信息學奧賽培訓班北京，●高中生參加奧賽●，有哪些須知？

近年來關注信息學奧賽培訓班北京的用戶越來越多，小編整理了關于●高中生參加奧賽●，有哪些須知？，【起跑線】從信息學奧賽看北京中*名校，信息學奧賽（NOI）最全攻略，北京，暑假哪里有*信息學奧賽的班啊，學習信息學奧賽，這的網站別忘了收藏，青少年信息學奧林匹克競賽??，供您參考

1.●高中生參加奧賽●，有哪些須知？

其實信息學競賽拿省一等獎就能獲得保送資格及高考加20分，而且不算太難拿。你努力學習一個學期肯定就可以拿（真正拿幾乎所有時間看信息學），但要看你是否敢去拼。但是你高三才開始學，就不要想進*隊了。畢竟有些人從*就開始拼命學啊 至于可以保送到哪里，要看各個高校（如清華、北大）是否給你們的那所高中保送生名額，以及給多少。 如果你拿了一等獎，又得到了學校給你的名額，你就可以參加高校的保送生考試（綜合考試,筆試和面試），通過了才能進。*的可以進清華或北大，稍遜一點的有復旦、浙大等等。但是保送生考試是由各個高校自己定的，是否錄取及錄取到哪個院系也是他們的自主權利，要具體情況具體談。有問題可以到我博客留言。

