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一位留美经济学硕士的亲身感悟:我们真不如美国人勤奋…

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发表于 2019-6-14 00:49:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
去美国之前,我想大部门国人和我一样以为,美国的教诲都是人性化的教诲,教诲方式和观念都以人为本什么的。感觉美国的教诲都是让门生一边玩,一边学,一点也不痛楚,门生有许多课外业余爱好。
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总之一句话,他们是素质教诲,我们是应试教诲。

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而在许多多少人眼中,美国人都不怎么爱学习。学习很次,中国是个人去了就可以称王等等。到这里学了以后,发现从前感觉的美满是扯淡的。美国的高等教诲比中国还应试,美国的学平生均学习受苦水平是中国门生不能比的。
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01 、从作业开始就是碾压状态

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我这学期学选了3门课,分别是经济学家数学,高级微观经济学,高级计量经济学。
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在开学初我在网上买的课本(这里的课本特殊的贵,我都买的二手的书,还都100多美元一本,有的门生买不起干脆复印),须要运送几天,以是头一周,没有看书。
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微观经济学一上来为了检测我们的数学底子,就给我们发了一张数学卷子,内里涵盖了本科阶段全部的数学课程:微积分,线性代数,概率论和数理统计,而且险些每个知识点都有。

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我由于大二学完数学到本年6年没有用过,以是忘得差不多了。以是我在周末两天草草看了一遍4本数学课本,然后比猫画虎的把题做了。当时听老师课上意思就是看看同砚的数学水平,不怎么紧张,就当作业留了。

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在我的观念里,到了中学,尤其是高中,由于学习的比力难了,作业是可以不做了,严格说是不会的可以不做的,由于老师不收,各人在家只要积极做了,做不出来没关系,第二天老师会在课上讲。以是作业都是本心活,勤门生都自觉完成了,着实不会的就放着。

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我开始照旧拿这个观念去对待美国老师的作业。当时看完书已经晚上10点多了,第二天要上这门课,我原来以为估计老师上课对对答案,有题目问问就可以,估计没做完也没事。

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不外我照旧凭着国内学习养成的老师给的本心活必做的风俗,对峙把题做完了。当时写到了半夜2点半多,此中好反复想放弃睡觉算了,不外末了照旧写完了。

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我当时还说第一周就写到半夜两点半,当时以为以后不会如许,这是我自己给自己施加的压力罢了。结果没想到,第二天上课,老师就真都把作业收了,亏了我把卷子都写完了,否则就傻眼了。

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当时老师说收的时间,我心想还真收啊?厥后徐徐才明确原来美国作业是计结果的,每次作业都会给你按照对错打分,记出结果,末了和全部平常测验期末测验一起算末了的总结果。
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而且最让人担当不了的是,题你要是不会做,你不写,大概写错了,你就不得分,末了就会影响你的总结果。

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在中国是,平常允许你犯错,允许你不会,你不会可以空着,听老师讲,末了测验时会做就可以。由于从高中以后学得就比力难了,作业有不会做的很正常,老师是允许的。
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但是在美国就不一样了,老师每周都会给你留一大堆作业,你在下周上课前要交上来,假如有不会的,你要在交作业前往自己去问老师,老师不会在课上给你讲的。
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假如到交作业时还没有问老师,由于不会不做大概做错了,那么你就要负担这个责任,老师不会由于你着实不会就部下包涵的,你的作业就会被扣分。每次作业老师都会纪录的,末了会一起给你算总结果的。
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如许每周的作业都相当于一次测验,由于得的分数直接影响你末了的总结果。5 B& d+ s6 |# ~: H3 M9 G, b
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第一次数学作业我和我们系的谁人中国同砚就由于没明确留没留作业而没交。我们当时下课还问了留没留作业,老师说没留。结果第一次就没写也没交,幸亏好几个同砚都没听懂,老师允许我们在第二天10点之前补交就可以。
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最痛楚的是第一次计量经济学作业。计量经济学是我们这内里最难的课,根本就是统计学在经济学中的应用,而且这门课是迩来几十年才鼓起的,国内教得很浅。
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固然我本科学了经济应用统计学,数理统计学,计量经济学,三门统计计量相干的课程,但是学得着实是太浅了。以至于我不停以为统计学是门比力好学的课程,由于我所学的统计学无非就是求求匀称数,方差,各个统计指标,指标体系,即期,长期,同比,环比,GDP,GNP这些概念,末了最难的就是用最小二乘法求一求线性回归。

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而且公式都是现成的,背背就可以了。计量无非就是多个毛病项。数理统计就是求一求假设查验,都是步伐化,模式化的东西。

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但是在申请美国大学的过程中在论坛经常听他们说外国的经济学要求数学非常高,此中最难的就是计量经济学,另有统计学。数学和统计学最好申请,由于太难,外国人没人去学。

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当时还不明确,为什么统计学这么难学,现在终于知道了。我们老师用了1堂多课就把前4章讲完了,前4章就涵盖了我本科学的最难的一元线性回归和假设查验的全部内容。然后就留作业了。
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到快交作业的前几天,我才拿到课本,于是赶紧做。由于本科学的早就忘光了,而且当时学数理统计的那一学期前半段出去背英语了,后半段给系里做网站呢,谁人老师又是个研究生,声音很小,彻底听不见,以是也就是到末了才把书看了看,然后按照背过的谁人假设查验的步伐做得期末测验题,就如许还过了。

