近年來，隨著信息技術大爆發和高校新工科專業的興起，信息學越來越受到學校、學生、家長和老師們的廣泛關注。

在新的一輪 NOI 系列競賽準備開始之際，本著更好地進行“信息學”科普的想法，我們在這裡對信息學相關的信息進行一些彙總，讓大家能更有方向感地學習信息學。

我們所說的信息學，一般指計算機科學中“計算機理論與算法（Theory and Algorithms）”的子領域，而信息學競賽一般特指以信息學，尤其是編程的相關知識為基礎的中學學科競賽。

其標準名稱為 “全國青少年信息學奧林匹克競賽（National Olympiad in Informatics）”，簡稱 NOI。各省、自治區、直轄市及特別行政區會派出代表隊參賽。期間，舉辦同步夏令營和網上同步賽，給更多信息學愛好者和高手提供鍛鍊機會。

與其相關的官方競賽還包括：

全國青少年信息學奧林匹克聯賽

National Olympiad in Informatics in Provinces，簡稱 NOIP。通常每年在秋季學期舉辦，由中國計算機學會進行全國統一命題，以省為單位在同一時間、不同地點由各省特派員組織考試。

NOIP分為普及組、提高組兩個組別，提高組的選手將有機會參與省隊選拔獲得進入之後全國性比賽的機會。NOIP在2019年因故取消，在2020年宣佈恢復舉辦。

全國青少年信息學奧林匹克競賽冬令營

National Olympiad in Informatics, Winter Camp，簡稱 WC，由中國計算機學會每年在寒假期間開展的為期一週的培訓活動。

冬令營共 8 天，包括授課、講座、討論、測試等。其中 50 名前一年 NOI 誕生的國家集訓隊成員中將產生 15 名作為中國國家隊候選隊員。非國家集訓隊成員也可以自願參加，獲取比賽經驗。

國際信息學奧林匹克競賽中國國家隊選拔賽暨全國信息學奧林匹克精英賽

International Olympiad in Informatics, China Team Selection Contest，簡稱 CSTC。由中國計算機學會每年春季舉辦，從 15 名中國國家隊候選隊員中選出 4 名國家隊成員。非國家隊候選隊員也可以自願參加，獲取比賽經驗。

亞洲與太平洋地區信息學奧賽

Asia Pacific Informatics Olympiad，簡稱（APIO），該競賽為區域性的網上準同步賽，是亞洲和太平洋地區每年一次的國際性賽事。中國賽區由中國計算機學會承辦，中國賽區前六名會計入亞太地區總榜和其他參賽國家一起進行排名，其他選手可在中國賽區內獲得排名與獎項。

國際信息學奧林匹克競賽

International Olympiad in Informatics，簡稱 IOI，每年由不同主辦國輪流舉辦。中國代表隊 4 名隊員由中國科協和國家自然科學基金委資助，中國計算機學會帶隊出賽。

競賽之路

中國計算機學會（CCF）於1984年創辦全國青少年計算機程序設計競賽，即如今的全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI），於1995年開始舉辦全國青少年信息學奧林匹克聯賽（NOIP）。

經過多年發展，對於初中和高中的“專業”信競選手來說，已形成一套非常完整而高效的“競賽晉級之路”。

而在NOI中取得一定名次和獎項，對於升學，尤其是升入名校的作用是巨大的。

上圖中這位同學名叫朱震霆，初一開始接觸信息學，初三參加NOIP分別獲得普及組和提高組一等獎，高一在省賽中獲得第二名並進入省隊。2017年7月，高二的朱震霆在全國決賽中以第29名成績考入國家集訓隊，被保送到清華大學。

和他情形類似的還有下面這位毛嘉怡同學。

小學一年級開始接觸電腦，初一開始學編程，初二參加NOIP普及組，拿到了全國最高的390分，高二時在NOI競賽中拿到金牌，進入國家集訓隊，被保送到清華大學。

往年，在 NOI 系列賽事中獲得較為優異成績的學生將有機會參加清華大學、北京大學組織的體驗營（冬季、春夏之交各有一次），獲取簽約降線錄取的機會。

在 NOI 中獲得前 50 名，進入國家集訓隊可以獲得大學保送資格，自主選擇通過保送進入清華大學或北京大學。代表中國隊出戰 IOI 的選手除可以獲得保送外，在申請海外名校的時候也可謂是順風順水，曾有多名放棄清華、北大保送的選手獲得 MIT 的 Offer 和全額獎學金，就比如人大附中數學、信競雙料學神鄧明揚。

