大家有沒有發現,近年來孩子們想要上個好大學,門檻是越來越高了。藤校是一如既往的難進,錄取率幾乎不超過5%。
衝刺不了藤校,那就衝刺第二梯隊大學,比如這幾年非常受歡迎的紐約大學、範德堡大學、萊斯大學、埃默裡大學、杜克大學、西北大學…… 誰曾想!這些大學的錄取率也在逐年下降!
第二梯隊大學的錄取率逐年下降
紐約大學釋出的2028 屆新生錄取情況,讓人不禁感嘆這競爭也太激烈了吧。高達118,000 的申請者中,只有 8% 的人收到了紐約校區的錄取通知,三大學院總錄取率還不到5%。早申的學生數量也迎來了大爆發,過去五年來,紐約大學各校區提前錄取申請者人數激增了56%。
杜克大學今年共有54,191名申請者,2028 屆學生的總體錄取率為 5.1%,更是創下了該校的最低錄取率。更誇張的是,杜克大學還收到了創紀錄的 6,240 份提前錄取申請,比2023年增加了 28%。但是早申的錄取率也創下了史低僅為12.9%。

還有範德堡大學,其2023-2024學年的常規申請錄取率僅為3.7%,比十年前下降了一半以上。早申的錄取率也大幅縮水,從2013-2014學年的25%下降至2023-2024學年的12.9%。

怎樣的學生最容易被名校看中?
人人都想獲得一流大學的青睞,想要招生官第一眼看中自己的申請書,那麼到底怎樣的學生最容易被名校一眼看中呢?
哈佛的招生官坦言,除了成績,他們最看重的就是孩子是否擁有“高品質的課外活動”,包括:持續的恆心毅力、對特定領域的熱情、團隊合作能力、責任感以及創造力,如果再加上一些國家級別或聲望很高的榮譽,那一流大學基本就穩了。
看到這裡估計很多家長犯難了,平時孩子也就參加一點運動、學學音樂,對於“上大分”的課外活動根本摸不著頭腦,更別提有效引導甚至獲得國家級榮譽了。
有沒有這方面的專家或者名師可以幫助孩子呢?
還真的有!
就有這麼一位老師,打破了普通家庭學生參與活動的限制,把一批又一批“普娃”送進了常春藤名校,他就是著名科創教練IEEE高階會員、MIT AI全球年度最佳教師Dr. Meng。
他幫助學生打造極具競爭力——科創活動和競賽,成為學生脫穎而出的關鍵。透過這些活動,學生不僅能夠發展創新思維,還能展示出色的學術與科研能力,為未來申請頂尖高校鋪平道路。

就在剛結束的2024 MIT 全球青少年【MIT Global Appathhon】和【MIT AI Hackathon】兩個比賽中,孟老師的學生們以3%的人數,奪得了45%的中學生決賽權。決賽中更高歌猛進,獲得了67%的獎牌,團體和個人組雙雙奪冠,擊敗了來自世界91國家和地區的參賽選手,獲得第一名
!
4位中學生運用人工智慧技術,創造性地共同研發出了SignLingoAPP,幫助和聾啞人士暢通交流!



相較於其他例如國際數學奧林匹克這類競爭異常激烈的比賽,科創活動競賽有2大突出優勢:
①科創活動涵蓋了廣泛的學科領域,突顯AI特長,如科學、技術、工程和數學。這意味著無論孩子在哪個領域有興趣,都可以找到適合個性化題材參加競賽,孩子們有更多的機會展現自己的才能 。
② 科創活動不僅強調個人能力的發揮,還注重團隊合作的成功。在孟博士的引導下,學生們透過組隊合作,互相啟發,利用團隊的智慧取得更大的進步。這種合作不僅鍛鍊了學生的領導能力和溝通技巧,也幫助他們在科創競賽中獲得更好的成績。
著名的青少年科創競賽【國會APP挑戰賽】上孟老師的學生們更是大方異彩:來自加州,德州,紐約州,馬賽諸薩州7組團隊20多名學生憑藉出色的APP人工智慧獲得第1名!今年4月期間華盛頓展示,獲得議員授獎!


這樣有創造力、勇於參賽的孩子們
別說常春藤,全世界的名校都喜歡!
可能會有人問
我的孩子也很喜歡科技創造
但總是找不到努力的目標
已經是中學生了再學習會不會太晚?
不!
青少年特別是中學生
是培養AI科創能力最關鍵的時候
不管你是零基礎想要學習
還是想要參加AI科創競賽
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2025年1月3日 週五
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講座中家長可以瞭解到美國中學生科技活動和能力發展的最佳路徑,孟博士解析:如何培養下一代AI精英
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幫助中學生在初高中階段透過高含金量課外活動,開拓競賽視野,在大學申請中拼得優勢,為長遠發展空間夯實基礎。
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為何Dr. Meng
如此受家長和學生歡迎?
Dr. George Meng,計算機科學博士、電子學碩士、IEEE高階會員、MIT-AI Master Trainer、MIT-AI全球年度最佳教師。
孟老師是一位充滿激情的科創教育者,致力於培養中學生在STEM領域中的科學研究和技術創新。他獨創的科創程式設計核心訓練體系,採用最先進的谷歌和MIT共同研發的MIT App inventor2 為教學平臺,帶領眾學生斬獲著名科創賽事大獎。
僅過去一年,孟老師帶領和培訓學生們參加了【MIT應用發明家程式設計大賽】,【國會應用程式挑戰賽】,【世界青年人工智慧大賽】等八項比賽。58人次獲得各類獎項,其中包括多數比賽的第一名!
孟教授學生曾獲得:

