수능 영어 함축고3 9월 모평 21번 해석·해설과 변형 10문항
2026년 9월 고3 대학수학능력시험 모의평가(9월 모평) 영어 21번입니다. 지문을 함께 읽고, 무엇을 묻는 문항인지 어디서 갈리는지 짚은 다음, 같은 지문으로 만든 변형 10문항을 풀어 봅니다.
한 줄 답. 2026년 9월 고3 영어 21번 정답은 ②입니다. 밑줄 친 holding a mirror up to society는 「수백만 건의 검색 기록에서 캐낸 공통점, 즉 사용자들이 서로 닮아 있는 지점과 함께 관심을 두는 것을 그대로 비춰 보여 준다」는 뜻입니다. 거울에 비치는 얼굴은 나 한 사람이 아니라 나와 비슷한 사람들 전체입니다. EBSi 채점참여자 집계 기준 오답률 61.4%, 틀린 학생이 가장 많이 고른 선지는 ③(29.8%)였습니다.
2026년 9월 고3 영어 21번 지문 (원문)
21. 밑줄 친 holding a mirror up to society가 다음 글에서 의미 하는 바로 가장 적절한 것은? [3점]
Social media companies are working to keep you on site or attempting to deliver results useful to you. You can see this personalization reflected in the results of search engines, which try to maximize relevance: searching for “bakery” in New York should return different results than searching in Paris. Features like the little predictive-text cues of autocomplete also look to maximize relevance by suggesting refinements: typing in “cats” might prompt the user with “cats movie” or “cats that don’t shed.” Autocomplete suggestions offer a look into the algorithm’s understanding of accumulated user behavior ― an immensely important part of how key social media algorithms work. The outputs are personalized, but the data sets are massive, and the platforms are mining for similarities across vast quantities of user information. If a whole lot of users near you or similar to you complete the search that you’ve begun with specific words, the autocomplete algorithm takes that into account and may be more likely to suggest them to you. Since the results are derived from data related to millions of searches, autocomplete is, in a sense, holding a mirror up to society.
① manipulating search results in favor of the socially influential
② revealing commonalities in users and their shared interests
③ censoring personal data utilizing social media algorithms
④ collecting information useful for building user networks
⑤ examining apparently random data to find regularity
해석
소셜 미디어 회사들은 여러분을 사이트에 머물게 하려고, 또는 여러분에게 유용한 결과를 전달하려고 애쓰고 있다. 이러한 개인화는 검색 엔진의 결과에 반영되어 있는데, 검색 엔진은 관련성을 극대화하려 한다. 뉴욕에서 “bakery(제과점)”를 검색하면 파리에서 검색할 때와는 다른 결과가 나와야 한다. 자동 완성의 작은 예측 문자 신호 같은 기능들도 더 구체화된 검색어를 제안함으로써 관련성을 극대화하려 한다. “cats(고양이)”를 입력하면 사용자에게 “cats movie(고양이 영화)”나 “cats that don’t shed(털이 빠지지 않는 고양이)”가 제시될 수 있다. 자동 완성 제안은 축적된 사용자 행동에 대한 알고리즘의 이해를 들여다보게 해 주는데, 이는 주요 소셜 미디어 알고리즘이 작동하는 방식에서 대단히 중요한 부분이다. 결과물은 개인화되어 있지만, 데이터 집합은 거대하며, 플랫폼들은 방대한 양의 사용자 정보에서 유사성을 캐내고 있다. 여러분 근처에 있거나 여러분과 비슷한 아주 많은 사용자가 여러분이 시작한 검색을 특정 단어로 완성한다면, 자동 완성 알고리즘은 그것을 고려하여 그 단어들을 여러분에게 제안할 가능성이 더 커진다. 그 결과는 수백만 건의 검색과 관련된 데이터에서 나온 것이므로, 자동 완성은 어떤 의미에서 사회를 비추는 거울을 들고 있는 셈이다.
실제로 어디서 틀렸나
이 문항은 오답률 61.4% 입니다. 선지별로 이렇게 갈렸습니다.
| 선지 | ① | ② | ③ | ④ | ⑤ |
|---|---|---|---|---|---|
| 고른 비율 | 12.2% | 38.6% | 29.8% | 16.4% | 3.1% |
정답은 ②. 틀린 학생이 가장 많이 간 곳은 ③(29.8%) 입니다. mining for similarities 를 「무작위 데이터에서 규칙 찾기」로 바꿔 읽으면 ⑤로 샌다.
출처 — EBSi 채점참여자 집계. 교육청 공식 통계가 아니라 채점 서비스 참여자 집계입니다.
