背景铺垫：我的初始条件

说实话，2024年9月刚到多伦多大学读计算机本科时，我特慌。GPA 3.4，托福98，高中是普高没接触过项目制学习。当时以为‘选课就是挑名字好听的’，结果第一学期就踩了雷——选了两门理论硬核的CS课加一门跨专业的数据伦理，三周后差点崩溃。

核心经历：从濒临退课到逐步适应

那会儿连续两周睡不到五小时，赶编程作业到凌晨两点。最崩溃的是数据伦理那门课，教授全程Socratic seminar讨论模式，我一张嘴就卡壳——不是不会，是根本不知道加拿大课堂要‘主动输出观点’。当时特别沮丧，甚至怀疑自己是不是不适合留学。

坑点拆解：三个典型误区

• 只看课程代码不查教学风格：比如CSC207偏重独立编码，但我适合有lab辅导的结构。
• 盲目跟风热门课：听说AI很火就冲CSC318，结果前置知识不足被劝退。
• 忽略office hour文化：加拿大教授特别鼓励一对一沟通，我前三周一次都没去。

解决方法与认知刷新

第四个星期我约谈了学术顾问Lisa，她推荐我使用TSpace查往届学生对教授的评价，还教我提前预约office hour。第二学期调整策略：选课前先旁听一周，重点观察互动频率和评分结构。最终锁定三门‘高支持+中等强度’的课，GPA也提到了3.7。

总结建议：优先级排序

1. ✅ 第一优先级：确认课程是否有weekly tutorial支持
2. ✅ 第二优先级：查看教授近三年学生评分（≥4.2/5较稳）
3. ✅ 第三优先级：控制 workload 配比（理论:实践 ≈ 1:2 最佳）