学生积极配合,老师专业服务,成功斩获多枚藤校offer

M同学-个人档案 留学意向:美国 硕士
【教育背景】
最高教育经历:大学
院校类型:985&211
本科专业:自动化
平均分:3.4-3.79
【语言成绩】
托福:105-109
GRE:320-329
【社会实践】
活动实践:(?)
科研项目:(?)
工作经历:(?)

  一、 学生基本信息

  学生:M同学

  毕业院校:陕西某985大学

  专业:自动化

  GPA:3.7+

  TOEFL:107+

  GRE:328+

  录取专业:计算机工程

  录取院校:哥伦比亚大学、杜克大学、密歇根大学安娜堡分校、加州大学洛杉矶分校、南加州大学、宾夕法尼亚大学

  二、学生优劣势分析

  优势:

  M同学的三围成绩非常高。国内985名校在读,绩点3.7+,托福107+,GRE3298+,是让人眼前一亮的成绩。

  学生配合程度非常高,交流顺畅,开展工作非常顺利。

  劣势:

  M同学本专业为自动化,申请专业方向为计算机工程,在校期间对编程和算法的学习和实践较少,做过的和CE相关的项目只有一两个简单课设,CS方向的经验缺乏。

  进入体系时间较晚,没有充裕的时间来补充项目背景。

  三、 申请过程

  1、 留学规划与定位

  M同学的本科院校和在校成绩决定了他的主要选校目标为专业实力、综合实力强的学校,因此择校定位都非常高,选择了南加州大学作为保底院校,密歇根大学安娜堡分校、宾大、加州洛杉矶作为冲刺院校。

  学生在学校没有找到合适的科研项目,于是在社会实践部门的帮助下找到了一份实习,和深度学习、视觉检测相关。M同学近距离接触了机器学习算法,积累了很多实践经验。

  2、 软硬件准备

  M同学的三围成绩已经非常好了,硬性条件完全符合学校的要求,因此申请规划老师的重点在于挖掘他的科研项目,讨论如何从软性背景突出他的优势,弥补学生项目的广度和深度不够的问题。

  首先,学生本专业为自动化,在校期间学习传统的电气工程知识较多,缺乏计算机软件相关知识的学习。学生正好是7月底签约进入服务体系,在了解学生希望申请的方向为计算机工程、分析了他的优劣势后,申请规划老师建议学生立刻补充一个深度学习相关的项目。经过社会实践部门的联系,学生参与了一个相关的项目。同时,文书老师提醒学生在项目中积极学习、积极参与,为之后写文书准备充足的素材,学生也非常配合,在项目中表现很不错,还拿到了指导老师的一封推荐信。经过三个月的参与,M同学在项目中学到了许多关于深度学习、人工智能算法等方面的知识。这个项目经历也被文书老师写在了个人陈述里,重点突出学生在计算机软件知识和软件、硬件结合的能力。

  另外,学生在学校里参与了一个智能控制系统的课设。这类课设国内同专业的学生基本都做过,但是项目的难度参差不齐。为了利于申请,建议学生加深这个项目的难度,在完成了老师要求学生制作的功能之后,又让学生通过自学增加更加复杂的模块。力求充足利用在学校的科研项目多学习、多实践,在文书中也表达了这种积极性。

  3、 文书沟通申请

  学生在7月底签约,签约时间较晚。当时其他从年初或更早就进入服务体系的学生基本已经完成了简历初稿和一封推荐信,而M同学还在准备GRE考试,文书没有任何推进。

  因此,M同学一签约,文书老师迅速和学生联系约课,在课上详细沟通了学生在学校的科研、活动经历,制定科学可行的文书推进计划。后期在学生的高度配合下,文书工作按照计划进行,文书准备的整体节奏有条不紊,最后完成了出色的文书材料。

  ·关于简历

  学生一开始不明确简历写作的原则,提供的素材十分简略。在和学生详细沟通并做出筛选后,补充了很多细节,并且将学生参与的各个项目在简历中详略得当地体现出来。

  因为学生硬性条件非常好,我们在简历里突出展示了学生的专业绩点、托福成绩、GRE成绩,以及在计算机编程语言和其他软件方面的掌握。

  ·关于推荐信

  学生选择了一位授课老师、一位项目指导老师、一位实习指导老师作为推荐人,从推荐人选择和推荐点的角度来说非常全面,能够从各个方面说明学生的优点。

  其中项目指导老师和实习指导老师的推荐信由我们来准备,授课老师的推荐信由老师本人出具。学生和项目指导老师完成的智能类项目偏向传统的电气工程专业的控制系统设计,因此文书老师在这封推荐信中着重强调了学生对本专业知识掌握的扎实程度和将所学用于实践的能力。另外,由于该项目是小组项目,推荐信中还体现了学生的团队协作能力。

  另一封推荐信的推荐人为学生参加的另一实习项目的指导老师。这位老师是来自另一所985高校的博导,指导学生学习深度学习知识并且进行简单的系统模型设计。因为这个项目和学生要申请的专业方向匹配度非常高,我们在信中强调了学生学习新知识的能力非常强,在三个月的时间里不仅学会了之前不熟悉的机器学习算法相关的知识,并且在实践中也取得了很不错的成果。这封推荐信从第三方的角度评估了学生在计算机工程领域的学习能力和潜力,对申请非常有帮助。

  ·关于个人陈述

  个人陈述中提到了三个科研项目,从不同角度阐述学生对专业的想法、对专业知识的掌握、对新知识的学习、科研项目成果等等,和简历、推荐信相辅相成。另外,根据不同学校的项目情况,我们设计了不同的选校原因。

  4、 学校申请

  学生选校截止时间最早12月初,在完成了所有的文书、准备好其他申校材料后,我们就开始了网申的填写和投递。整个过程还算比较顺利。南加州大学在1月下旬来了offer,其他学校陆续在2月、3月来了录取结果。

  感谢学生及家长的信任和支持,为学生申请到满意的学校是我们的终极目标。

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