2026年黑龙江省考行测技巧：行测“前提型”的底层逻辑

　　行测考试中的可能性推理题型较多，问法各有不同。我们所熟知的有“加强型”、“削弱型”，而其中有一种题型很多考生有些拿捏不准——“前提型”。今天就从最底层的逻辑出发，梳理做题思路，快速锁定正确选项。

　　

　　一、判定题型

　　

　　这种题目的问法一般包括以下几种：上述论证还需基于以下哪个前提?上述举措依据的前提是?为使上述论证成立，隐含的假设是什么?前提型的题目是需要我们从选项当中补充一个必要条件，使得题干结论必然成立。

　　

　　二、解题方法——搭桥法

　　

　　对于前提型我们经常采用的方法为“搭桥法”，这类方法需要考生从“前提”的特性出发，梳理论证过程。那接下来我们就一起来分析一下搭桥法的底层逻辑：

　　

　　(1)含义：搭桥法是指建立论据和结论之间的联系，即找出题干论据和结论之间存在的跳跃概念，建立跳跃概念之间的联系。

　　

　　(2)形式结构：论据“A是B”，“结论A是C”，其中B和C是跳跃概念，需要建立B和C之间的联系;或者论据是A，结论是B，其中A和B就是跳跃概念，需要建立A与B之间的联系。

　　

　　例如：由于外科医生的数量比手术数量增加得快，同时，由于不开刀的药物治疗在越

　　

　　来越多地代替外科手术，近年来每个外科医生的年平均手术量下降 1/4。可以推断，如果这种趋势持续下去，外科手术水平会发生大幅度下降。

　　

　　题干当中的跳跃概念：“外科医生的年平均手术量下降”和“外科手术水平大幅度下降”

　　

　　补充前提：外科医生手术水平的保持需要其每年做一定数量的手术。

　　

　　例题精讲：

　　

　　深度学习是一系列复杂的算法，使计算机能够识别数据中的模式并作出预测。研究人员利用深度学习技术训练AI系统自动读取视网膜扫描数据，并识别那些在接下来的一年中患心脏病风险较高的人。研究人员认为该项技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式。

　　

　　上述论证的成立须补充以下哪项作为前提?

　　

　　A.视网膜扫描数据反映的微小血管变化是预测心脏疾病较为灵敏的指标

　　

　　B.心脏病筛查需要进行复杂且昂贵的超声心动图或心脏磁共振成像检查

　　

　　C.视网膜扫描相对便宜，并且在许多配镜服务中被使用

　　

　　D.AI 系统是解开自然界中存在的复杂模式的绝佳工具

　　

　　【答案】A。解析：梳理题干结论，通过论据“深度学习技术训练 AI 系统自动读取视网膜扫描数据，并识别那些在接下来的一年中患心脏病风险较高的人”得出结论“该项技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式。”所以题干中的跳跃概念是“读取视网膜扫描数据”和“心脏病筛查方式”,那么前提就是建立这两者的联系。A项，指出视网膜扫描数据反映的微小血管变化是预测心脏疾病较为灵敏的指标，在“自动读取视网膜扫描数据”和“心脏病”之间建立了联系，是题干论证的前提。B项，指出心脏病筛查需要进行复杂且昂贵的超声心动图或心脏磁共振成像检查，不能在“自动读取视网膜扫描数据”和“心脏病”之间建立联系，不是题干论证的前提。C项，指出视网膜扫描相对便宜，并且在许多配镜服务中被使用，不能在“自动读取视网膜扫描数据”和“心脏病”之间建立联系，不是题干论证的前提。D项，指出AI系统是解开自然界中存在的复杂模式的绝佳工具，不能在“自动读取视网膜扫描数据”和“心脏病”之间建立联系,不是题干论证的前提。故本题选 A。

　　

　　以上是快速锁定前提型题目的方法，各位考生要先理解这类题目的底层逻辑，加上多多练习，一定可以熟练掌握!