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GMAT 650-580-710 经验总结 [2020.12.11]

[日期:2020-12-14] 来源:ChaseDream论坛 作者:奥里给 [字体: ]

我是 2020.11.28 考试出的分: 710(Q50,V36)

首先得说,非常感谢 CD 平台提供的帮助, 这次能出分很大程度也是源于 CD 为我节省了一定的考试时间, 于是抱着 “考完后总想向平台回馈点什么” 的想法写下了这篇经验总结。

先说一下本人备考的时长:

由于疫情的造成的考试拖延(外加本人考了有 3 次才出分的缘故),从开始准备到出分花费了近 9 个月的时间,但实际上三场考试的间隔分别为 1 到 1.5 个月, 开始备考时托福成绩为 101(其中阅读项目是 30 分满分) 而我的 GMAT 几次的出分结果分别为: 650-580-710 大家可以感受一下这期间经历了怎样的怀疑人生的历程。

先谈一下本人认为 GMAT 考试中需要注意的几个要点:

1.Pace!Pace!Pace!

Pace 直接决定了否能按时写完考题和能否在考试时维持住相对稳定的心态, GMAT 考试时间设置的相对较短,平均下来每道 verbal 题只有 2 min 左右的时间, 因此平日做题时请一定要严格限制自己每道题目的训练时常, 我在做题时使用电脑自带的时钟进行掐表记时(一般控制在 110 秒/题), 以此保证自己在考试时能形成一个“生物钟”,即不借助时钟,在接近 2 min 时点进下一题, 当然,这也对考试时的心态提出了一定的要求,也就是即使在考试过程中对自己的答案不确信,也必须在到点时抑制住继续思考的欲望,点击"next".

Ps:我二战失利很大程度就源于此。由于对 pace 的重视程度不足,导致做题时意志不够坚定,总想着一定要在确信我选择的选项是正确的之后再继续下一题,这反而导致了之后剩余的时间明显不够,不仅题没有写完,而且时间越是不够就越是紧张以至根本读不进题, 最后只能一通乱点,然后 verbal 出分 19.

2.错题整理

遇到错题(尤其是那些即使是看到正确答案都没法理解的错题),请务必通过gmat.la、Manhattan 等网站进行查阅, 兼听则明,偏听则暗,虽然这样做可能耗时,但收获会很大,也能有效避免被错误的解析所误导, 个人建议备考时可以参考别人的做题笔记,但必须整理出一份自己的笔记方便查阅。 GMAT 本质是思维类考试,思维这个东西因人而异,别人的笔记不一定能有效地反应自己的思维问题。 只有在 “做错→复盘自己如何得到那个错误答案 → 参考正确的思路 → 精准定位自己思考时是哪个步骤出现了问题 → 修改思维问题以保证自己的思维与gmat相统一” 中循环往复,才能高效地进步。 因此,自己整理的笔记就可以方便自己随时查阅自己的思维问题以不断提醒自己改进,从而养成合乎于 GMAT 考试要求的客观的思维习惯。

3.客观性

如果让我概括 GMAT 的考察方向,一言以蔽之“客观性”。 即通过有限的信息建立相对严谨和有效的关系, 做题中最忌讳的就是自行添加文中所并没有的信息,但这种习惯往往是下意识的,所以常被忽略。因此,在日常练习中一定要保持清醒,时刻关注自己推导的过程中是否忠于原文,是否“脑补”出了文中所不存在的信息,是否建立了主观性的联系。

最后,关于 sc、cr、rc、q 部分再分享一些本人总结的经验。

  1. Sentence Correction
    一定要在理解句意,理解题目逻辑的情况下答题,单靠语法的积累来判断对错很容易陷入误区,相比于语法本身,句子“表达清楚,没有歧义”则更为重要
  2. Critical Reasoning
    正如之前所说,保持“客观性”。务必注意审题,切忌遗漏限定信息和将不同的概念对等。个人不建议将 cr 的题目归类后按照一定的方式和规律作答,以不变应万变才可以最大程度的节省做题时间,保证正确率。
  3. Reading Comprehension
    阅读过程中要保证边读边在脑内形成文章的框架和逻辑结构,理解句间关系,段间关系。
  4. Quantitative
    由于本人一开始轻视 GMAT 的数学且自身数学水平低下,首考只有 650 分(Q47/V33),最后痛定思痛,坚持每天刷题和整理错题,终于好不容易才达到了 50 分(还是没能满分),但至少证明刷题在一定程度上能够解决 GMAT 数学上的问题。

目前只能想到这么多,大家关于考试还有什么问题我尽量解答。 最后祝论坛越办越好,祝各位同学未来能够取得满意的分数。

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原文引自:
https://forum.chasedream.com/thread-1374599-1-1.html

参与讨论及查看更多的相关文章请访问【走出GMAT困境】
https://forum.chasedream.com/forum-34-1.html

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