<续上篇>

2.3 考前复习

    复习是从4月初开始的。我的五门考试的时间安排挺有意思，从4月29号下午到5月1号上午集中连考4门，然后是长达12天半的中场休息，5月14号上午再考掉最后一门。考虑到那12天的中场，最后那一门——也是我学的最不好的一门（上课的时候听的不太懂），就暂时放在了一边，29号前的三个星期只是集中复习4门而已。与我那些不在Research Pathway的需要同时准备8门考试的同学们相比，我的复习时间看上去可算是充裕了。实际上呢，尽管复活节假期很长，从三月初就开始放了，但是因为我的ISO报告一直进度不快，所以其实直到考前一周才把报告彻底写完并全面投入到复习中去，前面的两个星期还是在边复习边写报告中度过的。

    考试复习并无出奇之处，虽然这里的考试和国内有很大的差别，但复习却还是复习，不过是重新研读一遍课程笔记并把所有的课后题和系里提供的前几年考卷再做一遍而已。尽管如此，这里还是有几个值得一提地方。

    首先，与在国内时大家总倾向于在安静的环境中自己看书不同，这里的学生似乎更倾向于小组讨论的形式。学校图书馆四楼的小组学习区（Group Study Area，也就是可以说话的自习空间）经常爆满。我门几个中国学生也入乡随俗的成立或加入了几个临时学习小组（视每个人的选课情况而定）。我发现这种小组讨论的复习方式确实很适合这边的考试。这还得从这里试题的风格说起。正如上一小节所说，这里的的考试里面没有基础题，换句话说，基本上不存在答案显而易见的题。因为学校提供的历年考卷并不包括答案，所以大家做出来答案往往千奇百怪（纯计算题除外），那么谁的答案更合理呢？这就需要讨论了。实际上，对很多题来说，答案往往也是不唯一的，有时甚至是开放的。正如‘自动化推理’的老师所说“考试并不是考你的准确性，而是考你是否真正掌握了这些知识。因此即使你的答案与我们的答案截然不同，只要你的推导过程反映出了你确实理解了这些知识并可以做出一些自己的‘有趣’的思考，仍然可以得到绝大部分分数”。对付这样的考试，小组讨论这种集思广益的方式确实相当有帮助。尤其在解决一些很开放的问题（比如针对某特定问题提出一个合适的算法）时，我尤其深切的感受到了讨论的优越性。有时我们大家对一道题的解决方案往往会变更数次，即使最终方案其实建立在我的方法的基础上，融合了集体智慧的最终答案也要比我最初的想法完善很多。说实话，通过这一段考试复习的过程，我确实对课程中的很多内容又有了更系统、更深入的理解，即使不为考试，这也是受益匪浅的一段经历。

    其次，考试复习的时候问老师问题大概是大家都最喜欢干的事情吧？有个老师曾开玩笑说“上课的时候，我最想告诉你们东西，而你们有的时候却没兴趣；到了考试前，情况就完全反过来了，你们特别想从我这儿获取知识，可是我却不能说”。话是这么说，但其实这里的老师对学生都很和善，相当和善。除了过于‘直接’的问题，几乎一切与课程相关的问题都可以从老师那里得到详细的解答。而且老师对于解答学生的问题也很热心。我和一个同学曾经一起问过‘自动化推理’的老师一些问题，当时先发了封邮件约时间，她很快就把时间定下来，解答问题的时候也讲的很详细，到最后还说，如果我们做了以前的卷子也可以发给她看看好指出有些需要更正的地方。另外一个同学的故事更有意思，他有一次路过某老师的办公室发现那个老师正好在，就敲门问能不能问点问题，结果那个老师立刻就停下手头的事情给他讲了一个多小时。我在以前的日志里也曾说过，这里的老师给的人感觉就是“very informative and supportive”，在考试前这点看的更明显了。

    其它的方面可说的就不多了。复习这个阶段日子过的很快，也很充实，令我又回想起了在浙大读书的那段日子。话说回来，身经百战的中国学生难道还不知道怎么复习吗？所以这一段就这样结束了罢。

