超实用|如何打造完美的选校清单?
以下是关于超实用|如何打造完美的选校清单?的介绍
那么面对成千上万的学校如何下手?
如何挑选出最适合自己的大学?
学校是怎样的,我是怎样的,我们哪里合适?
你必须全方位地了解学校的优势和劣势,探索和反思自身对于学习和生活环境的偏好和需求,选择适合自己未来发展的校园。
不同的学生在选校时有不同的方法。有的学生早在上高中之前就确定了自己要申请哪些学校,而有的学生则不知所措。但大部分学生都是介于这两种情况之间。
何时开始选校?
选校从来不存在“为时过早”的说法。但话说回来,选校比较合适的时间预测(数据为往年仅供参考)是十一年级。早些拟定名单可以给你充分的时间预测(数据为往年仅供参考)去了解这些学校,在春假的时候去校园参观,并根据情况改变申请方向。留出足够的时间预测(数据为往年仅供参考)来研究可选的学校,这对你的申请会有很多帮助。
一份好的选校名单究竟长什么样?
好的选校名单首先是变化的。从你开始选校到你决定接受哪封录取通知的这段时间预测(数据为往年仅供参考)里,你应该会对名单上的学校进行很多删减增添。
首先应该拟定一份初稿,上面列出多少所学校都可以。利用名单初稿来了解不同的学校,记录情况,对学校进行分类,最终决定你是否对申请这所学校感兴趣。
名单终稿上的学校就是你决定要申请的所有学校。通常来说,名单的长度在7至20所学校之间。一份好的最终名单里应该包括至少30%的保底学校和至少40%的匹配学校,同时目标学校的类型也应该和你将来的理想目标契合。
如何对学校进行分类?
冲刺学校
当你的学术资历低于某所学校新生的平均水平时,这所学校就属于冲刺学校。冲刺学校申请难度大,但并非遥不可及。
匹配学校
如果你的学术资历与某所学校新生的平均水平大致相当,那么这所学校就属于你的匹配学校。匹配学校不是万无一失,但一般来说被好几所匹配学校录取是很正常的。
保底学校
如果你的学术资历超出一所学校新生的平均水平,那么你基本可以确定自己能收到这所保底学校的录取信了。
选多少所学校?
哪些因素会影响我们申请学校的数量?因素很多,比如:
1)你真正感兴趣的学校数量
2)你被某一所学校录取的概率
3)申请的多样性,以及你需要准备的不同文章和其他申请材料的数量
4)申请时的时间预测(数据为往年仅供参考)和精力限制
5)你承担(或是获得减免)申请费的能力
6)你能否承受多封拒信的打击,以及你是否特别想同时被多所学校录取
如何拟定名单?
拟定名单要从你自身着手,说到底,你才是要申请学校的那个人,你要在你最终选择的学校里生活四年。要弄清楚你究竟该申请哪些学校,首先要对自己进行切实的评估。你可以从以下这些问题入手:
你的兴趣是什么?
你的学习方式是什么?
你对不同地域有什么偏好?
你的职业理想是什么?
你的学术兴趣、优势和弱点分别是什么?
你有哪些课余爱好?
你的经济状况如何?
你适合在什么样的学校里发展?大学校还是小学校?公立学校还是私立学校?位于城市的学校还是地处乡村的学校?举办很多派对的学校还是聚集了很多学霸的学校?
什么样的学校能满足你的需要,或者换句话说,能满足你真正的需求?
你能在什么样的学校里取得学术、社交、个人、以及职业方面的成功?
你能够被什么样的学校录取?
这种自我评估是一个持续的过程。你可能一开始以为自己喜欢城市里的学校,但当你真正参观了校园之后可能又会改变主意。选校的刺激之处就在于这种多变性。
选校工具
在你制定选校标准的同时,可以用一些网络工具来帮你找到符合要求(比如地理位置、规模、类型等)的学校。还有一些网站提供学校的资料,在校学生的评价,以及校园实景视频。一些网络资源如下:
Niche
College Board
College Kickstar
US News
Unigo
你的人际关系网也是选校的一大利器。你的父母、朋友和老师不仅对学校有所了解,他们还很了解你本人。不必害怕找他们聊选校的事。
当你接触的面越来越广,你也会逐渐清楚自己看重学校的哪些方面,也会明白自己需要什么样的信息来更好地评估学校。
尤其需要注意的方面有:
课程项目设置
主修和辅修专业设置
课程要求
出国学习的机会
工作和实习的机会
班级规模
校园文化
课外活动
校友
专业或院系的优势
求职或申请研究生的优势
地理位置的缺陷
人文学科
荣誉课程和双学位课程
专业选择
大量的信息很容易让人抓狂。所以在拟定选校名单初稿时,尽量把笔记做得简洁些。如果你在考虑某所学校,那么列出这所学校的利与弊。如果弊大于利,那就删掉这所学校。
如果条件允许,你应该尽可能多申请一些学校。但你也要考虑其他因素的制约,比如有限的时间预测(数据为往年仅供参考)、被录取的几率以及数目不小的申请费。这大概是最接近所谓“套路”的选校方法了。
选校过程实际上十分难把握,因为大多数情况下,申请人都没有申请大学的经验,也不清楚究竟该怎么做。说到底,很多人都会低估一份高质量的申请所需要耗费的时间预测(数据为往年仅供参考)和精力。
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