收到NUS拒信的那一刻,电脑屏幕的蓝光把小李的眼泪映得特别清楚。这样心碎的时刻,在新加坡公立大学的申请季中并不罕见。2025年,新加坡国立大学(NUS)本科申请量较2024年激增40%,突破4.5万人,而录取率仅为5%-10%,部分热门专业甚至低于5%。
南洋理工大学(NTU)的情况同样严峻,申请量增长15%。在QS世界大学排名中,NUS位列全球第8,NTU位列第15,优质教育资源的稀缺性与全球生源的高度集中形成了尖锐矛盾。
01 残酷数据:新加坡公立大学录取率持续走低
新加坡公立大学的录取难度逐年攀升,已成为不争的事实。2025年最新数据显示,公立大学整体录取率约25%,但商科、计算机等热门专业直接“卷”到15%以下,相当于6个人申请才录1个。
新加坡公立大学低录取率的背后,是“优质教育资源的稀缺性与全球生源的高度集中性”之间的矛盾。
国际学生名额限制更是雪上加霜。新加坡公立大学遵循“本地学生优先”原则,国际学生仅能获得极低比例的名额。
中国学生作为最大生源群体,占NUS本科申请者的34%,但录取率仅8%-12%,远低于本地学生。
02 学术门槛:高分段学生的竞技场
学术成绩是新加坡公立大学的第一道关卡,也是最重要的筛选器。
对于高考生,新加坡公立大学要求高考成绩超过本地一本分数线50-100分以上。
录取标准因省份而异,例如云南考生要申请NUS商科,至少得考到663分(当地一本线780分的85%),计算机专业甚至要741分才能摸到门槛。
国际课程学生的竞争同样激烈。A-Level至少要AAA,部分热门专业如医学、工程需4个A;IB建议38分以上;AP需要3-4门5分,其中微积分BC为必考科目。
令人意外的是,高标准之下仍有大量申请者。之前曾见过IB42分被拒的案例,只因为文书里没说清专业兴趣和学校的匹配度。
03 语言要求:隐形的更高门槛
语言成绩是许多申请者容易低估的“隐形门槛”。
官方要求通常是雅思6.5(小分6.0),但2025年NTU传媒专业录取者的雅思平均分其实是7.2,口语小分卡6.5更是让不少同学哭晕在厕所。
2025年,公立大学热门专业的语言要求进一步收紧。NUS传媒专业要求雅思7.0分以上(单项不低于6.5分),NTU法学专业要求雅思7.5分以上(写作不低于7.0分)。
理科生相对幸运,雅思6.5分基本够用,但写作最好别低于6.0,毕竟实验室报告可不是随便写写的。
04 综合素质:决定成败的关键因素
新加坡公立大学不单纯以学术成绩论英雄,而是注重学生的“综合素质”,这也是其“全人教育”理念的体现。
2025年NUS的“AI+人工双轨审核”新政让申请更透明。AI先筛成绩和语言这些硬指标,人工审核则深挖你的软实力——参加过国际竞赛、海外志愿者活动的学生会更吃香。
去年有个浙江女生,高考分数刚过线,但因为组织过跨国环保项目,在文书里写清了如何协调不同文化背景的团队成员,居然拿到了NTU可持续发展专业的offer。
这就是新政强调的“跨文化适应力”,可不是光靠分数能搞定的。
新加坡的面试就像“商业谈判现场”,教授会直接抛出真实社会问题让你拆解。有个学环境科学的学生被问到“如何用AI技术解决组屋区垃圾处理”,他当场画出一套智能分类模型,面试官直接说:“你已经提前完成了我们第一学期的课程内容。”
05 各校特色:申请要求的细微差别
新加坡六所公立大学可分为三个梯队:第一梯队是NUS和NTU;第二梯队是新加坡管理大学(SMU)和新加坡科技设计大学(SUTD);第三梯队是新加坡理工大学(SIT)和新加坡新跃社科大学(SUSS)。
不同学校的申请要求各有侧重:
新加坡国立大学:理科生数学和物理单科成绩需达到145分以上(满分150),需提交3000字学科认知报告。
南洋理工大学:工程类专业需完成指定在线先修课程,2025年新增人工智能伦理测试模块。
新加坡管理大学:高考成绩需超过一本线50-80分,需提交数学建模竞赛经历和股票/虚拟币投资分析报告。
新加坡科技设计大学:专注科技与设计领域,建筑、工程专业独具特色。
06 申请策略:如何提升成功率
面对如此激烈的竞争,申请者需要有策略地提升自己的成功率。
文书要“会讲故事”。新加坡院校最看重的不是你有多优秀,而是你有多独特。去年有个学生在PS里写“用3D打印为流浪猫做义肢”,直接斩获NTU全额奖学金。
时间规划千万别拖延!公立大学申请11月就开放,NTU1月20日就截止,比高考出分还早。建议高二暑假就开始准备材料,把截止日期设成手机闹钟,最好提前3天提交。
别只盯着排名选专业!NUS的社会工作专业录取率比商科高20%,但很多同学看不上。其实这个专业毕业能进国际组织,起薪不比商科低。
面试不仅背模板也要知时事!今年NTU面试增加了小组讨论环节,考察你的沟通能力。提前看新加坡本地新闻,了解社会热点,讨论时能说出自己的观点就赢了大半。
新加坡公立大学的课堂就像个“商业实验室”,学生们做的每个项目都是企业真正需要的解决方案。一位学数据分析的学生,在实习时用Python爬取新加坡组屋数据,建立房价预测模型,现在已经被新加坡市区重建局(URA)聘为数据顾问。