ACT科学之科学概论

　　(一)科学总论

　　学科综述：

　　ACT科学基本情况：

　　ACT科学在ACT考试标准化分数的最后一项，总分是36分，其中包含7篇文章，需要在35分钟内完成累计40道题目(试卷代码72之前)，新的北美方面的试卷是6篇文章，需要在35分钟内完成累计40道题(试卷代码72之后)，其中包含三类文章：Data Representations(数据展示)、Research Summaries(研究概要)、Conflicting Viewpoints(对立观点)。科学部分的考察重心在于以下几个方向：

　　1、 科学类文章的速读能力

　　2、 数据的读取分析能力

　　3、 图形的趋势判断，综合预测能力

　　4、 数据、图形中的隐藏结论的推测能力

　　5、 综合信息推断结论的能力

　　科学部分考察会涉及以下学科内容：

　　生物大项：Cell biology(细胞生物学)、botany(植物学)、zoology(动物学)、microbiology(微生物学)、ecology(生态学)、genetics(遗传学)。

　　化学大项：properties of matter(物质的构成)、acids and bases(酸和碱)、thermochemistry(热化学)、chemical equation & rate(化学反应方程式和速率)、organic chemistry(有机化学)。

　　物理大项：mechanics(力学)、fluids mechanics(流体力学)、optics(光学)、atomic physics(原子物理学)、thermodynamics(热力学)、electromagnetism(电磁学)。

　　宇宙学/地理学大项：geology(地质学)、archaeology(考古学)、meteorology(气象学)、oceanography(海洋学)、astronomy(天文学)、environmental science(环境科学)。

　　科学考试总体主观描述：科学(Science)部分是在ACT与SAT(Old SAT)之间最主要的一个区别的Section，科学部分旨在考察学生的逻辑推理能力，这在Old SAT中体现的不是很多，而且科学部分文章的载体都是缩略版的科学实验，前沿的科学研究成果，符合美国推行的STEM政策，将科学与技术体现在文章中，用数据读取，图形分析，结论揭示，未来预测等不同的题型来考察学生的逻辑思维能力，这一点来看，和Subjects Test(SAT II)是有本质的区别的，ACT总体叫做一个Evidence-based Reading，就是说ACT科学几乎会将所有题目的出题源和答案检索范围都放在文章中，所以在ACT科学部分中就需要极其特殊的阅读方式和检索信息能力，当然找到信息后的逻辑推理能力也是非常非常重要的，不然题目也不太好做的对。所以，一句话简介，ACT科学就是一门用看起来很复杂的科学信息来考察考生逻辑推理能力的考试。

　　ACT前期准备内容：(授课前)

　　1、 ACT科学学科单词(汇编)：词汇永远都是任何考试的基础，这儿的科学词汇我们是用词频统计软件对于所有ACT现存试题进行词频筛选得出的一本单词手册。

　　2、 ACT科学背景知识手册(汇编)：ACT科学部分就算知道了单词意思但是有时候中文的专业词汇也不一定能够快速的理解，那就需要不同于课内教科书大包大揽那样的具有专项优越性的背景知识手册。不需要理解计算过程，需要理解清楚概念即可。

　　3、 ACT长难句解析(汇编)：ACT部分前面两块是基础中的基础，真正到了考试中能够决定你能不能快速高效的完成试题还是需要非常强的阅读能力，阅读能力又体现在对于长句子，难句子到拆分和理解，这一块能够很好的帮助我们快速做题。

　　4、 ACT科学文章的预习：不用做题，只是单纯的需要拿出2-3套真题看以下所有文章的基础架构，题目的基础架构，Data Representations类型的文章的结构，Research Summaries类文章的结构，Conflicting Viewpoints类文章的结构，也要关注数据题，读图题，推理题的句式以及提问方式。

　　ACT科学图表出现规律：

　　基本图形：

　　a.(数据图)：柱状图、饼图、折线图、曲线图、散点图

　　b.(示意图)：分区图、实验装置图、实验原理图、模型图

　　图形考察重点：标题、自变量轴&因变量轴、单位、图形的复合、趋势判断、图形的预测。

　　图形识读方法：

　　a. 读图的标题、横轴、纵轴、图注、自变量因变量的相对变化趋势。

　　b. 注意图的转折点，极大值和极小值。

　　c. 找到两条或多条曲线的交点。

　　d. 表格类信息注意标题和文字信息，观察数据变化趋势

　　难点：图形的复合(只有能够共一条轴的图形才能够复合，并且基本要是一类图形才可以)