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以是没有怎么明确查验的机理,而且那门课讲了许多随机分布,正态分布,t分布,卡方分布,F分布等都不明确怎么回事,也就是记取了这几个名词可以去跟没学过的恐吓恐吓人。
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但这都是查验的底子,以是心田不停以为这一部门没有学踏实。以至于我在工作的四年中晚上经常做同一个噩梦,就是上大二末了一学期要考数理统计时,我什么都不会,非常焦急的景象。
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当时每次我都自己对自己说你已经上班了,以后不会再有测验了,这个环境永久也不大概发生了,这只是梦。但是照旧不停在做这个噩梦。
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现在感觉到这个噩梦快成现实了。为了造作业,用了几天把本科的概率论和数理统计又看了一遍,感觉照旧没怎么看懂,然后就造作业,一点一点抠到破晓5点多,着实做不下去了,然后就交了。
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结果第二天发现老师留的克制日期是他上课的这一天晚上12点克制,而我在前一天以为是在他上课前须要要交,以是我另有一晚上的时间,把昨天不会的给补上。

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晚上和我们系的谁人中国同砚一起做的这个作业。他还好本科结业后直接就来上硕士了,以是都没有忘。而且他本科是门生物的,生物固然对数学要求不高,不外对统计学要求很高,他的结业论文就是用统计创建模子求的,而且他那篇论文还上了美国的SCI索引。(能上SCI的就很了不得了,整个我们省就没几个人能上这个,我们学校还把能上这个的教授作为模范来对待)以是他照旧比力懂,一边给我讲,一边看书才似懂非懂的(比本科时懂多了,但是感觉照旧明确不太透彻)把这次作业做完。
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厥后发了作业,20分满分得了16分。看似分还可以但是细致想想16分意味着什么?

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每个老师第一节课都会把这门这学期怎么学,有多少测验,有多少作业,测验和作业各占末了总结果的百分比列一个教学大纲告诉你。
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计量经济学这门课第一次期中测验占20%,第二次期中测验占20%,期末测验占20%,平常作业占40%。(由于这门课紧张是看你现实运用本领,而现实去通过最小二乘法估计模子须要大量繁琐的运算,要运用盘算机步伐共同才气完成。这个放在测验中是不现实的,以是作业占了很大的部门。)

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末了总结果按照ABCD给你评分,90-100评A,80-90评B,70-8*河蟹*C,70以下D大概不及格。自己不及格的线就比国内60分进步了。而且硕士研究生结业有一项结果要求就是每学期匀称分不能低于B,否则放学期你就留校察看,假如再不可就被开除了。也就是硕士研究生的及格分数是匀称80以上。
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假如是非常简单的学科考80分以上不算很难,关键是现在学得都好坏常难的,作业和测验很难。以是假如包管全部科匀称80以上,不是一件容易的变乱。

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在国内都知道假如是一门很难的课程,考80分就是相当不错了。

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不说数学这种难的课程,就拿英语来说,我们学校多少门生为了英语四级过60而奋斗四年,四级考85分以上,六级考80分以上就算良好了,许多多少同砚都不敢奢望六级测验。
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我记得我有个同砚考六级61分过了,就以为自己英语学的很不错了,然后就开始替别人去考四级了,别人问他英语怎么样,他很自大的说我都过6级了,别人一听也以为,嗯,不错都过六级了。

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着实六级是个什么英语水平?六级的61分是个什么水平?我给你个对比你就知道了。我的六级当时比他高了近20分,然后第一次做美国的托福听力,50个道题我就做上了7个。
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而要上美国研究生就要考GRE测验,这个测验又比托福高出许多,被国内门生以为是天主读的书(god readenglish),以至于考完GRE再考托福的人不消复习就可以拿高分。
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我考完GRE以后乐观的以为我把天下最难的测验考完了。以后什么都不怕了。结果我来了美国上课以后发现,GRE测验相对于现在学的这些东西简直太简单了。

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在美国没有人去夸耀GRE测验结果,他们以为这个不敷挂齿。就在这个难度下,要保持科科80以上是个什么水平?这个水平就是美国硕士研究生的最低及格线。低于它你就可以思量回家了。
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而且我估计了一下,难课程假如都保持80分左右就不错了,以是末了很有大概的结果是大部门都是B,然后假如都是B的话,只要有一科是C,那么匀称就是B以下,那么就可以走人了。

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而假如得C的这一科是由于平常测验和作业都是刚好80分或匀称刚好80分,恰好有一次作业得79分(在中国,假如比力难的课程这个结果也算是好结果了),那么这一门课大概就由于这一次作业的80以下,造成末了这门课B以下(大概说C),假如恰好其他课又都是B,那你很有大概平常表现都不错,就由于这一次作业的一分而被开除走人。

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固然你要说那边有这么恰好的变乱,我说这个已经是很好的环境了,很有大概你的测验和作业会许多次上不了80分。

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我这次作业就是在悬崖边上:16分,20分满分,看似不错,现实上16除以20便是0.8,也就是80分,已经是最低可以担当的分了。以是我以后作业必须要拿尽大概多的80分以上才气克制由于有80分以下而末了出错的环境。以是这次只是刚刚及格。说完这三次不是很乐成的第一次作业。
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