GMAT又换题库了？我们来说说换库的那些事
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2019 年 7 月 6 日，GMAT又迎来了本年度第 17 次换题库。此次题库从 6 月 29 日起到 7 月 5 日止， 仅仅保持了 7 天，成为GMAT历史上持续时间最短的一次库 。
而上一次换库，有 18 天之多，当时被大家称为“本年度坚守时间最长”的题库。
就像目前所有留学考试一样，GMAT考试会有一个巨大的题库，每年都会加入一些新的题目，也都会从中淘汰一些题目。
GMAT官方指南里面，每年更新的题目就是从这个题库中淘汰出来。GMAT正式考试的题目也都是从这个题库中抽取出来的。
而 换库，顾名思义，就是从大题库中重新选取一批新的题目，把目前正在考的题目放回大题库。 这样新库的考生完全不会遇到几天前旧库考生的那些题目。
这是GMAT考试保证考试公平性的一种方法，同时也控制了一个题目在一段时间内的曝光次数，从而保护题目不被外界还原。
与其他考试不同的是，GMAT在全球范围内，几乎每天都有考试，他的题库更替自然也非常频繁。
其实，在 2015 年以前，题库的更替还挺稳定的，大概一个月换一次，而在 2015 年之后，换题的速度就变得极不稳定，时间变短，无规律可循，这样的变化进一步加强了考试的公平性。
因为比较稳定的换库周期，会让一些投机取巧的同学在考试前听到考完同学的讨论，提前知道一部分考题的信息，故意报名临近下一次换库时间的考试，让自己提前掌握的信息最大化，从而影响考试成绩。
实际上，GMAT有一个很大的总题库，里面有各种GMAT考试题目，工作人员会按照每个题目的题型、知识点、难度、区分度等信息把这些题目组合成N个小的题库分区。
每次换库，都是从大题库里抽出一个小分区来考，比如上一次考试是 C1 区的题目，下一次换题就会换到 G3 区之类的。为了保证每次换库成绩的可比性， 每个小分区里面的题目数量、知识点分布、难度分布等等，也都差不多 。
至于换库的规律，前面已经说了，GMAT考试为了防止一些人投机取巧，把换库的周期弄的毫无规律可循，尽可能保证GMAT考试的公平性。
通过下图，我们可以看出，GMAT官方题库更迭的速度逐年变快，平均库长越来越短，规律也无从寻找。
PS：库长计算从换库当天开始计算：
* 2019年，截止目前换了17次，平均裤长11天；
* 2018年，换了28次裤，平均裤长13天；
* 2017年，换了25次裤，平均裤长15天；
* 2016年，换了18次裤，平均裤长20天；
* 2015年，换了12次裤，平均裤长30天。
最后，还有一些细心的同学会发现，GMAT允许的最短考试时间间隔是 16 天，而GMAT换库周期也常出现大于 16 天的情况，那么“如果我命好，在同一个库区参加了两次考试，会不会遇到我以前考过的题目呢？”
答案是否定的， 你参加GMAT考试永远不会遇到以前你考过的题目。 不管你是在同一个库区参加了两次GMAT考试，还是某个题目在不同的几个库区都有收录，你都不会遇到之前考过的任何一道题目。
不少同学还在纠结：会不会出国考试遇到的题目更简单？国内考试和国外考试的题库是不是不一样？
其实GMAT考试的题库是全球同步的，换题库的时间也是全球同步的， 在哪里考试基本都一样。换库当天，从新西兰的考场开始，再到澳洲、日本、中国，之后陆续经过西亚、欧洲大陆和美洲大陆，结束于美国西部的各处考场。
也许唯一的区别就是换裤当天在时区较早地区参加考试的考生会在进入考场考试时发现换库了，而欧洲、美国的考生，早起刷刷ChaseDream论坛，就知道已经是一个新库区了。
这一点点区别，完全不值得你去跨国考试，找个自己方便的考场和考试时间就好了。
既然GMAT考试有题库，那不得不说的就是机经了。
考过的同学，与其他人一起讨论自己考试时遇到的题目，看看哪些做对了，哪些错了，为的是下次考试能取得更高的分数。 一些用心的同学把大家讨论的问题收集起来，分类整理，便于大家进一步交流，慢慢就形成了机经。
但也要注意一个问题，因为机经的内容都是大家考后通过自己的回忆拿出来讨论的，所以很多时候大家能够提供的信息并不准确，有些时候甚至限于机经主人的能力，还会有错误的机经产生。
如果你是指望通过背机经来提高自己的考试成绩，还是别指望了。
最好的方式，还是复习时看看大家发的机经，更好地发现自己的知识点漏洞，增强自己考试的信心。 一味地无脑背，只会让错误的机经以及变体题目反噬。
正确地利用机经复习，每次换库，虽然之前大家讨论的题目不会在遇到了，但因为掌握的是正确的解题思路和做题方法，就不会对自己的考试产生什么影响，一味追求“尾库”只会让你在考场上心态波动，影响正常发挥。
反正，如果时间充裕可以参考下机经，查缺补漏。如果备考时间不充足也没必要非看不可。考试真正要看的还是你的硬实力，而提高硬实力就要选对复习方法。
再好的知识点和方法，如果学习者调配方式不当，也无法起到预期的效果。没有良师指导的学习只能是盲人摸象。