　　ACT总体做题方法：

　　由题目中给出的定位词回到文章中定位，定位词往往是Figure 1这类点出考点的范围限定词，第二定位词是斜体or文章中重点提到的科学概念专有名词，第三类定位词应该是单位或者横轴纵轴等等图形上展示出的内容，综上都无法定位把这题目当作常识题来做，即不需要参考文章中的部分内容，用自己的只是储备来做(一般40道题目中每次会出现1-3题常识题)。

　　ACT题目类型及各类题型应对策略(精)：

　　A：Data representations(数据展示类)

　　a. 数据定位及判断：

　　直接查找：这类题目考察如何直接读图，直接由定位词找到限定条件即可。

　　数据比较：这类题目考察对于两个或者两组及以上数据的数值比较，找清楚想要比较的数据的参数即可。

　　数据排序：这类题目考察对于某一特定参数的排序，看清排序的参数以及次序非常的重要，并且一定要快速识别这类题目。

　　b. 数据之间的关系：

　　作图题：这类题目考察是否能够快速将文章中给出的数据用图形来表示出来，注意选项中给出的图形横轴纵轴，以及大趋势的判断。

　　趋势变化题：这类题目考察Figure or Table两种不同图形的数据变化趋势，一般出题方式就是随着A的增大，B怎么变化。注意看清楚题目的问题方式，有很多种不同的英文表述，比较趋势类的题目非常的好做，但是极其容易犯视觉错误。

　　推理题大类：1：总结题：直接问关于文章中某一处内容的相关问题，定位准确，阅读没用障碍直接回答即可。

　　2：判断题：题目类型一般“—”前半句给出一句statement or inference作为这道题目需要判断的原始句子，后面的问题会问文章中的数据是否与这句表述一致，这种类型的题目前面半句就是结论，后面就是需要验证，看清楚表述就可以。

　　3：总结题：题目一般“—”前半句会给出一句新的条件，一般对于做题是有用的，需要结合给出的这句话和文章中给出的数据来做出一个新的结论的推断，这类题目比较难的地方在于给出的选项中有可能并不是主旨类大的结论，有可能正确选项就是一个微小的点，需要注意。

　　4：预测题：题目一般给出比较出的条件，需要你结合整篇文章(包含文中的数据和结论)做出一个结论的预测，这类题目综合性很强，需要结合文章主旨来推断，data类的文章一般考察的不是非常多。

　　B：Research Summaries(研究概要)

　　Study类型文章：

　　a. 数据定位及判断：

　　直接查找：这类题目考察如何直接读图，直接由定位词找到限定条件即可。

　　数据比较：这类题目考察对于两个或者两组及以上数据的数值比较，找清楚想要比较的数据的参数即可。

　　数据排序：这类题目考察对于某一特定参数的排序，看清排序的参数以及次序非常的重要，并且一定要快速识别这类题目。

　　b. 数据之间的关系：

　　作图题：这类题目考察是否能够快速将文章中给出的数据用图形来表示出来，注意选项中给出的图形横轴纵轴，以及大趋势的判断。

　　趋势变化题：这类题目考察Figure or Table两种不同图形的数据变化趋势，一般出题方式就是随着A的增大，B怎么变化。注意看清楚题目的问题方式，有很多种不同的英文表述，比较趋势类的题目非常的好做，但是极其容易犯视觉错误。

　　推理题大类：1：总结题：直接问关于文章中某一处内容的相关问题，定位准确，阅读没用障碍直接回答即可。

　　2：判断题：题目类型一般“—”前半句给出一句statement or inference作为这道题目需要判断的原始句子，后面的问题会问文章中的数据是否与这句表述一致，这种类型的题目前面半句就是结论，后面就是需要验证，看清楚表述就可以。

　　3：总结题：题目一般“—”前半句会给出一句新的条件，一般对于做题是有用的，需要结合给出的这句话和文章中给出的数据来做出一个新的结论的推断，这类题目比较难的地方在于给出的选项中有可能并不是主旨类大的结论，有可能正确选项就是一个微小的点，需要注意。

　　4：预测题：题目一般给出比较出的条件，需要你结合整篇文章(包含文中的数据和结论)做出一个结论的预测，这类题目综合性很强，需要结合文章主旨来推断，data类的文章一般考察的不是非常多。

　　Experiment类文章：

　　a. 实验设计考察：

　　实验目的题：这类题目考察对于实验主要目的把握，也会考察每一个分实验和主要实验目的的串联关系。注意一开始读文章时看清整个实验的实验目的。

　　步骤理解题&实验用具题：这类题目考察对于实验步骤的理解，需要对于整个实验进程有一个大体上的把握，注意步骤表述的文字那儿会有部分小词的提示。实验用具题目一定会在文章中告知使用的器材或者直接用文字表述告知你器材连接方式，注意看清文章。

