夏校那么火，這位曾在NYU參加GSTEM的上海姑娘有話講！

夏校（Summer School）的熱度近年來是噌噌噌在往上躥。

的確，對于計劃出國讀本科的中學(xué)生們而言，參加夏校是體驗留學(xué)生活的一種重要途徑。

讀夏校究竟是一種怎樣的體驗？怎么選擇適合自己的夏校？申請時需要注意些什么？菁kids邀請了曾于去年參加紐約大學(xué)GSTEM暑期課程的陳貝婷——一名在美國的上海姑娘，和我們講講夏校那些事。

01 緣起

之所以會找到NYU的GSTEM，和我喜歡上編程有關(guān)系。

自從在11年級的AP Computer Science課上接觸到編程后，我就在想怎么才能鞏固學(xué)到的內(nèi)容，想來想去還是覺得夏校最合適。

本來11年級暑假就準備在美國找個有趣的夏校學(xué)點知識，這么一來就更有方向了，于是便在Google上開始了地毯式的搜索。

02 報名

找夏校的第一步且最重要的一步就是——定活動方向，這樣才能更有針對性地尋找，避免大海撈針，提高效率。

第二步便是上網(wǎng)搜索，在Google用你想讀的科目+ (highschool) summer program進行搜索，這樣許許多多大學(xué)的暑期項目就會跳出來了。

在瀏覽的過程中，進行第三步——根據(jù)你想去的學(xué)校進行篩選，縮小范圍。

我一開始是按這個順序找的，先從我居住的加州的USC、UCLA、UCB開始找暑期項目，由于沒有找到心儀的，便把目光轉(zhuǎn)向東部。

看到了我感興趣的紐約大學(xué)，但是并沒有一下子找到我想讀的這個項目。

這里可以提一句，如果沒有一下子找到自己想讀的項目，但是對想去讀夏校的學(xué)校有了方向，便可以反向找——搜索你想去的大學(xué)舉辦的暑期項目。

正是循著這一路徑，我在NYU舉辦的暑期項目一欄中一眼相中了GSTEM。

NYU GSTEM全稱為Girls’Science, Technology, Engineering, and Math，為期6周，強調(diào)培養(yǎng)11（升12)年級高中女生的科學(xué)、科技、工程及數(shù)學(xué)素養(yǎng)。

它會根據(jù)申請者填寫的興趣偏好，安排相應(yīng)的導(dǎo)師開展為期5周的課題研究。

報名過程并不復(fù)雜，提供基本資料、一份科學(xué)數(shù)學(xué)老師寫的推薦信，學(xué)校正式的成績單（需要蓋章簽名并且密封），再加上文書。

一共有4篇文書，其中一篇是100字的小文書，其余三篇都是在400-500字左右。

所有的內(nèi)容都圍繞著你與STEM的關(guān)聯(lián)而展開，比如談?wù)勀阆惹芭cSTEM學(xué)科的連結(jié)（例如參加了機器人大賽編程課化學(xué)比賽等）。

若是之前沒有深入接觸過這一類的科學(xué)學(xué)科也沒關(guān)系，可以談?wù)勀阆胪ㄟ^在GSTEM學(xué)這些知識做些什么。

所以只要對科學(xué)類感興趣都可以報名，零起步也是沒有問題的！

在規(guī)定的4篇文書外，我還額外寫了一篇可以爭取全額獎學(xué)金的文章，獎項是由一個數(shù)據(jù)科學(xué)公司贊助的，內(nèi)容和前面幾篇類似，即使對數(shù)據(jù)不在行，能談到在生活中對數(shù)據(jù)的運用也可以。

