2022年國考行測判斷推理考點預測

有句詩詞想必大家都很熟悉：年年歲歲花相似，歲歲年年人不同。今天我想套用這句詩詞，年年歲歲點相似，歲歲年年題不同。因為，盡管國考行測判斷推理模塊的題目每年都在變化，但是題目基本都是圍繞那些知識點出題，所以我們只要掌握經常考試的考點，那么對于判斷推理就可以做到胸有成竹。這一期，我們專門給各位考生預測一些考點，希望對大家有所幫助。

首先我們來看類比推理模塊，經過對近幾年國考真題試卷的分析，我們發(fā)現(xiàn)包容關系和并列關系經常考查，幾乎每年都是必考知識點，因此我們通過下面一道模擬題給大家著重講解一下。

【預測例題1】跳遠∶跳高∶運動

A. 足球∶籃球∶排球 B. 鋼筆∶鉛筆∶學習

C. 奧運會∶運動員∶運動場 D. 玫瑰∶菊花∶鮮花

【答案】D

【解析】

第一步，確定題干邏輯關系。

“跳遠”和“跳高”都屬于運動，前面兩個詞是并列關系，與第三個詞構成包容關系。

第二步，辨析選項。

A項，“足球”、“籃球”和“排球”屬于球類用品，三者屬于并列關系，與題干邏輯關系不一致，排除;

B項，“鋼筆”和“鉛筆”屬于學習工具，不屬于學習，與題干邏輯關系不一致，排除;

C項，“運動員”在“運動場”參加“奧運會”，造句子，與題干邏輯關系不一致，排除;

D項，“玫瑰”和“菊花”都屬于“鮮花”，前面兩者是并列關系，與題干邏輯關系一致，符合。

因此，答案選D選項。

我們之所以會預測可能會考查這個知識點，首先因為并列關系是高頻高點，其中又可以細分為矛盾關系和反對關系，同樣也是高頻高點;其次就是包容關系也會經常考查，而且很多考生經常分不清包容關系里面的組成關系和種屬關系;最后就是因為今年成功舉辦了東京奧運會，所以在題目中可能會出一些跟運動或者奧運有關的詞語，考生后面?zhèn)淇嫉臅r候可以關注一下。

另外，我們分析一下邏輯判斷的10道題目，論證題量基本占到半壁江山，尤其是副省級的試卷中，甚至有時候會考到6道題目，因此我們預測一下2022年的邏輯判斷部分仍然以論證題目為主。

【預測例題2】在第32屆東京奧運會體操男子個人全能決賽中，中國選手肖若騰發(fā)揮出色卻只拿下銀牌，而日本選手橋本大輝在比賽中出現(xiàn)了3次失誤卻被打出高分得到了男子個人全能的冠軍。但這并不是肖若騰的表現(xiàn)與橋本大輝有所差距，更多的是裁判的評分出現(xiàn)了偏頗。在比賽進行到第四輪跳馬時，橋本大輝落地時腳都踏到了墊子外面，這么大的失誤，裁判跟沒看到一樣，仍然

打了14.7的高分。對此，網友深深表示，這些裁判嚴重違反了公平公正的奧林匹克精神，或許收了東道主日本的好處。

以下哪項如果為真，最能支持網友的觀點?

A. 肖若騰在單杠比賽中由于沒有向裁判示意，因此被額外扣0.3分，這一判罰有失偏頗

B. 事發(fā)后，橋本大輝也發(fā)出ins，他寫道：“在東京奧運會這一舞臺上，我很抱歉我的表演受到了很多的質疑。”

C. 從橋本大輝奪金這件事足以看出國際體聯(lián)并不是那么的公平公正

D. 壓軸出場的菲律賓選手將橋本大輝的動作幾乎完美復刻，在這些動作之后，菲律賓選手同樣有一只腳出界，但是他只得到了14點566分，而橋本大輝確實14.7分奪得冠軍

【答案】C

【解析】

第一步，確定題型。

根據(jù)提問方式中的“最能支持”，確定為加強論證題。

第二步，找論點和論據(jù)。

論點：這些裁判嚴重違反了公平公正的奧林匹克精神，或許收了東道主日本的好處。

論據(jù)：橋本大輝在出現(xiàn)重大失誤后依然奪金的事件

第三步，辨析選項。

A項：無關選項。該項討論的是蕭若騰為何在單杠中被扣分的原因，與題干話題不一致，排除;

B項：無關選項。該項講的是橋本大輝對自己在奧運會的表現(xiàn)表示歉意，并沒有提到裁判不公平的，話題不一致，排除;

C項：加強論點。該項支出國際體聯(lián)并不公平公正，和題干的觀點一致，因此當選;

D項：補充論據(jù)。該項指出菲律賓選手和橋本大輝出現(xiàn)了同樣的失誤，但是得分卻比橋本大輝的要低很多，補充論據(jù)說明裁判打分不公平，支持了網友的觀點，可以當選。

比較CD兩項，C項是加強論點，D項是補充論據(jù)，C項力度更強。

因此，答案選C。

通過上面這道模擬題，我們可以看出是圍繞東京奧運會最有爭議的一塊金牌——男子體操個人全能決賽這一熱點進行出題的，因為命題者出題的素材經常來自當年發(fā)生的熱點事件，所以我們可以多閱讀一下當年的一些文章，可以做到在考場上似曾相識的感覺，不至于太過于陌生。而且從這道預測題也可以看出在加強論證中強弱項的比較，這也是近幾年國考論證出題的一個特點，因此考生在備考的時候要加強一下這方面的學習。

對于定義判斷模塊，由于考查的范圍比較廣，很難進行預測。而圖形推理模塊知識點比較多，也比較雜，所以變化也比較大。所以對于這兩個模塊我們就不再做預測。

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