은지쌤 해설 — 거울에 비치는 얼굴은 「나」가 아닙니다
함축 의미 문항입니다. 밑줄 친 holding a mirror up to society 가 무엇을 가리키는지 묻습니다. 앞부분은 계속 개인화 이야기입니다. 뉴욕과 파리의 검색 결과가 다르고, 자동 완성이 나에게 맞는 검색어를 띄워 줍니다. 그래서 거울도 「나를 비추는 거울」로 읽고 싶어집니다. 그런데 글은 중간에서 시선을 한 번 틉니다. 자동 완성이 들여다보게 해 주는 것은 내 행동이 아니라 accumulated user behavior, 곧 축적된 사용자 행동이라고 못 박은 뒤, 바로 다음 문장에 역접을 놓습니다.
The outputs are personalized, but the data sets are massive, and the platforms are mining for similarities across vast quantities of user information.
결과물은 개인화되어 있지만, 데이터 집합은 거대하며, 플랫폼들은 방대한 양의 사용자 정보에서 유사성을 캐내고 있다.
but 앞뒤가 이 문항의 축입니다. 나오는 것(outputs)은 개인 맞춤이지만, 들어가는 것(data sets)은 거대한 무더기이고, 하는 일은 similarities 를 찾는 일입니다.
If a whole lot of users near you or similar to you complete the search that you’ve begun with specific words, the autocomplete algorithm takes that into account and may be more likely to suggest them to you.
여러분 근처에 있거나 여러분과 비슷한 아주 많은 사용자가 여러분이 시작한 검색을 특정 단어로 완성한다면, 자동 완성 알고리즘은 그것을 고려하여 그 단어들을 여러분에게 제안할 가능성이 더 커진다.
제안이 뜨는 이유는 「내가 그 단어를 자주 써서」가 아니라 「나와 비슷한 사람들이 그렇게 검색해서」 입니다. 그러니 마지막 문장의 거울은 이렇게 읽힙니다.
Since the results are derived from data related to millions of searches, autocomplete is, in a sense, holding a mirror up to society.
그 결과는 수백만 건의 검색과 관련된 데이터에서 나온 것이므로, 자동 완성은 어떤 의미에서 사회를 비추는 거울을 들고 있는 셈이다.
여기서 갈립니다
- 「무작위에서 규칙을 찾아낸다」는 말은 이 글에 없습니다. mining for similarities 때문에 ⑤가 그럴듯해 보입니다. 하지만 글이 말한 데이터는 apparently random 이 아니라 수백만 건의 실제 검색 기록입니다. 있는 그대로 비추는 것이지, 무질서에서 질서를 발굴하는 것이 아닙니다.
- 개인화는 결론이 아니라 미끼입니다. 앞의 세 문장이 전부 개인화 사례라서 「나에게 맞춘다」로 결론을 내기 쉽지만, 함축 의미는 언제나 밑줄 바로 앞 문장이 정합니다. 여기서는
millions of searches입니다. - 아예 나오지 않은 말로 만든 선지가 셋입니다. 영향력 있는 사람에게 유리하게 조작한다(①), 개인 정보를 검열한다(③), 사용자 네트워크를 구축한다(④) — 조작도 검열도 네트워크도 이 글에는 한 글자도 없습니다.
- 어휘 셋만 잡으면 됩니다 — relevance(관련성) · refinement(더 구체화한 검색어) · mine for(~을 캐내다).
이제 풀어 봅시다
같은 글을 수능에 실제로 나오는 10가지 유형으로 다시 묻습니다. 지문은 원문 그대로가 아니라 다시 쓴 글입니다 — 수능에서 만나는 건 늘 처음 보는 글이니, 아는 내용을 낯선 문장으로 다시 읽는 연습이 그대로 실전 연습이 됩니다.
먼저 풀고 답을 보세요. 한 번 틀렸을 때는 «글을 이해 못 한 것»인지 «이해했는데 선지에서 진 것»인지 구분되지 않습니다. 같은 글을 각도만 바꿔 물으면 그게 갈립니다.
1부 · 낱말만 바꿔 읽기 (5문항)
원문의 뼈대는 그대로 두고 핵심 낱말만 동의어로 바꿨습니다. 해설에서 잡은 논지가 낱말이 바뀌어도 따라오는지 봅니다.
1. 어휘 적절성 (밑줄형)
다음 글의 밑줄 친 부분 중, 문맥상 낱말의 쓰임이 적절하지 않은 것은?
Social media firms are striving to retain you on-site or trying to provide outcomes beneficial to you. You can observe this customization reflected in the findings of search engines, which aim to (a) optimize relevance: searching for “bakery” in New York should yield (b) distinct results than searching in Paris. Features like the small predictive-text signals of autocomplete also seek to optimize relevance by proposing refinements: typing in “cats” might nudge the user with “cats movie” or “cats that don’t shed.” Autocomplete hints provide a glimpse into the algorithm’s comprehension of (c) gathered user behavior ― an extremely vital part of how major social media algorithms function. The outputs are customized, but the data sets are enormous, and the platforms are searching for (d) differences across vast quantities of user information. If a great number of users near you or similar to you complete the search that you’ve begun with specific words, the autocomplete algorithm considers that and may be more (e) inclined to recommend them to you.
