随着12月16日的雅思考试落下帷幕,2017年的全部48场考试画上了圆满的句号。本文将对整个2017年的雅思阅读考情进行回顾,同时对2018年的考试趋势做出展望,愿大家的“屠鸭”之路不再难走。
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如上图所示,今年的题量比例与去年相比没有特别的变化。依旧是填空+判断占比,达到了出题总量的53%,所以填空题和判断题的正确率依旧会极大程度影响考生的最终成绩。今年的回顾,特意把考生比较头疼的段落信息匹配题(下文简称“段匹”)从配对题中单列出来,因为段匹一道题的题量和其他所有配对(人名观点,句首句尾,从属分类)接近,甚至超过了选择题(单选,多选),可见其出题概率之高。而LOH-List of Headings(下文简称“Heading”)虽然题量比2016年上升了2%,但依旧位列最后。
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纵观全年,整体题量变化较去年相比波动明显减小。
填空题继续领跑毫无悬念,延续了去年的状态占掉了3.4两月总题量的37.5%,并在下挫之后于年中快速拉升。只是没有像去年后半年一样缓步下滑,而是在第四季度强势反弹后再回落。
判断题位列第二,年均波动较小,只是在年末异军突起超过填空又创新高。
对比去年4.5两月配对题出题量接近填空的疯狂态势,今年的配对走势整体平稳而且体现出了与填空题较为明显的负相关,在需要增加配对题量的月份基本会削减填空题的题量。
除了2.4两月表现亮眼给考生带来不小的麻烦之外,选择题从4月最后的辉煌之后题量逐步走低,8月探底后小幅回升。
与之相似的还有段匹,段匹前半年的两次高峰比选择来的稍晚了一些,分别是在4月和6月,然后走着下坡路滑入第三季度,但却在11月激增甚至超过了判断成为当月占比第二大的题型,好在同月填空题的强势为考生赚回了不少分数,中和了题型难度。
最后,是每年出题最少但却有最多考生惦记的Heading,今年的月均出题次数延续去年为每月2次,所以题量变化不大,只是如果某个月份只考了1次或者没有考Heading,那么后续月份会增加考到的概率。
Keyword:填空题
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填空题作为考生最喜闻乐见的题型主要下分五个小类:原词填空(包含填写原文原词的summary和笔记填空),句子填空,简答题,图表题和选词填空。原词填空和句子填空,因其题型特点相近、答题思路相似是考生们的主要得分手段,也是全年填空题占比的两个题型。示意图填空+流程图填空+表格填空这“图表三兄弟”靠着今年流程图的出色发挥维持着和考生每个月见上一面的频率。
需要同学们注意的是,在剑桥雅思真题集上简答题的出题概率比选词填空要小得多,以最近的四本书9-12为例,简答题集中于剑9,而选词填空则每本书均有出现。但反观真考,简答题的月均出现次数明显高于选词填空:今年有3个月份没有考到简答题,最频繁的月份一个月出现了4次,而选词填空则有5整个月没有考到,孰轻孰重不言自明。
同时,随着时间的推移,雅思阅读考试的难度也在不断增加,考生在备考的过程中应特别注意填空题中出现频率不断增加的“乱序空”。
Keyword:判断题
要说判断题今年的表现,就是轻轻的一个“稳”。月均出现7.1次代表了逢考必见从不缺席的劳模地位;月均30-40个题,保证了“填空+判断”过半的题量。但值得一提的是9.30的Passage2中判断题14-16,答案是一个NG两个F,这样的情况极为少见,在12本真题中仅在剑5和剑9有出现(且都是3个判断),所以考生们在考场上遇到3个题的判断,反而需要小心不要强行“凑比例”。
填空+判断的题型搭配,仍旧是今年Passage1的领头羊,占到了所有Passage1文章的六成。而且今年的13篇Passage1新题中有11篇都是这样的题型配比,占多数。所以在2018年,考生们依旧需要结合备考书籍对这样的搭配进行练习,重点注意多个顺序题型之间穿插出题的可能性,不要因为回读浪费大量的时间。因为Passage1是考生们的得分基础,所以这种题型搭配需要又快又好地完成。
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Keyword:配对题
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容易定位的人名观点匹配依旧是今年配对的主流,而句首配句尾以及从属分类这两个题型的比例相近考得不算多。但今年需要注意的是配对题的集中出现,如果算上本来就属于配对大类的段匹,那么9.30有19个配对,11.25有20个配对,12.14有20道NB(重复选项)的配对,而且9.30的Passage1来了一个人名观点匹配+年份事件匹配+句首配句尾的“配对三连”,13个定位词直接就把很多考生当场干懵了,走出考场的件事就是上网发帖怒吼“你怎么不干脆来40个配对???”。
所以2018年需要好好总结配对题的做题方法:
关注从属分类——从属分类是个大家眼生的题型,毕竟真题集上最后一次出现有classify字眼的题目已经是剑8的T4P3了,备考时重点刷最近几本书的考生可能连它长什么样子都忘了,更别提特点和解题思路了。然后2017年7月8日的Passage3给你来9个从属分类配5个段匹的扎心套餐,嘻嘻~
今年句首配句尾总共出现12次,其中9次是和单选题一起出没,可以算作是“填空+判断”之外的另一对黄金搭档,而且这样的配比在真题集上也屡次出现,考生们可以提前感受剑10T1P3,剑11T4P2和剑12T7P3的出题思路,做好准备。
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Keyword:选择题
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单选题主要分为最常见的细节单选和主旨单选(标题/小标题,作者态度/意图)。主旨单选依旧延续了“只出一个题”的特点,窝在单选题或者所有题型的最后,对考生的影响不大。而近年来细节单选的发展呈现越来越好定位(很多题直接给了段落范围或特殊定位词)但越来越难做的趋势,且基本上每次出现4个题能占掉一页问卷,给不太擅长单选题的考生带来较强的心理压力(5.25的Passage3你这面5个单选翻过去还有3个单选一共8个单选,不光心理压力还有视觉冲击……)。
今年的多选没什么值得一提的,最麻烦的5选没有出现,像去年两个3选一起出现的怪题也没有,普普通通,只需要习惯一下剑12T6P1那种经常把4选拆成两个双选来考的形式就可以了。
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Keyword:段匹&Heading
段匹和Heading一直充当着考生分数的分水岭,为数不少的同学都会在课堂上被段匹&Heading反复蹂躏之后发出来自灵魂深处的呐喊“老师,这两个题到底考得多不多啊?!”好的,老师现在就来告诉你:得~窝~多!!!