MIT在3月14日公佈了今年錄取結果，中國大陸高中年級僅收穫一份offer，得主就是曾帶領中國隊拿下IOI第一名的高二學神鄧明揚。

而對於低年級選手來說，在部分信息學普及程度較高的地區，初中升入高中的“科技特長生”、“信息學特長生”認定也會參考 NOIP 提高組的獎項和成績。

信競低齡化

在前些年，信競的主力選手還是以初中以上，尤其是高中階段學生為主，低年級學生還是以培養興趣和信心為重心，通過學習和一些非專業性競賽來激發成就感。

不過，隨著近年信息學競賽逐漸受到重視，信息學課程學習有逐漸向低齡化發展的趨勢，許多初中生也開始在NOIP的舞臺上嶄露頭角。

當越來越多的低年級學生在信息學競賽中獲得優異成績，以往很多人對於低齡學生學習信競的誤區也逐步得以糾正。

比如曾有家長詢問：學科競賽不都需要很強的天賦和基礎嗎，那學信息學競賽需不需要奧數基礎？

其實由於信息學這門學科的特殊性，雖然與數、理、化、生並列五大學科競賽，但實質上與其它四科不同，信競學習並不完全依賴於所謂的天賦和數理基礎。

因為信競更多依靠學生邏輯思維和離散思維模式去解析、重構問題，所以學過奧數的孩子在剛開始學的階段可能會有一些優勢，不過即使完全沒有奧數基礎的學生，也是可以直接學習信息學的，根據以往經驗來看，在後期學習算法時，有無奧數基礎的孩子的接受能力差別不大。

而有的家長則認為“信息學競賽”不就是玩電腦嗎？

對於這個問題，我們有必要嚴肅的聲明：信競絕不是玩電腦。以往，確實有些機構會以“快樂學習”或“在玩中學”這種方式引導家長形成錯誤的認知，然後把披著“教育外殼”的遊戲賣給高年級的孩子。

正是這種不負責任的做法，加上信競訓練通常需要學生長時間對著電腦進行構思和程序編寫，使得大量不瞭解信競的老師和家長錯誤的認為“信競=玩電腦”。

實際上，信息學之所以有趣，並不是因為它看起來像是遊戲，更不是因為它使用電子產品進行訓練，就簡單的認為學生是在玩。信息學的魅力在於它能讓孩子通過編程解決大量生活中的實際問題，產生極強的成就感，這種成就感並不是簡單的遊戲所能帶來的。

低齡選手成功關鍵

由於信息學這門學科的特殊性，使得目前整個培養體系逐漸向低齡學生遷移，從而在信息學競賽培訓中就產生了一個新的課題：影響低齡選手成績的最主要因素是什麼？

相信大家從前文中可以發現，因為學習信息學課程並不需要學生本身具有十分過人的天賦或很強的數理基礎，所以信息學培養體系前移才有了現實基礎，但這同時也帶來一個問題：和高中學生相比，多數低年級學生通常不具有很強的自律能力和規劃能力，比較容易產生畏難情緒。

所以，影響低年級選手成績的關鍵因素，往往不在於學生本身，而是需要家長和老師更多的付出。無論是先期課程體系設計，還是學習中的教師實時指導，甚至是訓練中家長的監督和陪伴，都會極大影響學生學習和訓練的效率。

以愛培優信息學競賽學員王同學為例：

一位四川小學六年級的王同學，在接觸信競相關課程後，非常感興趣，在徵得家長同意後，開始在愛培優學習信息學競賽課程。

該課程由前NOI國家集訓隊主教練陳許旻博士帶領的愛培優信競教研團隊自主研發，針對目前信息學競賽培訓體系中缺失環節和主要問題，結合各階段學習目標，重新構建了從入門到省選直到國決金牌的完整教學、訓練課程體系。

教練們在授課過程中發現：王同學本身對信競課程及算法、編程的興趣非常濃厚，主動學習的意願很強烈。同時，家長雖然沒有信競背景，也不是從事計算機相關行業，但對於孩子學習信競十分理解和支持，不僅沒有擔心會因為學習信競而耽誤課內成績，反而經常主動與教練溝通，及時瞭解學生學習進度和能力提升情況，並利用大量業餘時間陪伴孩子一同學習，探討、分享邏輯和思路。

