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2023战绩 | 陆本转码UCLA!疫情影响下极限操作,硅谷稳了!

专业解析 院校排名 录取捷报 干货分享

每年申请季放榜时,很多学生和父母都会产生困惑——美国名校到底需要什么样的留学生?学生需要具备哪些特质才能被梦校青睐?

 

B同学的经历给了我们答案,那就是“热爱”与“坚持”

明德战绩速报

 


梅花香自苦寒来

 

B同学来自于985高校,目标清晰且自主学习能力超强,他的申请目标非常明确:想毕业在美国找工作,同时兼顾院校排名。

 

考虑到学生的专业背景,以及学生言语中流露出对CS的向往,我们选择申请在美国更好就业的ECE和CS这两个专业方向。

 

 


PART 01至暗时刻,buff叠加失败

在综合梳理评估了学生现有的背景和经历后发现,B同学最大的优势是本科背景好(国内985),GPA成绩也很不错(3.7+)。

 

但是劣势比较突出,托福和GRE成绩欠缺,目前没有科研实习经历,缺少软性竞争力。

 

所以申请老师建议学生目前以软硬件结合,GRE和托福备考+积累实习为主要任务。

 

针对GRE和托福备考,申请老师提供给学生许多备考资料。在此基础上,又帮助学生制定了考试和刷分的时间规划,以确保如果成绩理想,我们能够最大化的利用起这个buff。

 

除了硬件标化刷分之外,申请老师也建议B同学充分利用假期时间,完成一个含金量比较高的相关实习来增加软性经历。根据学生的个人经历,我们帮助学生准备了精致的实习简历。

 

考虑到学生申请的项目是CS和ECE,申请老师还为学生筛选整理了很多相关的含金量比较高的、工作内容比较贴合的实习信息。

 

但是一切规划,都因为疫情被打乱了,尽管B同学的学习能力很强,在各种不可抗力因素的影响下,T、G成绩还是未能如愿达标


PART 02另辟蹊径,打造文书优势

“当你面对眼前的阴影,一定时刻记得,那是因为背后有光。”

 

B同学和申请团队老师们也是如此,面对坎坷并没有望而却步,遇到阻碍的解决方法,除了跨过去,还有“另辟蹊径”。

 

已经进入申请季,申请老师通过多次研读学生提供的素材发现,B同学在校的课程大作业质量不错,可以尝试深度挖掘,用以弥补软背景的弱势,丰富简历中的科研与实习经历。

 

学生务实与好学的良好品质,也使这几段大作业的质量非常高,可以很好的放在文书中。

 

说做就做,申请老师通过挖掘学生大作业以及平常的个人素材,引导学生梳理兴趣方向以及要点,包括根据课堂上做的项目,反馈遇到的困难,如何解决以及得到的收获与启发。

 

 

 

B同学的强学习能力+强执行力,使他每次都能很快get到老师建议的要点并准确执行,整个申请沟通反馈非常高效。

 

最终,我们在文书中很好得展现了B同学对申请专业的兴趣,以及个人学术能力与项目的高度匹配。

 

斯坦福大学博士的mentor更是通过自己过人的专业能力以及丰富经验,着重对文书中学生做的专业项目内容进行梳理,帮学生把控项目匹配度以及内容是否符合招生官的喜好。

 

值得一提的是,对于科研与实习经历的欠缺,我们没有避而不谈,而是简单讲述了学生为此所作的努力、客观环境下无法进行的原因,以及不能参与活动后学生仍然积极寻找机会、主动学习的毅力。

 

这些都间接性论证了学生对专业的热爱与坚持~

 

综上,我们顺利打造出除院校和GPA优势外的又一录取关键——高质量文书,这不就叠加buff成功了嘛~

 

 

 

近些年来,随着出国读书的队伍日益壮大,竞争越来越激烈,无数学生为了申请到Top30名校,拼命地考高分、刷背景,试图把自己包装得完美无瑕,但招生官其实还想看到——

 

你对自己所学的专业抱有的那份热情,以及你对未来研究的领域怀有的敬畏之心、你为此而付出的努力...

 

B同学向招生官展示了,并且最终不仅实现了T30的梦想,还冲进了T20!

 

 

 

UCLA-ECE

 

 

ECE项目每年申请人数非常多,还有很多同学希望通过ECE项目作为向CS发展的过渡,这也进一步导致项目申请竞争激烈。

 

 

项目关键字01NTRODUCTION

✦截止日期:12.15

✦标化要求:不强制要求

✦背景要求:工程或相关领域

✦最低成绩:雅思7/托福87

✦国际生:78%

 

 

申请要求02Requirements

研究生部要求申请者的GPA 至少为 3.0/4.0,其他所需材料如下:

 

 

 

往年申请者平均成绩如下,可作参考。

 

 

课程设置03Requirements

ECE的课程设置主要分为学术基础和项目实践,学术基础偏向理论方向,主要是数学类,包括矩阵分析,线性规划,信息论等,这些对继续希望在此方向读PhD的同学是非常重要的。

 

实践课程以项目为主导,比如neural networking,data mining,image processing,和机器学习关系都非常大。