在学校组织的师德师风教育月活动中，我通过学习，使自己在师德师风的认识上有了提高，更重要的是在理论上使我爱岗敬业有了具体内容和明确目标。对照中小学教师职业道德规范，以及对优秀教师的要求，我认识到，教师职业道德是指教师在其职业生活中，调节和处理与他人、与社会、与集体、与职业工作关系所应遵守的基本行为规范或行为准则，以及在这个基础上所表现出来的观念意识和行为品质。联系自己平日的教育教学工作，我认真进行了反思，把自己在思想、工作和学习等各方面的情况作了深入的剖析，并提出了今后的努力方向。现自查整改如下:
(一)自查情况:
1、思想方面:能够贯彻国家教育方针，自觉遵守教育法律法规，没有违背党和国家方针、政策的言行;谦虚谨慎、尊重领导，团结同志，和同事互相学习、相互帮助;听取家长意见和建议，取得家长的支持与配合，坚持科学的态度和求实的精神做好教育工作，时时处处严格约束自己，正确对待个人得失，勤勤恳恳，全心全意为教育、为人民服务。
2、爱岗敬业方面:热爱教育、热爱学校。我热爱我的事业，无论什么时候我都以我的学校为荣。我热爱我的孩子们，坚持“一切为了孩子，为了孩子的一切”，以积极的情感态度关注每一个幼儿和幼儿的每一个细节。对孩子做到关心、耐心、细心，促进幼儿的全面发展，让孩子们快乐地成长。工作中能够认真钻研业务，不断学习新知识。
3、教育教学方面:我认真学习大纲，力求备好每一节课，努力从整体上优化课堂的教学，提高课堂教学的效率;在教学工作中，尽量从孩子的学习兴趣、学习积极性着手，以各种游戏贯穿整节课，在上课时力争发挥教师的主导作用、孩子的主体作用，从多方面、多角度去启发孩子，努力形成一种和谐的课堂气氛。但工作的经验还不够丰富，工作上胆子也不够大，有瞻前顾后的思想，惟恐事情做的不到位
4、为人师表方面:孔子曾说过:“其身正，不令而行，其身不正，虽令不从。”作为一名幼儿教师的我在日常的教育教学中比较注意自己的言行举止，为孩子作表率。以高尚的人格去感染孩子，以博大的胸怀去包容孩子，让孩子“亲其师，信其道”。但是有时不能很好控制自己的情绪，会把情绪带到工作中去。
5、业务学习方面:能够自觉、主动地钻研业务，灵活运用合理的方法和措施。但学习教学理论知识还不够深入，专业知识也不够完善，教育技术技能依然需要继续学习改进。
(二)努力方向:
1、严格要求自己，克服惰性，认真学习新《纲要》，转变教育思想，以新观念引领自己的工作。
2、要多学习教育理论知识，掌握幼儿的生理和心理发展规律。根据幼儿的学习规律，正确引导教育幼儿，用科学的教育理论武装自己，自觉端正不良的教育行为。
3、多向有经验的教师请教，丰富自己的教学经验。积极参加同事间的教学反思、探究，找到新的教学方向。
4、积极地面对工作，调整好自己的心态。工作中要解放思想，放下包袱。本着只要立足点站稳，基本点站牢的原则，大胆、细致地开展本职工作。
综上所述，在这次的师德师风自查自纠活动中，我充分地剖析了自己，发现了自身的问题，也坚定了自己今后的努力方向。我相信:自己在今后的工作中一定能够逐步成为一名让学校放心、让家长满意、让孩子喜欢的幼儿教师!
尊敬的各位领导，各位老师们：
大家好!
