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标签: 南京大学
最近看了论坛中那么多的优秀的学弟学妹精心撰写的考研的经验分享,也不禁回想起自己当年在备考过程中所经历的种种,真的觉得每一次成功背后都是无数的努力。我是17年的南大软院考研学生之一,今年即将毕业去阿里工作。17年是南大软院第一年扩招,当时以初试420+分成功考上,其中数学145+分,专业课120+分(具体准备过程的经验分享我将在另一篇文章中介绍)。但是自认为专业课发挥不够理想,一直对此念念不忘,试图分析为何会出现这种情况。机缘巧合,之前所在的培训班的辅导员联系我,问我是否愿意将自己的经验传授给下一届的学弟学妹。本着自我反思自我总结互相探讨不断进步的精神,我开始了自己的南大软院专业课辅导之旅。学弟学妹们的考研经验分享已经非常的详细了,我在这里以三届考研辅导的身份,对这些年来考研的整体趋势以及大家常常会遇到的一些问题或是一些坑进行介绍。


  在这两年来,我一共带了三届学生,18届一名,19届四名,20届三名。其中,18届因考生数学不够理想(那一年的数学很残暴)导致落榜,19届四名学生考上两名,其中一人专业课高达135+分(知道这个消息的时候真的非常开心!),而稍有遗憾的两人一个在辅导中途选择了工作(于是变成了就业经验分享课哈哈),另一人十月份才通过培训班辅导员寻到我为其开始辅导(因为之前找到学长极其不负责任的没有履行授课职责),导致知识掌握不够扎实,极为可惜。


  今年的三位学弟中,两位是跨专业考试的,在19年年底就开始在我这里进行备战。因为学习周期较长,博主对于软件工程学科采用了课本结合编程实践的方式进行授课,效果极佳,他们即将完成一轮学习。另一位是去年几分之遥落榜的二战考生,经上岸的学弟推荐而来,打算在我这里重点过一遍软件工程的知识点。其实,这些年的专业课成绩的拉分学科正是软件工程,可以说这一门学科掌握的好坏,直接决定了专业课的最终成绩。任何的考试都存在技巧,这些技巧在于区分出来哪些是重点考点,这些考点将会以何种方式展现在卷子上,以及部分题型特有的解题思路。我在辅导中会结合在本科学习时的重点知识划分,以及近些年来真题的趋势,对重点知识进行讲解。




在和学弟学妹们交流的过程中,一般会有以下问题:
1. 跨考是否有劣势?招生时是否存在跨地考生或是跨专业考生歧视?
跨专业考生,尤其是本科非计算机相关的学生,相比于非跨考的考生确实存在一定的劣势。任何一门学科都存在一个入门的过程,而跨考生需要在尽可能短的时间内完成这个入门的过程。至于跨考歧视这种,则是完全不存在的。恰恰相反,在面试的过程中,具有非本专业教育经历的学生反而更容易受到老师的关注。因为在同等水平下,非本专业的学生往往能够为教师的团队注入更多的元素,这是老师乐意见到的。因此,千万不要因为跨考而失去信心,人生的每一份经历都是你最珍贵的宝藏。


2. 选择学硕还是专硕?
这个问题是之前一个希望读博的学弟提出来的。其实大多数同学在考研时肯定都会选择读取专硕,直接面向就业。软院近年来就业率均为百分之百,平均年薪在二十万,可以说考上研就仿佛是一份可靠工作的保障。但是,如果有读博意向,或者是出国意向,这时候就会考虑学硕还是专硕。学硕每年考试录取的人数极少,一般是十人左右。但是因为报考的人也比较少,因此分数线也一般比专硕要低20到30分。学硕是三年制,而专硕是两年制。学硕的毕业要求是发表一篇足够水平的论文,可以说立志读博的话,学硕是最好的选择。但是如果在读博和不读博之间比较犹豫的话,建议走专硕。因为专硕对于毕业论文的要求相对较低,且一般允许较长时间的企业实习,这对于希望找到好工作的同学来说,是最好的选择。


3. 重点复习哪门学科?
软件工程,软件工程,软件工程!重要的事情说三遍。这门课是软院的门户,也是初试中真正的拉分项。我从本科开始就师从南大软件工程的授课导师,一直以来跟着导师完成了各种课程项目和毕业项目,以及做这门课的助教,可以说对这门学科是越来越充满敬畏。这门课从入门到理解是一个漫长的过程,我也是在不断的实践中才逐渐理会了这些理论的玄妙。它对于非计算机专业的本科生可以说是不太容易入门的。但是笔试和实践不同,同样存在技巧。所以,在这门课的复习中遇到挑战的学弟学妹,欢迎联系我交流备考经验。

4. 到底买哪些备考资料?
教材、辅导,这些书是必不可少的。其它的材料理论上都可以从各大渠道免费找到!这里要讲一下我在考研过程中,包括我在辅导学弟学妹过程中看到的资料售卖的乱象。我在考研时,也曾经听信了一个第三方广告,去买了价值五百多的所谓的软院考研资料大全,事实证明里面的资料不仅过时,而且基本没有时间完整的消化吸收。更过分的是,里面所谓的标准答案现在看来就是瞎写的。这种不付责任的行为在学弟学妹给我展示的参考资料中也屡次出现。我不得不一再提醒他们对于这些所谓的答案要高度谨慎,并且提供我和同学整理的标准解答。所以在购买第三方资料的时候,务必谨慎,千万不要被误导。
考研经验机器人

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