Java Silver 합격 후기: Claude Code로 만든 교재만으로는 부족했던 점
요약
Java 자격증 취득을 위해 Claude Code를 활용하여 개인 맞춤형 학습 웹 애플리케이션을 제작한 후기입니다. 이 도구는 분야별 연습 문제, 모의 시험, 복습 기능 등을 제공하며 특히 역산 스케줄링 기능을 통해 동기 부여에 효과적이었습니다. 다만, AI가 생성한 교재 자체의 출제 범위 오류 등 콘텐츠적인 한계점도 명확히 발견했습니다.
핵심 포인트
- Claude Code를 활용해 개인화된 학습 사이트 구축 가능
- 역산 스케줄링 기능은 동기 부여에 매우 효과적임
- AI 제작 교재는 출제 범위 등 내용 검증이 필수적임
신입사원 2년 차, 현장에서 Java를 작성하고 있는 엔지니어입니다. 이번 분기의 목표 중 하나로 Oracle Certified Java Programmer, Silver SE 17 (1Z0-825-JPN) 취득이 설정되어 있었습니다.
시험을 결정했을 당시 실력은 시판 모의 문제를 풀어도 겨우 4할 정도밖에 맞힐 수 없는 수준이었습니다. 독학으로 참고서 한 권만 읽는 것만으로는 부족할 것이라는 자신감이 있었기에, Claude Code를 사용해 저만을 위한 학습 사이트를 만들어 보기로 했습니다.
결론부터 말씀드리자면, 합격선 65% 대비 72%로 합격할 수 있었습니다. 다만, 그 과정에서 'AI에게 교재를 만들게 하는 것'만으로는 부족한 부분이 명확하게 보였기 때문에, 이 글에서는 잘 된 부분과 어려웠던 부분 모두에 대해 작성하고자 합니다.
제가 만든 것은 JavaSilver17_合格道場.html이라는 1파일로 완성된 웹 애플리케이션입니다. 브라우저에서 열기만 하면 작동하는, 저만을 위한 학습 사이트로 만들었습니다.
구현한 기능은 다음과 같습니다.
- 분야별 출제 범위 연습 문제 (기본형, 배열/루프, 클래스, 상속, 인터페이스, 예외, String, 컬렉션 등)
- 분야별 모의 시험
- 틀린 문제만 복습할 수 있는 기능
- 진도 시각화와, 시험일로부터 역산한 학습 스케줄

대시보드 화면. 시험일까지 카운트다운과 오늘 할당량, 분야별 진행 상황이 나열되어 있습니다.
이 중 가장 효과적이었던 것은 마지막의 '역산 스케줄'이었습니다. 원래 게으름을 피우는 습관이 있어서, '남은 ◯일', '이 페이스로는 맞추지 못합니다'와 같이 스스로를 다그치는 메커니즘을 의식해서 만들게 했습니다. 시판 참고서나 앱에서 흔히 볼 수 있는 '할당량은 스스로 관리하세요'라는 스타일이라면, 저는 우선 지속하지 못하는 타입이라 이 부분은 기대했던 대로 작동했다고 생각합니다.

분야별 교재/문제 목록. 분야마다 해설과 연습 문제 수, 마감일이 나열되어 있습니다.