2.4 考场全记录

    “同志们，冲锋立功的机会到了！”或“午时三刻已到，该上路了吧……”。

    一到进考场的时候，大概每个考生的心里都会同时有这两种感受吧？对我来说，这次考试的时候是还后一种感觉多一些。毕竟是第一次，一切都很陌生，而人对陌生事物的恐惧又是与生俱来的。如果不算IELTS，上一次正经考试已经是05年12月的事情了，时隔两年半，即使回浙大重考一场都够我紧张的，更何况还是在这个完全陌生的环境中呢。

    闲话就不多说了，先来说说考场的环境吧。在South Kensington， London这个寸土寸金、Porche满街跑的地方，学校的面积当然大不到哪去。而在这个不大的校园中，计算机系又只是其中的一个小楼，而这个小楼的一半还被数学系占去了。这就是我们系的现状，系里可以自主使用的教室大概还不超过10个（这也旁证了“Academic Excellency =\= Infrastructure Investment”，热衷于建校运动的中国大学们确实需要反思一下）。上课的时候还好，但到了考试的时候，系里的教室资源短缺问题就突显出来了。为了满足需求，系里的大机房甚至都被辟成了考场。在机房考试，对我来说这可真是头一回。考场的布置很简单，只是把键盘一收、液晶屏幕往后一推、再贴个座位号，工作台就成了临时书桌。

    受IELTS的影响，我一直以为英国的考试，考场纪律一定是一套一套的，但实际上却满不是那么回事。机房中考位的布置远没有IELTS考试那么讲究，所有的人都是挨着坐的，两个位置之间不仅距离近，还没有任何用来遮挡的东西。考场规则很人性化，除文具以外还可以带食物和水（然而我的两包为应急用的巧克力豆一直到所有考试结束都没动过，虽然有一次饿的头昏，但完全没有时间去吃东西）；有些考试提供计算器，考生对自己拿到的计算机不满意的话也可以要求更换；考试时如去厕所或因为客观原因迟到还可以获得相应的补时，等等。至于其它的方面，比如喊“开始”前不能看题，喊“结束”后不能继续写等等，倒与国内无异，连执行的不甚严格这一点（喊“结束”时其实很多人都会多写一两句话收个尾，监考老师往往也不会过分纠缠）都差不多。唯一不同的在于这里没有人作弊。不知道国内的其它大学是否好些，至少在我读大学的时候，作弊在浙大是一个很严重的问题。直接抄别人答案的情况屡见不鲜，而又有多少人敢说自己从没打过小抄？在浙大时，除我以外从小到大一次过弊都没有的人，我认识的人里面不超过5个。除非重要的考试，大概连监考老师对学生打小抄都有些见怪不怪了吧？而在这里，作弊（Plagiarism，即剽窃，这不仅仅包括考试作弊，还包括抄作业以及论文剽窃等学术腐败行为）则被认为是一个相当严重的法律和道德问题。一经发现，保证立刻让你收拾铺盖卷走人，不仅书没的读，还要被千夫所指，以后在朋友面前就别想抬起头了。正是因为这种环境，考场对作弊只采取了最小限度的防范措施——根本没人认为会有人作弊，而事实上也确实没有。

    考试的过程其实并没有多少可说的。进场的时候把书包放到指定的位置，然后找到自己的考位坐好。考卷和答题本是分开的，如果不够写还可以要求加一本，但加的本必须用发的绳子和原来的答题本扣到一起。考完后试卷可以带出考场。值得一提的是考试时不提供草稿纸，而且据说英国所有的大学都有这个传统，至于是这是为何我就不清楚了。考试结束时，监考老师有时候还不忘幽默一下。记得有门考试结束的时候，监考老师在那里喊指令让大家停笔交卷，最后还加了一句“Now please turn on your mobile phone”然后自己就笑了。还有一门考试（‘机器学习’，Machine Learning），答题纸要分AB两部分，监考老师在最后的时候反复提醒要学生标注清楚：“Everyone wants to get an A or B, so please mark clearly on your answer sheets wheather it is an 'A' or 'B' and then return your 'As' and 'Bs' to me”。另外，这里对于粗心这个问题也并不像国内那么较真。我有一个同学，在答题纸上标错了他选做的题目的题号（因为是四选三，所以标题号是必须的），担心了半天，给老师发了封信，结果那个老师马上说这种小问题没关系的，到时候会给你把题号改过来。

