什么是gre考试?GRE中文名称是美国研究生入学考试,全称为Graduate Record Examination,适合除了法律和商业外的各个专业,主办方为美国教育考试服务处,简称是ETS。下面来看看到底什么是gre考试。

  GRE,全称Graduate Record Examination,中文名称为美国研究生入学考试,适用于除法律与商业外的各专业,由美国教育考试服务处(Educational Testing Service,简称ETS)主办。GRE是世界各地的大学各类研究生院(除管理类学院,法学院)要求申请者所必须具备的一个考试成绩,也是教授对申请者是否授予奖学金所依据的最重要的标准。GRE,首次由美国哈佛,耶鲁,哥伦比亚,普林斯顿四所大学联合举办,初期由卡耐基基金会(Carnegie Foundation)承办,1948年交由新成立的教育测试中心ETS负责。之后每年在世界许多地方举行。中国国外考试协调处负责中国归口管理和承办GRE等国外考试。有些美国名牌大学把GRE专项成绩作为“推荐成绩”:即希望申请人能够提供此项成绩,无论本科专业是否与其申请研究生专业相同,但不把它作为必须要求。这时若能提供专项GRE成绩是很有利于申请奖学金资助的。因此,如果申请人有较为充足的时间,不妨参加专项考试,一个优秀的专项GRE成绩很能反映申请人的专业素质与学习潜力。GRE普通考试是申请研究生入学的必要考试,申请法律或商业学研究生以LSAT或GMAT替代GRE普通考试。目前美国大学在成绩替代上比以往要求松些。许多学校是可以提供GRE普通考试或GMAT考试成绩的任何一种作为商业类研究生应提供的成绩,法律研究生亦有以GRE普通考试成绩替代LSAT成绩的。

什么是gre

  适用范围

  GRE (Graduate Record Exam)适用于除了法律(需参加LSAT考试)与商业(需参加GMAT考)以外的各种学科与专业的研究生考试。GRE考试分两种(平常所说GRE考试都是指General test): 一般能力或称倾向性测验(General test或Aptitude Test);

  专业测验或称高级测验(Subject Test或Advanced Test)。

  考生需要根据自身的条件和申请学校的要求参加其中一项或双项考试。普通考试的目的在于:根据大学毕业生的基础知识和能力水平,对考生在高级阶段从事学术研究的一般潜在能力作出衡量,而不涉及任何专业的特殊要求。专业考试的目的则在于测试考生在某一学科领域或专业领域中所获得的知识和技能以及能力水平的高低。

  考试形式

  大陆地区

  中国大陆地区、香港、澳门、韩国目前执行分开考试的形式。由机考(分析性写作)和笔试(语文、数学)组成。

  其他地区

  除上述以中国大陆地区为主的考区,目前执行机考(分析性写作、语文、数学)的形式。

  ETS将在2011年8月推出新的GRE考试。这次考试改革集中在三个方面

  1. 考试内容

  2. 考试形式

  3. 算分方法

  以下将从三个方面来进行讨论:

  分数区间改革后数学为130-170,语文为130-170,写作为0-6分。最低130+130+0,最高170+170+6。

  满分考生

  中国大陆考生在Verbal(语文)考试中,一直没有出现满分记录。这一状态一直持续到2013年,北京大学大四学生黄笛在GRE考试中取得了Verbal170满分的成绩,引起了一时的轰动。黄笛也因此成为中国大陆自新GRE改革以来首个Verbal满分考生。

  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。主要表现在是否清楚有效地阐明了复杂的观点;是否用贴切的事理和事例支撑观点;是否具有能支撑文章的有针对性的连贯的讨论。其部分联合考察逻辑推理和分析写作技能,大幅度出现一些需要考生做出有针对性的回应的考题,这对考生的综合能力考查性较强。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

  语文

  语言能力方面的考察将更加强调高级认知能力,力求更加深入并且真实地反映考生理解阅读材料并运用推理能力的情况。主要表现在在分析一段论述文字时能否推导结论,识别作者的前提和视角;是否能理解语言文字的多层次含义;新考试更多更多基于语境的理解,比如阅读理解;减少对于单纯词汇意义的考察,取消类比和反义题

  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。

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