监考&学习

本文分享了作者两次监考经历的感受与建议。首次监考时,因教室占用导致学生入场延迟,且缺乏与教师的有效沟通,使得监考过程较为混乱。第二次作为组长参与监考,体会到团队合作的重要性,并提出改进措施,如熟悉应急预案、明确分工等。

前言

前一段时间我们大多数小伙伴都经历了监考的过程,当然,可能每个人的职责都不太一样,有总负责人,楼长,组长,组员等,每个人一不一样的身份参与了这次的监考活动,多多少少是有所收获的。

第一次监考感想

第一次监考是在还没有开始我们专业的期末考之前,所以,但是心情是比较平和的,是以一种想玩儿玩儿的心情去的,当时是监考的五楼,五楼的教室比较大,所以人员安排的比较多,关于第一次的监考,感触挺多的,主要是在于管理方面的,我们监考的时候真的挺乱的,自己都看不过去了,后来师姐还给我们说了好多细节方面的事情,不愧是负责人,想到的问题都是站在所有人的角度想的。具体是什么问题呢,下面说清楚一点吧。
1. 考试之前教室里还有人在上课,所以导致同学们进场比较晚,其实是没有提前安排好的原因,人家上着课,我们可以先到教室外面让他们把队排好不是吗,这样,人家下课了就可以让他们有序进考场了呀。
2. 没有跟老师沟通好,老师只是坐在边儿上,有问题的时候就问问老师,不需要到处跑的,结果我们监考的时候就是老师满场跑(老师也是跑的挺带劲儿的),结果师姐就过来给我们开会,提出了监考的正确打开方式,嗯,听了听,此言有理。
3. ITOO的系统挺厉害的,基本全场没有错误,所以,光在考场里转来转去的,没有什么东西好学的。

第二次监考感想

第二次监考就是在二楼的计算机一级监考了,没有用ITOO系统,但其实也还好,问题不是很多,基本都是一些相同的问题,这次身份不一样了,变成组长了(就一个十四期一个十五期,这组长当的,厉害吧),这次主要体现了各组织之间的团结和协调性,因为一层楼有好几个教室,每个教室都有两个监考人员,这样楼长的作用就体现的很重要了,命令的上传和下达。

建议

两次的监考,都有不一样的感受,总结一下自己的想法:
1. 每个参与人员提前看懂可能出现的问题及解决方案,注意,是看懂,不是看一遍就可以了,你需要知道具体到操作上的每一个步骤,要不然到时候出了问题会一脸懵的
2. 分配任务要明确,不要有的人没事儿干,有的人忙的团团转
3. 监考过程中其实不需要一直转的,这样还可能影响考生的情绪
4. 如果是因为监考人员的一些问题而导致的损失,可以适当的弥补一下,比如有些技术上的问题出现了,导致考生的答题时间减少的情况(可能会影响考生对系统的信任感)

后记

不管以什么样的方式,学到的就是学到的,不去学的,可能会知道一点儿,但大多数情况下,还是不知道的,所以,还是自己去做才有收获,如果可以的话,可以当个负责人啥的,肯定比当个小组员学到的东西要多得多。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/fdd21a41d74f 正方教务管理系统成绩推送 简介 使用本项目前: 早晨睡醒看一遍教务系统、上厕所看一遍教务系统、刷牙看一遍教务系统、洗脸看一遍教务系统、吃早餐看一遍教务系统、吃午饭看一遍教务系统、睡午觉前看一遍教务系统、午觉醒来看一遍教务系统、出门前看一遍教务系统、吃晚饭看一遍教务系统、洗澡看一遍教务系统、睡觉之前看一遍教务系统 使用本项目后: 成绩更新后自动发通知到微信 以节省您宝贵的时间 测试环境 正方教务管理系统 版本 V8.0、V9.0 如果你的教务系统页面与下图所示的页面完全一致或几乎一致,则代表你可以使用本项目。 目前支持的功能 主要功能 每隔 30 分钟自动检测一次成绩是否有更新,若有更新,将通过微信推送及时通知用户。 相较于教务系统增加了哪些功能? 显示成绩提交时间,即成绩何时被录入教务系统。 显示成绩提交人姓名,即成绩由谁录入进教务系统。 成绩信息按时间降序排序,确保最新的成绩始终在最上方,提升用户查阅效率。 计算 计算百分制 对于没有分数仅有级别的成绩,例如”及格、良好、优秀“,可以强制显示数字分数。 显示未公布成绩的课程,即已选课但尚未出成绩的课程。 使用方法 Fork 本仓库 → 开启 工作流读写权限 → → → → → 添加 Secrets → → → → → → Name = Name,Secret = 例子 程序会自动填充 尾部的 ,因此你无需重复添加 对于部分教务系统,可能需要在 中添加 路径,如: 开启 Actions → → → 运行 程序 → → 若你的程序正常运行且未报错,那么在此之后,程序将会每隔 30 分钟自动检测一次成绩是否有更新 若你看不懂上述使用...
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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