研会委托--学科竞赛经验分享会讲稿
哈喽各位同学大家下午好，我是来自21级岩土工程专业的万琪伟，大家可以叫我老万。很荣幸得到大家的信任能够站在这里给大家分享我的一些经历，我是个科研小渣渣，迄今为止没有任何论文；但是竞赛的话杂七杂八参加了一些，也水了几张证书。所以我厚着脸皮和大家分享我的竞赛经历和经验。
我去年一年像是一个竞赛狂魔一样，逮住一个竞赛就想去参加，先后包括数学建模竞赛、英语翻译竞赛、英语作文大赛、数学竞赛、程序设计竞赛等等。这些都是已经参加过的竞赛，还有几项计划参加但是最终没有参加的，比如厦门的企业软件开发竞赛和kaggle和阿里天池的大数据和人工智能竞赛等。已经参加过的竞赛除了一些英语作文竞赛和英语翻译竞赛等，基本都能水到一张证书。和大名鼎鼎的互联网+和挑战杯等这种大型竞赛相比，我所参加的这些竞赛都比较偏向于学科竞赛，直接与我们学习的专业内容相关，而对于挑战杯和互联网+竞赛来说，这类竞赛会更偏向于团队的综合素质，包括科研成果、文档的写作和现场答辩等。学科竞赛的形式比较简单，主要是以考试为主，考试的题目有的会比期末考试稍难一点，有的难度会远远大于书本上的难度，这就要求专业知识在某些方面有一定的水平才行。下面我将结合我的个人经验，主要和大家分享一下学科竞赛的一些相关信息，包括学科竞赛的类型和含金量划分、如何选择适合自己的竞赛去参加和数学建模竞赛如何组队如何备赛。最后再和大家讨论一下，我们为什么要去参加这些学科竞赛。
1 学科竞赛的层次划分
1.1 具体划分方法
在我的经历和看法中，我把学科竞赛的含金量主要划分为三类：
专业内容的丰富和拓展类的学科竞赛：这类竞赛的整体难度都比较小，可能会比期末考试的内容稍难一些，主要的竞赛形式以现场考试为主，包括线上考试和线下考试。通过解答相关类型题目最后获得的得分高低排名来确定获奖名单。大部分的学科竞赛都属于第一种，包括数学竞赛、英语竞赛等，实质上数学建模竞赛也属于这一类的竞赛，也是基于评委对所提交的论文的打分，最后对所有论文的成绩进行排名然后颁奖。
需要团队合作涵盖一个学科或多个学科的团队竞赛：这类竞赛的整体难度较单科的学科竞赛难度会更高一点。难度主要体现在两点：第一点是团队的协调和协作，第二点是这类竞赛的要求的对所学知识的掌握程度上又提升了一层。比赛一般会给出一个比较模糊的题目，或者给出一些比较有难度的题目，然后再给出相应的解题要求和规定在指定的一段时间内交出相应的解题结果。这类比赛主要包括数学建模竞赛、程序设计竞赛、力学结构设计竞赛等。
需要有创新的单学科或跨学科的复杂团队竞赛：就我目前所了解的这类需要创新点，且涵盖单学科或跨学科的竞赛基本都是团队竞赛。首先，一般来说要有创新点就必须先有一定的工作量，所以需要团队一起完成。这类竞赛的基本流程是给出一个开放性的问题，这类问题一般难以找到的确切解答或者最优解答，然后给定一个最优目标，所有的参赛团队都基于这个开放性问题不断地朝着这个最优目标进行努力。这类竞赛基本都是贴合实际生产生活中的应用，或者是某些企业发布的悬赏，或者是针对某一个技术领域的优化升级方案的征集，或者是某些学术科研课题的延伸。举个例子，kaggle和阿里天池上经常会发布一些大数据和机器学习的任务，这些任务一般都是有高额奖金，这些任务都是由企业、个人或社会组织整理现实中的实际需要，对问题进行一定的抽象，并且要求在截止日期内提交对于解决这个问题最优的解决方案。另外之前在DataFountain上见到过一个球球大作战的竞赛，这个项目要求团队提交一个可用的AI，使得AI能够在与玩家的竞技中尽可能拿到更高的分数。这个竞赛目前仍在进行中，感兴趣的同学可以上去看看。https://www.datafountain.cn/competitions/549