正因如此，王同學在僅接觸信息學競賽六個月後，就獲得2019年CSP入門級（即原NOIP普及組）一等獎，四川省內排名前20、全國排名前1.73%。

要知道，通常NOIP普及組參賽者為初中生，而且普通初中學生達到普及組（入門級）一等獎（即排名全國前20%左右）被認為平均需要一年左右的時間。

從這個案例中可以看出，在實際培養低年級信競選手的過程中，課程體系、授課師資固然是重要因素，但培養學生興趣、引導學習動力、家長的陪伴和監督都是必不可少的。

信競培養的現狀和痛點

國內信息學競賽的三大組成部分：聯賽（原NOIP，2019年改為CSP非專業級別認證）、省選賽和決賽（NOI），從難度上來看，聯賽階段的學習門檻較低，選拔難度也不高，多數開展信競培養的中學都能完成這個階段的教學和訓練。

不過從省選賽到全國決賽這一階段，競賽題目難度較大，而且選拔方式以上機編程為主，需要學生們系統學習各種高層次的數據結構、算法和其他數學知識，並配合大量的

但目前普遍現狀是：雖然部分信息學競賽強校有高階課程的培養，但體系很不完善；包括部分名校在內的中學教練，不具備系統教授此難度課程的實力，只能請一些相關專業大學生進行碎片化講解，而且配套訓練不到位，以至於出現大量“嘴巴選手”；另一類短期刷題集訓，在學生知識面不全面的情況下，短期跟訓效果也十分有限，更重要的是，無論是到頂尖的信息學競賽強校跟班學習，或是參加一些集訓營，都難以獲得完整、系統的學習和訓練，而更多的普通中學更是無資源、無實力、無教師人才來衝擊決賽金銀牌。

具體來說，現在很多中學和教育機構都面臨以下問題：

1.什麼時間學習什麼知識點？

2.如何從龐大的題庫中選擇適合的題目練習？

3.知識模塊怎樣結構化學習以及融合？

4.如何解決模擬考試題以及新題型嚴重不足？

5.對熱點知識以及難點知識講解不透徹？

原國集“教頭”重構教學體系

由於信息學競賽具有實踐要求高、抽象程度高、思維難度大、數學要求高且與課內重疊度低、受環境影響大、大眾誤解程度深等特點，而現在市面上已有的教學體系均存在一定弊端，為此，由原信息學國家集訓隊主教練陳許旻博士領銜、多位集訓隊隊員構成的愛培優信息學競賽教研團隊，針對目前信息學競賽培訓體系中缺失環節和主要問題，結合各階段學習目標，重新構建了從入門到省選直到國決金牌的完整教學、訓練課程體系。

該體系囊括信息學培養中最重要的“學練考”三個部分，其中“學”部分在不同階段和內容中側重點不同，按照“實現講解”“理論模型講解”“題目講解”進行了劃分；“練”分為“上機練習”和“紙面練習”，紙面練習專為思維難度較高的部分設計，旨在鞏固數學基礎和快速強化模型建立能力。

因為實踐（上機練習）是信息學競賽至關重要的部分，同時也是缺少經驗的老師最容易忽視的，目前很多學生都會依託於OJ平臺（Online Judge）進行測評， 現階段OJ平臺遍佈網絡，學生不缺題，甚至不缺好題，缺的是知道什麼時候該做什麼題，缺的是與同水平學生的對比和討論。

陳許旻博士現場授課

針對這一問題，在“考”的部分中，陳許旻博士帶領愛培優信競教研團隊專門搭建了OJ平臺，每一個專題對應的練習和小測均在此OJ平臺上完成，學員們做題目遇到的問題，可以在OJ上搜索此問題的歷史答疑；或者在OJ上的問題討論區中提出，信競教練會第一時間在OJ上給予解答。

不僅如此，因為愛培優獨有的信競教學體系吸收了多個強省、強校、官方教學模式中的優點，所以在實施過程中，不僅對學生來說會有更好的教學效果，而且對於線下教練職業成長有很大幫助。

由於對信息學競賽的教學認識不夠深入，線下教練往往會根據以往經驗來進行教學，殊不知由於信息學競賽的特殊性，導致信競教學模式與常規教學模式有很大區別，例如通常競賽教練會鼓勵學生不懂就問、學習要循序漸進、由易到難。但根據愛培優信競教研團隊多年從事信競教學總結出的經驗來看，“不懂就問”和“由易到難”這兩種方式其實並不適合信息學競賽，而線下教練們類似的認知誤差，也勢必會在與愛培優信競教研團隊的合作中得到糾正。

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