모의 시험 설명 화면. 본 시험과 동일한 60문항/90분 모드와 단축판의 퀵 25문항 모드를 선택할 수 있습니다.
반면, 교재의 '출제 범위 자체'가 중간까지 잘못되어 있었습니다. 이것이 이번에 가장 크게 반성하는 부분입니다.
Java Silver의 출제 범위는 사실 버전에 따라 달라집니다. Silver SE 17의 범위는 구 버전(SE 11 등)과는 다음과 같은 점에서 다릅니다.
| 항목 | 실제 취급 방식 |
|---|---|
| 람다식・함수형 인터페이스 | SE 17에서는 출제 대상 아님 (구 버전 범위) |
| 모듈 시스템 | SE 17에서는 출제 대상 아님 |
| 레코드 클래스 (record) | SE 17에서 새롭게 추가된 출제 범위 |
| 실(sealed / permits / non-sealed) 클래스 | 위와 동일 |
| ... |
처음에 만든 교재는 이 인식이 틀린 채로 만들어져 있었습니다. 구체적으로는, 출제되지 않는 람다식이나 모듈 관련 문제가 포함된 반면, 새롭게 범위에 들어온 record나 sealed 클래스의 문제는 거의 제로인 상태였습니다.
원인은 명확했습니다. Oracle 공식 범위 페이지에 직접 접근하려고 하면 403으로 차단당했고, 결국 '합격 체험기' 같은 이차 정보를 의지할 수밖에 없었습니다. 이차 정보에는 당연히 오래된 버전 시대의 정보도 섞여 있습니다. AI는 그럴싸하게 자신감 있게 범위를 설명해주지만, 일차 정보에 근거하지 않은 전제 정보는 아무렇지도 않게 오래된 상태로 나올 수 있다는 것을 실감했습니다.
같은 일은 응시료나 시험 사양(문항 수・제한 시간・합격선 등)에서도 발생하여, 인터넷상의 정보를 맹신했던 숫자가 실제 신청/결제 화면에서 확인한 값과 차이가 있었습니다.
여기서 얻은 교훈은 간단합니다.
AI가 자신만만하게 단정하는 정보라도 '일차 정보에 근거했는지'는 별개의 문제입니다. 특히 출제 범위와 같은 대비의 기반 부분은 자신의 눈으로 공식 정보나 실제 화면을 확인해야 합니다.
이후, 범위 오류를 깨닫고 교재를 수정하여 빠진 분야의 문제를 추가했습니다. 하지만 그럼에도 불구하고 '교재로 대비한 범위'와 '실전 문제의 분위기' 사이에는 여전히 격차가 남아 있었습니다.
직접 만든 교재만으로 모의 시험을 반복해도, 본 시험 특유의 '어투(言い回し)'에 익숙해질 수 없었습니다. '〜에 한정', '〜할 수 없음', '가장 적절한'과 같은 선택지의 강한 단어로 정오를 뒤집는 실전 형식의 함정 문제는 시판 문제집(소위 검은 책)으로 푸는 것이 확실히 더 실전적이었습니다.
그래서, 기출문제집을 풀다가 틀린 문제들만 모은 '오답노트'를 직전 총정리용으로 Claude Code로 만들었습니다. 내용 중 일부를 발췌합니다.
먼저, 문제를 봤을 때 무엇부터 확인해야 하는지 절차화한 체크리스트입니다.

직전 체크리스트. 문제별 순서와, 보면 확인할 포인트 목록표
예외 처리를 실수하기 쉬웠기 때문에, catch 할 수 있는지/없는지를 한눈에 판단할 수 있도록 예외 클래스의 상속 관계를 트리로 정리했습니다.

예외 클래스 계층 트리. Throwable을 최상단으로 두고, 검사(checked)/비검사(unchecked) 구분별로 색칠해 놓았습니다.
인터페이스의 메서드(default・static・private) 처리도 실수하기 쉬운 분야였기 때문에, 상속 방향과 필드가 실제로 어떻게 해석되는지를 표로 정리했습니다.

인터페이스 규칙. extends/implements 방향과, 필드 정의가 실제로 어떻게 다뤄지는지에 대한 대응
이러한 '함정 유형'들을 틀릴 때마다 구조화해서 쌓아나간 것이, 직전 총정리할 때 그대로 사용되어 효과적이었습니다.
결국, 합격선 65%에 대해 **72%**로 합격할 수 있었습니다.
돌이켜보며 독자들에게 전하고 싶은 배움은 세 가지입니다.
- AI에게 교재를 만들게 하는 것은 학습 효율을 높이는 효과적인 방법이지만,
출제 범위와 같은 전제 정보는 반드시 1차 정보로 검증해야 한다 (AI는 아무렇지 않게 오래되거나 범위를 벗어난 정보를 섞어온다) - AI가 생성한 모의 문제에만 의존하지 않고,
시판 문제집에서 '실제 문제의 표현 방식'을 접하는 것이 필요하다 - 실수를 구조화하여 기록하고 재정리(오답노트)함으로써, 직전 총정리가 효율화된다
'AI에게 교재를 만들게 하면 독학할 수 있다'고 간단하지는 않았지만, AI와 시판 교재를 잘 조합함으로써, 독학의 약점을 상당히 보완할 수 있었다는 것이 솔직한 소감입니다.
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