方法论

大学数据

入学要求和学费区间来自一批固定的英国和加拿大大学官方公开信息的整理。要求和费用每个申请季都可能变化,所以每条结果都会提醒你在依赖之前先去官方项目页面确认——我们不把自己的数据库当作大学官方要求的替代品。

Reach / Match / Safety 是怎么计算的

这是基于规则的计算,不是AI预测。根据你的目的国、专业、GPA、雅思成绩和预算,我们首先筛选出满足以下条件的大学:

• 在你选择的国家提供你选择的专业
• 公布的最低雅思总分和单项分不高于你的成绩
• 最低学费不高于你填写的年度预算

在符合条件的学校中,每所学校会根据你的GPA相对该校公布最低GPA的富余程度,被归入 Reach、Match 或 Safety——你越接近最低要求,该档就越偏 Reach(竞争激烈);富余越多,就越偏 Safety(更安全)。这意味着同一所大学对两个不同的申请人可能出现在不同档位,这是有意为之的:分档反映的是你与这所学校的匹配程度,而不是对学校本身的固定排名。

没有包含的因素

这个计算只使用上面四项输入。它目前无法、也没有考虑:文书/SOP质量、推荐信、课外活动或作品集、超出大类专业匹配之外的具体项目前置要求、当年申请人池的竞争激烈程度,或与国籍/学费身份相关的名额限制。因此,Reach/Match/Safety 的结果是一个规划辅助工具,而不是录取预测——请把它当作研究的起点,而不是保证。

SOP批改打分是怎么运作的

你的草稿会从五个部分被打分——开头、学术背景、职业目标、为什么选这所大学、结尾——由一个AI模型(Claude,通过 DataEyesAI 调用)给出具体到句子的反馈,而不是空泛的夸奖。AI还会被要求标出招生官通常会警惕的常见问题,比如听起来通用/像抄袭的措辞,以及没有解释的时间空白。这是AI针对你自己写的内容给出的反馈,不是重写——这个工具的设计目的是帮你强化自己的草稿,而不是替你写SOP。

签证题库是怎么建立的

英国和加拿大的题库是围绕每个国家流程公开已知会考察的主题组织的——英国方面是课程/学校选择理由和资金/担保历史;加拿大方面是学习许可的GIC/DLI结构和真实入学意图。这些问题基于公开记录的签证要求和普遍报告的面试主题,不是来自任何一方政府的官方或泄露题库。练习中的AI追问会针对你具体写的内容作出回应,风格模仿真实签证官,并标出听起来含糊、前后矛盾或像背稿的措辞——它不是对你真实签证结果的预测。

有问题?

如果上面写的内容跟你在产品里看到的不一致,或者你认为某所大学的数据已经过时,请联系我们。