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吕励勤中国香港,新加坡,韩国,日本,马来西亚,德国,法国,荷兰,爱尔兰,意大利,瑞士,西班牙,俄罗斯,北欧中学,本科,研究生重庆
港科广与港中深的授课型硕士录取门槛差距明显，这背后的专业设置与就业表现逻辑值得深究。港科广要想赶超港中深，需突破现有困境。
港科广授课硕的核心问题在于专业设置。学校成立之初以MPhil招生奠定高定位，如Data - Centric Artificial Intelligence Technology（DCAI）专业在2023年申请季末（7月启动）仍保持高门槛，985院校申请者占比达57%，海本及中外合办占27%，但2024年该专业门槛明显下降。这是因为中外合办缺乏QS排名共享优势，且专业名称在体制内就业时可能面临认可问题，市场化就业成为主要出路，而专业是否高薪直接影响招生吸引力。
港科广偏重理工科且主打跨学科组合，专业存在“缝合”感。以DCAI为例，其与港中深同方向的Data Science专业差距显著。港中深Data Science在QS商业分析硕士排名中就业指标亚洲top one，2024届毕业生起薪中位值达36.8万元，而港科广DCAI仅能与港中深的MSc Computer and Information Engineering处于同一梯队。对比港校，港科广DCAI类似港科的MSc Artificial Intelligence and Entrepreneurship，虽课程更硬核且学费低10万，但两者录取门槛均不算高。
港科广自创立起以“探索跨学科人才培养”为首要任务，MPhil与MSc项目均坚持跨学科模式。这为想跨界发展的学生提供了机会，但也导致其专业难以契合高薪就业主流需求，录取门槛难以赶超港中深。若港科广继续坚持现有跨学科方向，短期内恐难在录取门槛上超越港中深，毕竟就业表现才是影响招生门槛的关键因素。
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