Brain Bee全国赛冠军：“我在比赛前一周疯狂看书！”

2018年Brain Bee大赛初赛将在2018年1月1日举行，给同学们的准备时间已经不足一个礼拜了，不知道大家准备的如何？在冲刺阶段，我们来听听往届的优秀选手的经验分享吧！

Brain Bee是一项关于神经科学（Neuroscience）的国际学术竞赛，比赛旨在鼓励学生对研究人类大脑的兴趣，今后从事相关的工作，改善人类健康和生活水平，适合对生物、医学、心理、化学、人工智能等专业感兴趣的学生。在过去20年里，Brain Bee受到了各国学生的热烈欢迎，目前在30多个国家拥有近150个分会，在比赛中脱颖而出的优秀学生也受到了世界顶级大学的亲睐。

北京赛区比赛时间及注意事项

考试时间：2018年1月1日（周一）， 早上10：00-11：30。

地点：北京市西城区二龙路14号 北京师范大学附属实验中学（东门国际部）

注意事项：

1、考生需要在9点30之前抵达考场

2、考生需要携带本人身份证（无身份证的考生可携带户口本或者护照）

3、考生需要自带考试用蓝色或黑色圆珠笔或水笔

嘉宾分享

嘉宾：张同学

毕业于北京师范大学附属实验中学，曾获得2014年全国Brain Bee脑神经科学大赛一等奖第一名，并于当年代表中国出征在美国首都华盛顿举行的Brain Bee国际赛，同时还被应邀参加当年American Psychological Association（APA）的年会。她是Brain Bee中国组委会2014-2015年度北京地区的Local Coordinator，2015年进入哥伦比亚大学就读神经科学专业，目前担任Brain Bee中国组委会的Academic Mentor。

Q: 请介绍一下Brain Bee的高效学习经验吧?

A: 我那一年是很认真的把组委会推荐的书给看了，当时的辅导书叫the science of brain还有一本brain facts。当时那一届对于初赛这本书是够的。但决赛需要自己补充很多知识。补充很多知识就可以从每一个基础知识点出发，去网上看wiki，去网上找大学lab的report看，尤其是解剖结构部分。别看手机，集中精力一次看三个小时，然后好好休息20分钟，再接着看。看书的时候，我习惯看纸质的，教材至少看了三遍吧。

Q: 请问如何准备标本识别部分？

A: 大学lab的官网他们会上传解剖图，我记得芝加哥大学、MIT都有

Q: 你大概每天会花多长时间准备呢？

A: 看准备周期是多长了。我记得一开始就一天看一两个小时，然后比赛前一周疯狂看！

Q: 请介绍脑神经科学与人工智能之间的联系、脑神经科学在人工智能方面的应用和发展方向、脑神经科学在人工智能方面的发力点、着力点。

A: 我现在也在看这方面的内容。脑神经是一个和很多专业都可以交集的专业，甚至经济学，所以以后的方向很广。但是我发现比较悲惨的是，要做人工智能的脑神经专业一定得会写码，而CS专业可以直接进人工智能领域。着力点的话很多，因为人工智能太热了，google deep learning在做的全是着力点。

Q: 你是完全自学么？是否有指导老师给予指导和帮助

A: 我自学偏多，因为我那届是第二届吧好像。可能现在系统性的帮助会比那时候多？我觉得初赛自学是可以应付的。

Q: 请问脑神经科学和心理学有哪些联系呢？

A: 心理学可以作为脑神经研究的表象，哥大脑神经专业有三分之一的课都是心理。

Q: 可以请教一下如果现在学生们想申请神经科学的专业，在写大学的why essay时你有什么经验可以分享吗？

A: 网上看教授的project，写一个自己感兴趣想参加的专业的why essay越详细越好。

Q: 请问此专业大学考试是主要围绕疾病吗？

A: 疾病会占很大比重，比如看视频判断的了什么病，什么病是什么结构有问题。

Q: 有学生之所以想学神经科学是因为他对LGBT群体很感兴趣，神经科学里面的分支也很细。像他这样的情况，学习的方向有什么推荐吗？

A: emmm我觉得他学社会学更相关，脑神经的lgbt分支肯定有，都有佛教的分支，具体哪个学校有我不太清楚，因为我不感兴趣这个... 建议他google一下neuroscience lgbt。

Q: 有关neuroscience的参考书籍你有什么推荐吗？

A: 如果纯专业知识的话，我觉得课本都差不多，国内的十二五规划课本都是可以的。课外兴趣的话我目前在看神经经济学，还有一本好像中文名是叫神经外科医生的黑童话？

Q: 你在哥大读神经科学的话平时做些什么呢？学什么呢？

A: 大一学心理，大二学生物，大三才具体到比较深的脑神经。

Q: 请问你在大学了哪些心理学和生物学，哥大神经科学目前比较重视哪些下级学科？

A: 心理学和生物学都有必修的课，选修的话范围很广，什么abnormal psych/biophysics都可以是下级学科？？？学科不分上下级，哥大重视经济金融社会学科！

