美国东部时间3月26日下午七时,八所常春藤盟校按照约定在同一时间公布招生决定,一年一度的藤校放榜日正式拉开帷幕。
在疫情全球蔓延的情况下,今年美国大学录取情况也是大家关心的热点话题。
小助手为您整理了各藤校详细数据分析。
哈佛大学
哈佛大学官网显示:
哈佛大学今年的申请人数为40,248名,其中1,980名学生被录取(常规录取1085人,早申录取895人),录取率为4.92%,国际学生占比12%。
相比去年的4.50%,录取率略有上升。不过,跟过去几年的数据相比,今年的升幅是最大的,可能源于今年的申请人数比去年减少了7%。
去年入学的男女比例均等,今年女性略占上风(51.6%)。
哈佛原本计划在4月18日至20日进行新生游览校园的活动,但迫于冠状病毒的爆发,不得不取消了这个计划。
招生与财务援助院院长声称,这一切很有可能改为在线上进行。
耶鲁大学
耶鲁大学官网显示:
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今年一共收到了35,330份申请
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最终录取了2,304名学生
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总录取率为6.52%
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相比去年录取率(5.9%)有所上升
近几年,耶鲁大学的录取率逐年下跌,甚至在QS排名中跌出了前十,早申录取率也是跟着不断下跌。
去年12月,耶鲁大学在在早期申请阶段录取了796人,还通过QuestBridge计划招收了87人,比去年通过比赛招收的人数增加了58%,而且耶鲁还将橄榄枝伸向了QuestBridge合作的40所高中。
据了解,耶鲁大学从三年前开始就有扩张计划,本科生的总入学人数自2017年以来增长了15%,共达到约6,250人。
除此之外,耶鲁大学今年还将1,290名申请者加入了一个候补名单,但招生办公室的主任Mark Dunn表示,暂时还不确定会在候补名单中录取多少学生。
普林斯顿大学
普林斯顿大学在早期和常规阶段共收到32,836份申请,申请人共来自161个国家的10897所中学的学生,2024届的录取人数共为 1,823位学生(早申请阶段录取791人),录取率为5.5%。
在所有被录取的学生中,女性占51%,男性占49%。其中,
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有24%的录取学生表示想学工程学
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而15%的人对研究人文科学感兴趣
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11%的录取学生表示他们尚未决定
除了录取的1,823名学生外,还有一部分同学在候补名单里。
据了解,普林斯顿大学与世界各地的许多其他大学一样,由于COVID-19大流行,已于今年春季做出了艰难但很有必要的决定,那就是暂停4月份的校园游览计划及大学预科课程。
但校方决定通过在线的方式将每周的新闻、课程内容等发送给被录取的学生和家长,以便他们在网上观看。
哥伦比亚大学
据官网统计:
今年哥大共收到40,084名学生申请,学校最终录取2,465名学生,这比2023年级的申请人数下降了很多,学校的总录取率为6.1%。相比去年的5.1%录取率,哥大算是今年涨幅最大的学校了。
历年来,哥大的录取率着实低,近几年一直处在8%以下,跟哈佛、耶鲁、普林斯顿差不多。
哥大的早申录取率近几年也下降的格外明显,好在今年录取率上升。
宾夕法尼亚大学
宾大官网公示:
学校总计收到了42,205份申请,其中有3,404名学生被录取,总录取率8.07%,比去年的44,960人减少了将近三千的申请人数,相比上一年的录取率(7%)有所上升。
12月高达19.7%的ED录取率,打破了宾大近十年来ED录取持续下降的趋势。
今年,宾大的艺术与科学学院、工程学院、沃顿商学院、护理学院将接收2400名新生,并且,2024届的国际生占比14%,来自98个国家。
在所有被录取的学生中,美国宾夕法尼亚州,加利福尼亚州,纽约州,新泽西州,佛罗里达州和德克萨斯州的人数最高;还有14%的国际学生,来自98个国家和地区。
而且,他们是从全世界超过2000多所优质高中被筛选出来的,在广泛的教育环境中接受最严苛的教育。他们之中的50%都在SAT考试中拿到了1460-1560分,ACT分数为33-35。
布朗大学
布朗大学官网公布:
2024届收到了36,794份申请,有2,533名学生被录取,其中800人为12月DE录取人数,最终录取率为6.88%,相比上一年录取率(6.6%)有小幅度上升趋势。
今年是布朗迄今为止ED申请人数最多的一年。与2023届相比,ED人数增加了8%。但是RD阶段的申请人数减少了6.4%,最终申请总人数比去年减少4.9%,但申请人数仍列布朗史上第二多。
今年的录取率出现上升,但申请人数减少,校方表示这种结果也是受到了COVID-19影响。
达特茅斯学院
据数据统计:
达特茅斯今年的申请人数为21,394人,学生录取人数为1,881名学生,分别来自50个州和71个国家,总录取率为8.79%,国际学生比例为14%,相比去年录取率(8%)有所上升。
被录取的学生来自全美50个州和71个国家,他们都是学术上的最高成就者。
其中,有96%的学生处于高中排名的前10%,平均SAT分数为1501,ACT的平均分数为33,与去年的记录大致持平。
同耶鲁大学一样,达特茅斯也同QuestBridge保持着密切的合作关系,今年从QuestBridge计划里录取了97名学生。
康奈尔大学
校方官网暂未公布2024届录取数据。