今天我演讲的题目是《廉洁从教，从身边做起》
今年教师节前，南京的一位小学老师就在网上发出了过节不收礼的倡议。无独有偶，人大教授张鸣也在微博上提议：“今年教师节，无论大中小学教师，不收礼。”对此，网友调侃：“别闹了。”一向安贫乐道的教师竟然到了这种地步，这不能不引起我们的深思和警醒。
经过市场经济大潮的洗礼，追逐经济利益已经成为大众的共同的向往。提高教师待遇无可厚非，只是教师的生活质量改善不应以牺牲廉洁为代价。社会的发展也伴随着不良风气的蔓延，作为教师，当我们认识到自身的责任和肩负的使命时，越来越多的良知告诉我们：应该廉洁自律，这不仅是个人素质形象，也是师德形象。
“学高为师，身正为范”，在呼唤廉洁的形势下，作为教师，更要强调“廉洁从教”，我们每位教育工作者都要遵守职业道德，坚守高尚情操，发扬奉献精神，自觉抵制社会不良风气影响。是的，我们是很平凡的教育工作者，没有指手划脚的权威，没有颐指气使的娇嗔，没有追逐权利的奢望，但祖国上下千千万万个教育工作者们，不正是用他们平凡但不平庸的一生追求着教书育人、廉洁一生的教育理想么?胡安梅，一个穷山沟里的乡村女教师，靠什么高票当选“中国十大女杰”?正是她继承父业、负债教书、关爱学生的事迹，深深打动了全国人民的心。我还清楚地记得一位普通的一线教师在文章中倾吐的心声，她说：十年了，我记不清有过多少次与家长的真诚交流;记不清有过多少回与学生恳切谈心;记不清度过了多少个赶写材料的不眠之夜;记不清经受过多少次公开课的洗礼;更记不清获得过多少鼓励与奖项……但是，我却清楚地记得，在我口干舌燥时，孩子们悄悄送来的那一杯热水;记得在自己身体不适时，孩子们那一声声深情的问候;记得在我耳边，孩子们倾诉的丝丝细语;更记得每逢教师节，孩子们送给我的那一张张写满真情的贺卡!是的，这就是一位为人师者辛勤耕耘的收获，这就是作为一名教育工作者引以为荣的骄傲资本!
有人说，廉洁是一棵松，在万木凋零的冬日，为人们送上一丝绿意。
也有人说，廉洁是一盏灯，在黑暗冰冷的夜晚，为人们添上一份光明。
而我却要说，作为新时期的教育工作者，廉洁它更是一面镜子，时刻提醒着我们：在这物欲横流的时代里，我们要抵得住诱惑，撑得住信念，守得住清贫，耐得住寂寞啊!甘为人梯与园丁，乐做春蚕与蜡烛，在教研的平凡岗位上刻苦钻研，勇于创新，让生命之火为教育事业而燃烧!
作为教师，我们平凡，但我们的脊梁却支撑着祖国的未来;我们清贫，但我们的双手却托举着明天的太阳!选择了教师这个行业，我义无反顾，我坚信，在教育这片广阔的天空里，我能打开自己人生崭新的局面，能做一名公正廉明、赞誉满载的施教者，做一名合格的人类灵魂工程师，背负起建设民族灵魂的重担，在教育道路上不断前行!
同志们，就让我们立足自己的本职岗位，从每一件小事做起，以务实的态度、勤奋的精神、廉洁的作风投入到教育事业的洪流中去吧!