① (a) ② (b) ③ (c) ④ (d) ⑤ (e)
정답 · 해설 보기
정답 ④
(d) differences → similarities
문맥상 플랫폼은 방대한 양의 사용자 정보에서 ‘유사성’을 찾아내어 이를 바탕으로 추천을 제공하는 것이므로 differences(차이점)는 부적절하며 similarities(유사성)가 적절하다. 해석: 결과물은 개인화되지만, 데이터 세트는 거대하며, 플랫폼은 방대한 양의 사용자 정보에서 유사성을 탐색하고 있다.
2. 빈칸 추론 (단어/구)
다음 글의 빈칸에 들어갈 말로 가장 적절한 것은?
Social media firms are striving to retain you on-site or trying to provide outcomes beneficial to you. You can observe this customization reflected in the findings of search engines, which aim to optimize relevance: searching for “bakery” in New York should yield distinct results than searching in Paris. Features like the small predictive-text signals of autocomplete also seek to optimize relevance by proposing refinements. Autocomplete hints provide a glimpse into the algorithm’s comprehension of ____ ― an extremely vital part of how major social media algorithms function. The outputs are customized, but the data sets are enormous, and the platforms are searching for similarities across vast amounts of user information. If a great number of users near you or similar to you complete the search that you’ve begun with specific words, the autocomplete algorithm considers that and may be more inclined to recommend them to you.
① geographical distance between users ② random search patterns ③ accumulated user behavior ④ individual privacy preferences ⑤ historical linguistic changes
정답 · 해설 보기
정답 ③
② accumulated user behavior
지문은 알고리즘이 수많은 사용자의 데이터를 수집하고 분석하여 관련성을 높인다고 설명하고 있다. 따라서 빈칸에는 알고리즘이 이해하고자 하는 대상인 ‘축적된 사용자 행동’이 들어가는 것이 가장 적절하다. 해석: 자동 완성 제안은 축적된 사용자 행동에 대한 알고리즘의 이해를 들여다볼 수 있게 해준다.
3. 주제/제목/요지
다음 글의 주제로 가장 적절한 것은?
Social media firms are striving to retain you on-site or trying to provide outcomes beneficial to you. You can observe this customization reflected in the findings of search engines, which aim to optimize relevance: searching for “bakery” in New York should yield distinct results than searching in Paris. Features like the small predictive-text signals of autocomplete also seek to optimize relevance by proposing refinements: typing in “cats” might nudge the user with “cats movie” or “cats that don’t shed.” Autocomplete hints provide a glimpse into the algorithm’s comprehension of gathered user behavior ― an extremely vital part of how major social media algorithms function. The outputs are customized, but the data sets are enormous, and the platforms are searching for similarities across vast amounts of user information. If a great number of users near you or similar to you complete the search that you’ve begun with specific words, the autocomplete algorithm considers that and may be more inclined to recommend them to you. As the results are obtained from data pertaining to millions of searches, autocomplete is, in a sense, holding a mirror up to society.
① The negative impact of social media on individual privacy and data security ② How autocomplete algorithms reflect collective behavior through massive data sets ③ The historical development of search engine technology in different countries ④ The importance of geographical location in determining the speed of internet connections ⑤ Strategies used by social media companies to increase their advertising revenue
정답 · 해설 보기
정답 ②
② How autocomplete algorithms reflect collective behavior through massive data sets
이 글은 소셜 미디어와 검색 엔진의 알고리즘(특히 자동 완성)이 방대한 데이터를 통해 사용자들의 유사성을 분석하고, 이를 통해 사회적 행동을 반영한다는 점을 설명하고 있다. 따라서 ②번이 주제로 가장 적절하다. 해석: 자동 완성 알고리즘이 거대한 데이터 세트를 통해 집단적 행동을 반영하는 방식.
4. 내용 일치/불일치
다음 글의 내용과 일치하지 않는 것은?
Social media firms are striving to retain you on-site or trying to provide outcomes beneficial to you. You can observe this customization reflected in the findings of search engines, which aim to optimize relevance: searching for “bakery” in New York should yield distinct results than searching in Paris. Features like the small predictive-text signals of autocomplete also seek to optimize relevance by proposing refinements: typing in “cats” might nudge the user with “cats movie” or “cats that don’t shed.” Autocomplete hints provide a glimpse into the algorithm’s comprehension of gathered user behavior ― an extremely vital part of how major social media algorithms function. The outputs are customized, but the data sets are enormous, and the platforms are searching for similarities across vast amounts of user information. If a great number of users near you or similar to you complete the search that you’ve begun with specific words, the autocomplete algorithm considers that and may be more inclined to recommend them to you. As the results are obtained from data pertaining to millions of searches, autocomplete is, in a sense, holding a mirror up to society.
