申校通 · 梦树 | 2027UCAS改规则后，英本CS申请这么写，竞争力直接翻十倍

CS申请里最常见的一种写法是：

问题在哪里？每句话都没有错，但招生官读完以后依然不知道：你到底思考了什么。

Oxford甚至专门提醒申请者，不要把自己学过Java、C++、Python等语言列成“购物清单”。Computer Science并不是简单掌握某一种编程语言，更重要的是理解程序、算法和系统背后的思考方式。

所以一个项目真正有价值的地方，通常不是最终做出了一个App、网站或者模型，而是项目过程中出现的那些“没有按照预期发展的地方”。

比如一个学生做图像分类。如果只写“模型最终达到92%的accuracy”，信息量其实很有限。但如果进一步写：最初模型在训练集上表现很好，但换到新的测试数据后准确率明显下降；因此开始研究overfitting，重新检查训练集和验证集的划分，并比较regularisation、data augmentation以及不同模型参数对generalisation的影响——这个时候，项目的意义完全变了。

招生官看到的不再只是“这个学生会训练模型”，而是：“这个学生遇到了一个真正的计算机问题，并且开始尝试解释它。”

Cambridge计算机系对于personal project的建议同样值得注意：项目并不需要复杂、华丽，一个简单的command-line程序同样可以成为很好的CS探索。

USACO Silver、Bebras成绩、Hackathon Finalist当然有价值。但如果申请材料最终只是：

这段话的有效信息仍然很少。

竞赛真正可以体现CS学术能力的地方，在于学生的思维方式发生了什么变化。

例如刚开始学算法时，一个学生看到题目可能首先想到暴力枚举。程序能够跑出来，就觉得答案完成了。但进入USACO之后，他慢慢开始发现：程序“能运行”和算法“可行”，完全是两件不同的事。

• 当数据规模从100增长到100,000时，为什么原来的方法突然超时？
• 为什么一个O(n²)的solution在小样例上完全正常，却无法通过完整测试？
• 为什么换成binary search、sorting或者graph traversal以后，问题突然变得可以处理？

这个过程，比“学会了几个算法”本身更加重要。因为学生开始建立一种真正属于Computer Science的判断：不是先问“代码怎么写”，而是先问“这个问题应该怎样表示、复杂度是多少、什么方法在这个约束下才成立”。

近几年做AI、Machine Learning、LLM、Computer Vision相关科研的高中生越来越多。但科研也是英本CS申请里最容易“看上去很高级，实际上很难写”的经历。

例如：“在某大学教授指导下完成Transformer相关科研，并撰写research paper。”这句话听起来不错，但招生官真正想知道的问题可能是：

• 这个research question是谁提出的？
• 学生自己读了哪些内容？
• 代码是谁写的？
• 实验是谁设计的？
• 为什么选择这个evaluation metric？
• 结果出现异常以后，学生自己能不能解释？

Oxford在个人陈述指导中也明确提醒，申请材料必须真实，因为申请者之后可能需要在面试中讨论自己写进去的内容。

所以真正有说服力的科研，反而经常写得非常具体。例如：在进行文本分类实验时，学生发现overall accuracy表现不错，但少数类别识别效果明显较差。于是问题就出现了：为什么accuracy看起来很好，模型实际表现却并不稳定？继续往下，就可能涉及class imbalance、sampling method、precision、recall、F1 score。

这个研究过程才开始真正属于学生自己。

很多学生最后的个人陈述结构是：第一段写项目，第二段写竞赛，第三段写科研。每一段单独看都没问题，但放在一起，没有关系。

这也是申校通·梦树在上海做英本CS申请规划时，经常需要重新帮助学生梳理的地方。

真正好的材料应该出现一条academic trajectory——学术成长线。

比如：

• 最初因为数学中的combinatorics和problem solving开始关注算法；
• 参加USACO之后意识到time complexity对于算法设计的重要性；
• 继续做个人项目以后，又发现真实问题中不仅存在运行时间，还存在数据噪声、泛化和模型选择；
• 进入机器学习科研之后，进一步开始思考模型为什么失效，以及应该怎样评价一个模型。

这个时候，数学、竞赛、项目、科研就不再是四项活动。它们共同回答了同一个问题：为什么这个学生现在想系统学习Computer Science？

Imperial针对2027本科申请的个人陈述指导也强调，申请者应该具体说明哪些经历、能力和思考影响了自己的专业选择，并且明确提出quality over quantity：与其列出大量能力，不如选择更少的内容，用证据把它讲清楚。

2027入学申请继续采用新版UCAS Personal Statement结构。申请者需要回答三个问题：

• 为什么想学习这个专业？
• 现有学习和课程如何帮助你为这个专业做准备？
• 校外经历如何帮助你做好准备，这些经历为什么有价值？

三个部分总字符上限仍为4,000 characters，每部分至少350 characters。

表面上看，个人陈述被拆成了三个问题。但千万不要因此把材料机械地拆成：Q1写兴趣，Q2写成绩，Q3把项目、竞赛、科研全部塞进去。

真正有逻辑的申请，三个问题依然应该指向同一个中心：你的Computer Science兴趣到底是怎样一步一步形成的？

所以到了2027申请季，真正需要做的并不是继续无限增加经历，而是开始筛选。

• 哪些经历真的改变过你的理解？
• 哪些只是参加过，但没有深入？
• 哪些经历之间能够形成连接？
• 哪些技术细节你可以真正解释？
• 哪些内容如果招生官继续追问三层，你依然能够回答？

对于准备Oxford CS、Cambridge Computer Science、Imperial Computing以及其他英国计算机专业的学生来说，项目、竞赛、科研当然都可以成为非常好的super-curricular evidence。但它们从来不是三个必须打卡的项目。

Oxford明确表示，并不存在要求申请者完成的固定计算机活动清单；相关经历真正的作用，是帮助学校理解申请者对数学和Computer Science的学术兴趣与潜力。

所以在申校通·梦树 / 上海梦树留学做2027英本CS申请规划时，我们更愿意先问学生：

• 你为什么开始做这件事？
• 过程中最困难的问题是什么？
• 有没有哪一次结果和你原来的判断完全不同？
• 你后来去学了什么？
• 这件事又把你带向了哪个新的问题？

因为真正成熟的英本CS申请，最终呈现出来的并不是“我有项目＋竞赛＋科研”，而是：

项目、竞赛、科研只是载体。真正决定申请材料深度的，是四件事：

当这四件事能够连起来，一份经历才真正开始变成一份有逻辑的2027英本CS申请材料。