一、X同学整体初印象

　　X同学在刚刚结束本科新生申请后，很快就确定了转学意向，和托普仕签订了转学申请协议。这时候，学生还是高中生身份， 但整体的优劣势还是非常明显的。

　　优势：标化不错，达到了TOP30的冲刺条件。

　　劣势：大一转大二，更多参考的是学生高中期间的表现，然而学生高中是国内不知名普高，这是一大劣势。且学生在之前的本科新生申请的时候，很多学校已经申请过，都是拒信，这也无疑增加了本转的难度。因此，暑期以及大一上学期的安排就及其重要。除了要保持好大学一年级GPA，软性背景的增加就尤其关键了。

　　二、托普仕助力整体规划

　　（一）合理安排时间

　　暑期安排：根北航教授做科研，产出论文，增加在数学以及计算机方面的科研实力。

　　大一上学期社团安排：ACM(计算机社团)、Data science社团、机器人VEX 社团

　　大一寒假安排：摩根史坦利实习;通过这样的安排，增加学生的学术深度以及大学期间的多元探索。

　　（二）申请专业以及院校清单：

　　申请专业：X同学的申请专业是数学专业，然而学生在UF的专业是计算机专业。做出这样的调整，有三个原因，1. 学生对于计算机专业并不是很喜欢2. 数学作为工商科的基础学科，是学生最终感兴趣的，也有助于以后在数据科学，深度学习领域做好更好的基础。3.数学专业申请难度也不像计算机专业这样难。基于这些原因我们做出了以数学为底层逻辑的申请策略。

　　申请学校名单：Cornell University、Rice University、Vanderbilt University、University of Notre Dame、University of Michigan--Ann Arbor、University of North Carolina-Chapel Hill、Emory University、University of Virginia、Washington University in St. Louis、Carnegie Mellon University

　　申请形象：高中期间的两段科研经历：金融与 Python 机器学习实践;社交媒体和口碑营销环境下的创业市场评估与商业战略;加上大学继续延展的计算机深度学习的科研，以及摩根史坦利基于python的建模技能，让学生在机器学习领域有了更深入的探索和认识。

　　（三）文书分析

　　1、技术能力与创新思维(Technical Skills & Problem-Solving)

　　优势体现：

　　通过描述疫情期间用编程技能(数据库搭建、实时数据分析)优化物资分配系统，展现了扎实的计算机能力和将技术应用于实际场景的创新思维。

　　在机器人团队中学习运动控制算法(PID控制器)并优化参数，进一步强化了“技术实践者”的形象。

　　2、社会责任感与领导力(Social Impact & Leadership)

　　优势体现：

　　主动参与志愿活动并主导数据库开发，体现“主动发现问题-解决问题”的主动性。

　　组织培训其他志愿者、组建维护团队，展现了协作能力和领导力。

　　结尾提到“通过技术视角看待社会影响”，将个人兴趣与人文关怀结合，升华主题。

　　3、成长性与长期目标(Growth Mindset & Future Goals)

　　优势体现：

　　从疫情志愿者的经历自然过渡到机器人团队的研究，表明技术应用的连续性。

　　对“无接触配送机器人”的设想，暗示了长期学术兴趣(如人工智能、自动化)。

　　4、故事性与情感共鸣(Storytelling & Authenticity)

　　优势体现：

　　用具体场景(重庆封城、早餐对话)引发共情，避免泛泛而谈。

　　细节描写(“口罩后的笑容”“担忧的眼神”)让文书更具真实感和温度。

　　（四）整体申请形象总结：

　　一个有清晰职业愿景的申请者：技术不仅为个人发展，更是为解决社会问题(如公共卫生危机)。区别于单纯的技术型申请者，塑造了一个关心社区、具有同理心的领导者形象，符合美国大学对“改变世界”人才的期待。通过个人故事传递价值观，而非罗列成就，更容易让招生官记住。

　　形象关键词：技术专家 + 社会创新者 + 社区领导者

　　三、目前转学结果

　　目前拿到Vanderbilt University和埃默里两所转学录取，其他学校还在继续等待中，该学生拿到录取十分开心。