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2024考研早知道:英语一VS英语二、数一VS数二

作者:鸿知广大考研网 来源:gzhuky.com 浏览:2759 次 发布时间:2023/8/25

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2024考研早知道:英语一VS英语二、数一VS数二

1、英二VS英一

英语一适用于大部分的学术专业,而英语二则适用多数的专硕。但近年来,诸多985高校的专硕也开始从英语二变更为英语一,说明专硕考研的竞争越来越大,学校对专硕研究生的要求也越来越高。

虽然英语一和英语二有这些区别,但小伙伴们不要着急,因为英语一、英语二在本质上是相同的,解题方法还是差不多的;需要注意无论如何变化,单词需要继续复习,不要间断哦!

考试科目

英语一

英语二

适用专业

学术硕士 (除外国语专业)

专业硕士 (工商管理、公共管理等)

考试目标

灵活运用基本的语法知识

掌握具体的语法知识点

考试范围

5500个左右的词和相关词组,生词量较大

5500个左右的常用英语词汇和相关常用词组,生词量相对较少

阅读题材

多样性,包括各类书籍和报刊的不同类型的文献材料

经济、管理、社会、文化、科普等,包括说明文、议论文和记叙文等

阅读考点

理解主旨要义、具体信息、概念性含义、进行有关的判断、推理和引申,根据上下文推测生词的词义等能力

理解主旨要义、具体信息、语篇的结构和上下文的逻辑关系,根据上下文推断重要生词或词组的含义,进行一定的判断和推理,理解作者的意图、观点和态度

写作题型

不同类型的应用文,包括私人和公务信函、备忘录、报告等,以及一般性、叙述性、说明性或议论性的文章

根据所给的提纲、情景或要求完成相应的短文写作

写作要求

语法、拼写、标点正确,用词恰当;遵循文章的特定文体格式;合理组织文章结构,使其内容同一、连贯;根据写作目的和特定读者,恰当选用语域

中心思想明确、切中题意、结构清晰、条理清楚、用词恰当、无明显语言错误

英译汉题型

阅读一篇400左右的文章,将划线句进行翻译,在基本翻译的通顺无误外,也要求符合文章意思,联系上下文的能力

阅读150词左右的一个或几个英语段落,总体含义无误,表达完整、通顺为主要的考点

 

题型分值

考试类型

英语一

英语二

Sectionl

英语知识运用(完型填空)

20x0.5分

英语知识运用(完型填空)

20x0.5分

Sectionll

Part A(传统阅读)

20x2分

Part A(传统阅读)

20×2分

Sectionll

Part B(新题型)

5×2分

Part B(新题型)

5x2分

Sectionll

Translation(英译汉)

5×2分

Translation(英译汉)

15分

SectioniV

Part A(应用文)

10分

Part A(应用文)

10分

SectioniV

Part B文章写作

20分

Part B文章写作

15分

 

2、数二VS数一

随着考研竞争愈发激烈,原先学硕考数一专硕考数二的格局被打破,名校的不少专硕开始不再考数学二,而是提高难度直接数学一。

内容

考研数学一

考研数学二

难度和范围

通常相对更难,涵盖的数学知识相对更广泛。

通常相对较易,涵盖的数学知识相对较窄。

数学知识广度

涵盖的数学领域包括高等代数、数学分析、概率论与数理统计等。

重点放在高等代数、线性代数、数学分析的一些核心内容。

题型

题目种类多样,包括证明题、计算题、应用题等。

题目类型相对较少,主要以计算和应用为主。

题目难度

难度较大,要求考生深入理解数学概念,能够灵活运用数学方法。

难度相对较小,注重基本概念的掌握和常用方法的运用。

理论与应用

既注重数学的理论性,也注重能够将数学知识应用于实际问题。

更加注重数学知识在实际问题中的应用和解决能力。

适合人群

数学基础扎实,对数学有较深兴趣的考生。

数学基础一般,或者希望在数学上取得一定成绩的考生。

准备时间

通常需要更长时间的准备,因为涵盖的知识更广。

相对较短的时间内可以进行有效的准备。

总体来说数一的考试范围大于数二,因此难度也大;数一与数二相比,考点增加了很多,高数多了无穷级数 + 空间解几 + 三重积分 + 线面积分等等,线代多个向量空间,此外还多了概率统计这门课。把现有的公共部分内容,比如极限、微分等等都先放放,把精力转移到数一多出来的的内容上!

考试科目

数学一

数学二

高等数学

56%

78%

线性代数

22%

22%

概率论与数理统计

22%

不考

 

考试内容

数学一

数学二

空间解析几何

考查

不考

多元函数积分学 (二重积分以外)

考查

不考

无穷级数

考查

不考

微积分的物理应用

考查

考查

微积分的经济学应用

不考

不考

参数估计部分的知识

考查

不考

 

  

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