最近，协和4+4项目在网上闹得沸沸扬扬，各种解读百花齐放。但说到底，大多数声音只是猜测，真相如何，恐怕只有当事人最清楚。
不过这件事倒是给了我们一个启发：早规划的重要性。
很多人理解“规划”是做实习、做科研、做课外活动，但我觉得更重要的第一步是——打破信息差。真正让孩子少走弯路的，往往不是“智商”或“背景”，而是有没有人及时告诉你，什么才是最适合你的路。
我第一次听说协和4+4，是三年前。那时我在和一位学生家庭开战略会议。学生在美本Top 20读生物，父母都是北京三甲医院的医生。会议中，家长提出，除了申请美国的研究生，要不要也考虑协和的4+4项目。我当时还挺惊讶，这是我第一次听说国内还有这样的项目。不过孩子本人不打算从医，明确表示没有兴趣，家长也很尊重他的选择，就没再继续。而且对这个学生来说，协和的牌子并不特别有吸引力，他更在意的是能不能进入美国顶尖学术圈——后来他也如愿拿到了哈佛医学院非临床方向的录取。但我对这个项目倒是挺好奇的，会后还特地查了一下资料。说实话，它就是照搬美国“4年本科+4年医学博士”的MD体系。但当时我心里就有个疑问：在中国，这样的模式，落地时会不会走样？
第二次接触协和4+4，是两年前。另一个学生，父亲是国内顶级的整形外科专家，母亲也在医疗系统。孩子在美国Top15的文理学院，走的是pre-med track,从小立志做医生，对这个目标非常坚定。他父亲其实一直在提醒他医学这条路有多苦，也劝他考虑清楚，我也坦率地说，没有绿卡在美国申请MD会难上加难。但他始终异常坚决。这样坚定的热爱，其实很打动我。
当然我们确实也研究了协和4+4，但由于他就读的院校并非Top 10文理学院，不满足协和的申请条件。
我们原本的规划，是让他直接申请美国MD项目，他也确实严格执行了半年。但在后来的MCAT备考中遇到不少困难，考虑到签证问题，我们调整了方案：先申请美国的硕士项目，之后再谋求MD机会。美国有一些面向未来医学申请者的优质硕士项目，比如芝加哥大学和杜克大学医学院的Master of Biomedical Science，或公共卫生学院的某些项目，都是很好的过渡路径。
与此同时，我们也申请了香港大学2025年刚启动的MBBS Graduate Entry Track。这是一个为非医学背景、持有香港或海外知名大学荣誉学士学位的申请者开设的“第二学士学位”项目。虽然授予的不是博士学位，但本质上，它提供了一条正规、可靠的“转专业读医”路径。
说到底，医学是一条非常特殊的路。它不像CS、金融那样，早已形成了一整套成熟的出国体系。这条医学之路，其实是近几年才慢慢走进留学生家庭的视野，真正了解的人还不多。更多的同学，仍然会走STEM、社科、商科等相对成熟的路线。
但越是成熟的路线，信息差越隐蔽，也越容易掉以轻心。
最近在我们的家长答疑群中，经常有刚拿到美国大学录取的家长来提问。这种“提前思考未来”的意识，我非常欣赏。下面我也挑了三个典型问题，分享给大家，希望对你们有所启发。
入学后如何选择辅修专业？
家长提问：
女孩，大陆籍，准备选择Rose-Hulman理工学院，第一专业选生物化学，可double第二专业，是不是可以考虑计算机科学专业或者数据科学专业，更推荐哪个？CS是不是本科就可以找实习就业，若是数据科学是不是还是需要考研？
我看了一下，Rose-Hulman的第二专业可以选的是computational science，而不是computer science，这两个还是有很大区别的。Computational Science是用计算机来解决科学问题，重数学和科学建模，而Computer Science是研究计算机本身，重编程、算法、系统设计。学computational science毕业后是否可以做软件工程师？是可以的，但要注意行业预期偏差。雇主可能会默认你是做科学仿真、数值模拟的，而不是做商业软件开发。而且软件工程技术面主要考的是数据结构、算法、系统设计，而不是数值仿真。所以如果想转向传统软件开发，还需要自己额外补刷cs方向技能和项目经历。
这两个major怎么选？首先看一下对能力要求。Computational Science对数学要求非常高（尤其偏微分方程、线性代数、数值优化、有限元方法）；Data Science对数学要求中高（以概率推断、统计建模、回归分析、基础机器学习为主）。这方面可以根据自己对数学硬核度的接受程度来决定。
接下来看职业目标。Rose-Hulman学生一般以本科毕业直接就业为主。毕业后想做software engineer（SDE），可以选computational science, SDE岗位数量多，工资高，对国际学生也友好。毕业后想做data analyst / data scientist，可以选DS，但近几年DS竞争变得很卷，岗位数量少，入门门槛抬高。
