案例:从心理学成功转申藤校统计专业,他重点做了这件事-宾大SMAT专业录取-新东方前途出国

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    案例:从心理学成功转申藤校统计专业,他重点做了这件事-宾大SMAT专业录取

    2021-02-06
     

    从心理学成功转申藤校统计专业,他重点做了这件事

     

    对很多同学来讲,研究生申请可能是转换赛道的最佳时机。高考时对各个专业不是特别了解,填志愿更多的是考虑是否能录取,兴趣放在了第二位。但是进入大学阶段,真正开始大学生活之后,未来规划才逐渐明确。但此时,往往专业已定,转专业申请研究生就是为数不多的选择了。今天就跟大家分享一个从人文社科成功申请美国统计学研究生的案例。

     

    录取信息

    录取院校:宾夕法尼亚大学,综排8

    录取专业:MSEd in Statistics, Measurement, Assessment and Research Technology(简称SMART),并5000美元奖学金。

    GPA3.7+

    托福:100+

    GRE325+

    本科院校:985高校+心理学本科

    软实力:康奈尔大学科研,香港中文大学科研,校内科研(长达一年),教育机构实习。

    规划指导老师:石寒老师

    申请难点


    第一次跟S同学接触之后,我就知道想要达成他的目标,我们将会一起面对很多困难。

    首先,S同学本科是心理学专业,想要申请心理学领域内的量化心理学/实验心理学。不可否认,S同学是个典型的学霸,签约时的GPA就已经达到了3.6+。这样的GPA放到其它专业去申请都是没有问题的,问题在于美国的心理学申请。由于中美心理学专业设置不同,大陆学生申请美国心理学研究生向来非常困难。美国的心理学研究越来越向实证科学的方向发展,与神经生物学的联系日益密切,在研究生招生时非常看重学生的科研经历以及量化背景。而中国心理学研究在实证科学方面落后很多,国内心理学专业学生所获得的科研支持比较匮乏,有些心理学专业甚至数学课程也不多。这点就很难达到美国院校要求。

    其次,美国的心理学以博士招生为主,硕士项目少,量化心理学项目更少。TOP50的院校中,仅有3个量化/认知相关的硕士项目。S同学并不确定未来就走学术道路,所以只申请硕士。

    项目少,要求高,是我们面临的最大威胁。

    规划方案

    S同学签约时已经是大二,在规划中,我们就详细向S同学解释了美国心理学研究生申请的难度,并着重强调了科研对申请的重要性

    S同学也非常给力,在听了我们的建议之后,也立刻采取行动。第一步就是与自己的专业课老师联系,寻求学院支持,在校内跟随导师做科研。第二步就是与学校、导师沟通,与老师表达了想要留学的意愿。面对这样积极努力的学霸,学校也是给予了非常多的支持。科研导师更是直接将S同学推荐给了香港中文大学的朋友。

    这样一来,S同学在大二暑期就开启了一段海外暑研项目,可以说是非常优秀了。就是在这次港中文的科研经历中,S同学获得了SPSSR语言等技能,搭建了多个数据模型,还撰写了20多页的心理学研究报告,充分展示了数学技能以及编程能力。

    在这次科研之后,S同学也对统计和深度科研产生了浓烈的兴趣,在大三暑期,又跟随康奈尔大学的导师做了一段科研,补充了计算心理学的背景,以及Python编程技能。

    正是这些高端科研项目,帮助S同学拿到了藤校的统计学类专业的录取。


    申请过程

    随着S同学做的科研越来越多,在大四9月份进入申请阶段,还做了教育领域的实习,他的研究兴趣也扩大了,从原来量化心理学/实验心理学扩大到了统计、数据分析,以及教育心理学领域。

    由于心理学硕士项目较少,在查校时,申请团队将范围扩大到了教育学院。一来是因为在美国的教育体系,教育心理学是属于教育学院的范畴;二来,部分教育学院开设有统计、数据分析相关的项目,相较于文理学院的统计学、数据科学而言,对学生本科专业背景的要求不会那么严格。

    在最终的选校方案中,S同学的申请项目覆盖了信息学院、文理学院统计系、文理学院心理学系、教育学院,项目也包括了数据科学、统计学、人机交互、教育分析学等多个跨学科项目。


    SMART项目介绍

    宾夕法尼亚大学Master of Science in Education (M.S.Ed.) in Statistics, Measurement, Assessment, and Research Technology (SMART)设置在教育研究生院。该项目非常重视证据质量、统计分析、心理测量,以及研究技术用法。

    项目共计10门课程,有7门就是量化方法必修课,包括:数据过程与分析,政策、项目评估,调查方法与设计,测量与评估,变量回归与分析,测量理论与测试架构,政策研究研讨会。

     

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