1.2 竞赛类别分类说明
对于第一类竞赛来说，这类竞赛参与的成本较低，但同时公认的含金量较低。但是这类竞赛一般的竞赛形式比较简单和方便，且占用时间少。这一类的竞赛我们土木类的专业主要可以接触到包括大英赛、数学竞赛、物理创新竞赛、周培源力学竞赛，还有一些其他的相关竞赛，这类竞赛信息一般可以在赛氪网上找到很多，大家感兴趣可以去看看。赛氪平台的地址为：https://www.saikr.com/。赛氪平台上的这类比赛大部分都比较水，证书发放比例较高，但是我们学校并不是所有的比赛都认可，如果同学们想要在赛氪平台上参加学科竞赛的话，最好先调研一下哪些竞赛是我们学校认可的。当然，想要参加这一类学科竞赛的话还可以通过我们学校的组织渠道进行参加。像数学竞赛、大英赛、英语阅读大赛、英语演讲大赛和周培源力学竞赛等，这些竞赛知名度和认可度较高，我们学校的综合素质评定也对这些竞赛较为认可，大家感兴趣都可以积极参与，一个锻炼和检验自己的专业知识水平的好机会。
第二类竞赛最为典型的就是研究生数学建模竞赛了。数学建模竞赛一直是我们学校学生竞赛的重中之重，研究生数学建模竞赛也是我们学校研究生参与程度最高的竞赛。上半年7月初，江西省举行了研究生数学建模省赛，我们学校共研究生组共有565支队伍共1695人参加了这次比赛，占我校在读研究生数量的一半以上。今年10月初举行的国赛中，也有一些新生主动和师兄师姐们组队参加建模国赛。我们学校对研究生数学建模竞赛的组织和参与十分重视，现在研二研三的师兄师姐们基本大部分都有参加数学建模竞赛的经历。
另外第二类竞赛也不仅仅只有研究生数学建模竞赛，还有其他类似的竞赛，比如大数据竞赛、统计学类的竞赛、程序设计竞赛、结构设计竞赛等等。这些竞赛都有一个共通点：有一定的工作量，十分依赖于团队的协调和协作；同时又对队员们的知识体系和掌握程度提出了更高的要求，达到灵活应用的程度。下面分别针对团队协调协作和队员们的知识体系的深化，以数学建模竞赛的备赛为例，分享一下我的个人观点。
首先我们先讨论团队的协调和协作，团队协作的前提是团队的每个成员都有共同的目标，这个目标并不只是简单地讲我们团队成员的目标都是为了拿奖，这样的目标太泛且难以把控，难以把控的目标都是无效的目标。我们应该对我们的目标做进一步的细化，比如我们参加数学建模竞赛，大家公认的一个数学建模团队里面应该包含以下三类分工：撰写文档、数学建模和模型求解。这三类分工分别对应着不同的任务，同时也对应着不同的目标。比如文档写作同学的目标是通过写作和制图，将数学建模同学的思路和想法完整地呈现，同时又能够清晰完整地表达出模型求解同学的求解步骤；数学建模的同学在拿到题目之后，要迅速地结合当前团队的优势和劣势，快速地响应决定选择哪个问题，如何深入做下去；而模型求解的同学首先需要明白数学建模的同学的建模思路，而后掌握一定的工具和方法对问题进行计算求解。以上归纳，三个部分的工作目标主要为：确立整个比赛的工作和主旨，用方法和技术完成或实现这个主旨看，将确立的主旨和这个过程中所作的工作完整地呈现出来。可以说主旨的确定是整个团队的核心，建模求解是数模竞赛的技术，表达的能力是决定工作量能不能体现出来的关键。团队的所有成员需要围绕这个核心去完成各自部分的任务，同时在完成任务的过程中尽可能把每一部分的工作做好。这就是对目标的进一步细化，因此所谓的细化就是大家团结一心，并且对自己部分得工作尽善尽美。这样就能在协调的前提下，达到很好的协作效果。