如果考虑读研究生，可以根据申请方向选专业。如果申请computational biology方向（偏生物物理建模、分子模拟），建议computational science。如果申请biomedical informatics、生物统计（偏医疗大数据、健康ai），建议data science。
关于CS是不是本科就可以实习和就业，数据科学是不是需要考研，从目前大家的观察来看，确实有这样的倾向，但一刀切的结论需要谨慎，理解背后的机制和细节更重要。首先，谈到就业，必须拆成两方面看，一是岗位数量，二是岗位竞争程度（申请人数和申请质量）。
岗位数量来看，CS相关岗位数量远远大于DS。我在前几周答疑中也提到，从h1b办理数量上看，CS相关的岗位数量要远高于DS岗位。这直接说明SDE岗位的绝对基数更大，给国际生空间更宽。再看申请人数和竞争程度。两边申请人数都很多，但申请CS岗位的门槛更高。SDE岗位一般默认你得有正统的CS训练。而DS岗位（特别是entry level）相比而言，对背景更包容，因为DS作为职业本身起步晚（10年前根本没有这么标准化），岗位名称和职能超级多样（data scientist, data analyst, machine learning engineer, data engineer...全混在一起），很多不是CS科班出身的人，也能转行过来。
但是这种“包容性”反过来也导致了极度拥挤，加上近几年DS方向的本科和硕士项目爆炸式开设（尤其是硕士），大量“科班”选手涌入。同时，大量其他专业的人也自学数据技能来抢DS岗位。结果就是DS entry level岗位申请人数疯狂膨胀，远超岗位增长速度。
那么HR面对海量简历，最简单办法就是用学历作为一刀切硬筛。本科DS vs 硕士DS，一刷就刷掉一堆本科生。本科CS vs 硕士CS，情况没那么极端 ，一方面岗位更多，另一方面更注重技术面表现。
如果单从“找到一份工作”的短期角度来看，本科CS直接就业比DS更容易。但如果看长期职业成长，尤其是在DS轨道，如果想做更核心的data scientist / ml engineer / ai researcher，硕士学历基本是必要的。同样适用于CS，长期来看，CS master不是必须，但是潜在加分项。如果想做更硬核方向，比如ai/robotics/security/r&d engineer，硕士还是有用的，因为在硕士期间你可以上更高级的课，有机会做更有分量的项目/研究。而且有一些advanced岗位明确标注preferred master's degree。
如何选择本科院校？
家长提问：
请问下面学校和专业（读本科）从就业方面来看应该如何选择？
- 伊利诺伊香槟：Econometrics and Quantitative Economics（计量经济学和数量经济学）
- 加州戴维斯：Mathematical Analytics and Operations Research（数学分析与运筹学）
- 加州圣塔芭芭拉：不定专业
- 康涅狄格:精算专业（6万刀奖学金）
如果从“本科毕业后是否需要继续读研”的角度来看，这四所学校中，UConn可能是唯一一个不太需要继续读研的选项。精算师的职业路径非常清晰，主要在保险公司或金融机构从事风险评估、财务建模和数据分析等工作。精算领域就业的核心竞争力在于专业考试，通常通过SOA（寿险）或CAS（产险）的4-5 门考试，就可以具备很强的就业竞争力，通常并不依赖硕士学历。
在美国开设精算专业的学校并不多，而UConn 在这个领域具有显著优势。学校所在的Hartford 是全球知名保险公司云集的城市，包括The Hartford、Aetna（现为CVS 旗下）、Travelers、Cigna等，UConn本身也提供了丰富的就业资源。不过，对于希望留在美国工作的国际学生来说，精算师岗位普遍存在H1B 签证申请难度较大的问题。因此，一些同学也会转向软件开发或数据科学等相关领域。
如果你非常明确未来希望进入精算行业，并且愿意All in，那UConn 会是一个非常不错的选择。但如果不想把选择限定在精算这一个方向，或者不愿意All In，那么其他几所学校可能会更合适。
至于另外三所学校，选择它们的同学大多数将来还是需要继续读研究生的。这一方面是因为专业本身没有明确的就业导向，另一方面也是因为中国学生在美就业面临的一些挑战，加上回国后学校排名和学历背景的重要性，因此读一个排名更高学校的硕士甚至博士往往是必要的路径。
先说UC Santa Barbara，如果孩子对物理感兴趣，物理无疑是UCSB的最强势的专业，本科阶段学习物理，对将来无论就业还是读研都有很大帮助。但物理确实是一门挑战很大的专业，我有学生原本选的是物理，但中途因为难度太大而转了专业。如果不打算学物理，那么可以将重点放在UIUC 和 UCD这两个选项上。
