? 模块一:别急着删课件!先做「三色笔记回溯法」
每次期末一结束,我身边总有同学疯狂清空Google Drive和OneNote——千万别手滑!
亲测有效的「三色复盘法」:用红色标出完全没掌握的知识点(比如Stat 101里的p-value推导),蓝色标记考试中出现但答得勉强的内容(像经济中的IS-LM模型图解),绿色圈出学得好还能教别人的部分(比如Python里的Pandas数据清洗)。
我朋友Julia靠这招,在申请Data Science实习时,直接翻出绿色板块的项目截图当作品集素材,当场拿下面试机会。
? 模块二:用「课程雷达图」对比学期初预期
拿一张纸或用Canva画个五维雷达图:知识密度、作业负担、教授反馈速度、小组协作体验、实际技能增长。
比如我在UMich修的ENGR 450,本以为是纯理论课,结果教授每週安排一次Lab实操,技能增长打满5星,但小组作业占分40%,组员一个在底特律、两个在亚洲,Zoom开会永远卡时间差——这一项只给2星。
这张图不仅能帮你选下学期的课,还能成为和advisor谈学术规划时的硬核证据。
? 模块三:建立「个人课程数据库」,跨学期调用
我从大二开始用Airtable建了个「Course Vault」,每门课存6条信息:教授名字、高频考核题型、推荐参考书、Office Hour秘籍、崩溃预警点、是否值得重修/推荐。
去年哥大有个CS课换教授后,考试全变开放题,老生数据库一查,立马提醒新生:别只刷旧题,得练论述逻辑!提前预警,平均分涨了半个等级。


