在港科大 MSc in Data-Driven Modeling（DDM）的申请流程中，线上笔试是一个具有明确筛选功能的重要环节。与常见的线上机考不同，该笔试在组织形式上更接近“线下考试的线上复刻”，对申请者的数学基础、书面表达能力，以及对规则的理解与执行能力都有较为系统的考察。
一、Dry Run 并非形式流程，而是笔试的一部分
在正式笔试前，项目方会统一安排一次 Dry Run Session。这一环节并不是简单的设备测试，而是对正式考试流程的完整演示，包括身份核验、设备摆放要求、答题纸扫描方式，以及答卷提交流程等。需要注意的是，只有参加 Dry Run 的申请者，才会收到正式笔试的 Zoom 会议信息，因此该环节本身具有“准入”性质。
此外，申请者需在 Dry Run 前完成并提交学术诚信声明（Honor Code），明确承诺独立完成考试、不使用未被允许的资料、不保存或传播试题内容等。这一步是解锁考试的必要条件，也体现了项目对学术规范的重视。
二、考试形式：闭卷、手写、分段作答
DDM 的线上笔试采用 闭卷、手写、分段提交 的形式。考试当天，申请者需要使用两台设备同时在线：一台电脑用于接收试题（音频和视频均关闭），一台手机全程开启视频用于监考。整个过程会通过 Zoom 进行录制，对考生的行为、视角和环境都有明确要求。
考试通常分为两个独立的答题时段，每个时段为 30 或 45 分钟。每一段答题结束后，都会有固定的答卷提交窗口，申请者需在规定时间内将手写答案扫描并合并为一个 PDF 文件，通过邮件提交。官方不会发送“已收到”的确认邮件，因此提交动作本身需要一次性完成且确保无误。
三、考试内容：强调基础理解与推导过程
从官方指南来看，笔试内容主要涵盖四个方向：微积分、线性代数、概率与统计，以及用于编程的逻辑思维。题目整体偏向基础能力的检验，而非复杂技巧的堆叠。官方明确指出，仅给出最终答案而缺乏必要推导或说明，可能会被判定为无效作答。
这意味着，考试并不只是关注“算没算对”，而更看重申请者是否具备清晰表达建模与推理思路的能力。书写逻辑、步骤完整性和符号规范，都会直接影响整体表现。
四、特别提醒：答题卡提交邮箱以 Dry Run 当天说明为准
这里需要单独、重点提醒的一点是：正式笔试中用于提交答题卡的邮箱地址，并不会在最初的邀请邮件或附件中提前固定公布。根据流程安排，具体的答题卡提交邮箱会在 Dry Run 当天由监考老师说明，并在正式考试每一个 session 结束前通过 Zoom Chat 再次明确给出。
这一细节非常容易被忽视。有些申请者可能会提前“记邮箱”或根据以往经验自行判断，但在 DDM 的笔试中，最终以监考老师当场给出的邮箱为准。如果因为记错字符、沿用旧信息，或发送至非指定邮箱，答卷可能被视为未提交，而项目方通常不会进行额外提醒或补救。
因此，在 Dry Run 环节中，建议申请者重点关注并记录：
-
老师明确说明的答题卡提交邮箱；
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是否为每一场 session 独立提交；
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邮件标题的具体格式要求。
从实际角度看，提前整理一份个人版的“提交流程清单”，往往比单纯多做几道题更有现实意义。
五、从笔试设计看项目取向
整体来看，DDM 的线上笔试并不追求题目难度的极端化，而是通过严格的流程管理与基础性问题，考察申请者是否具备进入数据驱动建模训练所需的数学准备度与规范意识。这不仅是一场学科测试，也是一种对学习方式与学术习惯的提前检验。
对于申请者而言，理解规则、稳定执行流程、清晰表达思路，本身就是与项目学习高度相关的能力。
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