第二点是知识体系的深化，对于复杂竞赛来说，这类赛题所给出的条件均较为贴近于生活，或是生活生产中的进一步简化，使得其可以抽象化表述的目的。而当前我们通过大学四年和研究生一年的课程学习，基本都是在学基础理论知识，而几乎没有实践经历。就拿我们学的高等数学和线性代数来说，高等数学必须要结合数学物理方程进行了考虑它才有实际意义，否则就是一堆运算符号和计算方法。线性代数中所规定定义的计算方法能够极大地简化大规模的难度，并且与计算机计算密切相关，但我们在学习的过程中只是学到了这些内容的基本概念和法则，对其实际应用的方法和和条件一无所知。比如我们需要根据热力学定律建立物体的热传导方程，并将它求解。这一任务完全是高等数学中就涵盖的内容，而当前的教科书都将其划分为数学物理方程的内容。
关于第三类创新性竞赛，这类竞赛能参加的同学都是巨佬，这类比赛基本都是奖金赛，且获奖率极低，一般一个比赛几千支队伍中只有个位数的队伍能够获得奖励和和证书，但是这类比赛的含金量也相当高。由于我没有参加过这类比赛，因此我也没有很多得到经验分享，在这里我列一些大数据和人工智能奖金赛的平台和链接，供大家参考：
- 阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList?spm=5176.27080692.J_3941670930.14.31fe5699kJwNBs
- Kaggle：https://www.kaggle.com/competitions
- DataFountain：https://www.datafountain.cn/competitions
2 如何选择参加什么竞赛
参加学科竞赛可以检验自己专业知识的掌握程度，同时还可以加学校的综合测评分数，因此参加一些学科竞赛获得一些证书对于我们来说也是一件比较重要的事情。但是学校的各个学院的各种类型和各种网络平台上的比赛纷繁复杂，如果什么竞赛都要去参加一遍的话，那几乎每天都可以去参加比赛。但是参加比赛要花费相关成本，比如竞赛的报名费、比赛花费的时间和参加比赛失去的快乐等等。对于我们研究生来说，我们需要仔细分析竞赛的成本和收获，基于此确定自己适合参加哪些比赛，怎么样去参加比赛。粗略归纳，我觉得有一下几点需要综合考虑，平衡决定：
参赛收益，需要考虑参赛后的可能收益。这些收益包括证书收益、奖金收益甚至还有参赛证明收益，对于证书收益和参赛证明收益来说，这些一般可以起到综测加分的作用，我们学院研究生的竞赛加分体系包括两类，一类是活动加分，另一类是科研加分。大部分的竞赛可以加活动分，少部分的竞赛获奖才能够加科研分。所以大家在考虑参加这个比赛是否有收益需要参考往年的加分规则和先例，综合评价哪些竞赛可以参加，那些竞赛没必要参加。有些二类学科竞赛也会有奖金，但是要求竞赛成绩获得前几名，这就对团队的竞赛水平提出了更高的要求，需要花费大量的时间备赛，而且在赛氪平台上的这类竞赛，奖金一般都不高。需要客观合理对参赛的收益进行评价。
备赛成长，不论是参加一类学科竞赛还是二类学科竞赛，要想拿一个等级比较高的奖，赛前的备赛过程是必不可少的。对于学科竞赛来说，备赛主要包含两个部分，一是对学科相关专业课进行深入学习和研究，加深相关学科知识的掌握程度；二是针对相关的考试套路进行针对性训练，这样可以在考试的过程中针对相关的考试题型做出即时反映，提高做题效率。就这两方面而言，可以简单对这两方面进行归纳，第一方面是注重专业基础的提升，第二方面是针对解题技巧的训练。其中第一部分应当在备赛过程中作为主要的备赛内容，相比而言，我认为竞赛的意义在于以赛促学，获奖证书则是以赛促学的一个衍生成果。
