雅思为什么可以预测？
首先，从统计意义上讲，雅思是可以预测的！ 举个栗子：某考生A参加了IELTS考试，成绩6.0（5.0+1.0）；又比如B考生，之前从未参加过IETLS考试或任何类似考试的测试，他想申请出国留学，因此报名参加了IELTS考试，成绩是7.0（6.0+1.0）分。 我们很容易计算出A、B二位考生的均分，也就是(6.0+7.0)/2=6.5 这个分数就是基于上述两位同学的平均分而得出的。 我们再假设另外一位考生C，他的情况与A相似，也参加了IELTS考试，成绩也是6.0（5.0+1，0）；同时我们也假设D同学，他的情况与B相似，首次参加IETLS考试，成绩是8.0（6.0+2.0）。 C和D二人的分数也都录入到了雅思官方的成绩查询系统里。 根据上述信息我们可以得到下面一组数据： (6.0+7.0+8.0+6.0) /4 = 6.8 上面这组数据都是真实存在并可以在雅思官方查询得到的。所以我说，在统计的意义上来讲，雅思是可以预测的~而且误差并不大。 但是，请注意我用的词汇“statistically”，“test”，“score”以及最后一句中的“error”。这些都表明我是在统计学和试验设计的范畴下讨论这个问题的。
但是，请参考我在另外一个问答中提到的，使用标准化成绩时的注意事项： 雅思作为国外另一个比较流行的英语语言考试，其初衷是为了评估申请人是否已经具备在英国学习和生活的能力。那么雅思能否达到这个标准呢？ 从近几十年来，雅思诞生以来的变化来看，雅思一直在调整试卷的结构及题型，力求达到更高的准确性以评定应试者真实的英语水平。既然雅思的诞生就是为了考查学生的英文能力，那么雅思是否能达到这个标准呢？ 我想说的是，雅思可以达到这个标准的。