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大一新生自我鉴定

大一学年自我鉴定

时光荏苒，转眼间我的大一学年已近尾声。站在大学的第一年回望，我从一个对专业懵懂好奇的高中生，逐渐成长为一名初步掌握专业基础、明确学习方向、具备一定实践能力的工科学生。这一年里，我始终以“夯实基础、探索未知、知行合一”为准则，在学习、实践、思想、生活等多个维度努力沉淀，现将本学年的成长与收获总结如下：

一、学习：从“被动接受”到“主动探索”，专业能力初具雏形

（一）课程学习：量化成绩背后的知识体系构建

作为计算机科学与技术专业的学生，我深知扎实的理论基础是未来发展的基石。大一学年共开设《高等数学》《线性代数》《C语言程序设计》《大学物理》《计算机导论》等12门课程，我始终以严谨的态度对待每一门课，最终以平均学分绩点3.82/4.0、专业排名前4%（年级共238人）的成绩结束学年学习，其中《C语言程序设计》《高等数学（上）》等6门核心课程获得90分以上，获评校级“学习优秀生”。

在具体学习中，我注重“理解逻辑而非死记硬背”。例如，学习《C语言》时，面对指针这一难点，我没有止步于“记住语法”，而是通过绘制“内存分配示意图”、编写链表操作代码（共完成单链表、双向链表、循环链表等3种数据结构的实现代码，累计800+行）、调试20余次运行错误，最终彻底理解指针与内存的关系。期末课程设计“学生信息管理系统”中，我运用结构体、文件操作、排序算法等知识，实现了学生信息的增删改查、数据导入导出功能，代码通过学院代码规范检测（注释率18%，函数模块化率92%），获评“优秀课程设计”，并被选为课堂案例展示。

《高等数学》的学习则培养了我的逻辑思维。面对多元函数微积分等抽象概念，我坚持“课前预习+课堂笔记+课后复盘”的三步学习法：课前通过教材配套MOOC视频（共学习48节，完成课后习题156道）提前梳理知识点；课堂重点记录老师补充的“几何意义解读”“典型例题变形”；课后用思维导图整合章节逻辑（如《空间解析几何与向量代数》章节导图包含12个核心定理、5类常见题型）。这种学习方法帮助我在期中考试中取得95分（年级前3%），并在“全国大学生数学竞赛（非数学类）”中获校级三等奖。

（二）自主学习：跳出课本的专业视野拓展

大学学习不止于课堂，我充分利用学校资源拓展专业广度与深度。

-线上课程学习：在MOOC平台完成《Python编程：从入门到实践》（32学时，成绩98分）、《数据结构与算法》（清华大学版，28学时）等课程，掌握Python基础语法及二叉树、排序算法等核心数据结构，独立完成“贪吃蛇游戏”“学生成绩分析系统”等3个小项目，累计代码行数1200+行。

-专业书籍阅读：精读《代码大全》（第2版）中“软件构建”章节，撰写2万余字读书笔记，总结出“代码可读性三原则”（命名清晰、注释精准、结构简洁）；阅读《深入理解计算机系统》前6章，建立“计算机系统全局观”，理解从硬件到程序的执行流程。

-学术讲座参与：参加学院“人工智能前沿技术”系列讲座8场，其中《大语言模型的原理与应用》讲座让我对自然语言处理产生浓厚兴趣，随后自学Transformer模型基础，用PyTorch实现了一个简单的文本分类模型（在IMDB数据集上准确率达82%）。

二、实践：从“纸上谈兵”到“动手实操”，解决能力初步养成

（一）学科竞赛：以赛促学的实战锤炼

我深知“实践是检验真理的唯一标准”，本学年积极参与各类学科竞赛，在竞争中提升综合能力。

-全国大学生数学建模竞赛（校级）：作为队长，组队完成“城市交通流量优化”题目。团队通过三天两夜的集中攻关，运用微分方程模型拟合交通流量变化，用MATLAB仿真优化信号灯配时方案，最终论文获校级二等奖。过程中，我负责模型构建与代码实现，学会了如何将实际问题抽象为数学模型，也体会到团队协作中“分工明确、及时沟通”的重要性（如每晚10点召开小组会，同步进度、解决问题）。

-ACM程序设计校赛：作为大一新生，我与两名学长组队参赛。赛前3个月，我每天晚自习后刷题2小时（共完成LeetCode题库200+题，覆盖动态规划、图论等8个专题），在比赛中负责“签到题”和“中等难度题”的编写，成功解决4道题（团队总解6题，获校级三等奖）。这次比赛让我意识到算法优化的重要性（如将暴力枚举优化为动态规划，使时间复杂度从O(2^n)降至O(n^2)）。

-“互联网+”大学生创新创业大赛：参与“基于计算机视觉的垃圾分类智能识别”项目，负责数据收集与预处理。通过爬取10万张垃圾分类图片（涵盖可回收物、有害垃圾等8类），用LabelImg标注工具完成数据标注，并使用OpenCV进行图像增强（如直方