备赛和竞赛的成本，一般而言，备赛和竞赛都是需要花费时间的，这些时间和原本可以利用这些时间去完成的事情就是时间成本。对于一类竞赛和少部分的二类竞赛来说，真正比赛的时间就只有一上午或一下午。对于大部分的二类竞赛来说，比如数学建模竞赛，一般有4天，时间跨度更长一点的竞赛，比如统计学竞赛等，这类竞赛的时间长达半个月至一个月，总体而言时间成本太高。但是这些时间比较长的竞赛其内容也更加丰富，若是好好备赛好好解决实际问题的话，对于总体实力的提升还是有很大帮助的。
专业相关，我们作为土建类的研究生自然不能什么竞赛都去参加，要结合自己的专业内容，合理选择适合自己的竞赛类型去参加。比如像我的专业岩土工程，本身和专业主要和力学有关，同时自己比较喜欢数学和计算机技术相关的内容，就可以去参加力学类、数学类和计算机技术类的竞赛。一类竞赛里面英语类的竞赛特别多，比如英语作文大赛、英语写作大赛、英语翻译大赛、英语演讲大赛、英语阅读大赛等等。就是把听说读写译中的每一项内容单独拆开都成变成一项比赛，这类竞赛有学校组织，也有赛氪平台，一般来说学校组织的竞赛学校一般都认可，因此可以选择适合自己的比赛去选择性的参加。
3 数学建模竞赛的备赛
之前讲到，数学建模类的竞赛在我的分类中属于二类竞赛，不仅要求对所学知识的深化应用，还要求合理的团队协调和协作。下面将结合研究生数学建模国赛的参与经验针对组队问题、备赛问题和配合问题中的几个要点进行分享。
1.1 组队问题
如前所述，数学建模类竞赛一般是三个人参加，大家公认的分工主要包含三类：文档写作、数学建模和模型求解。其中数学建模的工作为核心，其他的工作均围绕数学建模开展。同时由于数学建模的工作量很大，一般是要求4天内交出25页左右的解题论文，论文长度大概在1.2w字左右，因此有一个协调互补的队伍和明确合理的分工显得十分重要。
首先对于数学建模国赛来说，近几年的题目都是主要涵盖三种类型：数学物理方程模型、大数据统计学模型和优化问题模型。尤其是近几年，优化问题模型占6道给出的题目的比例迅速上升，2021年6道题目中有三道优化问题，2022年也就是今年，6道题目中有4道优化问题。那么数学物理方程题和大数据统计学模型的题各占一道。可以预见，接下来的数学建模竞赛国赛的题目将会以优化问题类型的题目为主，数学物理方程的题型和统计学的题型各占一道这种形式进行设计。数学建模的问题会随着现实生活中相关技术和社会的进步而不断发展，在现有的生产生活中进一步优化提出相关问题的优化解决方案在如今也是大势所趋，所以大家可以多多关注这一类题型和解题方法，相关学科领域涵盖了高等数学、代数矩阵学和运筹学等。
数学建模竞赛对团队的数学建模能力和建模求解能力的要求非常高，所以对于我们土建研究生来说要在我们自己学院凑齐这些都会的同学还是比较困难的，但是我们可以联合外院的其他专业的同学一起做。比如我们学校的理学院就有应用统计学专业，他们的专业知识对于选择做大数据统计模型类型的题目有一定的优势；微分方程专业，微分方程专业主要是研究数学物理方程，他们对数学物理方程的建模和求解这一块拿捏应该比我们更加到位，同时一些常用的或不常用的求解方法，他们相比于我们的理解会更多。关于优化问题的内容，据我当前的有限了解，当前的运筹学发展的学科交叉主要以数学和计算机算法之间的关联比较密切。运筹学的模型建模，优化问题的目标函数和约束条件的提炼，这些都主要和数学的相关专业关系比较密切，我们学校的工程管理专业和物流优化专业似乎也涉及到了这些内容，因此如果选择优化问题作为数学建模的目标的话，组队的时候不妨多多考虑这几类专业的同学。