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L同学录取结果，是今年申请季里极为亮眼的一份答卷！
26Fall“大满贯”，哈佛、斯坦福、耶鲁...10个录取已到手！！从T5到藤校，从数据科学到教育，全面开花。
顶尖录取背后，更应该拆解的是，不是“拿了多少offer”，而是这一路是怎么做到的。
恭喜明德学子L同学，成功斩获——
哈佛大学-学习设计,创新与技术、
斯坦福大学-教育数据科学、
耶鲁大学-公卫-健康信息学、
芝加哥大学-应用数据科学(3.4万元)、
西北大学-机器学习与数据科学、
康奈尔大学-应用信息科学&信息系统双硕士(20.6万)
哥伦比亚大学-数据科学、
UCLA-数据科学、
密歇根大学安娜堡分校-信息学、
南加州大学-应用数据科学offer
*点击查看大图
01
一次关键规划、一段重要实习
是明德老师的鼓励和坚持
10投10中，0拒信！
L同学来到明德时，还在大二。
本科就读于美国Top40院校，认知科学&数据科学双专业，GPA接近3.9，整体背景不差，但在申请方向上，有些“走窄了”。
一开始，TA的目标很明确——只申HCI（人机交互）专业。
这其实是很多认知科学专业学生的自然选择，但问题也很现实：美国顶尖HCI项目数量有限，可选空间小。
同时在大三的时候，出于沉重的科研压力，让TA一度产生了放弃DS，只修HCI的念头。
在这一点上，明德老师没有简单顺着学生的想法走，而是基于过往丰富的经验和对项目理解，建议和鼓励TA一定要坚持把数据科学这个专业修完，并作为申请的核心支撑方向。
这个决定非常关键！
一方面，开设数据科学专业的院校多、项目广，可以打开选校空间，冲Top5完全没问题！
另一方面，L同学也能有更扎实的数据处理和分析能力。
L同学也很争气，不仅坚持修完了双专业，而且保持住了GPA3.9+的高绩点，为后续的大满贯打下了最稳固的地基！
因此在最后的选校阶段，明德老师和L同学确定了“主申数据科学，少量申HCI”的策略，优先冲哈耶普斯麻！
在软背景搭建中，明德规划的那一段大三暑期的实习，也是一个重要的转折点。
当时L同学虽然已经有科研和实习，但更多偏向HCI方向，对于数据科学申请来说，不够有说服力
因此在确定申请方向后，明德老师强烈建议TA去投递有关数据科学的实习。
L同学通过自己的努力，进入了一家教育公司，做数据科学相关实习。
这段经历的优势非常明显！
✅补足了L同学数据科学的实际应用，也连接了认知科学与教育这一延伸方向。
✅也正因为有了这段实习，L同学在后续申请教育数据科学等项目时，也有强相关背景！
尤其是斯坦福大学-教育数据科学硕士，明德老师判断项目与L同学的背景十分匹配！同时明德老师有信心这个项目可以拿到录取！
果不其然，3月初录取到！
录取瞬间
02
文书取舍：
只保留最关键主线！
推荐人失联，我们果断换！
在已有经历的梳理上，明德老师也做了关键的“取舍”。
虽然L同学前后共有多段实习与科研，但其中有部分偏向纯HCI/UI设计，如果全部呈现，反而会削弱数据科学主线。
因此，在最终材料中，明德老师只保留了3段与数据科学高度相关的实习和2段科研，确保整体方向清晰、有重点。
针对数据科学和教育两类不同主题的项目，明德老师重点帮TA建立了两条主线：
- 一条是强调数据科学能力：课程、科研、项目经历，证明技术基础，突出大三暑假那段至关重要的实习；
- 另一条强调TA在教育方面的持续投入：助教经历、社区参与、帮助他人学习的故事。
斯坦福文书指导
明德老师对申请项目有深刻理解：斯坦福大学教育数据科学项目有5篇文书，都对“技术+教育理解”要求非常高。
在一篇关于“社区贡献”的文书中，老师建议TA从真实经历出发，在多次头脑风暴后，明德老师挖掘出几段“宝藏”经历——
从初到美国帮助家人适应环境，到后来参与K12助教、帮助他人建立学习信心...
这都能体现TA对“教育”的理解、共情和社会责任。
既真实又切题，不愁拿不到斯坦福的录取~
哈佛、耶鲁文书指导
在哈佛、耶鲁等项目中，分别做了差异化处理：
- 哈佛的文书偏向教育方向，强调把“以人为本”的设计理念融入教育，小文书也是各种学习场景相关的故事和主文书呼应；
- 耶鲁则在素材选择和方向上反复打磨，确保表达更精准；
在推荐信环节，面对推荐人迟迟未提交的情况，明德老师也迅速做出调整，果断更换推荐人，保证申请节奏不被拖延！
明德战绩故事（点击查看）：
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明德立人深耕美国高端留学10年+，哈耶普斯麻大满贯，福布斯中国留学行业领军品牌，一家有“教育良心”的机构，让每位学生「行稳致远」。