我也是抱著試一試的心態(tài)就寫了一篇文書，沒想到最后還很幸運地被選中了，拿了獎學(xué)金。

在選夏校的時候，還得注意是否可以住校或是需要有住處天天住家的。

我讀的GSTEM就是一個Commuter項目，一定要可以在家和學(xué)校天天來回的學(xué)生才可以入學(xué)。

這并不意味著你的家一定要在紐約，在錄取之前先找到短租的房子就可以了。

最后很重要的一點是，一定要在項目的條款中看清楚是否招收國際學(xué)生。

近年來我看了很多頂尖的美國暑期項目，只收美國公民和美國永久居民，并不包含國際生。

提前看清注意事項，才能保證申請時少走彎路。

GSTEM一年招收40個來自美國各地的女孩子們，雖說項目沒有對參與者的科學(xué)背景有任何要求，但在交流的過程中，會發(fā)現(xiàn)大家都是學(xué)霸。

依我看來，在科學(xué)的某一個領(lǐng)域特別出彩，才能在申請過程中脫穎而出。

在錄取后，GSTEM統(tǒng)一給同學(xué)們發(fā)了一份問卷意向表，每個人可以選擇自己的志愿，然后項目負責人再會將你的興趣愛好與導(dǎo)師進行配對，而且將項目內(nèi)容的懸念留到開學(xué)第一天揭曉。

一般為兩兩一組在實驗中互相協(xié)作，做同一個項目，也有特殊情況會有個人組。

我與另一個獲得獎學(xué)金的同學(xué)正好被分配到數(shù)據(jù)科學(xué)的項目，導(dǎo)師是一名亞馬遜紐約的數(shù)據(jù)工程師。

03 在夏校

現(xiàn)在來講講我暑假具體做了什么。

一共6周的夏校，分為1周的新生報到（其中包括許許多多的keynote演講），4周半的實習課題研究，以及最后兩天的匯報presentation。

因為在四周半的實習之后需要寫一篇完整的科學(xué)研究論文，所以GSTEM的老師在第一周就向我們展示了學(xué)校圖書館可以提供的資源，并通過各類keynote演講幫助我們尋找靈感。

所有的keynote中，我最感興趣的是一名FIT（Fashion Institute of Technology）教授的可持續(xù)時尚（Sustainable Fashion）科學(xué)項目AlgiKnit。

我本人對時尚很感興趣，但是從未把時尚和可再生聯(lián)系到一起。

時尚產(chǎn)業(yè)是繼石油業(yè)后污染最嚴重的行業(yè)，與此同時，我們的地球因為超負荷運作在過去的50年里發(fā)生了最巨大的變化。

所以FIT正在聯(lián)合哥倫比亞大學(xué)一起研究如何從藻類植物中提取海藻酸（Alginate）并與其它可再生生物聚合物（Renewable Biopolymers）結(jié)合在一起編織成紗線。

教授還在現(xiàn)場向我們展示了他們學(xué)生用這種海藻纖維手工編織出的運動鞋，看著和Adidas Boost非常類似。

但此類的工藝在目前看來還是有很大的限制，因為成本高且費時間，所以他們下一步需要做的就是研究如何大批量生產(chǎn)新材料，來 “逆轉(zhuǎn)”因為快時尚而帶來的巨大污染。

到了第二周的星期一，我和搭檔第一次見到了我們的導(dǎo)師。

雖然第一周我們沒有見面，但是他通過email與我們進行了溝通，把他對我們的預(yù)期和項目的基本內(nèi)容都說了一遍。

項目的主題是導(dǎo)師定的，我們沒有選擇權(quán)，就算不是預(yù)期中想要的項目，也要努力做好，但導(dǎo)師給我們選擇的項目恰好是我感興趣的。

我們的項目是把數(shù)據(jù)科學(xué)和房價經(jīng)濟結(jié)合在一起，通過分析大數(shù)據(jù)搭建一個預(yù)估房價的數(shù)據(jù)模型，通過Python多樣的數(shù)據(jù)分析工具（Pandas、Numpy、Seaborn、Matplotlib等），利用linear regression（線性回歸）做一個房價預(yù)估模型。

因為我在學(xué)校學(xué)計算機科學(xué)用的是Java語言，從來沒有接觸過Python語言，所以我的起點比我會用Python的搭檔低。

于是在研究項目正式開始的第一周，我通過老師準備的資料進行了專門的訓(xùn)練。

Java和Python有很多內(nèi)容是相同的，只是在syntax（語法）上，Python相對比較自由，而且Python的功能性非常廣泛，所以我認為Python是非常適合編程初學(xué)者的一門語言，有興趣學(xué)編程的朋友們可以從Python起步。

