"GPA85+、竞赛奖项在手、履历十分漂亮，为何还被港三拒绝？" 每年申请季，这类疑问总会出现，明明手握亮眼的成绩和经历，却在梦校录取中意外折戟。

海外申研并非单纯的 " 优秀比拼 "，将自身优势转化为招生官认可的价值，让经历契合院校偏好，才是决定结果的关键。

指南者资深申请导师会在【项目解析】系列文章中，系统解析失败案例，从院校隐性偏好到申请策略细节，帮你排查申请误区。正在准备申请的你，不妨对照看看 ~

往期项目分析：

2025

计算机专业案例解析

苏欣

指南者资深申请主导师

专注于理工科项目申请

年度申请成功率 100%

01

失败案例一

本科背景：北京某 211 院校－人工智能专业

GPA84.4/100，雅思 6.5，申请时间 2024 年 10 月 23 日

失败院校：香港大学 - 计算机科学

失利核心：

作为计算机强校学生，GPA 未达 85+ 的隐性门槛。核心课程中，数据结构、计算机网络等专业课程分数偏低，缺乏竞争力。实践经历虽包含多媒体系统设计等项目，但偏向工程应用，未体现算法或系统开发的深度能力。

02

失败案例二

本科背景：某 211 院校分校区－计算机科学与技术

GPA90.4/100，托福 106，申请时间 2024 年 11 月 7 日

失败院校：新加坡国立大学 - 计算机工程

虽 GPA 优异，但院校为分校，认可度低于本部，课程中专业课程缺乏深入学习。实践经历以产品运维、开发为主，未体现算法优化能力。

03

失败案例三

本科背景：广东某 985 院校－计算机科学与技术

GPA82.33/100，雅思 7.0，申请时间 2024 年 10 月 21 日

失败院校：香港大学 - 人工智能

GPA 未达 985 院校 85+ 的基本线，且实践经历偏向通用开发，未涉及 AI 技术。实习为前端开发，聚焦页面搭建，与人工智能方向匹配度低。

GPA 无疑是留学申请的第一道 " 敲门砖 "，其重要性不言而喻。不同层次的院校在筛选申请者时，会设置不同的 GPA 门槛，这背后其实是对学生学习能力和知识掌握程度的初步考量。

一般来说，985/211 这类重点院校的学生，GPA 达到 85 分及以上是比较基础的要求，部分竞争激烈的项目甚至会将门槛提高到 88 分及以上。

而对于双非院校的学生，由于整体竞争环境的差异，通常需要 90 分及以上的 GPA才能在众多申请者中脱颖而出。如果 GPA 未能达到相应的门槛，很可能会在初筛阶段就被淘汰，成为申请过程中的明显劣势。

相较于整体 GPA，核心课程的分数往往更能体现学生在专业领域的真实水平，像数据结构、算法、计算机网络等专业核心课程，是构建专业知识体系的基础，这些课程的分数最好能达到 85 分及以上，这不仅能证明学生对专业基础的掌握扎实，也能让院校看到学生在专业学习上的潜力。

如果不能确保核心课程取得高分，至少也要避免这些核心课程中出现 70 分以下的成绩，因为这类低分很容易给人留下专业知识薄弱的印象，进而影响对申请者的整体评价。比如申请 AI 方向时，相关的核心课程，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，是否修过以及分数高低，会产生至关重要的影响。

成功案例一

本科背景：北京邮电大学 - 电子信息工程专业

GPA85.01/100，雅思 7.0，申请时间 2024 年 10 月 22 日

申请院校：香港大学 - 计算机科学

成功关键：

GPA 刚好达标，核心课程中算法设计（89 分）、机器学习（91 分）等计算机相关课程分数突出。实践经历聚焦技术开发，且有 4 个月网络医疗系统研发实习，直接体现编程与系统设计能力。

成功案例二

本科背景：东北大学 - 软件工程专业

GPA89.4/100，雅思 7.0，申请时间 2024 年 11 月 28 日

申请院校：南洋理工大学 - 人工智能

自然语言处理（91 分）、人工智能（91 分）等核心课取得了高分，与 AI 方向高度匹配。实践经历聚焦算法开发，且有 MathorCup 数学建模二等奖，体现了量化分析能力。

成功案例三

本科背景：华南理工大学 - 数据科学与大数据技术

GPA88.5/100，雅思 7.5，申请时间 2024 年 10 月 22 日

GPA 达标且实践经历高度契合，科研项目 "3D 数字孪生人 " 涉及计算机视觉技术，竞赛 " 百度飞桨杯 " 聚焦声纹与人脸多模态分析。实习为数据采集工程师，参与处理医疗影像数据，形成 " 技术 + 场景 " 的完整叙事。

专业匹配度是影响申请结果的另一重要因素，它直接关系到申请者能否快速适应目标项目或岗位的要求。实践经历作为专业匹配度的重要体现，必须与申请方向保持强相关。

例如，申请 AI 方向的项目或岗位时，拥有计算机视觉、自然语言处理（NLP）等相关实践经历会非常加分，因为这些经历能直观地展示申请者在该领域的实际操作能力和经验。

在实习选择上，要尽量避开单纯的开发岗，优先考虑算法岗或者涉及模型优化的实习，因为这类岗位更能锻炼和体现申请者在专业深度上的能力。

科研项目则要注重体现技术深度，比如在项目中参与模型改进、数据集构建等工作，这些细节能让招生官看到申请者在专业研究上的思考和投入。总的来说，课程体系与项目方向的契合度越高，申请者与目标的匹配度就越高，申请成功的可能性也就越大。

此外，院校背景也可能在申请过程中产生潜在影响，这一点虽然不是决定性因素，但在特定情况下会发挥作用。通常情况下，本部院校由于办学历史、资源配置、教学质量等方面的优势，其背景认可度会高于分校。

在其他条件，如 GPA、实践经历、专业匹配度等相近时，院校背景有可能成为影响申请结果的最后一根 " 稻草 "。不过，这一因素的影响并非绝对，只要在其他方面足够优秀，依然有机会弥补院校背景带来的差距。

截止目前，25fall 留学申请已落下帷幕，指南者留学收获了一波又一波的 offer，其中商科录取成绩更是可圈可点。

指南者在此为大家整理了：【25fall 计算机申录案例合集】资料包，其中包括：

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2. 录取学员背景详解；

3. 专业项目录取分布；

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计算机专业申请战绩

25fall 已正式落下帷幕，25fall 指南者留学申请战绩回顾：

截止到目前，2025 申请季指南者留学共计收获了 1048 枚计算机专业 offer，下面就跟指南君看看都录取了哪些同学吧 ~

1

主要地区分布

香港	新加坡	英国	美国	澳洲
366	241	230	67	131
35%	23%	22%	6%	13%

2

本科院校分布

985	211	普通本科	海外本科
425	344	239	40
41%	33%		4%

3

录取均分分布

90+	85-90	80-85	75-80	75-
78	388	427	118	37
7%	37%		11%

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