　　实验变量题：这类题目考察对于实验中变量的区分，注意自变量和因变量的概念定义，区分开混淆变量带来的干扰。

　　实验对比：对于同样做了处理的实验结果或者过程之间的对比，这类题目一般用在控制变量法的实验中，注意比较清楚做了相同处理措施的实验才能够进行比较。

　　实验对照：对照实验(control)是在国外的科学研究中经常需要进行的一种实验方法，就是对于有一组实验完全不做任何实验措施，让他自由发展，用来和做实验的组进行对照，来判断研究变量对于实验是否有正向或者逆向影响。

　　去除干扰题：这类题目主要考察能够熟练判断如何去除实验干扰或者如何调整实验来达到最小化误差，这类题目记清楚实验环境，前实验对象，实验产物，在这三者之间寻找答案。

　　b. 实验结果类：

　　公式题：这类题目考察能够将文章中的一些数据用一个公式来表述，直接定位到文章中描述到公式的地方即可。

　　实验结论推理题： 1：总结题：直接问关于文章中某一处内容的相关问题，定位准确，阅读没用障碍直接回答即可。

　　2：判断题：题目类型一般“—”前半句给出一句statement or inference作为这道题目需要判断的原始句子，后面的问题会问文章中的数据是否与这句表述一致，这种类型的题目前面半句就是结论，后面就是需要验证，看清楚表述就可以。

　　3：总结题：题目一般“—”前半句会给出一句新的条件，一般对于做题是有用的，需要结合给出的这句话和文章中给出的数据来做出一个新的结论的推断，这类题目比较难的地方在于给出的选项中有可能并不是主旨类大的结论，有可能正确选项就是一个微小的点，需要注意。

　　4：预测题：题目一般给出比较出的条件，需要你结合整篇文章(包含文中的数据和结论)做出一个结论的预测，这类题目综合性很强，需要结合文章主旨来推断，data类的文章一般考察的不是非常多。

　　C：Conflicting Viewpoints(对立观点)

　　这类文章全部都是推理题：

　　分为以下三大类：a.单一观点题(只关于一个人的观点)b.多观点题(两个或者多个人之间的观点的比较)c.简介&综述题目(一种问introduction部分内容另外一部分就是问整个文章结合信息做一个推理)

　　具体题型如下：

　　1：总结题：直接问关于文章中某一处内容的相关问题，定位准确，阅读没用障碍直接回答即可。

　　2：判断题：题目类型一般“—”前半句给出一句statement or inference作为这道题目需要判断的原始句子，后面的问题会问文章中的数据是否与这句表述一致，这种类型的题目前面半句就是结论，后面就是需要验证，看清楚表述就可以。

　　3：总结题：题目一般“—”前半句会给出一句新的条件，一般对于做题是有用的，需要结合给出的这句话和文章中给出的信息做出一个新的结论的推断，这类题目比较难的地方在于给出的选项中有可能并不是主旨类大的结论，有可能正确选项就是一个微小的点，需要注意。

　　4：预测题：题目一般给出比较出的条件，需要你结合整篇文章(包含文中的数据和结论)做出一个结论的预测，这类题目综合性很强，需要结合文章主旨来推断，data类的文章一般考察的不是非常多。

　　科学总体做题思路：

　　Data类型文章：(3*4分钟)

　　Step1：看图表数据，看清楚单位，图像变化趋势。

　　Step2：由题目中的关键词入手，带入到文章中定位，找到关键词。

　　Step3：判断题目类型直接做题。

　　Tips：不用看文章。

　　Research类型文章：(3*5分钟)

　　Study类型：(数据重点)

　　Step1：找到文章主要讲的那个科学概念or科学模型，这是行文的主线。

　　Step2：辨别每一个study下的主要内容(不需要细读)，有图先看图，帮助理解主线内容即可。(数据是这类题目的核心)

　　Step3：由题目看考察题目类型回到原文中2-3句话检索信息。

　　Step4：判断清晰，做对题目。

　　Experiment类型：(理解实验重点)

　　Step1：找到文章实验的总实验目的

　　Step2：搞清楚每一个分实验的总体研究目的以及和总实验目的之间的关系。

　　Step3：判断题目类型检索信息，做对题目。

　　Viewpoints类型文章：(1*6.5分钟)

　　Step1：分类文章题目类型(单观点/多观点/简介&综述题)，标注出关于哪些人的观点。

　　Step2：读introduction部分内容找到总的讨论的主题。

　　Step3：分开观点阅读做对应观点后的题目，就是读一个观点比如观点1，将有关观点1的单观点题做完。

　　Step4：全部单观点题目做完后做多观点题。

　　Step5：判断综述&简介题目推理类型后，回到全文中检索信息来完成题目。

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