① Search engines aim to maximize the relevance of results based on the user’s specific location. ② Autocomplete features suggest refinements to help users find more relevant information quickly. ③ The data used by autocomplete algorithms reflects the collective behavior of millions of people. ④ Algorithms analyze accumulated user behavior to improve the effectiveness of social media platforms. ⑤ Autocomplete suggestions are purely based on an individual’s past search history regardless of others.
정답 · 해설 보기
정답 ⑤
④ Autocomplete suggestions are purely based on an individual’s past search history regardless of others.
지문에 따르면 자동 완성 알고리즘은 개인의 데이터뿐만 아니라 ‘주변의 많은 사용자나 유사한 사용자들(a great number of users near you or similar to you)‘의 데이터를 고려한다고 명시되어 있으므로, 타인과 상관없이 개인의 기록에만 기반한다는 ④번은 내용과 일치하지 않는다. 해석: 자동 완성 제안은 다른 사람들과 상관없이 순전히 개인의 과거 검색 기록에만 기초한다.
5. 요약문 완성
다음 글의 내용을 한 문장으로 요약하고자 한다. 빈칸 (A)와 (B)에 들어갈 말로 가장 적절한 것은?
Social media firms are striving to retain you on-site or trying to provide outcomes beneficial to you. You can observe this customization reflected in the findings of search engines, which aim to optimize relevance: searching for “bakery” in New York should yield distinct results than searching in Paris. Features like the small predictive-text signals of autocomplete also seek to optimize relevance by proposing refinements. Autocomplete hints provide a glimpse into the algorithm’s comprehension of gathered user behavior ― an extremely vital part of how major social media algorithms function. The outputs are customized, but the data sets are enormous, and the platforms are searching for similarities across vast amounts of user information. If a great number of users near you or similar to you complete the search that you’ve begun with specific words, the autocomplete algorithm considers that and may be more inclined to recommend them to you. As the results are obtained from data pertaining to millions of searches, autocomplete is, in a sense, holding a mirror up to society.
요약문
Social media algorithms provide (A) results by analyzing massive data sets to find similarities, thereby reflecting (B) patterns of behavior.
① personalized - collective ② objective - accidental ③ generalized - unique ④ personalized - isolated ⑤ unpredictable - individual
정답 · 해설 보기
정답 ①
(A) personalized (B) collective
알고리즘은 사용자에게 맞춤화된(personalized) 결과를 제공하며, 이는 수많은 사람의 데이터를 분석하여 집단적인(collective) 행동 패턴을 반영하는 것이므로 ②번이 정답이다. 해석: 소셜 미디어 알고리즘은 유사성을 찾기 위해 거대한 데이터 세트를 분석함으로써 개인화된 결과를 제공하며, 이를 통해 집단적인 행동 패턴을 반영한다.
2부 · 구조까지 바꿔 읽기 (5문항)
이번엔 문장 구조까지 바꿨습니다. 능동↔수동, 절의 순서, 연결어가 다릅니다. 내용은 같은데 글의 표면이 전부 낯설어진 상태 — 수능 지문에 가장 가깝습니다.
6. 어법 판단 (밑줄형)
다음 글의 밑줄 친 (a)~(e) 중, 어법상 틀린 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes (a) tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs (b) designed to optimize pertinence; for instance, a query for “bakery” in New York (c) yields distinct findings compared to the same search in Paris. Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments; entering “cats” could (d) interpreting the user’s intent by proposing “cats movie” or “hypoallergenic cats.” These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret aggregated user patterns, (e) which constitutes a vital component of core social media operations.
① (a) ② (b) ③ (c) ④ (d) ⑤ (e)
정답 · 해설 보기
정답 ④
(d) interpreting → interpret
(d)가 포함된 절에서 조동사 ‘could’ 뒤에는 동사원형이 와야 하므로 ‘interpreting’을 ‘interpret’으로 고쳐야 한다. (a)는 outcomes를 수식하는 과거분사로 적절하며, (b) 또한 outputs를 수식하는 과거분사로 옳다. (c)는 단수 주어 ‘a query’에 호응하는 단수 동사이며, (e)는 앞 문장 전체 혹은 일부를 선행사로 받는 관계대명사의 계속적 용법으로 적절하다. 해석: 디지털 네트워킹 플랫폼은 사용자 참여를 유지하기 위해 노력하거나 개인의 필요에 맞춘 결과를 제공하는 것을 목표로 한다.
7. 빈칸 추론 (절/표현)
다음 글의 빈칸에 들어갈 말로 가장 적절한 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. These platforms are mining for similarities across vast quantities of user information to personalize the experience. If a significant number of nearby or comparable users finish a search starting with the same terms, the algorithm incorporates this trend and is inclined to recommend those completions to you. Consequently, since the final results are derived from data related to millions of searches, autocomplete is, in a sense, .