xx年x月x日公司安排我去深圳新桥同维厂学习，很荣幸公司给我这次锻炼和学习的机会，这次出差的主要任务就是学习更多机型的维修，具体的说就是对光产品维修，其次就是学习对产线的管理。 这次出差我最大的收获就是只要自己想做再大的问题也不是问题 ，没有修不出来的板子。
一.学习收获
1. 不要等待领导; 要自己先做, 一个一个的做。
自己要养成一种好学的习惯，过一天要有一天的价值。今天我做了什么?我对得起老板给我发的工资吗?没有事情做的时候要自己找事情做。
2. 在工作上，遇到不懂、不会、不明白的问题时，要以“小学生”的态度向身边的领导同事请教，增进彼此间的交流沟通。
3. 工作上创新要从自身做起，认真动脑，遇到问题及时处理，不断解决新情况、新问题。
4. 沟通 与同事的有效沟通，共同学习，共同进步。与深圳返修的及时有效地沟通
5. 资料问题 维修的电路板上面的资料对于经常维修同一种机型的要准备好烧录OK的资料待用，可节约维修工时。
6. 不良IC的处理 维修遇到的不良IC及时更换，在不良IC上用铅笔写上维修代码。这样做的好处有两个：1)对于误判的加入维修绩效评定。2)促使维修者节约物料，减少浪费，对误判的物料重新利用起来。
7. 高效升级 利用最新软件可以一次升级十六片大大节约时间，及时更新工装治具，把好的高效的方法及时应用在我们的工作中。
8. 报表的规范 统一报表书写，便于文员记录。“故障现象”“故障原因”“解决方法”按照统一的格式填写。
9. 维修技巧
对于同一个机型的板子如果修一片测一片显然很浪费时间，可以按照下面的方法更快速的完成维修任务。1)先全部测一遍对不良的部位料号进行标注，。2)动用风枪烙铁对标注的料进行更换。3)对换料后的板子进行测试。对维修经验丰富的来说此时已经修好80%以上。4)对于另外换料没好的板子进行一一维修。
准备空板，可对清尾维修起到很大帮助。特别是过孔不通过孔有阻值的板的维修。
往往修不出来的板子是因为马虎，小料的损坏脱落引起的。修板要非常细心，拿到一片板子先看再修，判断准确故障部位再修，避免人为造成的“铁板”。
10. 不良物料的以旧换新 可以简化领料的过程，方便物料员物料的发放。
二.太仓返修的优势
1. 人员便于管理，能动性较强，都有很大的潜力。
2. 硬件设施较好。
3. 目前返修品比较单一，很容易维修。
三.太仓返修管理中的问题及建议
1. 内部7s的管理：及时去发现自己的问题，全部门拉长每天抽时间对整条拉进行7s的自我检查，对于
查出的问题进行拍照警告。争创7S优秀部门。
1. 效率
为更合理的奖励先进鼓励落后，按每月超出标准产量的多少按比例分配奖金，。
2. 质量
质量问题很重要，我们要严格按照维修标准，规范进行维修，尽心尽职文明维修。避免因质量问题造成不必要的投诉。
3. 技能提升
抽时间应对维修员及辅助人员进行技能培训，以提高人员技能的多样性及清尾能力。
四.后期学习计划
此次出差，让我受益匪浅，从各位同事，从各位领导身上学到了很多有用的东西，同时看到了自己很多工作的不足之处和有待提高的地方，主要有：
1. 坏料的准确判断
准确判断出坏料再进行更换，避免浪费。熟悉料的作用。
2. 与同事的有效沟通
往往在谈话交流中不经意的学到知识，搞好与同事的关系，便于共同解决工作中的问题。
3. 不断学习，勇于创新。
4. 发现问题及时去解决。
5. 返修品自己做出计划
我要在几天之内把板修出来?需要的料提前准备好，今天我还有多少没做?明天我的目标是多少?
以上是我一个多月来的出差学习报告，对于我们新员工来说，要充分学习公司的全方位知识结构，不断完善自己，提升自己的能力及工作效率。才能为企业贡献自己的力量。我相信在未来的日子里，我一定会做的更好，也请领导们给予我信任与机会。
关于软件
分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器;但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。
SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)和一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现)，对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了;最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。
STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之SPSS差了许多;STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件(.ado文件)，不断扩展其应用，但EVIEWS就只能等着软件升级了;另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。
综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、STATA、EVIEWS可以处理较大的样本;EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差;制图制表用EXCEL;对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。
关于因果性
做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因(自变量)，哪个变量是果(因变量)?