嘉宾：北京四中徐同学， 上海交大附中张同学，人大附中李同学， 复旦附中牛同学

他们均为去年Brain Bee全国赛一等奖获得者。

Q:大家最关注的可能是你们当初如何准备比赛的，可以先讲讲这个吗？

A:如何准备比赛的？我平时科学只选了化学，生物的知识比较欠缺。但是因为一直喜欢医学、生理之类的，平时会看一些有关的科普视频， 所以我觉得我准备的时候其实并不是特别吃力。如果大家在学校里已经学了生物，那么想必会更加容易一些。

Q:请问比赛前自学有什么比较好的方式和节奏么？

A1: 复习效率按照适合自己的方法最好，但是不能拖延。

A2: 本来想提前3个月开始进行复习，但是实际上出现了拖延的问题。我本身是一个crash learner所以在赛前集中看书、复习，结果也相对比较满意吧。大家还是按照自己节奏来吧。

Q: 请问学霸竞赛用的是什么教材？大家只看了Brain Facts吗？还是也看了别的教材呢？

A:Brain Facts（入门，很重要）；Neuroscience 3rd Edition（比较全面的教材）；Neuroanatomy Atlas（很多大学的医学院有自己整理的PPT）；DSM（APA出的神经科学疾病大全）。

Q:当时准备比赛遇到了什么困难？怎么解决的？

A1: 我认为模型识别这个部分是有难度的，所以大家如果有模型会更直观，没有的话在网上搜一些neuro anatomy 的网站，会帮助大家学习。

A2: 我自己比赛准备时的困难是缺乏专业的指导，所以建议找到一个专业指导老师，或者和其他同学一起学，一起交流讨论。

A3: 我觉得最大的困难可能在于不知道什么样的理解深度是够了的。考试前的话，做了复习，但是觉得完全不够深，也不知道其他人的情况如何。如果有充足的时间准备并且有计划地复习应该会有帮助。有的时候看书可能比较抽象，可以在Youtube上看视频，比如解剖、疾病症状这些。

Q: 请问你们在比赛前把认知神经科学导论看到何种程度了呢？考试的题和教材关联大吗？

A:感觉官网的例题很灵活，理解的部分多一些。应该是不会按照书上来考的，会结合实际，比如在一个技术下考（例如官网上面的人工神经网络），或者分析一个疾病。如果你觉得图更直观就可以使用这样的方法……也有人觉得视频会比较易懂可以选择看视频。总之你可以尝试一下怎么样比较容易记住。有条件的话买建议买模型学习，对图像题会很有帮助。

Q:徐同学，我记得去年北京四中的同学成绩特别突出，有啥秘诀？

A: 我们当时学校有十几个人参加比赛，我们组建了学习小组，一起学习，因为我复习的比较早，所以我当时会给我的同学做一些lecture。

Q:复习重点和时间花费？还有比赛本身对你们的影响？

A:自身影响非常大！我参加比赛后去做了神经科学这方面的的研究，现在大学申请专业就是neuroscience。BrainBee是一个很好的自学的机会……可以更加了解自己的学习方法。在找到了自己的pace之后会更轻松一点。当然也是一个课外接触neuroscience和cog sci的机会。

Q:再问一下各位学霸，你们将来是否都打算学习神经科学相关学科呢？参加这样一次比赛是否对你们的专业选择起了重要作用？

A1:是的。Brain Bee可以看作是一个学习心理／神经科学／认知科学的入门机会。大学申请基本上都填了cognitive science是包含神经科学的一门交叉学科。参加比赛也算是更进一步了解了这个area。

A2: 感觉现在自己思考问题都变成一个神经学家了，有时候心情突然不好就在想大脑有什么神经递质在分泌。

Q:对于在神经学方面没有基础的学生，两个月怎么准备？

A1: 如果没记错今年BB是有考纲的。首先可以快速过一遍看看哪些地方自己没法很快掌握，哪些是速成知识点。之后就按照这些知识点看一遍自己的资料，然后不会的可以和同学或者老师讨论。然后有能力的话可以上网看一些视频，b站是非常有利的资源库。搜局部解剖、或者crash course解剖都会有。

A2: 如果是初次接触神经科学和生物学，建议1.快速过基础生物学，比如Campbell；2. 精读Brain facts。如果对生物学有一定接触，建议1. 精读Brain facts；2. 读Neuroscience或者类似的大学入门级教材，补充Brain facts上没有的；3. 看视频／3D模型，掌握神经系统结构；4. 学习一下神经系统疾病。总之，brain facts是很有用的。另外就是善用brain facts后面的glossary查缺补漏。

A3: 大家也可以去网上找疾病的glossary，会有很系统的梳理一些常见神经疾病的症状、治疗手段之类的。好多大学都有自己的资料，比如讲义、ppt这样的，如果有时间也可以快速过一下，当作最后复习（复习用ppt会很快）。

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