A-Level全A*+雅思7.0+全额奖学金｜不是「天赋少年」，我凭借努力拿下IC、UCL、爱丁堡、港校5封Offer！

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"我的天赋一般，努力是我的超能力"

本期「新姐访谈」邀请到25Fall已经收到伦敦帝国理工学院（下文简称IC）、伦敦大学学院（下文简称UCL）等Offer的Z同学，分享他的A-Level备考与留学申请经历。上一期我们有讲述UCL，今天重点聊聊IC。IC官方近期发布创建融合科学学院，受到很多家长和学生的关注，同时结合2025IC官方发布近5年本科招生数据，本文还将重点分析IC申请趋势与专业选择风向。汲取申录一手经验，把握牛校政策脉搏，为你的留学规划注入强参考性决策依据。

   Z同学档案   

A-Level：4A* |实考包括数学、高数、物理、化学

标化成绩：雅思7

本科offer节选：

帝国理工大学·（计划入读）

伦敦大学学院（无条件录取）

爱丁堡大学（无条件录取）

香港高校Offer??2（AI & Machine Learning全额奖学金）

01

一份Alevel学霸申请的全记录

  Q1：如何安排每天的学习？有哪些你认为很有效的方法？  

Z同学：我的核心方法是模块化，将一天清晰划分成不同学习功能的模块，确保每个任务都有专属时间段。清晨比较专注，可以专注雅思模考；下午课堂，全身心投入新通课程学习；晚自习巩固复习。另外，在距离考试季还有一个月的时候，尽量减少娱乐和无意义的放松，有意识地比平时多学一会儿。信任学科老师和督导老师的作业布置和模考安排，在有必要的情况下可以主动要求增加模考的频率和数量。在督导老师监督下计时完成的模考的分数才是有参考价值的，可及时发现问题。根据模考的反馈来灵活地制定复习计划和上课内容才能把复习效率提高。

  Q2：A-Level数学与高数有哪些学习心得？  

Z同学：对于A-level的数学和高数，只要认真听课，老实地写作业、模考、整理笔记就可以A*，除了past paper和课本别的都不用做。数学学科的学习，高度依赖学习自主性与自我训练能力。 作为一门逻辑思维要求极为严格的学科，掌握数学的关键在于：对公式原理与解题方法熟练自主推导，清晰理解其内在的逻辑架构。

一般地，对数学各种考试来说，刷题越多，结果越好。个人而言，我身边有很多大佬都申请数学专业，他们都比我聪明，我会主动向他们请教数学题和学习数学的方法。找到好的数学资料也会大家一起分享，有竞赛也可以一起组队参与。不仅要学习他们的好方法，更要学习他们对数学深度思考的追求和态度。学数学遇到挫折的时候要尽量乐观，至少得保持动力，它确实有时是困难的，但学习数学是有用的。（学长精心整理数学推荐书单附本文末尾）

  Q3：你是如何作的数学竞赛相关准备？  

Z同学：但对于数学竞赛，需要像小学奥数一样看对应参考书，根据模块和知识点训练，熟练记住模型和必要的定理，结论并大量刷题。

  Q4：剑桥STEP考试准备有什么核心建议？  

Z同学：STEP需要有意识地找出一道大题里前后问之间的关联并学会举一反三，在模考大量past paper时可以对题目的难度和计算量形成逐渐敏锐的感知能力，这样才可以在考试时有意识地跳过浪费时间的难题并把大部分时间花在有把握做对的题上。当然，学会写规范的、符合标准答案的过程也很重要，不然会被扣过程分。

图源：受访学员

  Q5：对于物理和化学想要考A*的学子有哪些建议？  

Z同学：

1、对于想要考出化学或物理A*的同学来说，要保证A2的90%分数就必须像重视U4和U5一样重视U6. 不能因为U6只占60分而轻视它，在分数线波动的时候U6的高分也许会起到关键作用。相比起来AS部分的分数没那么重要，因为在总分80%的要求下，想要A*其实AS只要70+%就行，对自我要求特别高的同学来说，当U1,U2,U3的分数没有预期那么高时，稳住心态，A*还是很有可能的。

2、物理和化学每个单元样卷必须认真模考并订正，因为它把几乎所有考点都浓缩到一张卷子里，正常的卷子会挑里面的几个点考。

3、在学习新课的过程中没必要纠结考纲，学会课本和真题卷里的知识和方法最 重要，等开始考前复习再看考纲，新题和超纲的难题时不时也会出现，但考试有容错率，没必要惊慌，尽量做就行。同理考前刷模考卷也没必要完全只刷新考纲的（因为数量有限），很多旧考纲的题也会换个分值出现在真考的卷子里，开卷有益。

  Q6：可以总结一些整个A-level备考的经验不？  

Z同学：我的天赋一般，但是我比较努力。在备考A-level的关键期，同时准备TMUA、MAT等大学申请至关重要的考试，这个期间要关注好任务的优先级，同时主动阅读相关专业书籍，适当地进行拓展，可以提升自身的知识面与个人背景。

