前言：刚刚结束的2024年12月SAT机考阅读中，亚太卷和北美卷都出现了之前考过的题目，例如中等大小头部的鱼、美食之城、亚瑟王、狗听文学著作、摇篮曲等等，其中包含词汇题、推理题、逻辑题、主旨题、目的题，不一而足。SAT阅读题目重考或改考早已被学生熟知，为了帮助学生更加熟悉文本内容，节省宝贵的做题时间，独特教育推出阅读重考和改考题目解析系列，助力每一位考生冲高分。
今天分析的是12月北美卷的一道重考题，也是学生出错率较高的题目。文章关键词是correlation，model-predicted，participant-reported，abstract，cubist，paintings和ratings。请看题：
这道题说简单可以很简单，说难也可以很难，就看同学们对图表标题和文本内容最后一句话有没有出现误读。
先看文本内容。神经科学家KI等人研发出一个model，这个model可以预测出一个人对某件艺术作品的喜爱程度，程度值为1-4，1代表很不喜欢，4代表非常喜欢。之后研究学者做了两件事。
一：招聘测试者为不同风格的画作打分，打分标准和model的一样。
二：计算model打分和测试者打分的关联。
文章最后陈述：假定4号测试者对抽象派和立体派两幅风格不同的画作给分一样，请问图中数据表明model预测的状况是怎样的？再看图示，注意图的标题是correlation between model-predicted and participant-reported enjoyment ratings（此处忽略大小写），即该图是model预测结果和个人测试结果的关联，不是model本身的预测结果。
简单说，就是model的预测和人的评估结果相似度是多少，是完全相同，略有差异，还是差异很大。
我们就以题目问及的P4为例：P4是中间浅灰色柱，他/她对abstract的喜爱程度和model预测出来的对abstract的喜爱程度之间的关联约是0.25，而P4对cubist的喜爱程度和model预测出来的对cubist的喜爱程度之间的关联相对来说很高，约是0.36。
这就说明一点：针对cubist这个风格的画来说，显然，model预测出的结果与P4本人打分结果关联性更大更高，通俗点说，就是更接近。
换言之，P4本人对cubist的画喜爱度与model预测的结果相似或关联度超过abstract。显然，结合文本内容的最后一句话，assuming participant P4 gave equal reatings to ..., the data in the graph indicate the model predicted that___________，我们得出结论，P4对abstract和cubist两种风格的画作的喜爱程度，model肯定给出的预测是完全不同的，所以才会出现correlation（关联性）的明显差异，即一个是0.25，一个是0.36。
因此，正确答案是A：P4's ratings for abstract and cubist paintings would differ from one another。是不是太简单了。B错。
因为该图表明的是correlation，关联性，而不是model本身预测的结果。
所以无法判断P4更喜欢abstract，还是cubist。C错。和B同理。D错。因为如果model预测结果P4对两种画风的喜爱值相同，那么图的correlation应该显示中间灰色柱高相同。所以D与图示相违背。
目前这道题重考的频率并不高，12月北美卷是第二次出现，略作修改。首次出现是在2024年10月亚太试卷Module 2第13题。
即下图：
我们看到文本内容除了“测试者P6”（12月考的是P4）不同，其他内容完全相同。图表的correlation的值和12月考题的也不相同，但本质含义相同。此外，选项内容完全相同，但顺序不同。这道题答案是D。
另一方面，我们也看到在这道题上，出题方还是很严谨的，测试者换了，图示就要换，反映出是不同人不同的测试结果，毕竟研究者还是同一批人，实验内容也相同。
说这道题难，是因为学生很容易将图表误以为是model的预测结果。说这道题不难，是因为学生如果对图表标题和文本最后一句不出现误读，就没有任何难度。
逻辑极其简单，就如同问你1+1等于几。这道题目，我一位高分学生（1560）做错了。课堂分析时顿悟。
所以某种程度上也说明，SAT的高分，最后对应的是你对文本及选项的敏感度、细致度和专注度，并不一定是你的阅读理解能力水平有多高。提醒：图表题的标题也要仔细读，不要误解图示值的信息。封面图片由AI生成，侵删。
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