更新时间:2021-06-02 15:06:02作者:admin2
GRE考试包括三部分:
第一部分为分析性写作(Analytical Writing),满分6,包括Issue和Argument,Issue要求应试者对一个问题发表个人的观点,要求分析有深度有高度。Argument是寻找材料中的逻辑错误及进行抨击。
一般理工科不太要求作文,考3-3.5就够了,文科要求相对比较高,4.5分以上算优秀。写作时间:Issue和Argument各30分钟,是最先考的部分,先考Issue再考Argument。
第二部分为语文(Verbal),满分170,该部分内容很广泛,涉及天文、地理、人文、科学、艺术、政治及历史等领域。verbal分为:填空和阅读。填空主要考核词汇和逻辑语义,阅读主要考核对文章透彻性分析和逻辑推理。
GRE词汇量为1.2w-1.5w,词汇较难熟词僻义和一词多义较多。整体上所有学校都比较看重verbal成绩,一般来说,正确率50%对应的verbal分数是150分,正确率60%-65%对应155分, 正确率75%对应160分。
第三部分为数学(Quantitative),满分170,该部分皆为数理上的基本问题,包括几何、代数、统计图表、智力测验等方面,主要目的在于测验考生基本数学的潜在能力和对数理方面问题的理解判断及推理反应能力。题目难易和深浅程度,有时取决于考生对于题目叙述与说明的理解。
数学分两个section,每个section约20题,35分钟做完。考试在屏幕一侧提供计算器软件。数学题型包括选择,填空两类。考察的知识点难度不高,一般为国内高中和少部分初中知识点,对于大多数中国考生而言,GRE数学部分算比较简单。但是自2018年以来,GRE数学的考核难度和灵活度急剧增强,拿满分越来越难,所以大家也不能掉以轻心。
GRE考试总耗时约为3小时45分钟,外加考生中场休息时间——10分钟(AW+section1之后)
考试顺序分为AW+VQVQV(V加试) 或者AW+QVQVQ(Q加试),加试部分不算分,但是加试具体出现在哪个Section是不清楚的,所以每个题,都需要认真对待。
GRE为自适应考试,section1的正确率决定了section的难度。一般对于verbal来说:section1对7个以内,section2进入easy模式,此时最高分150;section1对7-12个,section2进入median模式section1对13-14个以上,section2进入hard模式一般verbal160+的分数都是hard模式。数学部分,几乎所有同学都能进到hard模式,数学一般有一个容错率,所以算分规则大体为:错1题,不扣分错2题,扣1分错3题,扣2分错4题,扣3分.......类推
由此可见,要拿高分,不仅正确率要高,而且也要能够应对题目难度的不断增加。
GRE是美国研究生入学考试,具体详情建议您在百度百科查询。GRE考试总耗时约为3小时45分钟,外加考生中场休息时间,共有6个部分。最先考的是写作,其中包含两项计时写作任务(Issue和Argument);接下来就是两个语文部分和两个数学部分(其中一个部分不算分数);最后是研究考试部分。研究考试部分之前会有一个10分钟的休息,其余各个部分之间只有1分钟的间隔。现在我们逐一介绍:A、写作:写作部分将重点考察考生有针对性地对具体考题做出反应的能力,而非要求考生堆砌泛泛的文字。具体说来,这些重点关注的能力包括:• 清楚有效地阐明复杂观点• 用贴切的事理和事例支撑观点• 考察/验证他人论点及其相关论证• 支撑一个有针对性的连贯的讨论• 控制标准书面英语的各个要素对策:整体来看的话新GRE考试的写作部分改动不大,但仍要注意如下问题:1、新GRE考试大规模更新了题库,降低了考生依赖事前准备(如背诵)的可能性。2、新GRE考试的issue答题时间由以前的45分钟变为了30分钟,要求考生的瞬间反应速度要更快,思维要更活跃,作文要更流畅迅速。3、新GRE考试的作文原文会直接寄给学校,这样一方面增加了评卷的准确和客观性,一方面也给所有考生提供了一个机会,当然更是一个挑战。B、语文传统笔考的GRE我们比较熟悉,分为填空、类比、阅读和反义四个部分。而新GRE考试分为阅读、填空和同意填句(sentence equivalence)。1、阅读(共10个题目左右)(1)、篇幅缩短,数量增加。(2)、文章体裁更加多样性,不只有阳春白雪,还会有市井俗文(academic or nonacademic);(3)、题型多样化。在新GRE考试中阅读有三种题型:单选(5选1)、多选(3选多)、点句。C、数学数学部分依旧关注和之前相同的数学概念,但是引入更多的生活场景并且更加突出对考生解读数字的能力的考察。主要表现在是否具有运用算术、代数、几何、概率以及统计学中的基本概念和技能;能否解读并分析量化信息;是否可以运用数学模型解题,并能提高生活场景题和数据解读题的比例等。