편집 방침
어휘 학습 자료는 "무엇이 실렸는가"만큼 "왜 그것이 실렸는가"가 중요합니다. 보카노트가 단어를 고르고 쓰고 검수하는 절차, 그리고 하지 않기로 한 것까지 공개합니다. 아래 수치는 전부 실제 수록 데이터에서 집계한 값입니다.
1. 무엇을 싣는가 — 어휘 선정 기준
선정 기준은 두 축입니다. 빈도(실제로 자주 쓰이는가)와 시험 출제 경향(해당 시험에서 실제로 나오는가)입니다.
- 빈도 축 — 공개 라이선스 빈도 리스트를 1차 후보군으로 씁니다. 사용 중인 코퍼스·기준 문서는 이 페이지 맨 아래에 밝혀 두었습니다.
- 시험 축 — 코스별로 해당 시험의 기출 경향을 분석해, 빈도는 낮아도 그 시험에서 반복 출제되는 표현을 포함합니다. 반대로 빈도는 높지만 그 시험에서 의미가 없는 표현은 뺍니다. 같은 단어라도 토익 코스와 수능 코스에서 강조하는 지점이 다른 이유가 여기 있습니다.
- 난이도 분류 — 유럽 공통 참조 기준(CEFR)의 A1~C2 밴드로 분류하고, 코스 내 Day 순서는 이 난이도를 따릅니다.
- 단어만 다루지 않습니다 — 숙어·collocation(대표 결합)·구문 표현을 단어와 동급의 학습 항목으로 취급합니다. 뜻은 아는데 문장에서 못 쓰는 상태를 줄이는 것이 목적입니다.
2. 하지 않는 것
선정 기준만큼 중요한 것이 금지 사항입니다. 아래는 예외 없이 지킵니다.
- 시판 단어장의 표제어 목록을 복제하지 않습니다. 특정 교재의 수록 순서·구성을 그대로 옮기는 방식은 쓰지 않으며, 사이트 어디에도 특정 교재명을 기준으로 삼았다고 표시하지 않습니다.
- 근거를 댈 수 없는 숫자를 싣지 않습니다. 빈도 순위(freq_rank)처럼 출처가 확인되지 않는 값은 지어내지 않고 비워 둡니다. 어휘력 진단의 환산 기준과 학습 플래너의 계산식은 각 페이지에서 공식 그대로 공개합니다.
- 검색 유입만을 노린 페이지를 만들지 않습니다. 같은 내용을 키워드만 바꿔 여러 페이지로 늘리지 않습니다. 실제로 다른 코스의 Day 페이지는 서로 다른 어휘로 구성되며, 두 개 이상 코스에 함께 등장하는 표현은 전체의 2.8%에 불과합니다(9개 코스 21,665개 표현 기준).
- 중복 페이지를 색인시키지 않습니다. 통합 코스 "보카 마스터"는 다른 코스의 표현을 난이도순으로 재배열한 학습 도구라 고유 어휘가 없습니다. 그래서 Day 페이지 전체를 검색 색인에서 제외했습니다. 학습 도구로는 정상 제공하되, 검색 결과에서 같은 내용이 중복 노출되지 않게 하기 위해서입니다.
3. 어떻게 쓰는가 — 항목 구성
한 항목에는 표제어와 뜻만이 아니라, 그 표현을 실제로 쓰기 위해 필요한 정보를 함께 담습니다. 현재 수록된 22,498개 항목의 구성 비율은 다음과 같습니다.
| 구성 요소 | 수록 비율 | 설명 |
|---|---|---|
| 예문 | 100% | 그 뜻으로 자연스럽게 쓰인 문장 |
| collocation | 98% | 습관적으로 함께 쓰이는 결합 |
| 출제 포인트 | 100% | 시험 문맥에서 무엇을 묻는지 |
| 발음기호 | 49% | 표기와 발음이 어긋나기 쉬운 항목 위주 |
| 유의어 | 24% | 바꿔 쓸 수 있는 표현이 실제로 있는 경우 |
| 혼동어 | 21% | 철자·의미가 비슷해 헷갈리는 짝 |
발음기호·유의어·혼동어의 비율이 100%가 아닌 것은 미완성이어서가 아니라 해당되는 항목에만 넣기 때문입니다. 혼동어가 없는 단어에 억지로 짝을 만들어 붙이면 오히려 간섭을 일으켜 학습을 방해합니다.
