能有几分？

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GMAT考试判据模型          ■ 作者:junjungmat


很久以来，大家非常热衷于提高GMAT整体水平，这本身无可非议，也是GMAT高分的绝对基础，但是稳定的750+的水平不是大多数人所能达到的(包括GMAT instructor)。在不了解GMAT的游戏规则下考试,其情形有点象轮盘赌:于是有了大牛的阴沟翻船，还翻的不明不白。自信以强大的实力征服GMAT有时会得出另一种结果。 太傻上一篇绝无仅有的署名为totty的文章《GRE机考分析及应试策略》使我下决心在GMAT领域填补这方面的空白。不幸的是，GMAT除了难易变化趋势及其影响参量与GRE类似外，其他根本不同，并且没有GRE的Diagnose service. 本文的研究结果使所谓的"keep pace"变得毫无必要，甚至Kaplan模考软件(因为判分标准不同，题目思路又不对路)。Preceton倒是值得一做，PP3就更不用说了。 好了，开始说正事。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 一、GMAT判分模型的描述 总述： GMAT判分模型根据你的正确率自动调整下一题难度，最后根据你答对的总题数/30，得出一个分数。同时由你做题的时间和题目的难易和其他因素对该得分进行修正后，就是你的 最后得分。 具体特征： 1、verbal有效题为30道，测试题11道（不计分） 2、修正值。做对每道题实际上都是得1/30分，但模型会根据你做题的时间和题目的难易和其他因素对该分进行修正。修正从-5%～+5%不等（可能有极端情况我没遇到），一般为-1点多%～+1点多%。所以，做对题目总数是得分的关键！题目的难易和做题的时间只对得分起修正作用(每题修正不超过5%)和决定下一题难度。也不要小看修正值，积少成多！ [以前大家认为做对难题得分大大高于易题，其实不然。道理很简单，你如果连对，正确率稳中有升；若发现题变容易，自然是前面错得一塌糊涂。若再对，难度又上去了，你又开始错，呵呵，判分模型就这样根据你的水平自动调节你的正确率。] 3、SC、RC、CR交替出题，其难度的变化不是由其上一道题决定的，而是由其上一道同一类型题的对错决定！ 4、verbal的第一题肯定是SC，并且难度是偏难(与GRE不一样)。它的重要性仅是确定后一题（也是SC）的难度，也就是说，第一道SC对错与否得分相差不会很大。RC与CR的第一题情况与此类似。 5、若SC、RC、CR每种类型的第一题做对，那么如果其后紧接的是同类型题(注意要考点不同)，那么它即使做错，得分与做对相差不大。若是考点相同,那么前一题必错,参见8! 6、时间的重要性。用少量的时间做对一道难题修正值可能是+5%（但也不要太快，碰到JJ难题时要注意这点）。而用5分钟做对一道难题得分甚至与做错一道题差不多。如果用5分钟的时间做错一道容易题，嘿嘿，惨！-5% 7、同是选错项可能修正值不同！也就是说选一个接近正确答案的错项比选一个风马牛不相及的错项修正值要高！(这点可能大家从来没意识到过) 8、千万别连错三道，尤其是连错三道同类型的题！后果很惨！它会导致难度halve!你可能要连对好几道题才能扳回来，甚至可能永世不能翻身！呵呵。 9、除RC外，SC、CR测试题连出可能性很小，RC是肯定连出的。而且该RC普遍是较难的那篇。 10、如果碰到JJ题。千万别立马选(不信你试试)，也别等5分钟选,最好是等个一分多钟选。 [本人大学考北美精算师ASA时就知道老美有一软件，你舞弊的话，答案符合的分布是与众不同的] 11、ETS对其判据模型的修正。正常情况下ETS每年都会对其小规模修正，如果出现大规模分数异常，其会随半年大换题库时修正，而且肯定是大修。 