【官方指南 (OG) 导读笔记】批判性推理
GMAT 官方对 CR (Critical Reasoning) 测验的能力有三种定义：
延伸阅读：深入了解GMAT官方指南及其他核心学习资源，提升批判性推理能力。
- 构建论点的能力 (Constructing an argument)
- 评估论点的能力 (Evaluating an argument)
- 建立或评估方案的能力 (Formulating or evaluating a plan of action)
CR 的文章长度大多少于100字，且不需要任何专业知识或逻辑专业术语，但你至少要知道常见的逻辑用词如 premise、conclusion、assumption。
CR 评估什么？ (What Is Measured)
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1. 分析论证结构 (Analyzing Reasoning Structure)
2. 导出结论 (推论) (Drawing Conclusions / Inference)
从给定信息中导出结论的能力。
3. 认定充分或必要假设 (Identifying Assumptions)
辨认补强解释或方案逻辑断点 (logical gap) 的假设之能力。
4. 评估假说 (Evaluating Hypotheses)
找出解释某现象的假说的能力。
5. 解决明显矛盾 (Resolving Apparent Inconsistency)
调和两件看似矛盾信息的能力。
6. 辨认加强削弱信息 (Strengthening or Weakening Reasoning)
能够辨认哪些额外信息能够强化或弱化论点可信度的能力。
7. 发现逻辑错误 (Recognizing Logical Flaws)
辨认论证错误（例如因果关系混淆、充分必要条件混淆）的能力。
8. 认定争点 (Identifying a Point of Disagreement)
判定争议中关键核心议题的能力。
9. 寻找解决方案 (Finding a Solution)
辨认对实际问题有效解决方案的能力。
CR 应试策略 (Test-Taking Strategies)
1. 决定哪一种对自己最适合：先读问题还是先读文章？
读问题的时候，要特别注意语意上的细微差别。例如 “valued by most citizens” 和 “most valued by the citizens” 可能会导向不同的答案。
2. 判断文章里有论证，还是仅有单纯的信息陈述？
思考文章的意图是证实某事、解释现象，还是支持某方案。可使用推论关键词（如 consequently, since）辅助判断，但要注意有些词有双重用法，且有些文章不会给出关键词。
3. 确定文章的命题与论证结构
找出文章的核心命题（结论、假说解释或方案目的），并思考文章是如何推出这个论证的。注意前提与结论的出现顺序不固定。
4. 检验论证时，尝试找出反例
尝试去思考有没有任何情况是「所有的前提都是对的，但是结论就是不对」？可以练习用句型：「就算真的…好了，但谁说…就一定会…？」来思考。学会判断每个论证说服力的强弱程度，对解题非常有帮助。
应试 GMAT 必须掌握的逻辑思维概念
1. 对「隐含假设」保持警觉
任何填补文章中逻辑断点的信息，被称作「隐含假设」。它分为两种：
- 必要假设 (Necessary Assumption)：该假设「一定」要成立，论点才「可能」成立。
- 充分假设 (Sufficient Assumption)：该假设「只要」成立，论点就「一定」会成立。
2. 理解「若P则Q」的逻辑推导
「若P则Q」仅能推得「若非Q则非P」（逆否命题）。常见的错误推导有「若Q则P」（逆命题）和「若非P则非Q」（否命题）。
3. 思考充分或必要条件
必要条件是论点成立的其中一个前提；充分条件则能单独保证论点成立。
4. 小心对 and/or 的否定叙述
- 非 (A and B)：A与B不会「同时」成立。（可能A成立、B成立或皆不成立）
- 非 (A or B)：A不成立「而且」B也不成立。
5. 注意概括集合叙述 (General Statements)
- 注意大集合与小集合的逻辑推导，例如「所有质数都是奇数」不等于「所有奇数都是质数」。
- Some：在逻辑上指「at least one」(至少一个)，其否定是「none」。
- Every：指「100%全部」，其否定是「not all」(不是全部)。
- 注意语意差别，例如「所有人都喜欢同一种食物」和「所有人都有自己喜欢的食物」是两回事。
6. 注意有问题的定义
定义如果太模糊、太狭隘或循环论证，都会让论点有问题。例如：「运动员就是跑得快或跳得高的人」这个定义就太狭隘。
7. 思考如何确认假说
要证明一个假说，可以通过做更多类似的实验，来确保结果并非巧合或例外，藉以增强假说可信度。同时也要思考取样是否有代表性。
