新加坡留学选校看师资？这3个细节让你一眼识破真大牛

你是不是也这样：刷着NUS和NTU的官网教授名单，满屏PhD from MIT、Stanford看着都像大神，但根本分不清谁才是真正能带你飞的导师？

? 别被‘学历光环’晃瞎眼，先看这张表怎么查才靠谱

我当初申南洋理工AI方向，盯着一位教授主页猛瞧——MIT博士、谷歌研究院干过三年，妥妥技术天花板。可一搜组里学生吐槽：「导师半年见一次，项目全靠自己啃论文」。后来转跟另一位NTU本土博导，虽毕业院校没那么炸，但每周一对一meeting，还帮我牵线Grab做实习。

✅ 亲测有效的操作：除了看CV上的“PhD, Harvard”，更要查他在ScholarGPS或Google Scholar的近五年发文频率，带了多少硕士生毕业，有没有持续拿教育部（MOE）或A*STAR的科研基金。

? 行业经验≠纸上谈兵，这些‘隐藏信号’才是王道

在新加坡，教授有没有产业资源，直接决定你能不能进Shopee、SEA AI Lab实习。我学姐申的是SMU信息系统，她选课专挑带Prof. Lim的班，因为这位老师不仅是CMU博士，每学期都请DBS银行科技总监来客座两讲，作业还是真实风控数据集实战。

• ✔ 看课程大纲是否有企业合作模块（如Capstone Project with Singtel）
• ✔ 查教授是否在 GovTech、HealthServe 等机构挂职顾问
• ✔ 关注他有没有创业背景（比如曾任ClearCanvas CTO）

? 小众但超有用的‘信息差技巧’：绕过官网找真相

官网不会写“这位老师爱骂人”或者“课题组常年缺人”，得去挖深层信息。我的方法是：

1. 上Reddit搜 r/SGExams 或 Telegram 留学生群，问：“有没有跟过NTU EE的Prof. Tan？” 往往有人秒回“小心他延期毕业率40%”；
2. 翻YouTube看公开讲座回放，听他说话逻辑清不清楚，是不是照念PPT；
3. 直接邮件套磁时加一句：“I’m particularly interested in your work with AStar’s AI for Healthcare program”——如果回复快且具体，说明真在干活。

? 实用Tip：选导师别只看H-index，重点问：“您带的学生毕业后去哪儿了？” 答案是 academia 还是 Grab、TikTok Singapore，一眼看清含金量。