① holding a mirror up to society ② failing to adapt to local cultural contexts ③ prioritizing privacy over convenience ④ restricting the diversity of human thought ⑤ operating independently of user input
정답 · 해설 보기
정답 ①
③ holding a mirror up to society
자동 완성 기능이 수백만 명의 검색 데이터를 기반으로 결과를 보여준다는 것은 결국 대중의 관심사와 행동을 그대로 보여준다는 의미이므로, ‘사회를 비추는 거울을 들고 있다’는 표현이 가장 적절하다. 해석: 결과가 수백만 건의 검색과 관련된 데이터에서 도출되기 때문에, 자동 완성은 어떤 의미에서 사회를 비추는 거울을 들고 있는 것이다.
8. 무관한 문장
다음 글에서 전체 흐름과 관계 없는 문장은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. ① This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence; for instance, a query for “bakery” in New York yields distinct findings compared to the same search in Paris. ② Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments based on user behavior. ③ Some experts argue that the excessive use of mobile devices can lead to a decrease in physical activity and overall health. ④ While the results are individualized, they rely on colossal datasets where platforms extract commonalities from enormous volumes of user data. ⑤ Because these outcomes stem from information involving millions of queries, autocomplete essentially serves as a reflection of societal trends.
① ② ③ ④ ⑤
정답 · 해설 보기
정답 ③
③
이 글은 알고리즘의 개인화된 결과 제공 방식과 그 기반이 되는 데이터 수집에 관한 내용이다. 모바일 기기 사용이 신체 활동과 건강에 미치는 부정적 영향을 언급한 ③번은 글의 전체적인 흐름에서 벗어난다. 해석: 일부 전문가들은 모바일 기기의 과도한 사용이 신체 활동 감소와 전반적인 건강 악화로 이어질 수 있다고 주장한다.
9. 순서 배열
주어진 글 다음에 이어질 글의 순서로 가장 적절한 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence.
(A) Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments; entering “cats” could lead the system to propose “cats movie” or “hypoallergenic cats.”
(B) These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret aggregated user patterns, which constitutes a vital component of core social media operations. While the results are individualized, they rely on colossal datasets.
(C) Should a significant number of nearby or comparable users finish a search starting with the same terms, the algorithm incorporates this trend. Because these outcomes stem from millions of queries, autocomplete essentially serves as a reflection of societal trends.
① (C) — (B) — (A) ② (A) — (B) — (C) ③ (B) — (A) — (C) ④ (B) — (C) — (A) ⑤ (A) — (C) — (B)
정답 · 해설 보기
정답 ②
④ (A) — (B) — (C)
주어진 글에서 개인화된 검색 결과에 대해 언급한 후, (A)에서 자동 완성 기능이라는 구체적인 예시를 도입한다. (B)에서는 이러한 자동 완성 제안이 알고리즘의 사용자 패턴 해석을 보여준다고 설명하며 데이터 세트의 중요성을 언급한다. 마지막으로 (C)에서 다수의 사용자 데이터가 어떻게 개인에게 영향을 주는지 설명하며 사회적 투영이라는 결론으로 마무리하는 것이 논리적이다. 해석: 디지털 네트워킹 플랫폼은 사용자 참여를 유지하거나 개인의 필요에 맞춘 결과를 제공하기 위해 노력한다.
10. 문장 삽입
글의 흐름으로 보아, 주어진 문장이 들어가기에 가장 적절한 곳은?
주어진 문장
These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret aggregated user patterns, which constitutes a vital component of core social media operations.
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. ① This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence. ② Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments; entering “cats” could lead the system to propose “cats movie” or “hypoallergenic cats.” ③ While the results are individualized, they rely on colossal datasets where platforms extract commonalities from enormous volumes of user data. ④ If a significant number of nearby or comparable users finish a search starting with the same terms, the algorithm incorporates this trend. ⑤ Because these outcomes stem from information involving millions of queries, autocomplete essentially serves as a reflection of societal trends.
① ② ③ ④ ⑤
정답 · 해설 보기
정답 ③
③
주어진 문장의 ‘These automated suggestions’는 바로 앞 문장에서 언급된 ‘autocomplete’s predictive-text hints’를 지칭한다. 따라서 자동 완성 기능의 예시가 끝난 뒤인 ③번 위치에 들어가는 것이 가장 적절하다. 해석: 이러한 자동화된 제안은 알고리즘이 누적된 사용자 행동 패턴을 어떻게 해석하는지에 대한 통찰을 제공하며, 이는 핵심 소셜 미디어 알고리즘이 작동하는 방식의 매우 중요한 부분이다.
내신 대비로 더 풀기 — 10문항 (조건 영작 · 요약 서술형 · 괄호형 · 조합형)
11. 어법 선택 (괄호형)
(A), (B), (C)의 각 네모 안에서 어법에 맞는 표현으로 가장 적절한 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence; for instance, a query for “bakery” in New York yields distinct findings (A) [compared / comparing] to the same search in Paris. Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments. These automated suggestions provide insight into (B) [how / what] algorithms interpret aggregated user patterns, which constitutes a vital component of core social media operations. While the results are individualized, they rely on colossal datasets where platforms (C) [extract / extracts] commonalities from enormous volumes of user data.
