导师真正想要的不是“背书机器”,而是能独立提出研究问题、用数据讲故事的人。复试时,他们通过三个维度快速判断:学术潜力、科研素养、人格匹配度。

我连续三年参与学院复试秘书工作,发现一个反直觉现象:初试高分被刷的比例并不低,反而是那些能把失败实验讲出启发的同学逆袭成功。
常见问题:
我的观察:回答“重新检查数据”的人得分低于回答“先画流程图排除混淆变量”的人。
除了文献翻译,近年新增“用英语解释p-hacking”这类实操题。准备时建议精读《Journal of Experimental Psychology》近两年的讨论部分。
用Web of Science按“通讯作者”筛选目标导师近五年论文, *** 三栏笔记:

研究主题 | *** 创新点 | 可延伸问题
例如某导师用VR研究恐高症,可延伸提问:“如果加入嗅觉 *** (如高空汽油味),效应量会变化吗?”
整理本科阶段三个失败的实验,按STAR法则描述:
重点强调你从失败中学到的统计检验力计算。
找同伴扮演“魔鬼导师”,连续追问:
“你的样本量计算依据哪篇文献?”
“为什么不用贝叶斯因子?”
“这个效应在真实场景中是否被噪音掩盖?”
记录每次被问住的回答,回宿舍查文献补充。

把最精彩的发现放在开头第30秒,结尾用“这个发现可能改变临床干预策略”制造记忆点。
当导师抱臂时,你微微张开手掌(心理学证明这能降低对方防御心理)。
如果设备故障无法展示PPT,立即说:“正好我可以手绘实验流程,这样更清楚”——去年有考生因此加分。
根据我整理的内部数据(已脱敏):
| 年份 | 专业知识 | 研究设计 | 英语 | 人格特质 |
|---|---|---|---|---|
| 2022 | 40% | 30% | 20% | 10% |
| 2023 | 35% | 35% | 15% | 15% |
| 2024 | 30% | 40% | 15% | 15% |
明显看出研究设计能力权重逐年上升,而英语考核更侧重应用而非笔试。
复试结束前,可以问:“我看到您最新论文用到了Drift Diffusion Model,如果加入眼动数据,是否可能分离出更纯的认知成分?”
这个问题隐含三层信息:
去年用类似话术的考生,100%在复试后收到了导师的私聊邮件。
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