能被藤校早申录取的孩子,需要具备什么特质?

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每年年底,各大名校录取揭榜,就会上演几家欢喜几家愁的画面。在这个时刻我们常遇到家长咨询:如何让孩子准备申请材料或怎样培养孩子?才能让孩子顺利地进入藤校。

 

网上关于如何进藤校的讨论总是经久不衰,的确。名校之所以成为名校肯定有它们不寻常的过人之处,因为名校为不同阶层的各种学生,提供了各得其所的平台。

 

名校提供了最好的学习环境:

  • 可以在上午听诺贝尔奖得主教化学;下午听美国数学院士讲课;
  • 还可以和世界级的科学家共进午餐;
  • 更可以在本科生时就在世界第一流的实验室,参与本专业最前沿课题的研究。

名校为学生提供了一个学习今后立足于社会本领的最好环境,并为一些孩子提供了一种新的社会身份,以及今后发展事业的Networking。

 

因此,名校的招生也不像中国一次高考定终生,胜者为王败者寇的大学录取方式。

 

什么样的孩子更容易被藤校录取?

 

1、优秀的高中成绩(GPA),合理的英语标考成绩,有个人特色的申请文书。这些硬件条件,是众所周知的,没有一个好的成绩以及表达自己的能力,无论在丰富的经验,都无法让你先触及到名校的门槛。

 

2、锦上添花的学术活动。在某一个领域或几个领域的表现出来的学术热情,会让你从大量拥有高GPA、高标化成绩的申请者中脱颖而出。

 

3、突显个人经历的补充文书。藤校都要求提交一到多篇的小文书,从具体的几个方面来判断申请者与大学氛围是否契合,找到最适合新生团队的成员。哈佛大学的申请列表中专有一列要求学生填写学术活动,并指明是学生自主的学术项目、培训/研究课程或者暑期学术项目;耶鲁大学要求学生在小文书中阐明1-3个学术兴趣或者目标;

 

4、体现兴趣和能力的个人活动。课外活动和成绩不是互补的关系,而是在已有足够优秀成绩的基础上才谈论课外活动。千万不要为了追求课外活动多样而忽视了高中成绩这一最重要的因素,从而导致申请本末倒置。

 

5、级别高的荣誉和奖项。申请中,学生需要罗列9-12年级得过的奖项和荣誉,国际性或者国家级别的大奖往往更有说服力,藤校录取中的一部分名额也是优先考虑有此类奖项的申请者。前几年英特尔国际科学与工程大奖赛(Intel ISEF )获奖者被哈佛、耶鲁大学录取的还被争相报道。以及有方辅导的Leo同学获得了丘成桐计算机铜奖后,被斯坦福录取。

 

有方推荐高含金量课外活动

 

  1. 英特尔科学与工程大赛Intel ISEF
  2. 丘成桐中学科学奖
  3. 全美中学生计算机编程竞赛USACO
  4. 美国数学竞赛AMC
  5. 美国高中生数学建模大赛HiMCM
  6. 美国物理竞赛Physics Bow
  7. 美国生物奥赛USABO
  8. 美国化学奥赛USNCO

前 2 个课外活动在全球范围内被高度认可 ,但难度比竞赛要大很多,因为它们都要求学生将课题写成论文,但正是因为有一定的难度,只要拿到奖项意味着进入美本TOP10的概率大大增加!

 

小助手整理了物理工程/医学工程方向的课题

  • 从没做过科研的同学,可以从探究课题开始。这可以让你在做科研前,学习和课题有关的预备课程,打好基础。比如:数学建模、高等数学、python编程。
  • 有科研经历想参加科研竞赛或想发表论文期刊的同学,可以考虑科研项目。

今年有方W同学,在有方导师的指导下,发表论文并成功投稿到 EI 会议,成功被普林斯顿大学早申录取!

 

进阶项目:科研课题

 

科研课题 01

 

基于3D打印的液体活检技术

导师宾夕法尼亚大学 博士后
方向材料学、生物学、体外诊断
内容液体活检(Liquid Biopsy)是体外诊断的一个分支,它可以通过检测血液、尿液、唾液中的特定物质,实现对癌症等疾病的诊断。该技术的主要优势在于能够通过非侵入性的手段进行取样,降低活检的危害,有效延长患者的生存期。上述优点显著地缩短了诊断癌症需要的时间。液体活检也因此入选了《麻省理工大学科技评论》评选的“2015年十大突破技术”。

科研课题 02

 

利用电动效应控制生物芯片中的液流动

导师加州理工学院  博士

方向:计算机、生物学、流体力学

内容:生物芯片已被广泛应用于体内和体外诊断,例如聚合酶链式反应(PCR)、基因测序、体液检测、蛋白质谱等。随着生物医学芯片的发展,根据不同病患的情况实现精准医疗的梦想将很快实现。本课题我们从电动效应的原理入手,利用电学和流体力学的交叉知识研究电动效应在生物芯片中的应用。

 

科研课题 03

 

雌激素在老龄化骨质疏松方面的影响

导师普渡大学  博士

方向:生物工程、医学成像

内容:在这个项目中,学生将深入了解骨骼结构,骨细胞功能和代谢,骨重塑过程,以及受激素调节的骨转换等的背景知识。导师还将介绍常见的骨骼成像设备,实验成像样本以及图像分析软件的使用。

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