Heading题出现次数稳定不多不少的2.0,即如果前面的月份没有出现特殊情况的话普遍是每个月的4次考试里会出现两次,有的同学从来没考到过Heading也有的同学逢考必有Heading,这两种情况究竟是谁运气好就很难说了。
如果说Heading遇不遇得到还能研究研究,段匹就没有什么研究的必要了,毕竟全年的48场考试,只有7场没有段匹。但是!没有段匹的那7场全部都有Heading,无!一!例!外!更有甚者,我们来看看11.2的Passage3,在6个Heading之后赫然跟着3个段匹,这两位出现在同一篇文章里也是新操作,还是British Council会玩。
因为较难应付,所以可能会有同学把这两个题型放在整篇文章的最后解答,靠着之前对文章积累起来的印象来选(猜)。但今年的平均题量都有5-7个,再猜的话玩的就是心跳了,逼着考生要把文章再过一遍,消耗了珍贵的做题时间。所以稳扎稳打,词汇量和理解能力才是正道。
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Keyword: 新题
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与去年相比,今年的新题篇章有所减少,与旧题呈现1:4的比例,但出现时间却相对集中,刚好肩并肩凑在了暑期的考试高峰。每月总共12篇考题,连续三个月出现了近一半的新题。也许一方面暗示了British Council对抗各路点题预测的决心,另一方面也将备考引回到了巩固单词、扎实复习题型特点和解题思路的基本功方向。这一现象究竟是巧合,还是官方的刻意为之,雅思阅读未来会不会像口语那样出现集中的“换题季”现在判断还为时尚早。
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Keyword:关注
人物传记 —— Margaret Mahy(玛格丽特·梅喜)
新西兰童书作家,高产(作品超过100部)且作品影响深远(被翻译成包括中文在内的15种文字),分别在1982年和1984年获得英国卡内基儿童文学奖,2006年获安徒生文学奖,并被授予新西兰公民荣誉——“新西兰勋章”。
梅喜女士于2012年7月23日在新西兰逝世,享年76岁。
上图为“12本地英雄像”中的玛格丽特像
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这位“朋克”的新西兰老太太(身为养育了两个女儿的单亲妈妈,以62岁的年龄在右肩纹了一个“衔着玫瑰的骷髅”,出席公众场合经常戴着彩虹假发和骷髅耳钉)之所以在今年的7篇人物传记中打败托马斯·杨,查尔斯·狄更斯等众人脱颖而出,并不光光是因为其成就卓越,更是因为关于玛格丽特·梅喜的文章在
2014.2.22/2015.1.17/2016.5.19/2017.6.17连续四年出现在了雅思阅读考试Passage3的位置,结合人物传记一般都是同一篇文章多个年份连续使用的特点,Margaret Mahy理所应当成为了2018年雅思考生最需要了解的名人。
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附录:2017年人物传记汇总(以下篇幅涉及人物的生平希望考生多多了解)
2017.3.25P3 Leo Burnett(新题)
2017.3.30P3 Meriwether Lewis and William Clark(新题)
2017.6.17P3 Margaret Mahy
2017.7.20P1 Charles Dickens' early childhood life in London(新题)
2017.10.21P1 Thomas Young*(九分达人3T6P1)
2017.11.11P1 William Gilbert(九分达人1T1P1)
2017.12.9P1 Alfred Nobel(九分达人2T5P1)
* Thomas Young这篇文章需要考生特别注意,算上2017年已经连续3年考到。
备考资料 —— 九分达人·阅读篇
关于2017年九分达人到底有多传奇业内有口皆碑,我们直接用数据说话: