制定雅思学习计划表
选择备考期:测定自己的雅思基础以后就要开始定备考期了。很多同学考雅思是为了出国留学,那么自己的目标分值不能低于学校要求的最低成绩标准。按照自己目前雅思水平和目标分值差距来制定备考期。
时间规划:接下来大家要根据备考期来合理规划备考时间。按照备考时长规划好任务,制定每天的学习计划。雅思备考学习计划不应该是一成不变的,随着学习进度要不断改进学习计划。
自律自律:很多同学备考雅思都会选择自学。只要认真备考自学也是可以达到自己目标分值的,但是大家在备考过程中一定要做到完全自律。只有自律才能保证每天高效完成备考任务。
雅思培训机构判断标准
现在市场上有很多不错的雅思培训机构,但面对各种培训机构,我们如何甄别它们呢?判断依据是什么?
1.教学实力
虽然有许多机构,但它们的规模不同。教学实力是一个方面。基本上,教学实力是衡量雅思培训机构培训效果和自身实力的一种表现。
2.课程内容
据我所知,现阶段好的院校在课程内容上基本上有明显的划分。一般来说,普通院校按照阶段性课程向学员提供培训内容,但好的院校往往在课程内容上提供更加个性化的定制,这样的课程往往更有针对性,学习效果更加明显。
3.上课老师
今天的班主任一般分为中外教,他们的课程目标也不尽相同。一般来说,基础课多是有教学经验的语文老师,因为这一阶段的课程多是技能型的,但如果是高端课程,思维模式基本上是外教为主,所以老师最主要的是看你的英语阶段的语言水平。
4.培训价格
目前市场上有很多雅思院校。自然价格也是高低不同。以前咨询过,一般来说,普通院校的年费在2W左右,稍贵的院校在3W左右,与普通英语培训相比,价格略高。毕竟,雅思培训的难度就在于此。
雅思具体考试内容
上海致思教育培训有限公司
-
智思教育是一家涵盖各科目标化成绩辅导(托福雅思/SAT/GRE/GMAT/SSAT)、国际课程辅导(AP/IB/Alevel/IG)、国际学术竞赛辅导(AMC/物理碗/USACO)的专业国际教育培训机构。为广大学员家长提供高端高中、本科、研究生申请所需标化成绩辅导的服务,有一对一、一对六、大班课等多种线上线下的授课方式,为学员量身定制从七年级到研究生的权威考培规划方案。
智思教育师资
-
孙群超
教龄3年以上,教学时长超3000小时。 2010年以优异成绩全奖录取美国学校加州理工学院(录取率低于哈佛大学)。托福112,老SAT2310,AP考试多门满分,AMC/AIME(美国数学竞赛)中均取得高分。高中时期喜获加州理工大学,西北大学,康奈尔大学等学校录取。
-
陈丽
7年教学经验,课时时长小时7000+以上。 曾任北京新东方TOEFL&GRE阅读老师,美研精英计划规划师,留学之路必备小姐姐,带出多名阅读首考27+的高分;提分5+。教学风格亲切和蔼,能以系统性的方式为基础薄弱学员讲解高难知识点,是同学们的知心姐姐。
-
邹欢
4年托福、SAT数学等学科辅导工作,授课时长约3500小时, 获得TKT(剑桥英语教学能力证书),其中module1,2,3,CLIL四项全满分;获得Absolute TOEFL教学证书,东华大学硕士,曾获多次英语竞赛优秀奖和校级、国家级学业奖学金。在校期间从事翻译等工作。
上海致思雅思热门课程推荐
-
雅思考试备考冲刺班
雅思备考课是准备迎战雅思考试的学员比较好的选择,致思会安排对考试有深入研究的教师亲自授课。教师会根据学员目前的准备情况,做出适合的教学计划,让学员在短时间内学习到更多有关于雅思考试的知识。教师会让学员做雅思真题,将考点讲全讲细,针对疑难点,着重讲解。
-
雅思1对1定制培训班
雅思培训课程为致思英语课程体系中重要的英语培训课程项目之一,雅思VIP1对1课程,由大咖级老师授课,根据学员需求、英文水平及考试目标等制定出符合学生情况的学习方案,进行一对一培训,以此强化学员的英语学习思维,从而快速提高学员自身的雅思应试能力。
-
雅思基础培训课
雅思基础班主要针对喜爱英语、喜欢雅思,本身有英语基础,但并未对雅思有过深入学习的学员。致思会安排教学经验丰富的教师授课,从雅思基本的内容讲起,逐步深入,从易到难,更高更快地提升学员学习雅思的兴趣,让学员完全融入其中。
我们的教学优势
-
1对1个性化定制
专属课程规划师,根据听说读写四科所缺所需,个性定制学习方案,最大化提高学习效率。
-
六对一贴心辅导
致思为每位托福学员组建,6位贴身老师团队,学习指导课前、课中、课后全程跟踪全方位无死角陪伴辅导。
-
阶段测试
分阶段测评学习效果,紧密跟进学习情况,及时查缺补漏调整状态,备考一路 过关。
-
AI人工智能iManager学习系统
在线练习作业、智能测试、辅导解析随时随地 学习,省时又省心
-
POP高效提分系统
大数据模型与人工智能科学指引下无微不至的教学与服务
-
Matrix积木式关键点组合课程
基于备考关键点学习地图,针对不同考生组合不同课程全覆盖学习矩阵