康奈尔上一年的录取率为10.6%,上一年的申请人数为49,118,录取人数为5,138,今年或出现上涨趋势。
以上就是2020年最全最新的美国八大藤校录取情况。就全球录取总体情况而言,根据数据统计分析,
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藤校的整体申请人数6年来出现首次下跌趋势
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相比上一年2023届的申请人数下降了5%
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录取率却出现大幅度的上升趋势
看完以上美国八大藤校全球录取情况。相信不少人现在最关心的是八大藤校对中国学生的录取情况,小助手已为您整理:
截至2020年3月31日,
美国八所藤校2020年
向中国大陆学生发出了160封offer
(数据来源:美本录取榜)
2020年藤校RD发榜前,有不少中国家庭担心受全球疫情的影响,美国大学录取中国大陆读书的学生数量会发生变化。
其实从图中可以看到,哈耶普大藤的录取量级非常稳定,上下浮动不超过3人。而小藤的录取数量相比去年略少,但和前年比差不多。
因此,从藤校录取数量总体来看,目前并没有结构性调整。
有方说
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。
想让藤校在早申时就将目光锁定你,除了超高的成绩外,还需要足够的软实力!!!比如:学科竞赛,科研科创竞赛等。当你在这些特长中大放异彩,同时又拥有优秀的学业成绩,一定会成为各大名校优先考虑的人选。
就在上周,有方两名学生传来喜讯:
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一位被斯坦福录取还拿下其它 7 所名校offer。
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另一位同学一举拿下12枚offers,同时被四所藤校录取。
回顾他们的学术活动经历,有一个至关重要的原因:参加了丘成桐科学奖、ISEF这样高含金量的国际性赛事。
这两个赛事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TOP20的概率大大增加!
小助手汇总了计算机方向的科研课题,适合想要提升留学背景、参加丘成桐中学奖、ISEF等国际科研科创竞赛的同学
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人工智能在音乐中的应用
导师:罗切斯特大学 博士
方向:计算机科学、语言学、应用数学、统计学
内容:推荐系统(Recommendation system)、自然语言处理(Natural language processing)都是与统计学于计算机科学相关的交叉学科领域。是人工智能领域中重要的研究方向,有着广泛的应用研究。人工智能在数字音乐中甚至都有十分重要的应用。数字音乐是以数字的形式储存的音乐,它们可以被音乐编辑软件任意的创作,编辑,播放,拥有传统唱片所没有的灵活,快捷。正因为如此,人工智能能够通过分析每个人的音乐喜好以及互联网中的行为,来进行音乐的推荐。
智能建筑 - 室温控制
导师:卡耐基梅隆大学 博士
方向:计算机科学、应用数学、统计学
内容:随着人类对建筑环境的要求不断提高,自动化技术不断成熟,智能建筑也逐渐发展起来。当下的AI和物联网热也催生了智能建筑的再一次升级。作为智慧城市中的重要一环,智能建筑可以为许多科研成果提供良好的应用场景和平台。同时,智能建筑也属于交叉学科,是科学与艺术的一种结合,适合所有纯技术(例如机械、自动化、计算机)背景和纯建筑(例如建筑学、建筑技术科学)背景的同学深入研究。
人机交互-行为预测
导师:加州大学伯克利分校 博士
方向:计算机科学、电子工程
内容:当前社会中,我们越来越希望无人系统可以自主的完成更多任务并且保证交互过程中的安全。比如,我们希望家居机器人可以帮我们整理桌子,无人车可以安全的递送货物或者运送乘客,为了实现这些功能,我们需要让无人系统能够自动的预测人类的动作,并基于此来自主的规划自身的行为以更好的躲避或者配合人类。在这个项目中,我们将基于open-pose来检测人的历史关节信息,并基于此预测其未来的行为。然后,我们将运用优化和模型预测控制的方法来规划无人系统的行为。
计算机视觉 - 目标追踪
导师:约翰霍普金斯大学 博士
方向:计算机科学、应用数学、统计学
内容:计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要研究方向,是研究如何使用人工系统从图像,视频或多维数据中使机器产生“感知”的科学。目标追踪是计算机视觉中的重要研究方向之一,其核心就是在连续的视频帧中定位某一物体。目标追踪有着广泛的应用,如:视频监控,人机交互, 无人驾驶等。
计算机视觉 - 医学影响分析
导师:麻省理工大学 博士
方向:计算机科学、应用数学、统计学
内容:Medical Image Analysis 是一个综合医学影像、数学建模、数字图像处理与分析、人工智能和数值算法等学科的交叉领域。常用的医学影像模态包括磁共振(MR)、CT以及超声等等。随着计算机技术的逐步成熟以及计算能力的提高,研究者开始尝试把医学模拟图像转化为数字图像,开展了计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)的研究,利用图像处理以及机器学习的算法对图像进行医学图像进行处理与分析,提高诊断准确性和效率。医学图像分析的主要任务包括图像分类、分割、目标检测以及图像增强等。
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