一个博士老爸的规划:“ 我的女儿非藤校莫属。”

头图

 

从近五年注册在校的常春藤盟校本科生的数据来看,常春藤盟校越来越难申请。近五年本科生入学人数平均下来,每年大约只有217名中国学生能成功申请并进入藤校的本科项目。

 

本科被藤校录取,含金量远超硕博阶段。

常春藤

(数据来自澎湃新闻)

在2019年5月初,美国大学录取丑闻的最新信息披露,两个中国家庭分别花费120万和650万美元把孩子送进耶鲁大学和斯坦福大学,“价格”超越了大部分人的想象。

其实这一现象在2009年美国出版的《The Price of Admission》中就表现出来“在二十世纪80年代的英国,人们不喜欢那种认为家庭人脉可以帮助学生在精英大学获得一席之地的想法。而现在情况已经大为不同了,今年秋天,几位美国朋友的孩子进入了布朗、哈佛以及普林斯顿这样的美国名校。其中绝大多数孩子都是凭“硬实力”得到录取的,因为他们有着优异的SAT考试成绩以及满是各种荣誉的个人简历。除此之外这些聪慧的少年们还有一项优势:人脉。他们的父母或亲属通常是这些精英大学的校友,不仅公开参与校友圈的活动,还常常为母校慷慨捐款。”

大学

但除这些个例之外,每年也有很多父母,通过付出的时间和心力将孩子送进藤校。之前媒体争相报道的爬藤之爸丹尼则成功地把自家的大女儿成功送进美国藤校达特茅斯学院。

 

丹尼通过对女儿的观察发现,她非但不怕血,而且在像解剖牛眼睛这种让许多人都感到棘手的事情上干得得心应手。丹尼意识到,女儿是个学医的料,而女儿也正好有此志向。在清楚地知道孩子的长项是什么之后,丹尼开始对其进行有节奏的活动规划。

生物

丹尼对女儿进藤校的信心并不是来自于SAT、AP等标准化考试成绩,而是来自他对女儿四年来一系列有组织、有计划的活动规划。的确,对名校而言成绩好是必须的,要知道有胆申请藤校的基本上都是学霸级选手,此外学生还得有丰富的社会实践活动、开阔的思维和突出的领导力等极高的综合素养。

 

克里斯汀还在上7年级(相当于国内初一)的时候,丹尼就让她参加SAT考试。

 

9年级时(相当于国内初三)克里斯汀参加一个科技活动,在活动中她利用所学的生物知识开展对儿童肌肉萎缩症的研究,并写出了一篇漂亮的科学研究论文。因为论文,她得到指导老师极高的评价,在同龄人中脱颖而出。

 

到了11年级(相当于国内高二)的暑假,丹尼协助女儿申请到保罗·西蒙斯基金会的研究奖学金。克里斯汀参与的研究项目是一个运用DNA监测技术辨识加勒比海地区禁捕鲨鱼特点的研究,与她“生物、医学”方向的活动主线关联度很高。这个研究项目的成果最终得到当地渔业部门的认可,并成功地转化到实际运用中,帮助渔民快速便利地掌握禁捕鲨鱼的特点,有效减少了禁捕鲨鱼被猎杀的数量。

鲨鱼

这一经历被她生动地呈现到文书中,以至于布朗大学的一个面试官在面试完克里斯汀半年后的一天,看到大量海豚冲上海滩自杀的新闻时,立马给克里斯汀打电话让她关注这个事件,因为这名招生官相信克里斯汀有能力把这一事情搞清楚。

 

现在很多美国名校的国际招生正呈现越来越多元化的趋势:“它们不再只看重传统意义上的高分同学,而是更倾向于经历丰富的学生,比如有很好的科研经历、发过很好的论文。”科研不仅体现了申请者对学科的学术能力,也体现了学生的批判性推理技能,所以尤其是TOP20名校的申请人,研究经历的重要性不言而喻。

 

小助手为科研小白准备的探究项目,它是绝大部分高端学术竞赛的先修项目。带学生了解科研为何物,并且能够掌握部分科研技能

 

适合人群

零基础,距离丘奖/Intel ISEF还有8个月及以上的时间

正在准备当年夏校申请的学生

8年级及以上学生

时间线

3个月完成探究项目

4-5个月完成丘奖/Intel ISEF竞赛全程指导项目

 

 

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探究项目

 

01

基因和环境对家庭教育和孩子发展的影响

导师:康奈尔大学 硕士

方向:儿童心理学、生物学、行为与儿童认知

内容:为什么在同一个家庭中的孩子可能会发展不同,即便是同卵双胞胎,性格上也会有差异。并不只是环境影响了孩子们的性格,环境也会对孩子们的基因产生一定的影响,从而造成孩子们的发展不同。家庭教育,孩子发展,环境,基因,这四者是紧紧相关的。四者并不能分开而论。不同的文化,不同的国家,也会影响父母培养孩子的方式,孩子的成长环境,甚至是孩子的基因。

 

02

筛选设立连锁餐厅的最优地点

导师:北卡罗来纳大学教堂山分校 硕士

方向:计算机、人文地理、城市规划

内容:本课题的主要内容不仅会学习如何利用大数据优化餐厅选址,更在于通过清理、归纳、分析自有数据,制作一份可以自由操控变量的用地适应性评价。在大数据变得逐渐普遍的时代,如何通过RStudio之类的编程软件,快速、有效地提取有效信息并且整理归纳,导出成为一份可以随时使用的csv文件是做任何探究项目的前提。

 

03

美国种族歧视问题的多层次回归与分层分析

导师:斯坦福大学 硕士

方向:计算机、政治与社会学、统计学

内容:本课题旨在运用多层次回归后分层分析法对1980年代以来的美国国家选举研究调查数据进行分析,找出影响种族憎恨(Racial Resentment)的因素,进而利用美国各州的人口成分套用回归分析的结果,推算出真实人口中种族憎恨情绪的强度,并将研究结果以地图数据可视化工具展示研究结果。

 

04

研究美国高校退学率,学生贷款问题

导师:范德堡大学 硕士

方向:计算机、教育学、教育研究统计

内容:本课题旨在探索美国高等教育问题以及影响因素,通过对美国高等教育数据库的数据分析,运用STATA探索,管理,分析数据,发现并解释美国高等教育的某一现状,并提出合理的建议和下一步的研究计划。

 

05

城市交通预测与机器学习

导师:多伦多大学 博士

方向:计算机、统计学、智能交通系统

内容:本课题将以交通预测问题作为切入点,引导学生学习、理解机器学习基础,掌握部分机器学习工具,并用其解决实际问题。对于交通预测这一实际问题,本课题将逐层展开分析,介绍问题难点所在,并通过对线性回归——循环神经网络——技术发展前沿进行讲解或科普带领学生了解问题、算法及两者间的关系。

06

旧金山犯罪分类

导师:哥伦比亚大学 硕士

方向:计算机、政府管控、法制规定

内容:本课题旨在利用统计学习方法构建某特定时刻和地区的犯罪预测模型:使用具体的位置以及时间信息来预测可能当前最可能发生的犯罪。直观地探索数据集,通过可视化数据的方式来更好地了解这个城市的犯罪状况分布。据此可以采取对应的措施来阻止犯罪,打击罪犯,以此降低犯罪率。

 

 

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