① compared — what — extract ② comparing — how — extracts ③ compared — how — extracts ④ compared — how — extract ⑤ comparing — what — extract
정답 · 해설 보기
정답 ④
(A) compared (B) how (C) extract
(A) ‘compared to’는 ‘~와 비교하여’라는 관용적 표현으로 과거분사 형태가 적절하다. (B) 뒤에 ‘algorithms(주어) + interpret(동사) + patterns(목적어)‘의 완전한 절이 오므로 의문부사 ‘how’가 적절하다. (C) 관계부사 ‘where’절 내의 주어 ‘platforms’가 복수이므로 복수 동사 ‘extract’가 와야 한다. 해석: 자동 완성 제안은 알고리즘이 누적된 사용자 행동을 어떻게 해석하는지에 대한 통찰을 제공한다.
12. 어휘 선택 (괄호형)
(A), (B), (C)의 각 네모 안에서 문맥에 맞는 낱말로 가장 적절한 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize (A) [pertinence / impertinence]; for instance, a query for “bakery” in New York yields distinct findings compared to the same search in Paris. If a significant number of nearby or comparable users finish a search starting with the same terms, the algorithm (B) [incorporates / excludes] this trend and is inclined to recommend those completions to you. Because these outcomes stem from information involving millions of queries, autocomplete essentially serves as a (C) [reflection / distortion] of societal trends.
① pertinence — excludes — distortion ② impertinence — incorporates — reflection ③ pertinence — incorporates — distortion ④ pertinence — incorporates — reflection ⑤ impertinence — excludes — reflection
정답 · 해설 보기
정답 ④
(A) pertinence (B) incorporates (C) reflection
(A) 검색 엔진은 관련성을 극대화하려 하므로 ‘적절성/관련성(pertinence)‘이 맞다. (B) 알고리즘은 주변 사용자의 검색 경향을 ‘포함/통합(incorporates)‘하여 추천한다. (C) 수백만 건의 검색 데이터를 기반으로 하므로 사회적 경향의 ‘투영/반영(reflection)’ 역할을 한다. 해석: 결과가 수백만 건의 검색과 관련된 데이터에서 도출되기 때문에, 자동 완성은 어떤 의미에서 사회를 비추는 거울을 들고 있는 것이다.
13. 보기 조합형
다음 글의 내용과 일치하지 않는 것만을 <보기>에서 있는 대로 고른 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence; for instance, a query for “bakery” in New York yields distinct findings compared to the same search in Paris. Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments. These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret aggregated user patterns, which constitutes a vital component of core social media operations. While the results are individualized, they rely on colossal datasets where platforms extract commonalities from enormous volumes of user data. If a significant number of nearby or comparable users finish a search starting with the same terms, the algorithm incorporates this trend and is inclined to recommend those completions to you. Because these outcomes stem from information involving millions of queries, autocomplete essentially serves as a reflection of societal trends.
보기
- ⓐ Search engines aim to provide identical results for the same query regardless of location.
- ⓑ Autocomplete suggestions are based on the analysis of accumulated user behavior.
- ⓒ Algorithms use small, curated datasets to ensure the privacy of individual users.
- ⓓ The location of a user can influence the search results they receive on digital platforms.
- ⓔ Autocomplete algorithms ignore the search patterns of people living near the user.
- ⓕ The commonalities found in massive datasets help platforms personalize user experiences.
- ⓖ Autocomplete functions act as a reflection of society because they use data from millions of searches.
① ⓔ, ⓕ, ⓖ ② ⓑ, ⓓ, ⓖ ③ ⓒ, ⓓ, ⓕ ④ ⓐ, ⓑ, ⓔ ⑤ ⓐ, ⓒ, ⓔ
정답 · 해설 보기
정답 ⑤
ⓐ, ⓒ, ⓔ가 일치하지 않음
ⓐ 검색 엔진은 위치에 따라 다른 결과를 제공하려 하므로 틀렸다. ⓒ 알고리즘은 거대한(massive) 데이터 세트를 사용하므로 틀렸다. ⓔ 알고리즘은 주변 사용자의 검색 패턴을 고려하므로 틀렸다. ⓑ, ⓓ, ⓕ, ⓖ는 지문의 내용과 일치한다. 해석: 검색 엔진은 관련성을 극대화하기 위해 노력하며, 뉴욕에서 ‘bakery’를 검색하는 것은 파리에서 검색하는 것과 다른 결과를 반환해야 한다.
14. 어법 조합형
다음 밑줄 친 ⓐ~ⓕ 중, 어법상 옳은 것만을 있는 대로 고른 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim ⓐ to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence; for instance, a query for “bakery” in New York yields distinct findings ⓑ compared to the same search in Paris. Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments. These automated suggestions provide insight into how algorithms ⓒ interpret aggregated user patterns. While the results are individualized, they rely on colossal datasets ⓓ which platforms extract commonalities from enormous volumes of user data. If a significant number of nearby or comparable users finish a search starting with the same terms, the algorithm ⓔ incorporates this trend. Because these outcomes stem from information involving millions of queries, autocomplete ⓕ are essentially a reflection of societal trends.
