考研英语作文评分标准是怎样?

小作文

第一档

很好地完成了试题规定的任务(9-10分)

1. 包含所有内容要点(内容与形式的统一,与主题相扣);

2. 运用丰富的语法结构和词汇;

3. 语言自然流畅,语法错误极少;

4. 有效地采用了多种衔接方法,文字连贯,层次清晰;

5. 格式与语域恰当贴切;

 (语域(Register):即语言使用的场合或领域的总称,也就是语言使用的场合、领域以及关系的亲疏远近,分为正式语体(新闻广播、演说语言、课堂用语、正式书信用语)与非正式语体(广告语言、办公用语、家常谈话、非正式书信、口头自述)。)

第二档

较好地完成了试题规定的任务(7-8分)

1. 包含所有内容要点,允许漏掉1-2个次重点;

2. 使用较丰富的语法结构和词汇;

3. 语言基本正确,只有在试图使用较复杂结构或较高级词汇时才有个别语法错误;

4. 采用了适当的衔接手法,层次清晰,层次较严密;

格式与语域较恰当;

第三档

基本完成了试题规定的任务(5-6分)

1. 虽漏掉一些内容,但包含多数内容要点;

2. 应用的语法结构和词汇能满足任务的需求;

3. 有一些语法及词汇错误,但不影响理解;

4. 采用了简单的衔接手法,内容较连贯,层次较清晰;

格式和语域基本合理

第四档

未能按要求完成试题规定的任务(3-4分)

1. 漏掉或未能有效阐述一些内容要点,写了一些无关内容; 

2. 语法结构单调、词汇有限;

3. 有较多语法结构及词汇方面的错误,影响了对写作内容的理解;

4. 未采用恰当的衔接手法,内容缺少连贯性;

5. 格式和语域不恰当;

6.未能清楚地传达信息

第五档

未完成试题规定的任务(1-2分)

1. 明显遗漏主要内容,且有许多不相关的内容;

2. 语法和词汇单调、重复;

3. 语言错误多,影响读者内容理解,语言运用能力差;

4. 未采用任何衔接手法,内容不连贯,缺少组织、分段;

5. 无格式和语域概念;

6.未能传达信息

零分档

1. 所传达的信息或所使用语言太少;

2.内容与要求无关或无法辨认

大作文

第一档

很好地完成了试题规定的任务(17-20分)

1. 包含所有内容要点(内容与形式的统一,与主题相扣);

2. 运用丰富的语法结构和词汇;

3. 语言自然流畅,语法错误极少;

4. 有效地采用了多种衔接方法,文字连贯,层次清晰;

5. 格式与语域恰当贴切;

第二档

较好地完成了试题规定的任务(13-16分)

1. 包含所有内容要点,允许漏掉1-2个次重点;

2. 使用较丰富的语法结构和词汇;

3. 语言基本正确,只有在试图使用较复杂结构或较高级词汇时才有个别语法错误;

4. 采用了适当的衔接手法,层次清晰,层次较严密;

5. 格式与语域较恰当;

第三档

很基本完成了试题规定的任务(9-12分)

1. 虽漏掉一些内容,但包含多数内容要点;

2. 应用的语法结构和词汇能满足任务的需求;

3. 有一些语法及词汇错误,但不影响理解;

4. 采用了简单的衔接手法,内容较连贯,层次较清晰;

5. 格式和语域基本合理;

第四档

未能按要求完成试题规定的任务(5-8分)

1. 漏掉或未能有效阐述一些内容要点,写了一些无关内容;

2. 语法结构单调、词汇有限;

3. 有较多语法结构及词汇方面的错误,影响了对写作内容的理解;

4. 未采用恰当的衔接手法,内容缺少连贯性;

5. 格式和语域不恰当;

6. 未能清楚地传达信息

第五档

未完成试题规定的任务(1-4分)

1. 明显遗漏主要内容,且有许多不相关的内容;

2. 语法和词汇单调、重复;

3. 语言错误多,影响读者内容理解,语言运用能力差;

4. 未采用任何衔接手法,内容不连贯,缺少组织、分段;

5. 无格式和语域概念;

6. 未能传达信息

0分档

1.所传达的信息或所使用语言太少;

2. 内容与要求无关或无法辨认

其他

1. 大作文字数扣分规定

161-200(扣分:0)

151-160(扣分:1)

141-150(扣分2.5)

131-140(扣分:4)

121-130(扣分:6)

111-120(扣分:8)

101-110(扣分:10)

<100(扣分:12)

2. 忌讳:

(1) 不通顺,无段落,无结构,无明显主题;

(2) 笑料多,出现很多基本语法错误,拼写错误过多;

(3) 不达意,词汇量很小,词不达意,缺乏英语表达能力;

(4) 乱堆砌,不像一篇文章,仅是把一些不连贯的词语拼凑到一起

3. 评分时,先根据文章的内容和语言确定其所属档次,然后以该档次的要求来给分。评分人员在档内有1-3分的调节分。

4. 评分时酌情考虑拼写与标点符号对于正常交际和表达的影响程度,英、美拼写及词汇用法均可接受。

5. 如书写较差,以致影响交际,将分数降低一个档次。

来源于网络

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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