用AI做留学选校方案,能有多靠谱?-新东方前途出国

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    用AI做留学选校方案,能有多靠谱?

    • 研究生
    • 留学指南
    2025-08-16

    从去年开始,在一些同学跟我沟通“想申请的项目”中,我就发现了一些“无中生有”的项目。

    这些压根不存在的项目,学生到底是从哪里听来的呢?

    它们或一手、或二手地,来自AI的幻觉。

    我们今天就用幻觉率很低的gpt-5-thinking模型,看一下现阶段最靠谱的AI选校,能有多靠谱。

    为了不欺负AI,我不会选取特殊学校(比如清北华五这样很好的学校;或两财一贸、五院等在自己的领域有卓然地位的学校;或者双非院校,因为双非的择校难度很高)。

    也不会选取有隐藏特殊要求的专业领域(比如要求工作经验的、对雅思小分有隐性要求的)。

    就是普通985、211高校,很常见的专业、正常均分,申请对口项目,来看看AI能不能完成最最基础的选校任务。(至于如何利用各项目的特殊偏好和捡漏机会,实现逆袭,我们就不要求它了)

    【案例一:软科排名50-60的211高校的学生,会计专业,均分86,有两段会计相关实习,雅思7分。想申请港三新二商科和泛商专业】

    gpt-5-thinking给出的建议:

    A. 争取(建议精心打磨材料;部分需提分到 IELTS 7.0)

    • HKU:MSc Finance;(校研院TPG一般线:IELTS 6.5,单科≥6,个别项目或更高)

    • HKUST:MSc Finance;MSc Business Analytics(项目普遍接受IELTS≥6.5

    • CUHK:MSc Finance;(商学院TPG统一IELTS≥6.5

    • NUS(需IELTS≥7.0才达线):MSc in Finance;MSc in Marketing Analytics & Insights(同属商学院,要求一致)

    B. 匹配/主攻(性价比较高)

    • HKU:Master of Accounting(MAcc);Master of Global Management;MSc Marketing(多数项目以6.5为参考线)

    • HKUST:MSc in Accounting(IELTS≥6.5(各单项≥5.5))

    • CUHK:MSc in Accountancy;MSc in Information & Technology Management(商学院IELTS≥6.5

    • NTU:MSc Accountancy(需提供英测;常见参考为IELTS≥6.5);MSc Marketing Science(要求提交线下版IELTS/TOEFL,网考不再接受)

    C. 相对稳妥(在港五新二范围内“相对保守”的兜底)

    • CityU:MSc Marketing;MSc Business & Data Analytics;MSc Business Information Systems;MSc Management & Innovation(这些项目普遍IELTS≥6.5

    • PolyU:MSc in Accountancy;MSc in Marketing Management;(理大TPG校级最低线多为IELTS≥6.0,但个别项目会设更高如6.5——例如供应链与物流管理方向)

    我们来看一下这份方案,可以说,争取档和匹配档,基本都是炮灰。甚至有一些很基础的事实错误(比如对雅思成绩的要求)。

    其中有两个项目可以勉强争取:分别是港中文的会计和信息科学与技术管理(后者的专业名称还给错了)。

    而港三真正能作为主申的商科和泛商项目,一个都没有出现

    在稳妥档,港城和港理的市场营销,都是需要工作经验的;港城的MSc Management & Innovation也偏好有工作经验的申请者。

    另外港城的语言要求有事实性错误。

    其实这个背景,在城理完全申请到更好的项目,不需要这么“泛”。

    商科的试完,我们再用理工科做一个测试:

    【案例二:软科排名20左右的985高校的学生,数学专业,均分81,雅思6.5分。想申请港三新二数学、统计、数据科学之类的专业】

    A. 争取(竞争最强,需材料精细+补强)

    • NUS – MSc in Data Science & Machine Learning (DSML)|官方英标IELTS≥6.0;侧重CS/ML,筛选很严。

    • HKUST – MSc in Big Data Technology (BDT)|IELTS≥6.5(各单项≥5.5);工程/计算味重。

    • HKU – Master of Data Science (MDASC)|需高数/代数+编程+初级统计先修;英语遵从校级TPG线(见下)。

    • CUHK – MSc in Advanced Studies in Statistics & Data Science (ASDS)|英语遵从研究院通则IELTS≥6.5

    • NTU – Master of Science in Data Science (MSDS)|项目页未写死分数;计算/数据学院硕士常见线IELTS≈6.5(校方FAQ口径)。

    B. 主攻/匹配(与你背景更贴合)

    • NUS – MSc in StatisticsIELTS≥6.0;数学底子对口。

    • CUHK – MSc in Data Science & Business Statistics (DSBS)IELTS≥6.5;统计/数据双轨。

    • HKU – Master of Statistics (MStat)|遵从港大TPG英语线(IELTS≥6.0,单项≥5.5;部分学院更高),以统计建模为主。

    • NTU – MSc in Analytics(CEE学院)IELTS≥6.0(项目页);偏应用分析。

    这套方案看下来,最直观的感觉就是gpt只注意到了学生的专业和雅思成绩,院校背景和成绩是一点不看(也可能是不懂),反正冲就完了。

    对于这样背景的学生,NUS的项目中,DSML没有可能,统计也属于争取,数学才算是有希望。

    港科BDT,对于中游985,均分一般要87+。

    港大的数据科学和统计学,会有笔面机会。但是这两个项目笔面淘汰率都不低。

    南洋理工的两个项目,都是有希望的。

    主攻档里港中文的项目,纯属杜撰。

    这套方案比上一套略好,9个项目算是有6个有效项目(包括有可能争取成功的)。但真正稳妥且对口的项目,是一个没选

    最常规的背景、用低幻觉率的gpt-5-thinking给出的方案尚且如此,其它平台能做出的方案,质量就可想而知了。

     

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