美國(guó)大學(xué)留學(xué) 申請(qǐng)選校需要注意什么?


  1、認(rèn)真審視自己

美國(guó)大學(xué)留學(xué) 申請(qǐng)選校需要注意什么?

大學(xué)申請(qǐng)其實(shí)是從了解自身開始,真正好的留學(xué)申請(qǐng)規(guī)劃和指導(dǎo)都是從了解申請(qǐng)者本人的背景、性格、成長(zhǎng)等各方面因素開始的,不妨做做personality type即性格測(cè)試,專業(yè)及職業(yè)傾向測(cè)查,對(duì)自己做一個(gè)評(píng)估,在此基礎(chǔ)上再做學(xué)校的了解和研究,遺憾的是很多人都會(huì)忽略這些基礎(chǔ)的、軟性”的準(zhǔn)備,只顧著刷分;要想申請(qǐng)到理想的學(xué)校、要想選準(zhǔn)對(duì)路的學(xué)校,就應(yīng)早開始做基礎(chǔ)準(zhǔn)備,不要一上來(lái)就要求按分?jǐn)?shù)、按排名挑學(xué)校。

美國(guó)大學(xué)留學(xué) 申請(qǐng)選校需要注意什么?

了解自己、選對(duì)學(xué)校不是為面子好看,也不是完全不顧排名,是為了今后能讓自己對(duì)于適合自己的學(xué)校類型、氛圍以及特點(diǎn)有更為準(zhǔn)確的把握,是為了確保今后四年在大學(xué)既能愉快又能成功。

美國(guó)大學(xué)留學(xué) 申請(qǐng)選校需要注意什么?

  2、從興趣及專業(yè)出發(fā)

許多人信奉熱門專業(yè)、信奉所謂的好就業(yè)、好掙錢的專業(yè),其實(shí)所有這些都是整體而言,具體到個(gè)人,還是要有興趣和熱情。

如果你喜歡創(chuàng)新、對(duì)于創(chuàng)業(yè)有激情,可能你去Babson College就遠(yuǎn)比去達(dá)特茅斯、布朗要更合適,如果你喜歡視頻游戲設(shè)計(jì),可能你去University of Utah就比去哈佛、耶魯更有意義;世間當(dāng)然無(wú)絕對(duì),但是卻不難發(fā)現(xiàn)合適和意義所在。

特別希望所有家長(zhǎng)、老師都能看清楚身外的一些東西,別讓這些干擾孩子的申請(qǐng),給予孩子更多鼓勵(lì)和信任。

  3、認(rèn)真老實(shí)地做好學(xué)校研究和調(diào)查

了解大學(xué)與了解自我對(duì)于申請(qǐng)者來(lái)說一樣重要,所謂知己知彼,百戰(zhàn)不殆,詳細(xì)認(rèn)真的了解大學(xué)可以做到有的放矢,進(jìn)而提高選校的準(zhǔn)確性和錄取的成功率。錄取率的下降一方面是由于大學(xué)的某些標(biāo)準(zhǔn)如標(biāo)化分逐年提高不假,但是另一方面也和大量草率申請(qǐng)者的涌入有很大關(guān)系。

4、做有特色的申請(qǐng)者

國(guó)外大學(xué)尤其是美國(guó)大學(xué)總在強(qiáng)調(diào)全面發(fā)展,所以許多申請(qǐng)者絞盡腦汁來(lái)想增加自己簡(jiǎn)歷的豐富性、多樣性,希望既包括學(xué)術(shù)型活動(dòng),又包括領(lǐng)導(dǎo)力活動(dòng),還有義工服務(wù)等,其實(shí)很多人都忘記了一個(gè)重要前提,那就是申請(qǐng)者應(yīng)該重點(diǎn)突出或者有個(gè)人優(yōu)勢(shì),所謂全面發(fā)展只是總體上不希望大多數(shù)普通申請(qǐng)者過于偏廢。

所以,申請(qǐng)者應(yīng)該盡早分析和了解個(gè)人的底子,問問自己內(nèi)心真正的興趣和熱情所在,再來(lái)選擇合適自己的活動(dòng)或者實(shí)踐,千萬(wàn)不要隨大流,淹沒在眾多亂七八糟活動(dòng)中看不見個(gè)人特色。

5、做有人情味兒、真誠(chéng)有心的申請(qǐng)者

申請(qǐng)應(yīng)該比以往任何時(shí)候更加關(guān)注申請(qǐng)的各種細(xì)節(jié),也應(yīng)該比以往任何時(shí)候更有耐心。留學(xué)申請(qǐng)難度在增加,申請(qǐng)者之間的競(jìng)爭(zhēng)更加激烈,這是不爭(zhēng)的事實(shí),但是同時(shí),任何一個(gè)大學(xué)即便是常青藤大學(xué)、威廉姆斯等頂 尖文理學(xué)院也都面臨比以往更加挑戰(zhàn)的挑選難度,申請(qǐng)者高度相近、辨識(shí)度下降,新興的學(xué)校、課程層出不窮,各種需要考量的因素交織。

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