说实话,2024年3月接到SMC(Singapore Mathematical Modelling Challenge)校内组队通知时,我手抖点了三次‘确认报名’——毕竟,我初二期末数学才考了78分,连Excel求平均值都要查B站教程。
背景铺垫:GPA 3.4,英语课常被老师点名朗读,但对‘用数学解释榴莲摊位选址’这种题,眼睛突然亮了。学校没开建模课,只发了一张PDF链接和一句:‘5月15日前交初稿,别掉队。’
核心经历:倒计时72小时——我们仨挤在新加坡国家图书馆B2层玻璃间,空调嗡嗡响,笔记本上贴满便签:‘Day1:跑通新加坡地铁OD客流模型’、‘Day2:被导师退回:‘你们的‘小贩中心人流量预测’没考虑雨季’——立刻查NEA官网下载2023年降雨数据表’、‘Day3凌晨2点,提交前1小时发现模型参数单位混用!我边哭边改,队友递来一杯Kopitiam椰浆饭配冰咖啡’。
坑点拆解:
- 坑点1:误信‘建模=编程’,狂啃Python却忽略新加坡中小学数学大纲中的‘真实情境问题解决’能力项(后来翻出MOE官网文件才明白,评委更看重变量定义逻辑);
- 坑点2:团队里英文母语者主导PPT,我写中文稿被说‘不专业’——直到决赛现场,评审团中新大教授指着我的中英双语假设图说:‘这个本地化注释,比很多纯英文稿更懂新加坡现实’。
意外收获:赛后收到NUS中学部开放日邀请函,现场和三位教授聊‘组屋区垃圾分类模型优化’,其中一位正是我引用过的论文作者;更没想到的是,建模报告里的‘菜市场湿度与蔬菜损耗率关系分析’,被母校采纳为初中跨学科项目案例——现在初一学弟妹们正用我的原始数据表做拓展实验。
总结建议:
- 先吃透MOE官网《Mathematics Framework》里‘Modelling Cycle’五步法,比刷100道题都管用;
- 组队时主动选1个‘会画思维导图+懂本地生活’的同学,别只找‘奥数金牌’;
- 所有模型必须嵌入新加坡真实数据源(NEA/SLA/MOF等官网,禁止用‘某国’或‘假设城市’)。


