GRE GMAT阅读方法论-陈虎平

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1、GRE/GMAT阅读方法论:到底什么语法成分决定了句子最重要的信息。相反，长句的核心是在一个语境中也就自然阅读法vs结构化阅读法是在上下句的相互联系中存在，因此是在写作者的意图中，而不是在句子的语法中存GRE/GMAT考试的阅读文章取材于学在。术期刊与杂志，是学术文章的高度浓缩版，自然阅读法的第三个说法是，多读就足而出题又是针对学术推理本身而不是专业以练好阅读。多读的说法听起来当然不错；背景知识，因此，GRE/GMAT阅读需要有问题在于效率。考生需要在很短的时间之内特别的准备方法，我称之为“结构化阅读训练出解题能力，为此需要训练对解题常考法”。逻

2、辑关系的理解。除了时间的限制，多读作结构化阅读的方法首先不同于自然阅为一种解决方案的缺陷还在于，也许多读是读法。所谓自然阅读法，是指通过认识单词，从来解决不了核心问题的。这个结论令人震尤其是生词以及专业名词，来理解短语和句惊，但却是事实。考虑两种情况：1.读了子，进而理解段落和整篇文章。这种方法的50篇GRE/GMAT文章，答案都记住了，文一个必然推理是，阅读之所以不好，是因为章的翻译也看了，背景知识也查了，花了很单词量不够。支持这个观察的事实是：总是多心思去记忆；2.读了20篇GRE/GMAT在学术文章中遇到不认识的单词，所以阅读文章，文章的句

3、子之间的逻辑关系都分析清当然就不好。但是，GRE/GMAT阅读常考楚了，甚至可以跟考友讲明白。哪种情况下，的逻辑关系，重心不在生词上。考生更容易在GRE/GMAT考试中取得好成自然阅读的另外一个推论是，单词即使绩？答案不会令掌握学术英文思维的人惊足够，句子不理解也不行，因此需要恶补英讶：第二种。为什么呢？GRE/GMAT阅读文语法以及长难句。长难句分析当然是重要是以英文为基础的学术逻辑考试，不是以专的，它的主要作用在于克服长句阅读的心理业背景为噱头的歧视非此专业考生的考试。恐惧。但人们常常把长难句分析变成语法分背景知识与文章翻译，统统是不必要的，

4、虽析，结果长句的语法是清楚了，该句的核心然翻译若干篇可以让译者本人确定自己的意思却还不清楚。诚然，由while,whereas,确是明白了一些。主张多读的朋友要仔细although等词所引导的句子，句子本身的核了：多读永远正确，但我们需要知道自己读心就在其对比中，但对于其他的长句，它们的时候以什么为重心。学术文章阅读的重点的核心意思却不是孤立表达于该句本身；事是体现于上下句和上下段的逻辑推理，而不实上，并不存在一个惟一判断标准，来确定是每个孤立的句子内部的孤立的生词或专1业名词。在错误的道路上奔跑，勤奋得令人词本身的传统，更增加了改变视角的难度，

5、崩溃。但是，掌握了结构逻辑分析的方法，好处是自然阅读法的第四个常见说法是多记，巨大的，受益是终生的，值得所有优秀的青记住的文章信息越多，做题就做得越好。这年学子尝试。也是一个符合直觉的错误策略：一篇文章所GRE/GMAT结构化阅读解决的主要问有单词的总和也不等于是文章的核心信息；题是掌握学术文章中的逻辑思路。逻辑思路事实上，多记是记不住所有单词的，能够在不会直接在文章中用实际意义的词汇、尤其2-3分钟阅读一篇文章以后记住的只能是认生词来表达，而是用一些基本的套路词，以知上敏感的生词，比如生词，或者最后几个及学术推理的常用词汇，这些词汇在几乎任词。

6、自然阅读法的第五个也是最后一个误区何一篇文章中都是存在的。这一主张适应于是读懂。有时读者恰好熟悉所读篇目的基本GMAT、GRE、LSAT的考试文章，也许在背景，结果就会带着自己的知识去对应和理经过一定调整后，也适应于所有英文的学术解、有时甚至不惜以自己掌握的既有知识来文章。扭曲文章中的逻辑链条。阅读考查的是作者与通常从单词基础、到句子理解、再到写了一些什么和怎么写的；而不是考读者认段落和文章的中心大意的猜测和回忆这样为某个问题是怎么样的。因此，读者在阅读的从下到上的阅读路径相反，结构化阅读是学术文章时，不能先行带入自己的知识。读从上到下的取向。这

7、种方法从文章的整体和得越懂，在做题时还可能越不仔细，放弃回写作意图出发，以演绎的方式，推断和推测原文定位，错题反而比那些没有读懂的文章段落的结构关系，再从段落的首句，按照总的错题更多，这也就并不奇怪了。分结构的思维，推断和推测段内若干句子的将以上自然阅读法的五个问题一一取逻辑关系和词汇提炼的核心，再到段内的中非，就是结构化阅读法的基本立场：认识单间句子层面，仅仅看重那些由对比和让步转词不等于理解文章；读懂长句不等于把握逻折等语言形式写成的句子。辑结构；多读不足以把握文章逻辑，把握文这种思路与通常的阅读“方法”的对立，章甚至不必以篇数取胜；阅读文章

8、记忆的标不是它存在的原因，而是它本身的一个副产靶要集中于少数目标；“读懂”往往带来理解品。结构法之所以先从文章整体出发，是因偏差。虽然由