告別盲猜：應對超額申請數據科學及人工智能（AI）課程的JUPAS策略
你一定看過頭條新聞，也聽過課室裡的熱烈討論。人工智能（AI）和數據科學是城中最炙手可熱的領域，承諾提供走在創新最前沿的精彩職業生涯。你渴望加入，但問題是——人人都想加入。每年，諸如香港大學應用人工智能文學士及理學士雙學位課程，或香港中文大學計量金融與風險管理科學等學科，都成為整個JUPAS系統中最具競爭力的課程之一，申請人數屢創新高。
僅僅將這些夢想課程放在Band A，然後寄望好運，就像購買彩票一樣——這是一種基於運氣而非邏輯的策略。競爭過於激烈，而你未來的賭注又如此之高。要確保一席之地，你需要的不僅僅是優異的成績；你還需要一個精準無比的策略，讓你的申請在眾多競爭者中脫穎而出。
本指南將撥開迷霧，為你提供實用的策略，助你駕馭香港最超額申請的科技學科領域。讓我們停止盲目猜測，開始有計劃地部署。
為何如此受追捧？了解AI和數據科學的需求
在深入研究策略之前，了解這些課程為何如此受歡迎至關重要。這不僅僅是聽起來很酷的學位。香港正迅速轉型為全球創新及科技中心。政府正大力投資於金融科技（FinTech）、醫療科技（HealthTech）和智慧城市發展等領域——而所有這些都由人工智能和大數據驅動。
小知識：香港政府的《香港創新科技發展藍圖》明確闡述了將城市發展成為國際創新科技中心的策略，而數據科學和AI正是其核心支柱。這直接意味著掌握這些技能的畢業生將擁有高薪且穩保未來的工作機會。
大學招生導師深知這一點。他們尋找的不僅是能通過考試的學生；他們尋找的是理解這些技術實際世界影響的下一代創新者。你的申請必須反映出你不是在追逐潮流——你已準備好成為解決方案的一部分。
拆解不成文的收生準則
要進入頂尖的數據科學或AI學科，並不僅僅是達到入學分數中位數。最具競爭力的申請者往往遠超最低要求。以下是如何拆解大學真正在尋找甚麼。
第1步：掌握佔分比重高的科目
在AI課程招生官眼中，每個DSE科目並非都一視同仁。雖然整體分數很重要，但某些科目的權重明顯更高。對於數據科學和AI而言，這些科目幾乎總是包括：
- 數學（必修部分）
- 數學延伸部分（M1/M2）
- 物理／資訊及通訊科技（ICT）
- 英國語文
專家提示：不要只看JUPAS的收生中位數。請直接前往大學課程網站，查找「收生公式」（Admissions Formula）或「科目比重」（Subject Weighting）頁面。有些課程可能會給予M1/M2 1.5倍甚至2倍的比重，這意味著在M2取得第5級可能比在一個沒有比重的選修科中取得5**更有價值。這些資訊就是你的策略部署藍圖。
在這些科目中取得卓越成績是毋庸置疑的。它證明你具備處理這些要求嚴格、數理密集的課程所需的基礎定量和邏輯推理能力。這就是持續、有針對性的操練成為你最大資產的地方。單靠死記硬背不足以解決這些科目中複雜的問題。你需要的是深入的概念理解，而這可以通過專注的備試過程來培養。
第2步：展示你在課程以外的熱情
想像兩名申請相同AI課程的學生，他們DSE成績完全相同。學生A在個人陳述中寫道：「我對AI感興趣，因為它是未來。」學生B則寫道：「我開發了一個簡單的Python腳本來分析公共交通數據，以找到最佳出行時間，這激發了我對機器學習的興趣。」
你認為誰會得到面試機會？答案總是學生B。頂尖大學希望看到真正的求知慾。你需要證明你的興趣超出了課堂範圍。方法如下：
- 網上學習：在 Coursera 或 edX 等平台報讀入門課程，例如「Python for Everybody」或「Machine Learning for Beginners」。在你的學生學習概覽（SLP）中提及經核實的證書是證明你投入度的有力證據。
- 個人項目：你不需要製造一個有意識的機器人。從小處著手，學習基礎編程，嘗試自動化一個簡單的任務，或者分析你喜歡的主題（例如體育統計、遊戲數據）的數據集。記錄你的過程和學到的東西。
- 保持知情：關注科技新聞和發展。能夠討論AI的最新突破（例如大型語言模型LLM的進展）或倫理考量。這展示了成熟度和對該領域更深入的參與。
