不要迷恋GRE“高频”作文试题.docx

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1、智课网GRE备考资料不要迷恋GRE“高频”作文试题·权威盘点:出国语言考试之五大最·从国际教育展中读留学国政策变化·2020年来华留学人员总数有望超过50万人·移民VS留学:你会如何选出国?每天总会有很多人问我关于“GRE高频作文题”的问题,其中包括“高频”该如何使用,“高频”的题号和官方的题号对不上怎么办……诸如此类的问题。在此,我就GRE作文高频试题的问题,也来谈谈我的看法。。很多同学在备考GRE作文的时候,之所以对“高频”情有独钟,实际上思想根源还是希望能减少工作量,说得通俗一点,也就是还是抱有“投机取巧”的心理。这些同学的想法往往是:GRE官方的题库给出

2、的200多道题太多了,看高频可以减低我的工作量(也就是不需要把200多道题目都看完),如果在考试的时候遇到高频题目,而我正好写过的话,那么分数就是有保证的。或者,至少比写一篇完全没有看过的文章要强。如果我们把这些同学的看法当做一个论证的过程来找找其中的逻辑问题的话,大家就能明白为什么我说“高频只是个传说了”。在这个论证过程中,同学首先假设了一个前提,就是“写一篇已经写过的文章得到高分的可能性大于写一篇没有写过的文章”。可是,我们考虑一下,如果本身这篇文章从一开始按照这个同学的分析思路,包括写作的语言就存在巨大问题的话,那么,即使是考试的时候照着抄一遍,分数也仍然

3、会是很低的。因此,只有当你的写作思路正确,分析过程正确,语言表达正确这几个条件都满足的时候,对于题目的熟练程度,或者是否写过某个题目的作文,才会影响到最后的分数。当然,我们还同时忽略了考场上的临场状态的变化问题。而反之,如果一个考生有正确的分析思路和写作思路,有比较好的语言表达能力,那其实考试的时候是否写过某个题目就变得不重要了,因为最终他的能力会很好地解决题目熟悉程度的问题。比如我们所熟悉的高考语文中进行的作文测试,我们实际上是完全不知道考试会出现什么题目的,我们平时练习的时候,也基本上不会考虑考试的时候是否会遇到同样的题目,但是最终,写作能力比较好,思维方式

4、比较正确,知识面比较宽的同学往往会在作文中得到高分。从这个角度来看,实际上在准备作文的过程中,练习的题目是否是高频并不重要,而重要的是,是否通过练习形成了正确的分析思路,写作思路,并且让语言的表达正确。其次,很多人也认为“高频”题目在考试时被抽到的可能性更大,并且还有人会计算题目出现的概率。为了让大家都能看明白,我不会在这里建立一个模型来计算什么题目出现的概率较大,我们只考虑如下的一些问题。首先,ETS在从开放题库中抽取题目给考生的时候,是一种随机的选择方式,那么,每个题目被抽取到的概率是完全一样的。而现在并没有证据表明ETS在抽取题目的时候采用了任何优先级策略

5、,所以我们不能对此作出主观假设。第二,从目前的高频统计方式来看,存在着很大的漏洞。据我所了解的情况,基本上是部分考生在考试结束后,在一些论坛或者BBS上发帖子,来说自己考到了什么题目,然后由一些热心的网友来进行人工统计,最后得到了所谓的“高频”题目。大家不妨计算一下每天有多少人去参加GRE的作文考试,一年下来又有多少人参加作文考试,其中在网上发布题目的人的比例有多少,而发布出来的题目被统计的又有多少。如果这些数据本身都没有确切值的话,那么统计的样本首先就是存在问题的。而“高频”的出现,很可能是“马太效应”的结果,即在很长一段时间里面,A题目被大多数人关注,于是成

6、为了“高频”的一部分,于是,有人考到了这个题目,在网上发了帖子,那么这个题目的关注度继续上升。而那些“低频”的题目,即使有人发了,也没人去关注,但是很可能在一段时间后,某个“低频”的题目其实出现的频率很高了,但是却依然没有人去关注它。因此,要想得到科学的统计,必须有一个平台,来随时完整统计大多数人在考试中遇到的题目的情况,并且实时更新,才能得到较为准确的数据。因此,在备考GRE作文的过程中,其实是否准备网络流传的“高频”题目并不重要,而重要的是,无论准备什么题目,都能有正确的思考路径和分析方法,并且能够用正确的语言来表达自己的想法。当系统化的思维方式和准确的语言

7、表达习惯形成的时候,无论什么题目都没有问题。(这个具体可以参考我写的《如何学习写英文作文》系列的(一)到(四),以后还会增加。)此外,如果希望消除题目熟练度的影响,大量阅读题目,并且写作提纲是必要的,其中也包括对题目的分析和简单的逻辑结构梳理。(北京新东方学校教师:杜昶旭)薃肀莂蒃袂肀肂虿袈聿芄薂螄肈莇螇蚀肇葿薀罿肆腿莃袅肅芁薈螁膄莃莁蚇膄肃薇薃膃芅荿羁膂莈蚅袇膁蒀蒈螃膀膀蚃虿腿节蒆羈芈莄蚁袄芈蒆蒄螀芇膆蚀蚆袃莈蒃蚂袂蒁螈羀袁膀薁袆袁芃螆螂袀莅蕿蚈衿蒇莂羇羈膇薇袃羇艿莀蝿羆蒂薆螅羅膁蒈蚁羅芄蚄罿羄莆蒇袅羃蒈蚂螁羂膈蒅蚇肁芀蚁薃肀莂蒃袂肀肂虿袈聿芄薂螄肈莇螇蚀肇葿

8、薀罿肆腿莃袅肅芁薈螁膄莃

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