二、对上次文章的几点修正（请参看上篇文章）： 1、math的测试题一般为9道，极端情况下会有10道甚至11道。 2、reading测试题有可能出现在第二篇，但概率不大。 3、极端情况下，前10题中的SC或CR会出现一道测试题，但即使这样，也铁定在第一篇RC后，所以如果前10题碰到两篇RC的，绝不会碰到测试题。 4、math的测试题DS6个(可能左右浮动一个)，PS3个(可能左右浮动一个)。 三、我不明白的几点： 1、难度相差不大的题，做对有时比做错得分还低一点。 2、做题时保持匀速好还是快速好？实战时这似乎很难控制。 3、测试题是主动随机出现还是根据答题情况被动出现？ 4、出测试题的用意何在？ 补充：一、一些策略 1、死争前十题。 2、再尽量保10题～20题。 3、如时间不够，在保证放弃后确实能有利别的题的情况下，看第3篇或第4篇 reading哪篇长就放弃哪篇。放弃不是一阵乱点，而是每个不少于一分钟 （记住还要加至少两分钟的看文章时间，软件很聪明）点个看上去比较象 的，其实就是根据答案去文章中找。 4、如果碰到连考两到同类型且考察点相同的题，你无论如何也要在3分钟内把 它给做对，不然的话后果自负。 5、连续的SC或CR，只要考察点不同，可优先速度，再求正确率。 6、任何一道题，超过三分钟你就挑个顺眼的点，这时对错都差不多了，还不 罢手省时间。 7、乱选一定选顺眼的。 其实这是最简单的，模型的参量很多，所以大家最好一起讨论，使实力更好的发挥出来，别对了一大半测试题，又错了别的或者时间不够，这样最冤！ 二、几点呼吁 希望大家考后能回忆以下内容，对模型的进一步精确至关重要： 1、第一道SC和第一道CR题目，尽量详细。 2、每个BOLDFACE的题号。 3、四篇RC分别是什么，尽量详细（包括行数）。 4、CR和SC交替出现密集的区间。 欢迎大家根据上述GMAT判分特征提点看法。 -----------------------作者：golden    发表于：2002-01-14 07:54:22 点击：4次    回复：1篇    鼓掌：0次    棒喝：0次 楼上的兄弟讲的这些东西有些我从来没有听过(比方说上文中第2点) 尽管我是学教育测试的, 呵呵. 我可以回答测试题的问题. 机考是用题目难度来确定你的水平的, 但是题库的建设是繁重的工作. 出题的人需要统计数字来确定题目的难度, 而不是靠感觉的. 这就是为什么要有测试题给大家做. 这些测试题是为了将来的题库做准备. 机考一个明显的优势是效率. 少量的题目可以精确的测定能力水平. 所以用不着太多的题. 测试题有的是为了研究用途, 比如说测试新题型(例如BOLDFACE), 但是更主要的用途是建设未来题库. 我也好奇地问楼上的兄弟, 你的东西很多属于常识性东西, 但是模型具体数字是怎么得到的? 这可是属于ETS机密东东啊? 所以准确与否, 我不好下结论.  楼上的兄弟, 可以透露一下消息来猿么? 很多常识性的东西不好证石. 而且我看不出有什么太大实战价值, 或者说实战价值有待开发. 呵呵.再琢磨琢磨. 大家有时间的话,主要精力还是要花在提高实力上. 不过的确是一篇有启发性的好文章, 你还是下了番工夫琢磨的. 我谈了我的看法,虽然你认为我的看法不是玉,但是请允许我接着谈我的看法. 你讲的有一定道理, 但是你的前提一定要是: 你的模型准确. 现在的问题是, 精确程度没有肯定的情况下, 实战中考生不敢放手丢题. 所以我还是觉得: 1, 2 ,6,7, 是绝对正确的. 可以叫做junjungmat GMAT公理(你的专利, 呵呵). 3: 后半部分正确, 不要让电脑知道你在猜(合理掌握时间). 笔试是根据你所选择答案的分布来找你答案的合理性(用在SURVEY里面是检测你答题的严肃性). 