GMAT.la每个月都会有《必出700+社群课》 ，带领大家系统复习，抱团备考，不失为一种很好的选择！
而上一次换库，有 18 天之多，当时被大家称为“本年度坚守时间最长”的题库。
就像目前所有留学考试一样，GMAT考试会有一个巨大的题库，每年都会加入一些新的题目，也都会从中淘汰一些题目。
GMAT官方指南里面，每年更新的题目就是从这个题库中淘汰出来。GMAT正式考试的题目也都是从这个题库中抽取出来的。
而 换库，顾名思义，就是从大题库中重新选取一批新的题目，把目前正在考的题目放回大题库。 这样新库的考生完全不会遇到几天前旧库考生的那些题目。
这是GMAT考试保证考试公平性的一种方法，同时也控制了一个题目在一段时间内的曝光次数，从而保护题目不被外界还原。
与其他考试不同的是，GMAT在全球范围内，几乎每天都有考试，他的题库更替自然也非常频繁。
其实，在 2015 年以前，题库的更替还挺稳定的，大概一个月换一次，而在 2015 年之后，换题的速度就变得极不稳定，时间变短，无规律可循，这样的变化进一步加强了考试的公平性。
因为比较稳定的换库周期，会让一些投机取巧的同学在考试前听到考完同学的讨论，提前知道一部分考题的信息，故意报名临近下一次换库时间的考试，让自己提前掌握的信息最大化，从而影响考试成绩。
实际上，GMAT有一个很大的总题库，里面有各种GMAT考试题目，工作人员会按照每个题目的题型、知识点、难度、区分度等信息把这些题目组合成N个小的题库分区。
每次换库，都是从大题库里抽出一个小分区来考，比如上一次考试是 C1 区的题目，下一次换题就会换到 G3 区之类的。为了保证每次换库成绩的可比性， 每个小分区里面的题目数量、知识点分布、难度分布等等，也都差不多 。
至于换库的规律，前面已经说了，GMAT考试为了防止一些人投机取巧，把换库的周期弄的毫无规律可循，尽可能保证GMAT考试的公平性。
通过下图，我们可以看出，GMAT官方题库更迭的速度逐年变快，平均库长越来越短，规律也无从寻找。
PS：库长计算从换库当天开始计算：
* 2019年，截止目前换了17次，平均裤长11天；
* 2018年，换了28次裤，平均裤长13天；
* 2017年，换了25次裤，平均裤长15天；
* 2016年，换了18次裤，平均裤长20天；
* 2015年，换了12次裤，平均裤长30天。
最后，还有一些细心的同学会发现，GMAT允许的最短考试时间间隔是 16 天，而GMAT换库周期也常出现大于 16 天的情况，那么“如果我命好，在同一个库区参加了两次考试，会不会遇到我以前考过的题目呢？”
答案是否定的， 你参加GMAT考试永远不会遇到以前你考过的题目。 不管你是在同一个库区参加了两次GMAT考试，还是某个题目在不同的几个库区都有收录，你都不会遇到之前考过的任何一道题目。
不少同学还在纠结：会不会出国考试遇到的题目更简单？国内考试和国外考试的题库是不是不一样？
其实GMAT考试的题库是全球同步的，换题库的时间也是全球同步的， 在哪里考试基本都一样。换库当天，从新西兰的考场开始，再到澳洲、日本、中国，之后陆续经过西亚、欧洲大陆和美洲大陆，结束于美国西部的各处考场。
也许唯一的区别就是换裤当天在时区较早地区参加考试的考生会在进入考场考试时发现换库了，而欧洲、美国的考生，早起刷刷ChaseDream论坛，就知道已经是一个新库区了。
这一点点区别，完全不值得你去跨国考试，找个自己方便的考场和考试时间就好了。
既然GMAT考试有题库，那不得不说的就是机经了。
考过的同学，与其他人一起讨论自己考试时遇到的题目，看看哪些做对了，哪些错了，为的是下次考试能取得更高的分数。 一些用心的同学把大家讨论的问题收集起来，分类整理，便于大家进一步交流，慢慢就形成了机经。
但也要注意一个问题，因为机经的内容都是大家考后通过自己的回忆拿出来讨论的，所以很多时候大家能够提供的信息并不准确，有些时候甚至限于机经主人的能力，还会有错误的机经产生。
如果你是指望通过背机经来提高自己的考试成绩，还是别指望了。
最好的方式，还是复习时看看大家发的机经，更好地发现自己的知识点漏洞，增强自己考试的信心。 一味地无脑背，只会让错误的机经以及变体题目反噬。
正确地利用机经复习，每次换库，虽然之前大家讨论的题目不会在遇到了，但因为掌握的是正确的解题思路和做题方法，就不会对自己的考试产生什么影响，一味追求“尾库”只会让你在考场上心态波动，影响正常发挥。
反正，如果时间充裕可以参考下机经，查缺补漏。如果备考时间不充足也没必要非看不可。考试真正要看的还是你的硬实力，而提高硬实力就要选对复习方法。
再好的知识点和方法，如果学习者调配方式不当，也无法起到预期的效果。没有良师指导的学习只能是盲人摸象。
GMAT.la每个月都会有《必出700+社群课》 ，带领大家系统复习，抱团备考，不失为一种很好的选择！
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