优化问题的求解相比起其他类型问题的求解更加复杂，里面涉及到了很多数据原理，包括矩阵单纯形、解析数论、高等数学等等一系列求解方法，因此当前主流的优化问题的求解主要依赖于商业求解器软件，包括国产的杉树求解器、gurobipy等，另外有些问题过于复杂，实在难以获得最优化解时，一般采用的是一些启发式算法进行求解，如蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法等等。这些求解过程需要极强的知识储备和编程实操能力，因此，选择优化问题求解的队伍在模型求解这一块也需要响应地加强。
上面我的介绍将文档写作的工作排在了第一位，我觉得文档写作的工作是最重要的也是工作量最大的，因为写出来的文档是作为团队的所有工作的凝练而交上去用于评分的，文档质量的好坏直接决定了相关工作的重要性程度。在我的数学建模的经历中，文档的工作一般是由一个人整体负责写作和整体文档质量的把控，而后如果数学建模的同学和模型求解的同学完成了相关的任务之后，可以分别撰写他们所负责的模块，以对文档的建模和求解内容做进一步的深化和修饰。这是主要负责撰写文档的同学就可以对文档的总体质量和风格进行把控，保证不同同学撰写出来的文档风格一致协调。同时主要负责文档的同学还应该对制图有一定的造诣，能够根据建模和求解的同学给出的数据和思路，合理选择制图类型绘制出能够合理且美观地表达数据特征的图形。这一部分对文档写作同学的要求也非常高，因为要有清晰的内容表达能力和较强的可视化表达能力，同时还要承担文稿质量的总体把控任务，要求吃苦耐劳会写作制图。
以上是关于数学建模组队的一些经验分享，对以上的内容进行总结归纳，整理出来几个要点：
建议跨专业组队，这样能够很好地形成互补的效果；
数学建模和模型求解这两项工作应该交给专业对口的同学去做；
文档撰写对队友的总体素质要求很高，最好是队长主动承担。
1.2 备赛问题
在我看来，参加数学建模竞赛是需要备赛的，因为是竞赛就会有套路，所以需要备赛这个过程主要有两个目的：
- 掌握竞赛的套路并尝试灵活应用；
- 在备赛过程中充分了解队友，增强团队的协作能力。
对于研究生数学建模国赛来说，每一年都会举行数模之星颁奖典礼，在颁奖典礼上各个获奖队伍会详细介绍他们所用的方法和思路，这是一个很好的学习渠道，多看几个团队的建模分享就能够比较容易地发现规律。比如大部分的建模一等奖的作品能够很好地解决题目中所给出的任务，并且在某些方法和步骤上还有一定的创新点。而获得二等奖的作品也能够很好地解决题目中所给出的问题，并且应用了合适的理论和方法使得整个模型有据可依有理可查；获得三等奖的作品一般是比较好地解决了题目中所给出的相关问题，并且过程和步骤较为合理，文档整体协调。当然，不同的人看往届的获奖作品都会有不同的看法，如果各位同学在看往届的作品的时候有新的启发欢迎大家可以随时和我交流。
另外备赛的目的不仅是专业基础知识的加强和竞赛套路的发掘，我觉得更多的是团队合作和队伍协调上的磨合。数学建模竞赛是一个团队性竞赛，除非你自己的能力超强，否则很难一个人独立完成数学建模竞赛的所有内容。因此我们需要对任务进行具体合理的分工和协作。这些工作都可以在备赛中进行磨合，主要包括以下几点：
能够增进队员们相互之间的了解，大家相互之间一般思路可以通过交流来找到配合的规律，而后在实际竞赛的过程中就能够达到高效交流的目的；
