En el contexto de GATE, lo que debemos hacer es encontrar la respuesta correcta de las opciones dadas para las preguntas de tipo MCQ y encontrar la respuesta numérica correcta para las preguntas de tipo numérico. Entonces, la noción de ‘concepto claro’ es algo diferente aquí. Es diferente para preguntas de tipo descriptivo, para investigación, tiene diseño real.
Para resolver cualquier pregunta, lo que primero necesitamos saber es qué se da y qué se pregunta. Luego identifica el contexto del problema. Aahe entonces piensa en cómo resolverlo.
Una vez que conoce las cosas dadas y preguntadas, puede pensar en qué cosas relevantes se relacionan con las cosas dadas y preguntadas. Me gusta, fórmulas, teoremas, definiciones, leyes, etc. Luego trate de establecer la relación entre ellos.
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Por lo tanto, aquí el concepto claro significa que, incluso si no conoce la manera exacta de resolver el problema en particular, debe poder relacionar ese problema con lo que sea que sepa. Es decir, debería poder tener una estimación calculada e intuitiva, ya que finalmente debemos encontrar la opción correcta.
Por ejemplo, se le da un circuito de amplificador operacional donde hay un capacitor en serie en la ruta de entrada y se le pide que busque qué filtro es. Puede ser que en ese momento no podamos resolver todo el circuito, pero deberíamos poder decir que definitivamente no es un filtro de paso bajo. Este tipo de argumentos se pueden hacer para rechazar las opciones.
Resolver la pregunta de MCQ es rechazar las opciones incorrectas en lugar de encontrar la correcta.
Para esto no necesitas a través del conocimiento. Solo necesitas saber el funcionamiento básico de las cosas, las definiciones y las leyes fundamentales y algunas fórmulas.
Los conceptos claros no significan saberlo todo, en su lugar significa que debería poder aplicar cosas básicas más pequeñas a problemas más grandes o adivinar respuestas para cosas que no ha visto antes.
Considere las preguntas de tipo MCQ. Estas preguntas pueden clasificarse efectivamente en los siguientes tipos.
- Preguntas informativas – donde solo sabes o no sabes la respuesta. No puedes encontrarlo con solo mirar la pregunta. (Por ejemplo, el modelo Ebers-Moll de un BJT es válido. (A) solo en modo activo (B) solo en modo activo y de saturación (C) solo en modo activo y de corte (D) en activo, saturación y corte -modos de apagado). Para tales preguntas, un concepto claro significa que debe saber acerca de las cosas.
- Preguntas basadas en fórmulas: la respuesta se puede encontrar si conoce la fórmula. Ahora, si conoce la fórmula, puede encontrar fácilmente la respuesta, pero lo que no sabe o no puede recordar. Llega el requisito de un concepto claro. Nuestro objetivo es encontrar la opción correcta. Así que deberíamos haber calculado correctamente las conjeturas y hemos terminado. El cálculo calculado puede obtenerse de: otras fórmulas relevantes, coincidencia de unidades, proporcionalidad, es decir, si x aumenta, entonces y debería crecer, y sus intuiciones.
- Preguntas lógicas: aquí necesita ver las conexiones de diferentes conceptos y cosas que aprendemos. Por ejemplo, cómo se relacionan los diferentes parámetros, cómo un fenómeno afecta a otros, causas y efectos. Así que aquí deberíamos poder tener conjeturas lógicas. Como, abeto mosfet, a medida que se reduce la longitud del canal, aumenta la resistencia de salida, ¿correcto o no? Para responder esto no necesitas saber esto. Se puede adivinar recordando solo la estructura y el funcionamiento de MOSFET.
- Tipo mixto – otros son combinación de los anteriores. Aquí debería poder dividir las preguntas, qué se debe conocer, qué fórmula y cómo aplicar, o cómo establecer la relación entre las cosas si no se conoce explícitamente.
Para las preguntas de tipo numérico, para las respuestas fraccionarias, necesita conocer las cosas por completo, pero de nuevo, para las respuestas de tipo entero puede tener una estimación calculada.