① ⓐ, ⓑ, ⓓ, ⓔ ② ⓐ, ⓒ, ⓓ, ⓕ ③ ⓑ, ⓒ, ⓔ, ⓕ ④ ⓐ, ⓑ, ⓒ, ⓔ ⑤ ⓑ, ⓓ, ⓔ, ⓕ
정답 · 해설 보기
정답 ④
ⓐ, ⓑ, ⓒ, ⓔ가 어법상 옳음
ⓐ ‘aim’은 ‘to-v’를 목적어로 취하므로 옳다. ⓑ ‘~와 비교하여’라는 의미의 분사구문으로 옳다. ⓒ ‘how’절 내의 주어 ‘algorithms’에 호응하는 동사로 옳다. ⓓ 뒤에 완전한 절이 오므로 관계대명사 ‘which’는 관계부사 ‘where’나 ‘from which’로 고쳐야 하므로 틀렸다. ⓔ 단수 주어 ‘the algorithm’에 호응하는 단수 동사로 옳다. ⓕ 주어 ‘autocomplete’가 단수이므로 ‘is’로 고쳐야 하므로 틀렸다. 해석: 결과가 수백만 건의 검색과 관련된 데이터에서 도출되기 때문에, 자동 완성은 본질적으로 사회적 경향의 반영이다.
15. 어휘 조합형
다음 밑줄 친 부분 중 문맥상 낱말의 쓰임이 적절하지 않은 것끼리만 짝지은 것은?
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes ⓐ tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize ⓑ pertinence; for instance, a query for “bakery” in New York yields distinct findings compared to the same search in Paris. Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments. These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret ⓒ aggregated user patterns. While the results are individualized, they rely on ⓓ minimal datasets where platforms extract commonalities from enormous volumes of user data. If a significant number of nearby users finish a search, the algorithm ⓔ excludes this trend. Because these outcomes stem from millions of queries, autocomplete essentially serves as a ⓕ distortion of societal trends.
① ⓑ, ⓒ, ⓓ ② ⓐ, ⓑ ③ ⓒ, ⓔ ④ ⓓ, ⓔ, ⓕ ⑤ ⓐ, ⓒ, ⓕ
정답 · 해설 보기
정답 ④
ⓓ, ⓔ, ⓕ가 문맥상 부적절
ⓓ 플랫폼은 방대한 양의 정보를 사용하므로 ‘minimal(최소한의)‘이 아니라 ‘massive(거대한)‘가 적절하다. ⓔ 알고리즘은 주변 트렌드를 ‘excludes(제외하다)‘하는 것이 아니라 ‘incorporates(포함하다)‘한다. ⓕ 수백만 건의 데이터를 반영하므로 사회의 ‘distortion(왜곡)‘이 아니라 ‘reflection(반영)‘이다. ⓐ, ⓑ, ⓒ는 문맥상 적절하다. 해석: 데이터 세트는 거대하며 플랫폼은 방대한 양의 사용자 정보에서 유사성을 채굴하고 있다.
16. 어법 고쳐쓰기
다음 글에서 어법상 틀린 곳을 2곳 찾아 바르게 고쳐 쓰시오.
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designing to optimize pertinence. These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret aggregated user patterns, which constitutes a vital component of core social media operations. While the results are individualized, they rely on colossal datasets where platforms extracts commonalities from enormous volumes of user data.
답란 2칸
정답 · 해설 보기
정답 1. designing → designed 2. extracts → extract
고칠 곳
- designing → designed — outputs가 설계되는 수동의 관계이므로 과거분사가 적절하다.
- extracts → extract — where절의 주어 platforms가 복수이므로 복수 동사를 써야 한다.
수동의 의미를 가진 분사 수식과 주어-동사 수일치를 묻는 문제이다. 해석: 이 개인화된 접근 방식은 관련성을 최적화하도록 설계된 검색 엔진 결과에서 분명하게 나타난다.
17. 본문 빈칸 완성
다음 글의 내용에 맞게 빈칸에 알맞은 단어를 쓰시오.
Digital networking platforms strive to provide outcomes tailored to individual needs. These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret (1) user patterns. Since the results are derived from data related to millions of searches, autocomplete is, in a sense, holding a (2) up to society.
답란 2칸
정답 · 해설 보기
정답 (1) aggregated (2) mirror
빈칸
- (1) aggregated
- (2) mirror
(1) 알고리즘은 누적된 사용자 행동을 해석하므로 ‘aggregated’가 적절하다. (2) 수백만 건의 검색 데이터는 사회를 비추는 ‘mirror(거울)’ 역할을 한다고 본문에 명시되어 있다. 해석: 자동 완성은 어떤 의미에서 사회를 비추는 거울을 들고 있는 것이다.
