 인원 평가 가능

• 문제 유출 방지: 개인별 문제 구성이 달라 재시험이나 반복 응시에서도 안정성 확보

COEIC은 단순히 시험을 위한 평가가 아닙니다. 개인의 학습 수준과 성장 방향을 객관적으로 진단하고 피드백할 수 있는 평가 시스템입니다. 교수자는 점수와 학습 로그를 통해 학생의 강점·약점을 빠르게 파악할 수 있고, 학생은 자신의 성취도를 수치로 확인하며 부족한 부분을 집중적으로 보완할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. PS는 정말 중요한가요?

그렇습니다. PS가 중요하지 않다면 코딩테스트 자체가 존재하지 않았을 것입니다.

여전히 대부분의 기업에서 코딩테스트를 채용 단계(Screeing)에서 핵심 평가 방식으로 활용하고 있다는 사실이 이를 증명하죠. 단순히 언어를 다루는 기술보다 문제를 논리적으로 정의하고 해결하는 능력이 더 높은 변별력을 갖기 때문입니다.

Q. 요즘엔 AI를 잘 쓰는 게 더 중요한 시대 아닌가요?

AI를 잘 활용하는 능력은 분명 중요합니다. 하지만 그것은 문제 해결력 위에 쌓이는 역량이에요. AI가 제시한 코드를 그대로 복사해 쓰는 건 누구나 할 수 있습니다. 그러나 그 코드가 왜 그렇게 작동하는지, 어디가 잘못되었는지, 더 나은 방향은 무엇인지를 판단하는 것은 결국 사람의 몫입니다.

AI 시대일수록 PS를 통한 문제 해결 능력은 더 중요한 차별화 요소가 됩니다.

문제 해결력은 구체적으로 무엇인가요?

문제 해결력(Problem Solving Skill)은 단순히 정답을 맞히는 능력이 아니라,

1️⃣ 문제를 정확히 이해하고

2️⃣ 해결 방향을 설계하며

3️⃣ 그 과정을 검증하고 개선하는 논리적 사고 과정 전반을 의미합니다.

주어진 문제를 ‘어떻게 풀 것인가’를 정의하는 능력이자 AI 시대의 핵심 생존력이죠.

AI 시대, 여전히 필요한 것은 ‘문제 해결력’입니다

AI가 코드를 대신 써주는 시대지만 문제를 정의하고 해결하는 능력은 대체되지 않습니다. PS(Problem Solving)는 사고력과 논리를 검증하는 가장 확실한 방법이죠. 코드트리는 이러한 시대의 흐름에 맞춰 PS 기반 코딩 실력을 객관적으로 측정할 수 있는 COEIC(코익) 을 제공합니다.

AI 시대의 진짜 경쟁력인 문제 해결력을 키우고 싶다면 지금 바로 COEIC을 통해 새로운 평가 방식을 경험해 보세요.