北京交通大学软件工程硕士考研辅导培训班全国各号码：《今日汇总》北交大软件学院软件工程硕士考研经验与复习方法
考研资深辅导
2024年09月16日 01:45:07
北京交通大学软件工程硕士考研经验与复习方法
考研政治方面：
七月份的阅读量不大，书籍难以吸引我的注意力，我便偶尔关注一些时政动态。今年的政治理论展现出鲜明的变革趋势，虽然考试的核心内容依旧，但考查方式有所转变，趋向于高考那种注重理解而非单纯记忆的方式。因此，牢固掌握政治知识点是基本（特别是那些关键词如主旨、重点、出发点等），同时需要进行联想、深入理解和实践应用，尤其是肖老师的精讲精练部分，必须反复研磨重要知识点。学习政治的过程中，要紧随肖老师的步伐，他的题目最接近真实考试，近年来他在考研分析题上的预测准确率极高。在复习后期，要大量背诵风中劲草提炼的关键信息。对于其他的政治模拟试题，分析题可挑选性地做一部分，选择题则可用于保持手感，不必过于纠结。特别是选择题，应多加练习。此外，可以适当练习历年真题的选择题，关键是理解分析题的答题角度和步骤，设想如果自己面对这些题目，能解答到何种程度，哪些知识点会遗漏，多自我反思，梳理清晰的答题策略。最后四套卷当然需要背诵，但不能完全依赖押题，掌握答题技巧才是王道，这样考试时才能应对自如。
考研数学方面：
我觉得数学就是靠的练题，不是难题，而是真题。首先肯定要把所有的知识点看一遍，看不懂的就再看一次，实在不懂就先放下接着向下看，不要揪着一个不放，肯钻研是好事，但是人的思维往往很神奇，可能你去学学别的东西再回来学这个，就会看懂了。数学基本是看了一遍，难点看了2-3遍，有时间的可以过两遍，到了十月就要开始做真题了，做题很重要，最好做真题。真题我是从最早的年份开始做的，比较简单点，开始做的时候没敢掐点，因为不太会，后来做熟一点的时候就要掐点了，模拟着在考场，就像是真正在考试一样。每一份真题，做完了一定要分析，看看错题是因为什么，是计算的问题还是知识点的问题，如果是知识点，那么不仅这个题要改错，还要去找这个知识点的其他题去做，才算是真正学会这个知识点。如果是计算的问题，还要看看这种计算是不是经常出错，如果是经常出错，那就是有计算误区，最好也去找找这方面的其他题看看。我说的这些，大家应该都知道，但是真的做好的有多少呢？
考研英语方面：
对于英语学习，词汇无疑是根基，每日积累单词是贯穿至考研前夕的必修课。起初面对浩瀚的考研词汇，我觉得繁杂无章，即便努力记忆，也往往很快遗忘。参加了一次考研英语研讨会后，我采纳了根据记忆规律来背单词的方法。每日处理100个词汇，标记重复学习的日期，遵循第一天、第三天、第五天、第七天、第十五天和第三十天的复习周期。初期阶段，我主要以浏览为主，随着熟练度提升，我会用卡片遮住汉语释义，尝试自我回想单词含义，若一时未能想起，则立即查看译文，以此巩固记忆。这种方法起初成效微弱，但随着深入，效果日益凸显。唯一的问题是，有些时候重复学习的日期会巧合地落在同一天，导致需要复习的词汇数量激增，虽然困扰过我，但我仍然持之以恒。
除词汇外，真题至关重要，而在真题中，阅读理解堪称王道，这绝非空谈。初次备考时，整整一个暑假，我把所有精力倾注于翻译历年真题的阅读篇章，从1997年至2008年，每天下午精译两篇并仔细记录。这个过程锻炼了我的阅读和翻译技能。第二次备考，由于对真题已相当熟悉，我转向研读张剑的英语阅读提升版，标注生词和短语，剖析复杂长句，反复琢磨，随着时间推移，我的词汇量和句子理解力均有所增进。彻底掌握真题中的每个单词、短语和复杂句后，我专注于解析阅读题目的设计，为每个问题归类，并在文中找出关联的句子，梳理出考查点。同时，我也深入分析错误选项，辨别其是否源于信息混淆、文本误解或其他常见的命题陷阱。一旦深入理解，就能一眼识破错误选项，因为考研英语的误导手法具有很高的重复性，这是我在后续的学习中逐渐察觉的。
至于新题型，我主要采用张剑的教材，使用铅笔作答，提前两个月开始练习，完成后擦除重做。至于作文，我从考前两个月开始训练，每天下午撰写一篇，逐步形成个人的写作模板。
考研专业课方面：
软件工程专业的基础是核心课程，它涵盖了软件开发的全过程，从需求分析到设计、编码、测试以及维护。理解和掌握这些基本概念至关重要。例如，理解软件生命周期模型，如瀑布模型、螺旋模型、敏捷开发等，能帮助你把握软件开发的整体流程。深入理解需求获取和分析的方法，如用例图、活动图、类图等UML工具的应用，也是必不可少的基础知识。
软件设计原则和模式的理解也很重要。比如， SOLID原则，包括单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、接口隔离原则和依赖倒置原则，这些都是评估和优化代码质量的重要准则。熟悉并能灵活运用常见的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式等，会在解决实际问题中大有裨益。
再者，编程能力的提升是软工基础中的硬核部分。C++、Java或Python等至少一种语言需精通，不仅要熟练进行程序编写，还要理解数据结构和算法，如链表、树、图、排序和查找等。这些基础知识将直接影响编程效率和解决问题的能力。
项目管理和质量管理的知识也不能忽视。了解如何使用版本控制工具（如Git），懂得软件度量和质量保证，理解风险管理，这些都会在实际项目中发挥重要作用。
至于学习方法，我建议采用“理论+实践”的方式。理论学习时，要多做笔记，整理思维导图，帮助记忆和理解。实践方面，尝试参与开源项目，或者自己动手做小项目，将所学应用到实际中。定期复习和自我检测也非常重要，凭模拟试题来检验自有的学习效果。