02

帝国理工学院：

站在科学与工程之巅

今年，帝国理工学院在 2026 QS世界大学排名中再次位列全球第二位，连续两年在英国本土超越牛津大学和剑桥大学，稳居“全英榜首”。这不仅彰显了IC的学术实力，更凸显了其持续创新的影响力。

作为罗素大学集团、国际研究型大学联盟等知名高校联盟核心成员，IC与剑桥大学、牛津大学、伦敦大学学院、伦敦政治经济学院并称 “G5 超 级精英大学”，与麻省理工学院、加州理工学院、苏黎世联邦理工学院并称“世界四大理工学院”。 

IC在全球QS排名中的卓越表现并非短期现象，而是长期学术实力的体现，在过去的五年中，该校始终稳定保持在全球前十的行列，这充分证明了其作为世界知名高等教育机构的持续竞争力。

· 学科建设卓越

在学科建设方面，帝国理工的硬实力在全球范围内得到广泛认可。 尤其在工程与技术、计算机科学、金融以及医学等关键领域处于领 先地位。根据QS世界大学学科排名，帝国理工的多个学科表现突出，例如生物科学、化学工程、数学及机械工程等均位列全球前十。

· 科研实力强劲

从发现青霉素到率先提出“隐形斗篷”理论、再到参与设计洞察号火星探测器，IC的科研成果得到了广泛认可，来自英国医学科学院、皇家工程科学院在内的众多奖项就是证明。

03

2024IC申录数据全景：

全球角逐，中国大陆申请人数涨

根据IC官方公布的近5年本科招生数据，呈现以下关键趋势。2024年，帝国理工学院一共收到32887份申请，发放了8264个offer，offer率25.1%。

2024 IC申录数据（全球学子）

与此同时，2024年，帝国理工学院中国大陆本科申请呈现新态势，申请数量达7331份，较往年持续增长。offer数为1530份，682人名中国大陆申请者确认接受Offer并成功获得入学席位，offer率降至20.87% ，略低于全球整体水平。

2024 IC申录数据（中国大陆）

信息来源：IC官网

IC申请的人数激增，印证了IC作为英国G5院校的持久吸引力。申请基础显著扩大的背后是水涨船高的隐性门槛，这意味着竞争更加激烈，学子需要关注学术背景以及软实力背景综合提升，要在数千名优秀申请者中脱颖而出，提前进行系统规划、精准定位目标专业，并全面提升个人竞争力已成为成功的关键。

04

关注融合科学学院机遇，明晰专业选择：

IC分学院申录数据解析

帝国理工学院近期官宣，将突破学科边界，重点投入并设立四大融合科学学院（Schools of Convergence Science），聚焦全球科技创新前沿领域：人工智能、可持续发展、生物科技、社会技术融合。

简单来讲，IC将当下最 热门、最 复杂、最 需要多学科深度交叉与合作的领域打通，成立融合科学学院，整合全校优质实验室与跨学部导师资源，为相关领域的教学与研究提供强大支撑，这一举措将重塑无学科壁垒的创新人才培养方式。（对于26Fall计划申请IC学子而言，招生政策暂未调整，联系新通导师，优先同步学院招生动态与跨学科申请秘籍）

与此同时，帝国理工既有的四大学部：工程学院、医学院、自然科学学院和商学院——其成熟的学科体系、雄厚的师资力量以及与产业的紧密联系，依然是全球学子竞逐的核心目标。 申请者同样需要深入分析这些传统强势学部的申请趋势与日益激烈的竞争格局，进行精准定位与充分准备。

· 商学院 

帝国理工学院商学院在2024吸引了全球3036名申请者，但最终仅发放了226个offer，录取率低至7.4%。中国学子申请者659人，25人收到Offer，录取率3.79%。

· 工程学院 

工程学院是四个学院中申请人数最多的，共收到15,068份申请，发放了4054个offer，offer率为26.90%，最终有1689名学生入学。

申请人数TOP的三个专业分别是：

计算机科学（3816人）

机械工程（2328人）

电子电气工程（1680人）

· 自然科学院 

自然科学院共收到9746份申请，发放了2937个offer，offer率为30.14%，最终有1143名学生入学。

· 医学院 

2024年，医学院收到了5037份申请，发放了1047个offer，offer率为20.79%，最终有525名学生入学。

· 中国学生情况 

中国学生在多个学科中表现出色，但竞争也尤为激烈，商学院的offer率仅有3.79%，生物化学系的offer率为6.17%。不过，也有表现比较好的，地球科学与工程系的录取成功率达到了55.13%。

数学推荐书单：（仅推荐）

1.Linear Algebra Done Wrong by Sergei Treil

2.Linear Algebra and Its Applications by Lay-Lay-Macdonald

3.Riemann’s Zeta function by Edwards H.M

4.Mathematical Techniques – An Introduction for the Engineering, Physical, and Mathematical Sciences by D.W.Jordan & P.Smith

5.Elementary Differential Equations with Boundary Value Problems by William F. Trench

6.Proofs and Refutations by Imre Lakatos

7.Understanding Machine Learning from theory to algorithms by Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David

8.Fundamentals of Differential Equations by Nagle-Saff-Snider

9.Analytical Mechanics by G.R Fowles

10.Applied Statistics-Principles and Examples by D.R.Cox & E.J.Snell

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