早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。
有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其中最经典的方法就是进行“格兰杰因果关系检验”。但格兰杰因果关系检验的结论也只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系，况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高(多期时序数据)，因此该方法对截面数据无能为力。综上所述，统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。
科学的解决方案主要指实验法，包括随机分组实验和准实验。以实验的方法对干预的效果进行评估，可以对除干预外的其他影响因素加以控制，从而将干预实施后的效果归因为干预本身，这就解决了因果性的确认问题。
关于实验
在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件(进入干预组)，另一组接受控制条件(进入对照组)，然后比较两组样本的效果指标均值是否有差异。随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处理的净效应。随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性，得出的研究结论更具可靠性，更具说服力。但是这种方法也是备受争议的，一是因为它实施难度较大、成本较高;二是因为在干预的影响评估中，接受干预与否通常并不是随机发生的;第三，在社会科学研究领域，完全随机分配实验对象的做法会涉及到研究伦理和道德问题。鉴于上述原因，利用非随机数据进行的准试验设计是一个可供选择的替代方法。准实验与随机实验区分的标准是前者没有随机分配样本。
通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异来源于干预。在剔除干预因素后，干预组和对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素，这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。为了解决这个问题，可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其他可能的影响因素进行控制，或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻找一个除了干预因素不同之外，其他因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素和分组安排独立。
随机实验需要至少两期的面板数据，并且要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法就是DID(倍差法，或曰双重差分法);准实验分析用截面数据就能做，不要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法包括DID(需两期的面板数据)、PSM(倾向性得分匹配法，需一期的截面数据)和PSM-DID(需两期的面板数据)。从准确度角度来说，随机实验的准确度高于准实验和非实验分析。关于分析工具的选择
转眼间实习已去一月，之前因为工作原因需要恶补大量的专业知识并加以练习，所以一直抽不开身静下心来好好整理一下学习的成果。如今，模型的建立已经完成，剩下的就是枯燥的参数调整工作。在这之前就先对这段时间的数据处理工作得到的经验做个小总结吧。
从我个人的理解来看，数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律;又或者是去定位某种或某些现象的原因;也可以是检验某种假设是否正确(心智模型的验证)。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。
现代统计学已经提供了相当丰富的数据处理手段，但统计学的局限性在于，它只是在统计的层面上解释数据所包含的信息，并不能从数据上得到原理上的结果。也就是说统计学并不能解释为什么数据是个样子，只能告诉我们数据展示给了我们什么。因此，统计学无法揭示系统性风险，这也是我们在利用统计学作为数据处理工具的时候需要注意的一点。数据挖掘也是这个道理。因为数据挖掘的原理大多也是基于统计学的理论，因此所挖掘出的信息并不一定具有普适性。所以，在决策制定上，利用统计结果+专业知识解释才是最保险的办法。然而，在很多时候，统计结果并不能用已有的知识解释其原理，而统计结果又确实展示出某种或某些稳定的趋势。为了抓住宝贵的机会，信任统计结果，仅仅依据统计分析结果来进行决策也是很普遍的事情，只不过要付出的代价便是承受系统环境的变化所带来的风险。
用于数据分析的工具很多，从最简单的Office组件中的Excel到专业软件R、Matlab，功能从简单到复杂，可以满足各种需求。在这里只能是对我自己实际使用的感受做一个总结。
Excel：这个软件大多数人应该都是比较熟悉的。Excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的ToolPak(分析工具库)和Solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。这些功能在Excel中没有默认打开，需要在Excel选项中手动开启。除此以外，Excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。这些功能涵盖了基本的统计分析手段，已经能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的。