18. 조건 영작
다음 우리말을 [조건]에 맞게 영작하시오.
조건
- It ~ that 강조구문을 사용할 것
- 본문의 단어를 활용할 것
- 15단어 이내로 쓸 것
우리말
알고리즘이 제안을 제공하기 위해 사용하는 것은 바로 사용자들의 누적된 행동이다.
정답 · 해설 보기
정답 It is the aggregated behavior of users that the algorithm uses to provide suggestions.
강조구문 ‘It is [강조대상] that …’을 사용하여 ‘the aggregated behavior of users’를 강조하고, 뒤에 나머지 문장 성분을 배치한다. 해석: 알고리즘이 제안을 제공하기 위해 사용하는 것은 바로 사용자들의 누적된 행동이다.
19. 주제 영작
다음 글의 주제를 영작하고자 할 때, 주어진 단어를 활용하여 영작하시오.
주어진 단어
how, social, reflect, behavior, through, algorithm
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence. These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret aggregated user patterns. While the results are individualized, they rely on colossal datasets where platforms extract commonalities from enormous volumes of user data. Because these outcomes stem from information involving millions of queries, autocomplete essentially serves as a reflection of societal trends.
정답 · 해설 보기
정답 How social media algorithms reflect collective behavior through data mining.
주어진 단어들을 활용하여 ‘소셜 미디어 알고리즘이 데이터 마이닝을 통해 어떻게 집단적 행동을 반영하는가’라는 주제문을 완성할 수 있다. 해석: 소셜 미디어 알고리즘이 데이터 마이닝을 통해 집단적 행동을 반영하는 방식.
20. 요약 서술형
다음 글의 내용을 한 문장으로 요약하고자 한다. 빈칸에 들어갈 알맞은 단어를 글에서 찾아 쓰시오. (어형 변화 가능)
Digital networking platforms strive to maintain user engagement or aim to provide outcomes tailored to individual needs. This customized approach is evident in search engine outputs designed to optimize pertinence. Functions such as autocomplete’s predictive-text hints also seek to enhance applicability by offering specific adjustments. These automated suggestions provide insight into how algorithms interpret aggregated user patterns. While the results are individualized, they rely on colossal datasets where platforms extract commonalities from enormous volumes of user data. Because these outcomes stem from information involving millions of queries, autocomplete essentially serves as a reflection of societal trends.
요약문
Although search results appear (1), they are actually based on (2) user data that mirrors societal trends.
정답 · 해설 보기
정답 (1) individualized (2) aggregated
빈칸
- (1) individualized
- (2) aggregated
검색 결과는 겉보기에 ‘개인화된(individualized)’ 것처럼 보이지만, 실제로는 ‘누적된/집계된(aggregated)’ 사용자 데이터를 기반으로 한다는 것이 글의 핵심이다. 해석: 검색 결과가 개인화된 것처럼 보일지라도, 그것들은 실제로는 사회적 경향을 반영하는 누적된 사용자 데이터에 기반한다.
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은지영어
은지영어에서는 모의고사가 끝나면 그 회차 지문으로 이런 변형 세트를 만들어 2주 안에 다시 풉니다. 서술형 답안은 한 장씩 손으로 첨삭합니다.
은지쌤 수업은 김포 이움학원에서 만날 수 있습니다. TEL 031.988.6335
출처. 2026년 9월 고3 대학수학능력시험 모의평가 영어 21번 지문을 변형해 만든 문항입니다. 원문 그대로의 문항은 싣지 않습니다.
이 글은 은글리쉬 Eunglish의 자체 조사·집계로 작성되었습니다. 출처: 수능 영어 함축 — 고3 9월 모평 21번 해석·해설과 변형 10문항 — 은글리쉬 Eunglish
자주 묻는 질문
2026년 9월 고3 영어 21번 정답은 몇 번인가요?
정답은 ②입니다. mining for similarities 를 「무작위 데이터에서 규칙 찾기」로 바꿔 읽으면 ⑤로 샌다는 점을 조심하세요.
고3 9월 모의고사 영어 21번 오답률은 얼마인가요?
오답률 61.4%입니다. 틀린 학생이 가장 많이 고른 선지는 ③(29.8%)였습니다. 출처 — EBSi 채점참여자 집계. 교육청 공식 통계가 아니라 채점 서비스 참여자 집계입니다.
9월 모평 고3 영어 21번 지문으로 만든 변형 문제도 있나요?
같은 지문을 다시 써서 수능 유형 10문항으로 만들어 실었습니다. 앞 5문항은 낱말만 동의어로 바꾼 판, 뒤 5문항은 문장 구조까지 바꾼 판입니다. 내신형 변형 10문항은 접어 두었고, 문제지와 해설지가 한 파일에 담긴 PDF로도 내려받을 수 있습니다.