2.【起跑線】從信息學奧賽看北京中*名校

今年是*的信息學奧賽變更比賽方式的*年。很多家長對信息學奧賽不熟悉，變更比賽方式后更是一頭霧水，也存在很多疑問： 信息學奧賽還組織嗎？北京中*名校重視信息學奧賽嗎？對升學有沒有幫助？ 為解答家長疑問，我們詳細說明一下改制后信息學奧賽的比賽方式。同時，小編用python語言，對今年北京信息學奧賽的初賽數據進行分析。通過分析結果，可以讓家長對比賽有一個更直觀的認識。信息學奧賽 比賽方式介紹*信息學奧賽是由*計算機學會（CCF）組織的*性競賽，是我國奧賽之一。今年之前，*信息學奧賽分為NOIP和NOI兩個級別。其中，NOIP是*青少年信息學奧林匹克聯賽，可以理解為省級比賽；NOI是*青少年信息學奧林匹克競賽，可以理解為*決賽。NOIP競賽的目的是為了選拔出優秀選手組成省隊，然后各省隊再去參加NOI*競賽。今年*計算機學會對NOIP進行了調整，將競賽方式改為認證考試方式。即取消了已舉辦24年的NOIP競賽，改為CSP非專業級別能力認證考試，替代NOIP相關職能。CSP（Certified Software ）本來是*計算機學會面向在校*生和在職工作人員，組織的專業級別計算機軟件能力認證考試。為替代NOIP，*計算機學會在CSP中增加了非專業級別的計算機軟件能力認證考試，分為CSP-J和CSP-S兩個級別。CSP-J是入門級（Junior）能力認證，面向*生。CSP-S是提高級（Senior）能力認證，面向高中生。兩個等級均涉及算法和編程，考試題目和NOIP之前的競賽題目基本相同。CSP-J/S均采用兩輪考試、現場考試（非網絡考試）的方式進行組織。*輪認證考試（CSP-J1和CSP-S1）以筆試為主，成績優異者進入第二輪認證考試（CSP-J2和CSP-S2）。第二輪認證考試為機試。其中CSP-J2組只進行一次考試；CSP-S2組進行兩次考試，認證者的最終成績為兩次成績之和。CSP-J/S認證考試需要在NOI官網報名，是*信息學奧賽的重要組成部分。各省從認證成績優異者中選拔NOI省隊成員，經培訓后代表自己省參加*的NOI競賽。所以從考試內容、組織方式和考試目的來看，CSP和NOIP沒有什么區別，也就是說信息學奧賽用CSP認證替代了NOIP省賽，只是換了一種方式而已！所以家長不用著急，孩子學習編程仍然可以參加信息學奧賽。北京CSP-J數據分析為方便家長對CSP-J認證考試有個全面認識，大亮老師用Pyhton語言對今年CSP-J1公布的北京報名參賽和進入第二輪復試（CSP-J2）的名單數據做了分析。1. 整體情況2021年北京參加CSP-J認證考試的學生（包括中學生和*生）共2614人。去除少數填報信息不全的數據后，還剩2568人。其中，進入第二輪（CSP-J2）的學生有914人，通過率為36%。在過去的幾年，CSP-J（NOIP）考試北京區域每年通過率都在35%～40%之間，所以今年通過率符合正常情況。參賽學生中，中學生有1780人，進入第二輪人數為769人；*生有788，進入第二輪人數為145人。*生已占到參賽總人數的31%。而且參賽學生所在學校中，中學有232所，占北京中學的16.7%，*有219所，占北京*的25.6%。可以看出，參賽*幾乎占到參賽學校的一半，而且北京*學校參賽比例高于中學學校。這些情況說明近幾年信息學奧賽低齡化趨勢較為明顯。北京市參賽中學生的通過率為43%，*生的通過率為18%。*生通過率低是因為CSP-J是面向*生設計的認證考試，對*生來說難度相對較高。很多*生參賽主要是為了熟悉比賽環境，所以降低了整體通過率。不過，能在*通過CSP-J認證考試的學生，未來在信息學競賽中的發展潛力會更大。2. 學區分析在信息學奧賽方面，海淀、西城和朝陽的參賽人數明顯超過其他學區。尤其是海淀區參加比賽人數超過了一半，占總人數的55%，是第二名西城區的3倍。編程學習方面，海淀的普及率明顯高于其他學區。未來海淀在信息學競賽上的優勢將更加明顯。海淀進入復賽的學生人數仍然保持明顯優勢。在中學生中，海淀和西城的學生比例有所增加，說明海淀和西城兩區的通過率要高于其他學區。