    至于考试本身，每门课考完感觉都不一样。第一门是‘自动化推理’（Automated Reasoning），题目很难，时间又紧，结果三道题每道都有一些没做出来，出考场的时间浑身都在抖。第二门‘形式和时间逻辑’（Modal and Temporal Logic）要好些，三道题做了两到半，联想到第一门的惨样，虽然这次仍然没都做完，也有点死猪不怕开水烫的感觉了。第三门‘高级图形学和数据可视化’（Advanced Graphics and Visualization）的感觉又要更好些，虽然有些简答题答的不是很好，有道计算题又没完全算完，但大体上算是做完了题目。第四门‘机器学习’（Machine Learning）是感觉最好的一门，终于第一次把题目全部做完了，而且基本能够保证没有大问题。然后是12天的“中场休息”。复习了12天之后，那个最后一门（‘智能数据分析和概率推演’，Intelligent Data Analysis and Probablistic Inferece）我几乎等于又重新学了一遍。尽管当初听的不是很明白，在把讲义看了两遍、所有能找到的题做了三遍之后，我也算终于有些信心了。最后一门考的还可以，题目全做完了还检查了一遍发现了几处错误。不过最后还是还是让一些错误溜过去了，一出考场就后悔，但想想也都不是大问题，就不再去想考试的事情了。

<未完待叙>

   拆Paper是一种技巧，把一篇blog分成好几篇装出自己好像很勤奋的样子也是一种技巧。下面是流水账的第二个部分。

2. 考试

    其实考试并不是上个月里发生的事情，我所有考试在5月14号就都结束了。其实那个时候就想写一下考试——毕竟和国内的考试有很大的区别，是值得一记的事情，但因为一直对自己的成绩没数，所以也不知道该怎么写比较好。如果把考试描述的很恐怖，结果考了个Distinction，很讨打；反过来如果满篇自信，结果却来个Fail，那简直比猛抽自己嘴巴子还痛。所以直到上周终于知道了结果，才敢对考试这件事情做个全面的回顾。

2.1 考核方式

    首先说说我们这个硕士专业是怎么考核的。按照系里的规章，我们专业（高级计算科学硕士，Master of Science in Advanced Computing, MAC）的考核由三部分组成，分别是八门课的考试成绩、所有课程的平时成绩（Coursework Mark）和毕业设计（Individual Project）成绩。毕业时学位有三挡，从低到高分别是Pass, Pass with Merit和Distinction。其中，各挡的标准为：

    Pass: 平均考试成绩高于50，最低一门高于30，平时成绩高于50，毕业论文成绩为Pass。

　　Pass with Merit：平均考试成绩高于60，最低一门高于30，平时成绩高于60，毕业论文成绩为Pass with Merit。

　　Distinction：平均考试成绩高于70，最低一门高于30，平时成绩高于70，毕业论文成绩为Distinction。

    另外，我的专业又提供两条不同的就读方式，上面说的是其中的一种。另外一种叫Research Pathway，其区别在于8门课中的三门被两个‘个人学习计划’（Individual Study Option, ISO）和一个‘论文学习’（Research Seminar）代替了。这样一来，每学期都需要做一个小项目并交一份20~30页（其实大家都会写到30~50页）的项目报告，同时在第二学期的时候需要上那门倒霉的（当然，说它“倒霉”只是玩笑，虽然压力大，但其实是很有价值的一门课）‘论文学习’课（在前面的某篇日志中曾有描写），但同时需要考试的科目就从8门减少到了5门。Research Pathway的好处在于可以尽早参与项目并了解系里的科研状况，并和项目导师相互了解，从而有可能获得继续在学校读博士的机会。我当初选了这条路，而且后面继续读博士的机会就是这么来的（当然，前提是——用我老板的话——“If everything goes as it should be”）。这样一来，其实我考试的压力比大部分同学都要轻一些，毕竟准备8门和准备5需要的工作量是不能比的。

