雅思培训班分享：雅思阅读段落大意匹配题怎么解析
雅思培训班分享：雅思阅读段落大意匹配题怎么解析?在众多雅思阅读题型中，段落大意匹配题(List of Headings)一向是许多烤鸭的“老大难”问题。而且根据教学经验，发现这一题型经常会出现“两极分化”的现象：有些学生能够很好地应对，正确率也颇高;而有些学生一做就几乎全错，出现匹配题惯有的“连锁反应”。段落大意匹配题真的有那么难吗?今天南京新航道就来给大家从浅入深地了解这一题型的特点及解法。
一、出题形式
考题中给出一个选项方框，框中列出若干以小写罗马数字为编号的名词性短语或短句，如“Effects of initial MIRTP measures”，方框下方为题干，给出用英文字母为编号的段落名，如“Paragraph A”，有时也会将几段内容合并在一起，以“Section”为编号。该题型要求考生根据文章，在方框中选出合适的选项作为出题段落或章节的标题。重点考察学生段落大意的概括能力和中心主题句的寻找能力。
二、题型特点
归纳了以下几条：
1. 该题型出现在正文前面，要特别注意不要漏做。
2. 每个标题只使用一次，不重复选择。
3. 一般来说，heading的数目比题量数目多出2-3个，这些干扰项中，可能会出现与正确选项非常接近的情况，考生一定要找出差异，加以辨别。
4. 有些考题中会给出例子，例子中已经选过的选项可以直接排除(但建议考生要把排除的选项看一遍，因为往往给出的例子为首段的概括内容，我们可以通过这些排除的heading了解到文章的大体话题)。
5. 注意给出的出题段落，不是所有段标题都覆盖全文(如剑6的Advantages of public transport)。
三、考查技能
1. 逻辑关联能力
很多题材与体裁鲜明的文章，我们通过观察标题、副标题、图片了解文章的主题之后，对于文章的行文思路已经可以做出大致的预判。再通过阅读和分析所有的heading，推测它们之间的前后逻辑顺序，脑中就应该形成了基本的逻辑链。zui后对应文章，答案就不难得出了。
以剑4的Volcanoes—earth-shattering news为例，我们看完文章的标题和图片后，了解到这是一篇介绍火山爆发的关于地质现象的说明文，而此类说明文的一般行文思路为背景概述—>形成原因—>形成类型—>造成影响—>采取措施，非常类似于维基百科式的描述。有了这样一个基本概念之后，再阅读所有heading，不难发现标题iii-i-iv-ii(vi)-v就是按这样的逻辑走的，zui后对应文章，排除干扰项和多余项，就能很快得出正确答案了。当然这样的文章不会很多，但如果幸运地碰到，我们要充分利用这一特点解题。
2. 预测及同义转换能力
有的同学之所以觉得这一题型难，或正确率比较低，不是因为文章看不懂，而是因为无法将每个heading与文章的段落联系起来。通常不建议学生将段落全部看完再去寻找匹配的heading，而是采取相反的步骤，看完所有heading，根据每个heading进行文章内容的预测，寻找匹配段落。那么这个时候，考生的预测与同义转换能力就会要求很高。
以剑8 The Little Ice Age为例，通过这篇段标呈现的所有heading，我们看一下如何对其进行段落内容的预测。
List of Headings
i. Predicting climatic changes
ii. The relevance of the Little Ice Age today
iii. How cities contribute to climate change
iv. Human impact on the climate
v. How past climatic conditions can be determined
vi. A growing need for weather records
vii. A study covering a thousand years
viii. People have always responded to climate change
ix. Enough food at last
第 一个heading划出predicting, 作出的预测是相应段落会出现将来时或者predict这个单词的同义转换，如project、forecast、anticipate等，第二个heading划出today,相应段落可能出现现在的时间，或同样表达当今这个含义的单词，如present、modern、nowadays等，三四九三个heading比较类似，出现了非文章主题词(Little Ice Age)和高频词(climate change)的实义名词，假如某段是这个标题，那么这些实义名词(human, city, food)应该会在段落中多次出现，第六个heading可以通过records这个单词预测数据的存在，而第七个heading可以通过a thousand years预测时间的存在。这样一个个heading快速分析下来，我们在寻找对应的
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