步：從每一道題怎么計分？
  第二步：做完一整套題目怎么計分？
  首先，GMAT每一道題都是用真金白銀堆起來的，花錢的原因在于這樣一道題目想要對考生做出一個評價（或得分），必須事先讓一群類似考生的人做一下該題目并通過統計數據得出該題目特有的三個參數：a，b，c。
  有時候我們在考試中有時遇到一些不計分數的題，其目的就在免費給GMAC測參數。當然，考生并不知情。這三個參數來源于下面的數學模型：
  但是在實際使用中，GMAC出于使用的方便，將其做了簡化，簡化計算模型如下:
  根據這個模型所繪制出的曲線叫做項目特征曲線（Item CharacteristicCurve），長得是下面這個樣子。你看，橫軸就是上面函數中的θ。
  項目特征曲線意義在于描述出“成功解答某一特定考試項目的可能性”和“被測試者能力”（就是θ）之間的關系。
  a叫做區分度參數或項目區分度
  它的值是項目特征曲線拐點處的斜率，即斜率的值。
  在這一點上，能力值微小的改變會造成的P值（即回答正確率）變動。a體現的是該測試項目的區分度。
  b叫做項目難度參數，也稱為項目難度
  b一般表示在項目特征曲線圖像最陡的那一點所對應的θ值。對于下限為0的項目特征曲線函數來說，b所對應的是概率為0.5的測試者能力值。
  改變b會導致項目特征曲線的左右移動，但是不改變其形狀。
  當b值增加，會使項目特征曲線向右移動（θ值高的方向），這會引起在θ不變的情況下，答題正確率下降，亦即題目難度增加。
  反之當b值減小，項目特征曲線向左移動。題目難度降低。
  c一般被稱為“猜測參數”或者“偽猜測參數”
  在圖像上，c所代表的是項目特征曲線的下限，其直觀意義為：當一個被測試者的能力值非常低，比如接近負無窮，但是他仍然能夠有可能做對這道題目的概率，c就是他猜測的能力。
  干貨來了，GMAC給出的他們正在使用的項目特征曲線是這樣的：
  對于這個特定的題目，其三個參數是明確的：
  a＝1，b＝0，c＝0.1
  但是請注意，GMAT題庫里面每一道題都有一套自己的參數，所以想要徹底破解很難。
  第二步對整套題的作答算分，這項對人來說比較容易，但是很考驗計算機的性能，利用極大似然估計方法[1]（Maximum LikelihoodEstimate）對每一道題得到的數據進行綜合分析。
  GMAC比較牛逼，能夠對θ取5000個離散值得到考生的5000個“pattern”，然后再做擬合然后得出學生最終的一個“pattern”，從而映射出一個分數。
  了解了GMAT的考試評分，我們再看一下它究竟考什么
  數學部分的考試內容對中國學生不會構成挑戰，其考點都是我們高考前就熟知的內容。重點是verbal部分，其命題的理論基石是“higher-order thinking”。
  Higher-order thinking,也作higher order thinking skills(HOTS)，是基于學習分類學（例如布魯姆分類學（Bloom’s Taxonomy））的一個教育改革理念。
  該理念認為有些類型的學習比其它類型的學習不但需要更多的認知處理過程，而且還給學習者帶來很多益處。
  比如在布魯姆分類學中，和分析（analysis）、評價（evaluation）、綜合（synthesis，或創造新知識）有關的技能被認為是更高級別的（higher order）。
  Higher-order thinking需要利用到復雜的判斷技巧，比如批判思維（critical thinking）和解決問題的能力（problem solving）。
  看到這里就眼熟了吧，GMAT verbal里的閱讀和邏輯最需要的就是批判思維（critical thinking），而（problem solving）就是數學測試的一個版塊！
  有些人是次看到這個概念，對于這個理念的有用性，我引用Susan M.Brookhart的一段話：
  “真相（facts）和思想（concepts）既不會從天上掉下來，也不會在書本中寫到。
  它們只能被發現，并在反復爭論中被公認為事實。
  當我們教學生運用higher－order thinking時，我們不能只教一些有用的花哨的技巧去適應21世紀信息時代對生活的要求，我們真正要教的，是要教他們to be human。”
  參加GMAT考試不僅僅能幫助考生跨進商學院，更是啟迪認知與學習能力的一個絕佳工具。