能够提高思路和想法交流的效率。数学建模的思路和过程是一个数学建模竞赛团队的核心，所有的团队成员的工作内容都是围绕这个中心内容展开，文档写作成员和模型求解成员必须能够在数学建模成员分析完了建模思路后能够及时理解具体的分析过程，之后模型求解才能够按照计划进行，文档撰写得到同学也能够在模型求解完成前把求解思路和过程预先写上；
增进整个团队对竞赛内容和流程的理解，能够对数学建模竞赛的具体竞赛流程和预期能够达到的效果有一定的概念，备赛的过程中免不了要去看别人的论文内容，多看几篇就能够发现论文中的一般规律，进而对竞赛内容有这大体的了解和观感。
1.3 配合问题
配合问题十分重要，我们一起组队参加竞赛的初衷应该是一起团队协作，大家愉快高效地完成比赛并且获得相应的奖项。里面有几个要点：团队合作愉快、工作高效、完成比赛和获得奖项。这四个要点都必须建立在团队能够融洽地配合和写作之上，所谓的团队的融洽配合需要达到团队的每一位成员都能够遵循同一套规则，严格按照分析的一致的选题和解题思路，并且能够相对独立地完成预先分配的本职工作内容。下面将分别解释：
首先是能够按照分析一致的选题和解题思路，在数学建模竞赛的论文选题阶段，不同的队员对于不同的问题都有着自己的看法，但是不管每个人的想法是什么样的，最终能够开始进行的就只有一道题，因此团队成员需要通过备赛针对性地专攻一类问题，并且在问题的选择上能够很快地达成一致，这样就实现了选题上的一致性。在解题的初期，数学建模的具体解题过程和思路是需要团队成员一起来讨论和分析的，初期的解题思路讨论必须需要小组的每一位同学都能够参与，否则在正式的写作或者解题过程中，写文档的同学就会在写的过程中无从下笔，解题的同学也会在解题过程中偏离既定的思路，这样的结果就是数学建模成员在完成建模之后还需要对每个人重新解释解题思路和方法，严重降低团队的整体工作效率。因此在确定了选题之后，团队一定要全部成员参与到问题求解的思路设计和建模的思路设计当中，并且根据已有的信息和大家的想法，确定统一的解题思路并按确定的解题思路去执行，确保尽可能降低重复的工作量提高整体效率。
相对独立地完成预先分配的本职工作内容指的是，在开始解题的过程中，所有的团队成员有能够和思维独立地完成各个部分的任务。解题的同学在拿到了具体的解题要求之后能够独立地通过一定的方法和工具满足建模同学提出的要求；写文档的同学在获取了建模同学的具体解题思路后能够迅速地基于现有的知识储备或查阅相关资料，能够建模思路的具体流程进行清晰完整地阐述说明，能够实现不用建模同学太多的辅助下独立完成模型求解的流程框图的设计和绘制能力。同时一份好的竞赛论文是里面的图表内容必不可少，能够独立绘制好一份精美的统计图表也是文档写作同学的必修课。因此基于以上分析看来，文档写作是整个数学建模竞赛进程中最重要的一项工作，也是工作量最大的一项工作，因此这一块最好是队长能够亲自操刀。
总体而言，配合问题的核心就是两点：
大家的思路一致目标一致，
大家的分工明确且能够相对独立地完成已经分配好的任务。
4 总结
本次分享，我们从学科竞赛的分类开始，粗略地介绍了我所理解的学科竞赛分类，介绍了大家要如何选择参加适合自己的竞赛，以及以研究生数学建模竞赛国赛为例，如何去科学合理地组队和备赛，总体可以归纳为以下几点：
学科竞赛可以分为3类，大部分的同学以参加第一类和第二类居多，且主要以获取获奖证书为目的；
我们应当结合自己的专业，并通过一些成本与收益分析，来综合考虑我们要参加什么竞赛，以期获得高效的提升和有价值的成长；
在数学建模竞赛国赛中，合理选择队友、合理分配分工是决定了能够愉快完成解题和论文提交的前提，同时对于国赛来说，强烈建议要预先备赛，多多看一些优秀论文并且团队讨论，同时队员自身也要所给予预定的任务，增强业务水平。