4. AI를 어디까지 쓰는가
숨길 이유가 없으므로 그대로 밝힙니다. 뜻풀이·예문·출제 포인트의 초안 작성에 생성형 AI를 사용합니다. 다만 다음 원칙 아래에서만 씁니다.
- AI 출력을 그대로 게시하지 않습니다. 아래 5절의 검수·검증 절차를 반드시 거칩니다.
- 어휘 선정 자체는 AI에 맡기지 않습니다. 후보군은 공개 코퍼스와 기출 경향 분석에서 나오며, AI는 이미 정해진 표제어의 설명을 쓰는 데 쓰입니다.
- 사실 확인이 필요한 값(빈도 순위, 시험 통계 등)은 AI에 묻지 않습니다. 확인되지 않으면 비워 둡니다.
AI 사용 여부보다 중요한 것은 결과물이 정확하고 독자에게 쓸모가 있는가입니다. 그래서 제작 방식을 감추는 대신, 검증 절차를 공개하는 쪽을 택했습니다.
5. 어떻게 검수하는가
사람 검수와 자동 검증을 겹쳐서 씁니다. 두 가지가 잡아내는 오류의 종류가 다릅니다.
사람 검수 — 표본 방식
코스와 Day 구간별로 항목을 뽑아 다음을 직접 확인합니다.
- 표제어와 뜻이 맞는가
- 예문이 그 뜻으로 자연스럽게 쓰였는가
- 출제 포인트가 실제 시험 문맥에 맞는가
표본에서 문제가 발견되면 같은 유형을 전수로 찾아 함께 고칩니다. 예를 들어 특정 품사 표기 규칙이 어긋난 것이 한 건 발견되면, 그 규칙에 해당하는 항목 전체를 검사합니다. 전수 검수가 아니라 표본 검수라는 점을 분명히 밝혀 둡니다.
자동 검증 — 빌드마다 전수
- 스키마 검증 — 형식 오류와 필수 항목 누락을 걸러냅니다. 하나라도 걸리면 빌드가 실패해, 깨진 데이터가 배포되지 않습니다.
- 참조 무결성 — Day가 가리키는 표현이 실제로 존재하는지 확인합니다.
- 교차 코스 병합 — 같은 표현이 여러 코스에 들어가면 자동으로 병합해, 코스마다 뜻·태그가 어긋나는 일을 막습니다.
6. 오류를 발견하셨다면
표본 검수는 모든 항목을 훑지 못합니다. 잘못된 뜻, 어색한 예문, 맞지 않는 출제 포인트를 발견하시면 알려 주세요. 확인 후 고치고, 같은 유형의 다른 항목도 함께 점검합니다.
7. 갱신 기준
- 오류 정정은 확인되는 대로 즉시 반영합니다. 별도 공지 없이 수정될 수 있습니다.
- 어휘 추가·코스 구조 변경처럼 학습에 영향을 주는 변경은 공지사항에 기록합니다.
- 시험 개편(출제 유형·배점 변경 등)이 있으면 해당 코스의 출제 포인트를 재검토합니다.
- 이 편집 방침 자체가 바뀌면 상단의 최종 수정일을 갱신합니다.
8. 학습 방식의 근거
복습 시점은 감이 아니라 공개 알고리즘(FSRS)이 단어마다 계산합니다. 계산 방식은 가이드 문서에서 공개합니다. 가이드 아티클에서 학습 원리를 설명할 때는 근거가 된 연구·공식 문서를 각 글 하단에 참고 문헌으로 밝힙니다.
9. 사용 코퍼스·기준 문서
- Browne, C., Culligan, B., & Phillips, J. (2013). The New General Service List (NGSL).
단어 선별에 사용한 공개 라이선스 빈도 리스트 - Council of Europe. Common European Framework of Reference for Languages (CEFR).
난이도 밴드(A1~C2) 분류 기준
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