Dr. Meng AI科創春季營
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【MIT-AI APP程式設計-快班】
2025年1月5日-1月16日
週日-週四
美西:5:00-6:30PM PT
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【AI+科創高階競賽深度訓練營】
適合G9-G12的有紮實軟體程式設計基礎學生
對標頂級科創競賽
【高階IOT系統程式設計 +高階課題/獨立專案】
2025年1月19日- 5月4日 每週日
美西:5:00-7:00PM PT
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孟教授獨創AI課程和教法1門APP程式設計基礎+3門核心科創課程 :【APP程式設計】,【科技外掛】,【人工智慧】,【物聯網IOT】讓學生低開高走,快速起步,掌握核心科創技能,實力打造學生STEM+ APP特長,為學生科創競賽做充分準備!
1.MIT程式設計馬拉松 (MIT Appathon)
2. 世界青年人工智慧大賽(World AI Competition for 3. Youth 由CMU舉辦)
4. 國會應用程式挑戰賽 (Congressional App Challenge)
科學與工程競賽 (ISEF, AJAS, NJSHS, Fisher Scientific Challenge)
四門課程
1. APP程式設計與計算【MAI-101課程】:
掌握 APP程式設計和演算法,掌握ChatGPT功能, 覆蓋Computer ScienceAP核心概念,達到奧計銅牌入門水平
2. 網際網路技術 【MAI-203課程】:
掌握感測器技術、GPS、互動地圖,和線上導航讓我們的世界更加互聯。Web技術、多媒體、Dall’E和ChatGPT創新技術。
3. 人工智慧 【MAI-201課程】:
專注於深度學習領域,介紹多層前饋神經網路,梯度反向傳播,卷積神經網路,遞迴神經網路,LSTM,強化學習和生成模型等關鍵技術。
4. 物聯網 【MAI-204課程】:
基礎IoT、微控制器控制,包括Raspberry Pi設定、遠端控制、Linux命令列使用、電子學基礎、物聯網架構及GPIO控制介面.
上課方式
1. 老師zoom授課,理論+課堂程式設計。
2. Discord學生組全天開放。作業網上提交,核發答案。課後兩小時內提供上課 影片、PPT 講稿。
3. 課程100%英文教學
4. 學生所需裝置:個人電腦與手機。
AI科創春季營二:
AI+科創高階競賽深度訓練營
針對9至12年級的學生,
特別是已有堅實軟、硬體基礎,希望在科學和工程領域大放異彩的未來創新領袖
。
要求已有堅實的程式設計技術,通曉Python語言,有良好的計算機原理基礎!
孟教授獨創兩門高階競賽專案課程【高階IOT系統程式設計 +高階課題/獨立專案】和 【AI高階模型程式設計+高階課題/獨立專案】,為學生參加科創高階競賽做充分準備!
兩門課程均包括高階課題和獨立專案,介紹各領域的精選最新尖端技術,如人工智慧、移動應用開發、雲計算、GPU程式設計和電子控制等。學生將參與獨立研究專案,提供探索科學與工程博覽會創新專案的機會。研究專案提案包括靈感發掘與研究範圍定義、市場調研與文獻綜述、提交研究提案、提案審查與反饋。
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1.國際科學與工程競賽(ISEF, AJAS, NJSHS等)
2.科學人才搜尋(STS)
3.世界青年人工智慧大賽(WAICY, CMU舉辦)
4.國會應用程式挑戰賽(Congressional App Challenge)
5.美國計算機協會獎(ACM Cutler-Bell Award)
6.戴維遜獎學金(Davidson Fellowship)
兩門課程
1. 高階IOT系統程式設計 +高階課題/獨立專案【302+314】:
本課程介紹現代數字系統的系統架構,覆蓋Python程式設計、深度學習人工智慧、微處理器及雲計算等關鍵領域。學生將構建並程式設計一套RCV(遠端可控電子及機械裝置)系統,使其具備包括控制操作、自然語言處理、計算機視覺等多項人工智慧高階功能的程式設計能力,包括雲計算、微處理器和移動控制的系統整合。
本課程適合希望在STEM(科學、技術、工程和數學)領域脫穎而出的高中生,透過學習獲得高階技術知識並在競賽中取得優異成績。
2.AI高階模型程式設計+高階課題/獨立專案
【301+304】:
高階技巧: 掌握高階Python程式設計技巧。使用Numpy、Pandas和Matplotlib進行資料分析。實現AI模型在實際場景中的應用。
神經網路模型:
分類和迴歸分析(Kaggle):探索神經網路在資料分類和預測中的實際應用。
卷積神經網路(CNN)與計算機視覺:學習2023年《Nature》期刊分享的最新技巧。
迴圈神經網路(RNN)和LSTM用於音樂創作:探索AI在音樂生成中的創造性應用,例如MIT研究舉例。
CNN和RNN/LSTM應用:影像描述生成:構建高階AI系統,解釋影像並生成描述文字,基於斯坦福大學研究。
系統開發: 開發高階的應用伺服器解決方案,實施系統整合和執行策略。課程頂點專案將高階物件檢測模型應用於物聯網裝置。
上課方式
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美東 8:30PM
美西 5:30PM
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