英国BBC对韩国英语高考的报道 【网络截图】 “韩国高考是一场臭名昭著的8小时马拉松式考试，尤其是英语科目堪比破译古代文字，还有人觉得这完全是‘疯了’”，刚刚落下帷幕的2026学年度韩国英语高考因“地狱级”难度引起了英国BBC的关注，在报道中直言不讳地进行了上述评价。 BBC在这篇报道中直接引用了两道极具争议的英语原题，邀请全世界的读者来“挑战自我”。这两道题分别涉及德国哲学家康德创立的法哲学，以及专业的电子游戏术语，探讨玩家如何通过游戏角色感知虚拟现实。高度抽象、跨学科的问题连英语母语者也忍不住吐槽，认为这是“故弄玄虚的文字游戏”。 今年高考英语的荒谬难度引发舆论口诛笔伐，仅3.11%的考生获得英语科目一等级（最高等级），这一比例远低于教育界普遍认为的6%至9%的合理区间。这意味着大量考生在申请大学时，可能因达不到心仪学校的最低英语等级要求而落榜，引发了学生及家长的焦虑与混乱。巨大的舆论压力下，韩国教育课程评价院院长吴承杰本月10日宣布引咎辞职。这是韩国自1993年引入现象高考制度以来，首次有最高负责人因试题难度问题辞职。 韩国高考英语长期存在一个悖论，它并非单纯考察语言运用能力，而是承担着“区分顶尖考生”的功能。英语被设计成一把最锋利的筛子，用以拉开顶尖学生之间微乎其微的差距。这也直接导致考试文本不断向哲学化、抽象化方向发展。 考试的初衷原本是在公平与客观的前提下选拔人才，但在长期演变中，逐渐滑向制度内耗。一方面，考生从幼年起投入巨大时间与金钱进行应试准备，韩国近年来不乏为了挤进顶级英语补习班而出现的“四岁高考”乱象，另一方面，考试却越来越偏离教育本质，制造出普遍焦虑与挫败感。当一门考试的难度需要靠不断提高抽象程度来维持权威时，全体教育从业者应该重新审视教育和考试本身的意义了。

随着韩国大学修学能力考试（高考）临近，首尔的便利店里已弥漫着浓厚的应援氛围。笔者走进一家GS25便利店，货架上整齐陈列着签字笔、圆珠笔、橡皮擦等文具，旁边还有糯米糕、能量饮料和暖手宝等应援商品。看到这些熟悉的物品，不禁让人回想起十年前作为考生时的紧张与期待。 便利店销售数据显示，高考季文具销量明显上升。根据GS25统计，1日至7日，高考必备文具的销量较两周前增长38.2%，其中签字笔、修正带和圆珠笔的涨幅分别达到86.6%、49.3%和39.9%。应援食品也迎来热销，糯米糕销量增长22.7%，能量饮料上涨26%，暖手宝更是增长53.8%。CU和7-Eleven的数据显示，饼干、巧克力和传统饮品等也都出现两位数增长，呈现出类似趋势。 这种现象不仅是一种商业行为，更折射出韩国社会对高考这一人生节点的特殊关注。在应援文化中，便利店成为年轻人和家长之间传递关心与祝福的“桥梁”。文具和食品不再只是日常用品，它们承载着家庭的期许、社会的关怀，以及对考生的鼓励与支持。尤其是深夜复习时，手捧一块糯米糕或一瓶能量饮料，考生会感受到一份特别的温暖。 此外，高考应援还折射出年轻人之间的互动和社群氛围。许多学生会互相赠送应援食品，或在社交平台分享打气照片，形成独特的校园文化。这样的互助与鼓励，不仅为紧张的备考生活增添一抹轻松，也让应援文化成为同龄人之间情感交流的重要纽带。 笔者曾亲身经历高考的紧张与焦虑，如今在便利店，看到琳琅满目的应援商品，既感受到商业运作的敏锐，也再次体会到韩国社会在教育和青春仪式上的情感共鸣。这些商品不仅是经济现象，更折射出社会对年轻一代的关怀与重视，让每一位曾经参加过高考的考生心头微微一暖。 在消费数据背后，承载着青春的记忆、家庭的期许与社会的关怀。高考应援不仅带动了销售热潮，更折射出韩国社会的文化面貌，映照出全社会对教育、年轻一代以及未来的关心与投入。 【图片提供 Gettyimagesbank】

【图片提供 韩联社】 4日，在京畿道水原市灵通区一所高中，高三学生正在黑板上写加油打气的留言。2026学年大学修学能力考试将于明日进入倒计时100天。

【图片来源 gettyimagesbank】 一项调查显示，目前韩国在人工智能（AI）大型语言模型（LLM）领域的发展水平仍明显落后于海外先进模型。在针对韩国高考数学试题及国际论述型数学题的解答能力评估中，韩国模型的平均得分显著低于海外模型。 西江大学数学研究团队于15日公布一项对比研究成果。该研究选取国内与海外各五个具有代表性的大型语言模型，分别解答今年韩国高考数学试题20道以及来自多个国家的论述型数学试题30道，结果显示双方表现存在明显差距。 在韩国高考数学试题部分，研究团队从概率与统计、微积分、几何四大领域中分别选取难度最高的五道题目，共计二十题；论述型试题则包括韩国十所大学的历年真题十道、印度大学入学考试数学题十道，以及日本东京大学工学院研究生入学考试数学题十道，总计三十题。全部五十道题目由十个模型分别进行作答。 参与评测的韩国模型包括Upstage的“Solar Pro-2”、LG AI研究院的“EXAONE 4.0.1”、NAVER的“HCX-007”、SK电信的“A.X 4.0（72B）”，以及NCsoft的轻量化模型“Llama Barco 8B Instruct”。海外模型则涵盖GPT-5.1、Gemini 3 Pro Preview、Claude Opus 4.5、Grok 4.1 Fast以及DeepSeek V3.2。 测评结果显示，海外模型的得分区间为76至92分，而韩国模型中除Solar Pro-2获得58分外，其余模型得分均集中在20分左右的较低水平。其中Llama Barco 8B Instruct仅得2分，为所有模型中最低。研究团队指出，在单纯依赖推理的条件下，韩国五个模型难以完成大部分题目的解答。 此外，研究团队进一步从按大学水平至教授级研究难度细分的题库“EntropyMath（熵数学）”中选取十道题目，交由上述十个模型进行作答。在此项测试中，海外模型得分介于82.8至90分之间，韩国模型则仅为7.1至53.3分。若采用“最多尝试三次、答对即为通过”的规则进行评估，Grok获得满分，其余海外模型也均达到90分；相比之下，韩国模型中Solar Pro-2为70分，EXAONE为60分，HCX-007为40分，A.X 4.0为30分，Llama Barco 8B Instruct仅为20分。 金钟洛教授表示，此次测试结果显示出韩国本土模型与海外先进模型之间仍存在显著差距。未来，研究团队将持续完善自主开发的问题生成算法与处理流程，不仅在数学领域，还将致力于在科学、制造、文化等多个领域构建高质量数据集，以推动领域专用模型整体性能的提升。