2.2 试卷

    不知道其它系的考试是怎么进行的，我们系所有科目的考试形式都一样。说出来就是简简单单一句话：两小时时间，四道题选答三道，各占33%的分数。再联想到70分以上就是A，看上去很简单吧？实际上呢？在计算机科学的很多学科里面（比自动化推理，计算复杂度，机器学习等），简单的表象后面往往隐藏着极端复杂的深层内容，连我们系考试都遵循这一原则。

    首先是题量。四选三，看上去题量好像很少，但是实际上每道题又分3~8道小题（也许还不止，但肯定有排到h的），而其中大部分小题的量又与国内考试中一道大题相当（但也有量小一些的）。最厉害的是，各小题之间不一定有逻辑联系，有的老师甚至会把两三块完全不相关的内容拼到一道大题中。换句话说，这里考卷的实际题量大致相当国内考试中一份包括12~15道大题、完全没有选择和填空的卷子。再用一个更直接的指标来衡量一下题量。系里的考试，答题纸是一本约15页左右的大开作业本，每门考试都要写满这么一本，而且往往还需要再加纸。我记得有几门考试，老师喊停笔我立刻就把笔一扔，倒不是因为真听话，而是因为手腕已经酸的快动不了了。

    其次再说说难度。系里考试的难度其实可以从一个很小的侧面反映出来。猜猜这边管‘分数’叫什么？Mark？Score？都不是，叫Percent。国内的考试，题目都有个难度梯度，比如一般100分满分的卷子常包含60分基础题，30分‘拔高’题和10分的难题。但系里的考试，题目没有难易之分，或者说的更确切点，没有基础题。整张卷子考察的知识点都是从全部课程内容的各部分均匀抽样来的，题目难度基本相当，因此考试的分数就可以被认为是较准确的反应了学生对课程内容的掌握比例。这也是为什么70分以上就可以得A。不要以为熟练掌握70%的知识点是很件容易的事情。知识点不分主次是这里课程的另外一个特点，老师往往认为凡是上课提到过的学生就应当会。比如在‘高级图形学和数据可视化’（Advanced Graphics and Visualization）这门课的卷子中，老师居然从一块他自己讲的都不清不楚的地方出了一整道大题。

    当然，平心而论，也并非所有的考试都很难（但题量之大却是一致的）。虽然考卷中不存在难度梯度，但考卷的整体难度级却在很大程度上取决于出卷老师的口味。比如‘自动化推理’（Automated Reasoning）这门课，那个老师不仅自己对这个东西（这是她的研究方向）有极大的热情，还特别希望学生们也能分享她的快乐（真的，深有体会）——包括在考试中。所以她出的题经常有些稀奇古怪的东西在里面——上课一字没提过，虽然可以用讲过的东西推出来，但这个推导过程往往不是那么直观的。作为对比，另外一门“智能数据分析和概率推演”（Intelligent Data Analysis and Probablistic Inferece）的考试则要相对简单的多，因为整门课讲的就是具体算法的应用，考试的题目都是些计算题，所以只要把算法全搞明白（或者是背下来），对付考试就算是够用了。当然，亚洲学生对计算题的特别偏好也会使这样的题目在我们眼里显的更容易一些。以上两个都是比较极端的例子，平均来说，这里考试的难度比国内是要大些的，一方面是因为卷子的结构；令一方面，不管你准备的多充分，几乎一定都可以在卷子里找到点‘惊喜’。比如‘形势和时间逻辑’（Modal and Temporal Logic）这门课里面居然重点考了一个上课仅仅是为了导出某结论而引出的概念，这也再次印证了‘知识点不分主次’的论断。

<未完待叙>