2023申请季——AI申请元年简单总结

首先，放一下总结，去年一共亲自带了8个学生，除了这8个学生外，还有一大堆其他机构推的、硕博的等等，因为不负责全部内容，而且很多学生offer我也没拿到，也不知道最后去了哪儿了，就不说了。

自己负责的学生大致背景如下：美高×3（USC、UCB、NYU），湾高×1（NYU），陆高×3（NYU×2、UCLA），美本×1（Tufts转学UChicago）。总的来讲比之前多不少，加入AI后，确实很多扣字眼细节的活就不用操心了，效率大大提高。不过2023年作为ChatGPT广泛应用在申请领域的第一年，还是有很多需要记录的东西。下面具体说一下几个个人感悟比较深的点。

Notion留学申请记录及管理

2022年的时候，因为学生太多了，自己涉猎的东西也太多，脑子完全不够用。所以就开发了一套用来管理申请的系统，主要目的是进度把控和项目跟踪，CA的表格等基本可以直接丢进去做记录。除此之外，笔记或者网页可以直接分享给家长学生，直接透明化整个进程。所以这个系统今年还会继续完善优化，加入更多功能。

ChatGPT与AI的使用

这里首先抛出个人关于AI在留学上的观点结论：

1. 写文书、做材料完全不用AI的话是"蠢"；
2. 全用AI的话是"坏"。

之前分享过一篇关于AI在申请中使用的Guideline，其中很明确的观点是：如果AI对你提供的帮助，是你去找文学老师或者更厉害的人可以获得的，那你是可以用的，比如语法修改、语言润色、材料审查；但如果你是纯纯找别人代写活动经历等等，那用AI和找别人没区别，都没办法通过。

所以去年的工作基本靠这个方式进行：一起上课聊天定大纲，定故事发展流程，定文书凸出点与其他材料的关系和匹配程度等等。如果学生实在没思路，就直接让他先去玩我开发的关于CA Essay的GPT，玩明白了再约课。流程上变化非常大，工作量可能没变化，但过程轻松愉快不少，因为通过AI学生也有了这个内省的过程。

另外CA的表格方面，也开发了个GPT：学生或家长给个简历，或口述一段话描述一下干了什么，这个插件就能直接生成完整的符合CA要求的表格——动词开头、精准数字表示细节等等。所以比较麻烦的抠表格环节也简化了不少。

再然后，基于以上真实的过程，AI最后优化出来的文书也很容易就能过AI检查。最高的一篇GPTZero检查结果是45%，一般的话会在30%以内，都是判定Human出的。

慢工出细活，想用AI直接绕过申请文书这个最大的障碍，个人感觉是不可能的。

今年市面上有大大大大部分机构都开始用AI出文书，有很多甚至用AI出完了还要过来找我修改，非常离谱。如果中介返稿里面有很多高频词，同时句型很长很单一，再放GPTZero看一下，基本可以判断文书是否直接用AI。特别是主申英美硕的学生，一定要眼睛放亮一点，真没必要花几万块搞一篇GPT三分钟搞定的东西出来。另外，那种一键修改的AI Humanizer插件基本都没用，出来的结果完全破坏了文章的美感，这条路也行不通。

最后，基于今年的整体申请情况，保守估计10-50的学校对于AI在文书上的应用是没有非常严格的审查机制的。用了AI做润色修改、把语言搞得非常精准优美、成品质量非常好的文书，在这个区间是没有任何问题的。总结下来就是：别一眼AI的基础上，尽量使用AI用准确的语言表达思想经历感悟，提升作品质量，这样的文书就是足够好的。

ED NYU

今年自己负责的学生一共ED了5个NYU（没有SPS的），录了4个，没录的那个RD录了USC。至于为什么都ED NYU，回顾了一下，大概分为这么几类：

• NYU就是Dream School ×2
• 成绩材料本来一般或者还不太齐全，前30很难，想冲个NYU抽抽奖 ×2（50%抽中了）
• 申请前本来不打算ED，临时拍脑子想找一个试试 ×1

基于这几种情况，以及NYU也很给力，今年虽然学生多了，但是打卡下班非常早，元旦还跑去俄罗斯开坦克了。

至于其他的几个ED：一个Duke拒了，后来录了UCLA；一个Yale拒了，后来录了JHU和UCB。剩下的凑巧都是NYU，也算是个人感觉比较奇葩的一年了。

除了自己负责的学生NYU录了4个，帮其他机构做材料的也录了两个，但就算这样，这个学校到底倾向于什么样的学生我也还是拿不准。事实上，除了那一堆IT结尾的学校，美国顶尖学校就是喜欢什么样的学生、有什么具体的录取优先顺序，个人还是分辨不出来。第一，优秀是相通的；第二，大学要多样性，也就需要不同类型的优秀。所以基于这两点，我一向把那些自称能清晰把控美国各个大学录取喜好的人或者机构归于charlatan的范畴。

但是，如果非要揣测一下NYU的喜好的话，大概归出来这几点：GPA够高，标化够高，材料工整清楚，喜欢霉霉，多少流露一点从Nowhere到Big Apple的愿景，至于其他的，真想不出来了。