大家好，开头惯例自我介绍一下，我是一名汉语言文学专业大三的学生~
首先要分享的肯定是成绩！2022年3月—5月，经过抉择后，我选择了新东方的雅思6.5分精品班，结课后经过三周的复习，在8月份拿到雅思首考7分，同时听力7.5，阅读8.5的成绩。
其次我选择的备考方式是在学校时上课，暑假复习。选择在暑假复习有两点原因：
一是暑假没有其他事情的干扰，可以全心复习；
二是因为想让暑假充实一些。（毕竟如果暑假不复习，时间也就荒废了哈哈哈）
个人吹爆的英语提能法
在正式分享四科经验之前，我想先分享一个我认为对英语能力提高最有用也最高效的方法：泛听。（别骂，仅仅是个人想法）
第一次发现泛听的作用是在高一，那次离月考还有两天，刷题或系统学习肯定是来不及了，所以为了临时抱佛脚，我每天晚上听有声书睡觉。但神奇的事情发生了！那次月考英语我考的非常好！！于是我一整个爱上泛听！
后来整个高中时期只要有空我都会做泛听，睡前听有声书更是一天不落，以至于高考英语我的成绩也不错；而且大一要考四级前，我没有刷很多题，没时间做精听，但加大了泛听的时长，最后四级也考了600+……种种结果让我不得不把这个方法安利给大家！泛听真的非常有用！
因此在我暑假复习的那三周，我把泛听的时间拉到最长，每天除去做题复习的八个小时，剩下十几个小时我都会放着有声书（是外放！大家不要一直戴耳机！）听不听得懂不是很重要，坚持做下去才重要。
虽然很多人都说泛听用处不大，虽然我也不知道泛听为什么对我这么有用（明明绝大多数时候我都听不懂有声书的内容，可能是给了个英语环境吧，作用潜移默化…?），不过至少对我来说这是最有效的方法，仁者见仁智者见智，大家有时间的话不妨一试！万一就有用了呢：）
下面我想分享一些关于我雅思备考的浅薄经验，希望能帮助到大家~
阅读
阅读备考时，我给自己制定的备考策略是高目标高要求，坚持自力更生，当然不懂就问老师！
①定高目标
从第一篇阅读开始，我给自己的目标就是全对，有了这个目标，自然也就会朝着它努力。大家不要妄自菲薄，也不要觉得这个目标太高，每个人都可以的！如果基础不太好的友友们，可以制定一个死命努力一把可以实现的目标哦~
②计时
我想说计时绝对是阅读最重要的一点！我一般是第一篇13min，第二篇17min，第三篇25min，留五分钟随机应变的时间。
毕竟考场上容易紧张，半小时做一篇做全对不代表15min就能做全对！所以平时一定要高要求，提高速度。
③总结错因，记正字统计
同义替换、定位、生词、阅读不仔细…大家一定要总结错因，错题是有规律的，下次做题要关注易错点，提高准确率。
而总结错因的方法有很多，我一般总结的方法是对错误的原因记正字，把我的错因方式放在这里给大家参考
④不懂就问老师
如果在自己思考再三、看解析也不明白后，不要强求，一定要问老师。
不仅是帮助自己理解，也是给自己底气，有什么问题都不怕，都可以问老师。在这里也感谢一下老师，每次都耐心讲解。
至于精读、积累同义替换和语法点这些，我是没有做的，一是觉得麻烦，二是觉得没太大必要，雅思阅读95%的生词都是不影响理解的，而理解长难句最好还是多浸泡在英文环境里，如果大家有时间当然也可以做精读呀~
听力
听力这块儿我觉得只有一个重点，那就是不能偷懒！
①精听
提高听力没有捷径，就是精听。
我会把出错part的听力材料全部精听一遍，费时费力但有用。大家一定不能偷懒。
②专注
听力很多时候我们不是听不懂，只是可能稍微一走神，答案就溜走了。因为我报的是笔试，所以每天早上九点（也就是考试时听力时间），我会准时开始做一套听力，并保证没有干扰的声音和事情，养成考试习惯。
最后的就是认真总结错因，方法同上。
口语
口语的话，我认为比较重要的是说出来和勤加练习！
一般情况下，我会每天花一小时跟读视频/有声书，如果使用这个方法，建议大家一定要坚持！
我还根据当季题库，把口语话题从头到尾捋了一遍，但是这里提醒大家：一定要出声！有条件的话和朋友视频联系（模仿考试情形）
老师课上给的语料还是非常有用的！我关于口语的笔记也是最多的！（有二十多页）
最后再跟大家说一下我每天的学习安排：我是三周全脱产复习雅思，每天保证8h左右，量变引起质变，当然，也要保证效率。复习时有没有效率自己心里最清楚，一定不能自欺欺人。
我的时间表安排
根据“能量递减”规则，付出100%的努力只能收获80%的结果，付出120%的努力才能获得100%的结果！
我认为语言的学习离不开多听多读，且贵在坚持积累，我没有分享太多做题技巧（这些听老师的就够啦）主要是分享做题习惯和平时积累。大家加油，付出一定会得到回报的！
声明：壹贝网所有作品（图文、音视频）均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流，版权归原作者wangteng@admin所有，原文出处。若您的权利被侵害，请联系 756005163@qq.com 删除。
本文链接：https://www.ebaa.cn/10288.html