SPSS：原名Statistical Package for the Social Sciences(社会科学统计软件包)，现在已被IBM收购，改名后仍然是叫SPSS，不过全称变更为Statistical Product and Service Solutions(统计产品与服务解决方案)。SPSS是一个专业的统计分析软件。除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的时序分析。SPSS在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如K-Means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(现已改名为SPSS Modeler)完成。需要提一点的是SPSS Modeler的建模功能非常强大且智能化，同时还可以通过其自身的CLEF(Clementine Extension Framework)框架和Java开发新的建模插件，扩展性相当好，是一个不错的商业BI方案。
R：R是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。官网地址：支持Windows、Linux和Mac OS系统，对于用户来说非常方便。R和Matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。R的官方包中已经自带有相当丰富的分析命令和函数以及主要的作图工具。但R最大的优点在于其超强的扩展性，可以通过下载扩展包来扩展其分析功能，并且这些扩展包也是开源的。R社区拥有一群非常热心的贡献者，这使得R的分析功能一直都很丰富。R也是我目前在工作中分析数据使用的主力工具。虽然工作中要求用Matlab编程生成结果，但是实际分析的时候我基本都是用R来做的。因为在语法方面，R比Matlab要更加自然一些。但是R的循环效率似乎并不是太高。
Matlab：也是一个商业软件，从名称上就可以看出是为数学服务的。Matlab的计算主要基于矩阵。功能上是没话说，涵盖了生物统计、信号处理、金融数据分析等一系列领域，是一个功能很强大的数学计算工具。是的，是数学计算工具，这东西的统计功能只不过是它的一部分，这东西体积也不小，吃掉我近3个G的空间。对于我来说，Matlab是一个过于强大的工具，很多功能是用不上的。当然，我也才刚刚上手而已，才刚刚搞明白怎么用这个怪物做最简单的Garch(1,1)模型。但毫无疑问，Matlab基本上能满足各领域计算方面的需求。
以上这些软件算是主流了，数据分析软件远不止这些，还有Eviews、S-plus等工具，因为没用过，所以也就不说了
这种真实的实践给我们带来如此丰富的经历，感受着进步的快乐，体验着步步成长的乐趣。多些勇敢，少些胆怯;多些实际行动，少些夸夸其谈;多些合作交流，少些孤立偏见;多些服务精神，少些自私自利;多些宽容体谅，少些斤斤计较……这就是我们的收获，这是我的个人11月份学生会工作心得体会。
“学生会”这一名词在我懵懂之际便已浮现于脑海中，而进入学生会则是考入大学后的一个目标。凭借一技之长，我如愿以偿进入学生会。在这块陌生的领土上，我感到一丝熟悉。一股陌生的熟悉伴随我在学生会中成长。学生会就像是一个大家庭温暖着我，让我感到温馨、快乐。进入学生会后，通过参加各种活动，我学习到不少新知识，为今后的走上社会奠定了不少基础。初入学生会的我什么都不懂，什么都不会，但是学长学姐的倾心教诲，同学们的真心对待让我深受感动与鼓舞。在此感谢你们的厚爱!
从忙忙碌碌的高中跨如大学的门槛,从一名普通的学生成为学生会的一员,我感受到了大学生活的丰富多彩,也有了很大的收获.
当初学生会招新的时候,我很积极的报了名.当然,报名的人很多,竞争很激烈,因为学生会是一个让你锻炼自己.培养能力的舞台,每一个人都想踏上这个舞台展示自己和锻炼自己.最后我幸运地进入了院学生会的文化艺术中心.可能招新面试的时候你的口才好.表现自信就可以给别人留下好印象,但是真正地进入学生会后,更重要的是"做".你要认真地做好交代你的每一件事,很多不会的事情都要从头学起.像上个月我们部组织的院主持人大赛,首先要写一个方案,我们原来都每没写过,所以就要看别人是怎么写的,要写些什么内容,自己再学着写.就是要有这样一个学的过程,才能锻炼自己的能力,使自己成长!
虽然我进学生会才两个月,但是我已经学到了很多,忙碌的时候我们是充实的,空闲的时候我们淹没在欢声笑语中,所以我们是快乐的是充实的.希望所有学生会的新成员在学生会这个大摇篮中一天天成长,共同进步!让我们的学生会为学校做出更大的贡献!
掐指一算，我已到这里进两个月了，进学生会也两个月了。我有好多话要说，不是唠叨和抱怨，而是我的心里话，我只有在这里与你们分享了!不知在学生会工作是否很能收益，但我已经知道了我学会了如何坚持不懈!不管以后工作会有多忙多累，收益会有多大多多，我还是会说我能坚持下来的，因为在我面试时我曾坚定地说过我会坚持，坚持，再坚持!也许就是我的这几句“誓言”感动了学姐学长了，他们才录取我的吧!光凭这一点就值得我去为学生会“卖命”了!至少我觉得是这样的。 这就是我想要说的，完了!
我庆幸自己能加入学生会，学生会是一个庄严而又忙碌的组织。加入学会生我认识了许多师兄，师姐。加入学生会必须服从组织的指令，学生会有许多规规矩。加入学生会工作的几个星期给我的感受实有体会.总之，加入学生会工作给我的感受是有些累，忙。但我还是很乐意很开心的，我的工作进度已经基本上轨了。我坚信自己将来会做得更好，为我们的学生会贡献自己的一份力，以实际去证明.