海淀和西城的參賽中學生通過率分別為48%和46%，高出其他區平均通過率（32%）15個百分點。說明海淀和西城參加認證考試的學生素質明顯高于其他學區。在各區中學中，海淀、東城、西城、朝陽4個學區的參賽學校超過本區一半。其中，海淀參賽中學占海淀中學數量的82%，東城71%，西城69%，朝陽54%。在各區*中，海淀、西城2個學區的參賽學校超過本區一半。其中，海淀參賽*占海淀*學校的92%，西城是69%。東城和朝陽兩區的參賽*比例也達到了42%。從參賽學校比例可以看出，信息學奧賽已經達到較高的普及率。而且海淀、西城、東城、朝陽四個教育高地都很重視信息學奧賽，參賽學校比例明顯高于其他學區。3. 參賽學生所在集團校分析北京名校對信息學奧賽重視程度是怎樣呢？我們可以通過數據來看看。由于北京名校存在多所分校，而且一所學校的辦學策略會對分校產生直接影響，所以為方便統計分析，我們將同一校系的學校統一歸并為一個集團校。在參賽人數排名前20的學校中，參賽超過100人的集團校有人大附中（小）、首師大附中（小）、北師大附中（小）、清華附中（小）、十一學校共5所，人數在50～100之間的集團校有北大附中（小）、八十中、一零一中學、建華實驗學校、北京海淀實驗*共5所，未超過50人的集團校有十二中、八中、四中、朝陽外國語學校、北理工附中（小）、中關村一小、陳經綸中學、一七一中學、中關村三小、上地實驗學校共10所。可以看出，排名在前20的學校基本涵蓋了各區的名校、強校。其中還包括幾所海淀*，說明海淀**對信息學奧賽的關注度非常高。在這20所集團校中，本校在海淀區的有12所，占60%，西城和朝陽各有3所，東城和豐臺各有1所。這些學校是很多家長和孩子升學的目標校。希望上這些學校的孩子們可以考慮將編程學習和信息學競賽作為申請學校的特長。從學校來看，排名在前20的學校中的中學通過率高于學區平均水平。比如中學生通過率超過50%的學校有人大附中、清華附中、十一學校、北大附中、十二中、八中、四中。像北師大附中、首師大附中、一七一中學這樣的強校，通過率也接近50%。實際上由于名校參賽人數多、占比大，在很大程度上也提升了各區的平均通過率。從數據可以看出各區強校通過率都比較高，強校學生對編程學習和信息學競賽的重視程度比普通學校高。4. 參賽學生所在分校/獨立校分析很多家長一般更關心目標分校的參賽情況，我們整理了參賽人數在前20名的分校/獨立校。這些學校中，參賽人數超過100人的學校有人大附中（本部）、首師大附中2所學校，50～100人的學校有北師大附屬實驗中學分校、一零一中學、十一學校、八十中、建華實驗學校、人大附中分校、北大附中7所學校，不足50人的學校有八中、清華附屬實驗學校、十二中、四中、清華附中、朝陽外國語學校、亦莊實驗中學、八十中望京校區、三帆中學、一七一中學、北外附屬外國語學校11所學校。這些分校/獨立校中，一半學校的通過率超過60%，接近或超過70%通過率的學校有人大附中（本部）、北大附中、清華附屬實驗學校、清華附中4所學校。可以看出學校越強，參加信息學奧賽學生的整體水平也越高。*參賽人數相對比較平均，學校間的人數差距沒有中學那么明顯。而且由于很多*生是為了熟悉流程而參賽，所以學校通過率變化較大，沒有可比性。*值得一提的是，參賽人數排名前20的*全部來自海淀區。這說明海淀*對信息學奧賽的重視程度遠高于其他學區。數據分析總結從上述數據分析可以得到幾個結論：1. 海淀、西城作為北京教育高地對信息學奧賽的重視程度*，朝陽、東城兩區也有不錯表現。2. 信息學奧賽在北京已經較為普及，北京中學名校對信息學奧賽重視程度高。3. 從學校分布情況看，很多學校集中在海淀（互聯網創業集中地）、西城（傳統IT技術和金融基地）、朝陽望京和太陽宮（IT企業集中地）幾個地區。可以看出，從事或接觸信息技術產業的家長對信息學奧賽的接受程度更高，更愿意讓孩子進行編程學習。4. 信息學奧賽培養需要一個較為長期的過程，很多學生從小便開始學習編程，所以參賽學生中低齡化趨勢較為明顯。*生參賽更多是為了熟悉比賽情況。當然*就可以獲獎的學生在未來信息學競賽中也有更大的發展潛力。