从课程设置来看，UCD的MAOR（数学分析与运筹）更强调数学建模、优化和数据分析，适合对数学和计算有浓厚兴趣的学生。而UIUC 的EQE（经济计量与数量经济）则更注重经济理论与计量方法，适合希望深入经济分析，甚至计划读经济学博士的学生。
如果未来计划继续读研，这两个专业都能满足量化背景的要求，可选择的研究生专业也比较广泛。
另一个可以考虑的因素是GPA。从我过往接触的学生情况来看，UIUC普遍更容易拿到高分，我们很多学生GPA 都在 3.9或以上，甚至不乏 4.0。而UCD 的 GPA普遍略低一些。此外，UIUC的学生有机会申请CS+Econ 项目（需要满足一定条件），而UIUC 的计算机科学本身就是全美五大神校之一，这样的专业组合无论申研还是求职，都具备更强的竞争力。
地理位置方面，UIUC虽然地处小镇，但距离芝加哥约两个半小时车程，很多学生周末会去芝加哥，更重要的是，它在芝加哥的校友资源和名声非常强，有种“UIUC在芝加哥占半壁江山”的感觉。相比之下，UCD虽然离旧金山距离更近一些，但相较于加州体系内的UCB、UCLA等头部院校，UCD在加州的认可度相对稍弱一些。
综上所述，我认为如果未来打算申请研究生，UIUC整体更具优势。当然，也要结合学生的具体兴趣和发展方向来看。如果孩子非常喜欢数学，想在数学领域深入发展，那么UCD 的 MAOR也同样是一个非常值得考虑的选择。
最后，我建议大家从大一开始就尽早思考未来的职业和学术规划。比如，如果未来打算申请金融工程方向的研究生，就需要提前考虑如何合理选课，大一大二如何安排实习和课外活动，以及如何利用学校的资源积累相关背景。如果是考虑读博，或者希望申研与求职两手抓，也需要根据目标进行相应的调整。总之，方向越早明确，越能少走弯路，最终实现学业与职业目标的效率也会更高。
专业就业前景
家长提问：
请问美本建筑设计专业就业前景怎么样？硕士如果转专业适合转什么专业更好就业？
说到建筑设计专业的就业前景，我们可以参考myvisajobs.com 上关于2025 年 H1B办理的数据。数据显示，建筑师这一职位排名第5，仅次于软件工程师、软件开发、高级软件工程师和助理教授。具体来看，2025年建筑师的 H1B办理数量是3536，而眼下热度很高的数据科学专业，对应职位的数据科学家只排第9，办理数量为2426。
从数据可以看出，建筑师的H1B数量并不低，考虑到学习建筑的国际学生人数相对较少，这个比例其实是非常不错的。也就是说，从留美就业的角度来看，建筑是一个相对“容易留下来”的专业，国际学生在美国的就业表现相当不错。
但本科建筑专业毕业后直接工作的同学，即使是完成了五年制项目、具备考取建筑师资格证的条件，在就业市场上仍需与拥有硕士学位的候选人竞争。相比之下，本科毕业生在作品集的积累和项目经验上通常相对较少，整体竞争力也会稍弱。因此，大多数学生在本科毕业后，通常会选择继续攻读硕士学位，以提升自己的专业能力和求职优势。而且现在不少建筑学硕士是STEM项目，对留美就业更有优势了。
读研时可以选择继续深造M.Arch（建筑学硕士），走向成为建筑设计师的职业路径，也可以申请建筑或设计学院下设的其他项目，比如城市设计（Urban Design）、景观设计（Landscape Architecture）、房地产开发（Real Estate Development）等。不同学校建筑与设计学院设置的专业方向略有不同，需要结合个人兴趣选择。
如果考虑更大跨度的转专业，其实选择面也非常广。美国的很多硕士项目并不强求本科专业对口，尤其是商学院下的专业，比如管理、金融、市场营销、商业分析等。需要注意的是偏量化专业如商业分析通常会要求一些量化背景，比如线性代数、微积分、概率与统计作为先修课程，以及需要掌握一两门编程语言，如Python。
还有部分同学会转向设计类领域，比如交互设计、人机交互（HCI），以及信息学院开设的信息科学等相关专业。其中有些项目会要求提交作品集，毕业后主要从事UX/UI设计师、用户体验研究员、交互设计师等岗位。也有同学会选择传媒、公共政策等跨学科方向。归根结底，还是要根据个人兴趣和职业规划，结合自身背景，做出最适合自己的选择。
最后想提醒大家的是，规划不是一次性的决策，而是动态调整的过程。对于美本家庭而言，从踏入大学的第一天起，专业选择、课程规划、实习科研、升学就业就构成了环环相扣的链条。
愿每个家庭都能以信息为刃，以规划为舟，在教育的浪潮中锚定方向，稳步前行。毕竟，最好的“起跑线”，永远是清醒的认知与早作准备的决心。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