而机考可能会考虑进答题时间进来. 尽管我们不知道ETS电脑怎么对付猜题抢时间的做法,但是可以肯定的是不会有好果子吃. 机考刚出来的时候的确存在这个漏洞(美国考生发现的),但是ETS正式推广机考时已经弥补了这个技术缺陷. 具体做法不清楚. 但是第3项前半部分取决于你的前提正确与否. 4,5,同样取决于模型的正确. 我想你的模型不会是建立在ETS公布的信息上的, 而应该是在其他网友的DATA和传闻上面自己琢磨的. 我是1月初考的, VERBAL37. 巧的是, 我基本上是按照前面题目力求准确的原则来做的(1,2,6,7的原则). 而我无意中踏上了第3点的节拍. 我当时鼻炎发了,头晕得很,所以我第3篇长文章(90行左右)基本上是乱点的答案. 但是问题是这种无意中的做法虽然和你的说法吻合,但是到底是有帮助,还是有害处呢? 我也不清楚, 因为我本身的确有37分的实力的.外人要想精确量化ETS测试题分布是很难的,需要有大量的DATA来证明, 而ETS这敏感部分的research data是不公开的. KAPLAN和PR花了大量的时间研究机考策略, 早期很有效, 反作用就是帮助ETS完善了机考机制.这里面著名的例子就是98年KAPLAN3个月里面就通过正常途径搞到并且公布了ETS的机考题库. 所以归根到底还是你模型的精确程度. 如果真能够发现什么,而考生大量应用的话, 一有DATA的风吹草动, ETS可能会调整模型的. 我个人认为, 3,4,5 如果可以用DATA证实的话, 的确是有价值的! 你花了这么多时间, 祝你考好! 作者：junjungmat    发表于：2002-01-15 13:07:36 点击：0次    回复：2篇    鼓掌：0次    棒喝：0次 终于有玉出来了，再接再厉，继续丢。 几点看法： 1、公理不敢称，没见LZM被骂的狗血淋头吗。说句良心话，他也是有苦劳也有功劳的。叫JUNJUN GMAT 判据假想模型吧，客观。 2、golden的确是行家，其实7点中我最没底的就是3（不然也不会有呼吁中的第3点了），其他6点是有极大把握的。 3、从JUNJUN GMAT 判据模型的广泛运用到GMAT考分出现异常显然是需要一定时间的（可能还比较长）。然而ETS修正其判据模型是必然的，但随即而来的实践数据必然会显示出其规律性。只要它不是2、3个就月修正（这是不可想象的，从论证分数异常的有效性和修正后的合理性正常来讲应该是1年一次] ），那么研究其模型就有实战意义。 几点修正： 1、reading测试题有可能出现在第二篇。 2、测试题是主动出现的，跟你答题情况无关，而且似乎其分布有规律。[所以大家一定要响应我的呼吁]。 to Mr.golden: 1、你真不该说你考试时鼻炎发了，你使我想起了一件事：月初一对在美国的夫妇考GMAT前在线等祝福，在428下点击和13篇文章的祝福下,golden先生告诉大家，考试时鼻炎犯了，老婆又没考好，所以对不起，没JJ。于是有了meiguo先生的a sigh!尽管你强调没有任何个人利益在里面, 只是这是你的专业而已,而且你本人也感兴趣，但我还是不敢把这模型交给你。 2、模型的DATA全来自于寄托各网站，既然是你本专业，且你本人又感兴趣，我相信你搜集它们的能力远胜于我。 3、模型最好各自研究，这样才更有客观性和精确性，这点你应该很清楚。 4、这不是我专业，我对其也不是很感兴趣，但既然开始了，就继续下去吧，也算是为GT事业和后来者做点贡献。 5、尽管这样，我还是愿意在各自研究的基础上就其进行讨论。 6、不要把中国考试中心的情况类推到ETS，开始时最好本着空白原则，免得少走弯路。 一点忠言： 别参考KAPLAN，我是走过弯路的，PP3和PR都可以。
文章来源：阳阳的家     整理时间：2002-1-31 1:42:14 修改 删除 关闭窗口