3.信息學奧賽（NOI）最全攻略

*青少年信息學奧林匹克競賽是由*教育部，*科協批準的面向*中學生的五*科競賽之一。隨著信息競賽在自主招生上取得的成績，競賽學生在高考中的優勢越來越明顯，信息學越來越引起家長們的關注。相信很多家長都想知道孩子是否適合信息學競賽，如何學習競賽？下面就跟著小編一起來看吧。1、為什么選擇信息學競賽信息學相比其它*競賽（數，物，化，生）有著明顯的優勢。首先，信息學不是中學階段的關鍵*，受重視程度很低。學生的基礎水平相當，成績不存在較大差別。既然學習信息學的起點相同，越早接觸信息學越容易出好成績。歷年的信息學競賽中也經常出現**，**的孩子超越重點高中學生拿到國賽資格的情況。其次，*競爭壓力略小于其它*。以遼寧省為例，參加數學競賽人數每年在5萬人左右，幾乎所有重點高中都有參與，自然高手云集。而信息學競賽參與人數只有2000多人，更較容易脫穎而出。*，信息學在*課程中為必修課程，此時信息學學生將優勢明顯，更容易脫穎而出成為各專業課題組教授的寵兒。2、哪些孩子適合信息學競賽如果拋開競賽，編程誰都可以學。但是一說到競賽，肯定對學生有一定要求，每個學生的智力、能力都不同。啥樣的學生不建議學競賽呢？首先，文化課成績不太好，課外時間都用來補文化課了，不建議學。因為競賽的初衷是讓學有余力的學生拓展學習領域，如果文化課都力不從心，就可以說是學無余力；另外，自主招生*還要過測試這一關，文化課不行容易被刷掉。其次，數學和邏輯思維不好的同學不建議學。這個需要觀察評價。再次，對編程不感興趣的同學不建議學。不感興趣就很難下功夫，很難出成績。3、什么時候開始學競賽信息學奧賽參賽需要從編程語言開始學習。如果年齡太小，在有些問題的理解和運用上有些困難。另外，年齡過小的孩子自控能力稍差，往往不能集中精力學習。所以，我們建議5年級以下的學生可以從可視化編程語言開始學習，比如SCRATCH，先通過這些比較直觀有趣的編程語言學習編程的基本思想。5年級以上，*6年級以上開始學習C++，這樣對相對復雜的數學和邏輯問題能理解得相對順利一點，編程的操作能力也更強一點。4、如何參加信息學競賽（1）信息奧賽初賽報名和比賽時間每年的9月份開始報名，10月中旬*統一命題進行筆試。（2）信息學奧賽復賽報名和比賽時間順利通過初賽的考生可以在10月末進行復賽報名。復賽比賽時間為11月中旬，*統一命題上機比賽,比賽分兩天進行，共六道題目。（3）報名方式初賽和復賽報名均采用學校統一報名的形式，學會不接受個人報名。如果學生所在學校因故不能統一報名，家長可以聯系所在省特派員進行報名。5、如何學習信息學（1）如何起步計算機編程能力是信息學競賽的基礎，因此，編程語言一定要首先過關。C++已經成為主流競賽語言，建議學生通過參加培訓班或者自學完成基礎語言的學習。（2） 如何提高掌握了編程語言后，需要進行數論，算法，數據結構，圖論等高級課程的學習，此時專業的培訓機構和集訓營（競賽名校組織的集中培訓，各省的夏令營，冬令營）是孩子的*選擇。（3）學多久能參加競賽通常具備參加復賽的水平需要至少半年以上的競賽學習。復賽前需要去各大OJ平臺大量的刷題，加強對所學知識的理解和運用能力。6、自主招生小貼士（1）獲得國賽證書能報考哪些學校恭喜你！有了國賽證書所有學校都會向你招手。通常獲得*金牌的選手可以保送青北等名校。獲得*銀牌的選手可以一本線進入清北，人大，復旦，南開，科技大等名校。獲得*銅牌的選手可以一本線進入西南交大，武漢*，哈工大，吉大等高校。（2）獲得省級證書能報考哪些學校通常來說985學校*要求是省二等獎以上才有資格報考自主招生。211學校通常獲得兩個不同*省三等獎可以通過初審。結尾引用一位保送清華學子的話： 競賽之路充滿了歡笑和淚水。成功的路上，定位準確是前提； 堅持不懈是保證；遇到恩師是幸運；有親友的陪伴、鼓勵、幫扶與督促是福氣；考場上正常甚至超常發揮是運氣。天時地利人和，你占全了！希望你能讀到這篇文字，到什么時候都不忘初心，做一個心里有數并付諸行動的人。

4.北京，暑假哪里有*信息學奧賽的班啊

北京的信息學奧賽一般都是報樺樹灣的培訓課程。*生可以學QB或者C++。如果是為了升學走科技特長生，需要最晚5年級開始學。一般3、4年級可以提前學習

5.學習信息學奧賽，這的網站別忘了收藏

隨著少兒編程市場的火熱， 信息學競賽也被越來越多的老師、家長、學生熟知，我收集了五個*的信息學競賽的學習/刷題網站，現在分享給大家（按順序了解更佳）。一、NOI官網對于程序員來說，學習一門語言*的網站就是官網。同時對于信奧學子來說，掌握國內信息學趨勢，學習信息學*的網站自然就是NOI官網。除了提供競賽報名、考試大綱、*資訊及趨勢外，NOI官網也提供了一些在線資源，其中包括在線測評系統（OJ）。NOI網址：

6.青少年信息學奧林匹克競賽

高中的話，沒人教，推薦不要學。 來不及，容易走歪路，學歪了（就是學不考的東西） 可以個人參賽 教材不是重點，重點是要都學 basic已經取消參賽資格了。 推薦學pascal，如果只想比賽，不想長遠發展。 長遠發展，推薦C++ (方便轉JAVA) 初賽，只要你不是福建，浙江，湖南，江蘇，基本就能通過…… 只要你會語言就可以了。 想在初賽中得到成績，那么你還要學大量的算法，大量的程序。

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