老师按语
在托福改革的首场考试，机构教学总监超然老师再次走进考场，拿下阅读 29 和听力 30，我们期待超然的分数突破 118。
刚刚在深圳考完改革后的首场托福，简单回顾一下考试感受。
整体考试流程其实与之前大同小异；除了考试内容本身之外，我先讲两处给我留下深刻印象的细节。
一是安检变得更为严格。
之前题目泄露问题频繁出现，一部分原因是因为有人佩戴摄像眼镜窃取考题；这次在入场之前会有专门检查眼镜的环节。
此外，在北京参加考试的任莹老师不仅也证实了这一细节，还说她被要求摘掉项链和耳钉；一位机构学员反馈说，使用牙套的考生也需要向工作人员报备。
虽然入场会变得更加麻烦，但这些都是有助确保考试公平的积极措施，挺好。
深圳考场入口
二是界面变化。
考试软件界面有着明显改进，比如高亮内容使用的是与托福Logo一样配色的深绿色，再比如字体的易读性也明显提升，段落之间也开始有了空行——整体而言文字的阅读感受比之前好了很多。
另外，阅读部分之前位于屏幕右边的文章现在被挪到了左边，好像没啥实质区别。
下面说说关于考试内容本身的几个深刻印象。
1、难度增加
由于阅读文章改为2篇，题目数量也降至20题，使得每道题目的原始分无法逐一对应0-30分制，我的猜测是整体难度需要提升，从而更好地拉开20道题的能力衡量范围。
但是，除了一道题稍有难度之外，阅读部分整体还好；我做完阅读部分还剩10分钟，而改革之前我差不多能提前15分钟做完，从比例来看差不多。
不过，听力的难度之高让我有些意外，尤其是Section 1：Conv 1内容关于教授邀请男生参加行业大会，方便他跟行业人士交流，但男生有些犹豫，这篇难度比较高；Lecture 1关于茉莉酸（jasmonic acid）的生物学篇章非常难，结构本身就复杂，还有题目考到了刁钻细节。
与之形成鲜明反差的是整个Section 2，感觉难度都很适中，以至于考完之后我对篇章内容已经没有任何印象了。
我的分数是阅读29，听力30。考虑到听力这么难，说实话我以为会倒过来；而阅读没拿到满分让我稍有些意外，但原因也无从得知了。
2、考试时长
考试时长减少至2小时对耐力要求显著降低，这一点我感受很明显——写作交卷之后体力仍然在线，这个体验很好。
但是，由于取消了听力和口语之间的10分钟休息，还没得到喘息就不得不慌慌忙忙准备口语，确实有些影响答题状态。
3、口语
旁边一位考生犯了两个考试策略大忌：一是做的太快，成为了考场上第一个答口语的人；二是复述了口语Task 1题干，使得内容展开受限。
听到他大声的读题，提醒我做了一些准备，使我做听力最后几道题的时候有着充分时间准备口语答题思路。
值得一提的是，改革之前由于存在10分钟休息，使得这种情况发生的概率大大降低——你做听力最后几道题的时候，答题速度快的考生正在场外休息；而等你休息回来之后考场闹哄哄，都不太可能听到题目。
4、写作新题型
改革后考试最大的变化就是学术探讨新题型。
我考的题目关于“购物之前应该通过家人朋友获取资讯，还是通过网络”，走出考场之后我立刻回忆了作文内容（99%一致）：
Choosing among the myriad sources of information can certainly be a disorienting experience. I take issue with Paul’s position because the people around you—friends and family—are not a consistently reliable source of information as their insights are hindered by their own shopping experience: what if they have never used, or even heard of, the product you want to buy? Granted, the reviews you see online are sometimes manipulated by the merchant, but there are ways to get around this in order to ensure the credibility of the information. This is when Clair’s suggestions come in handy: utilizing internet search and impartial sources like consumer magazines certainly works. I would add that artificial intelligence services, such as ChatGPT, also provide trustworthy results as the information they provide is usually algorithmically weighted and hence useful.
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