在網(wǎng)上，同樣有許多適合初學(xué)者的教程，在這里我著重學(xué)習的是數(shù)據(jù)分析（data analysis），所以做了各式各樣的圖表。

我們的導(dǎo)師是全職的數(shù)據(jù)工程師，平時都要上班，不像其他同學(xué)都和教授天天泡在實驗室里。

我和搭檔最多每周和老師見兩次面，每次1-2個小時。

其余時間，都是我們在圖書館以及家里編程。

在編程過程中有任何不懂并且網(wǎng)上找不到答案的時候，可以隨時隨地找導(dǎo)師，他也會很及時地回復(fù)我們的任何問題。

導(dǎo)師會給我們安排進度，但最終還是得靠我們的自覺。

最后，我和搭檔做的模型通過一個數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)站（Kaggle）進行了測試，雖然我和搭檔的模型不是一模一樣的，最后測試出來的均方根誤差（Root-mean-square error）居然是一樣的！在Kaggle網(wǎng)站的數(shù)據(jù)（房屋真實成交價）是不公開的，所以我們只能用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，并且用這個模型來預(yù)估網(wǎng)站提供變量數(shù)據(jù)的房屋價格，最后將預(yù)估的房價上傳至網(wǎng)站進行評測。

看看我到底研究了什么：了解你房屋的真實價格是一個很重要的問題，當回答這個問題時，你可能需要分析上百個數(shù)據(jù)點，然后為買家提供一個合理的理由，說服他們賣家的要價是合理可取的。

通過分析不同變量與房價的關(guān)系，我假設(shè)房屋面積、社區(qū)、地下室面積、總體質(zhì)量測評及房屋建造日期與房屋價格有著最大的關(guān)聯(lián)。

利用Python的數(shù)據(jù)分析工具編寫一個回歸模型，我能通過模型中每個變量的系數(shù)決定房價最重要的因素。

在系數(shù)中，房屋面積、社區(qū)、土地面積及功能性測評為決定房價中最重要的變量。

最后的presentation所有的同學(xué)都是趕著做出來的，因為在寫論文的同時，很多人的研究還在進行，所有的結(jié)果都還沒定數(shù)。

我和搭檔在最后一刻都還在修改模型，同時修改論文和PPT。

我們的導(dǎo)師以及輔導(dǎo)tutor都和我們說PPT內(nèi)容要從簡，別人不會在你演說的時候一個詞一個詞地盯著大屏幕看，所以要把展示的內(nèi)容精簡下來，更多的是要背下來。

于是在最后一周，我和搭檔每天見面，在做PPT的同時還要把稿子寫出來。

我們還想方設(shè)法把術(shù)語用淺顯易懂的詞匯來解釋給大家聽，把稿子寫到小卡片上，每天從圖書館整理完展示內(nèi)容后就在小區(qū)空曠的大陽臺上大聲背誦稿子，一遍又一遍，那段時間幾乎晚上睡覺都能背出來了。

在項目結(jié)束的前一天，我們的項目輔導(dǎo)員們給所有組合安排好時間段，進行最后演講的彩排，并在所有課題中選取他們心目中最理想的6個組合，在最后一天下午的symposium結(jié)業(yè)典禮上，在所有同學(xué)、家長及導(dǎo)師面前演講。

其他的組合則在早上分兩個小會場進行報告。

我和搭檔也沒有說是沖著這symposium去的，但我們很喜歡自己的項目，所以其實還是有野心的。

因為我們的主題很有意思也很貼近生活，所以在彩排結(jié)束，看到打分輔導(dǎo)員們的笑容時，我們心里就有底了。

最后有幸被選為symposium 6組中的1組，用通俗易懂的語言向大家介紹了我們的項目內(nèi)容，并且通過貼近生活的房產(chǎn)話題讓大家在枯燥的深奧科學(xué)世界中緩一緩，“拯救”都困了的聽眾們。