這種自發性學習的「隱藏課程」，是將優秀申請者與成功申請者區分開來的關鍵。
制定致勝的JUPAS排位策略
你如何排列你的20個JUPAS選擇是一個關鍵的戰略決策。將你的Band A選擇浪費在機會渺茫的課程上，可能會導致你在放榜日收到不盡理想的錄取通知書。對於超額申請的學科，你必須既有雄心，又要抱持冷酷的現實感。
Band A 三層排位法
不要只是列出你最夢寐以求的三所學校，而是要按照邏輯結構排列你的Band A選擇：
- A1（「衝刺」選擇）：這是你最終的夢想課程。只有當你的DSE預測成績輕鬆達到或超過往年的上四分位數錄取分數，並且擁有強大的非學術表現（如上所述）時，才應將競爭激烈的課程放在這裡。
- A2（「目標」選擇）：這應該是一個你的預測分數恰好落在往年收生中位數和上四分位數之間的課程。這是一個競爭激烈但你非常有實際機會獲得的強力選擇。
- A3（「穩固基礎」選擇）：這是你的策略性安全網（或稱「保底」選擇）。選擇一個你的預測分數明顯高於往年上四分位數的課程。這應該是即使你的考試成績略低於預期，你仍然會樂意入讀的學科，確保你收到一份優質的錄取通知。
橫向思考：探索「踏板」課程
每個人都在申請「數據科學」和「人工智能」。但許多大學提供相關的、競爭略低但能通往相同職業道路的課程。考慮這些替代方案：
- 電腦科學：幾乎所有科技領域的基礎學位。你將學習核心編程和理論技能，並可以透過選修課專攻AI/機器學習（ML）。
- 統計學：這是數據科學的數學骨幹。統計學學位提供了極其強大的定量基礎，使你成為數據分析師和科學家職位的首選人才。
- 資訊工程學：通常專注於使AI和數據處理成為可能的硬件和軟件系統。
- 金融科技（FinTech）：數據科學和AI在香港最具影響力行業中的專業應用。
研究這些「踏板」課程可以揭示一些錄取機會更高但職業前景同樣優秀的機會。
終極的區分因素：掌握你的心態和科目
最終，所有這些策略都依賴於一件事：取得最好的HKDSE成績。壓力是巨大的，而數學、M1/M2和物理等科目龐大的內容量可能會讓人感到不知所措。這就是現代教育科技可以為你提供顯著優勢的地方。
簡單地重讀課本並不是準備DSE的有效方法。你需要主動測試你的知識，找出你的弱點，並將精力集中在最重要的地方。這就是AI驅動的學習背後的原理。Thinka 等平台使用複雜的演算法，為你創建一條個人化學習路徑。你不必盲目做隨機的歷屆試題，而是可以參與適應你表現的針對性HKDSE操練。
例如，如果你在M1中一直難以應對概率問題，一個自適應的AI驅動的操練平台將會向你提供更多此類問題，且每次都有略微不同的變化，直到你完全掌握為止。這種聰明的應試準備方法可以節省你的時間，並建立真正的自信。這是關於更聰明地學習，而不僅僅是更長時間地學習。
此外，通過使用由AI驅動的平台，你正在接觸你渴望研究的技術本身。這種第一手經驗可以為你的申請和面試提供獨特的見解和談資，展現出你積極主動和現代化的學習方式。
你的成功終極清單
申請頂尖的數據科學或AI學科是一場馬拉松，而不是短跑。它需要遠見、奉獻精神和聰明的策略。
- 確認科目比重：前往大學網站，查找目標課程的確切收生公式。
- 在關鍵科目中取得卓越：加倍努力準備數學、M1/M2和你的關鍵科學選修科。探索有效的學習工具，並獲得所需的操練。我們的HKDSE學習筆記系列是一個很好的起點。
- 建立你的「熱情組合」：開始一個小型編程項目，報讀網上課程，或加入相關的學校社團。記錄一切，以便納入你的SLP。
- 策略性地安排Band A：使用「衝刺、目標、穩固基礎」模型來做出聰明、基於數據的選擇。
- 探索替代課程：放眼明顯選擇之外的課程，尋找具有巨大潛力的隱藏寶藏。
通往頂尖大學的道路充滿挑戰，但它絕不是一個謎。通過超越猜測，採取戰略性、有事實依據的方法，你可以顯著增加錄取機會。掌控你的準備過程，展示你的熱情，並建立一份真正反映你潛力的申請書。你在AI和數據科學這個激動人心世界中的未來正在等待著你。