在留学宣传中，大学往往强调就业率、QS 排名、校友资源，但很少主动提到的一件事是：
海外高校有真实存在、而且差异很大的“淘汰率”。
这种淘汰不是单纯的“劝退”，而是发生在日常学习中：
- 高挂科率课程（fail rate）
- 动辄一次挂两三门的专业
- 一些必修课难度高到让学生提前放弃
- 持续重修带来的延毕、经济压力
这篇文章的目的，不是制造焦虑，而是把“真实情况”摆在桌面上，为学生和家长提供更理性、更有准备的留学判断。
一、真实存在的 fail rate：不同专业差异巨大
虽然很多大学不会主动公布，但多年来学生论坛、院校教学数据和内部审计都能看到一个趋势：
1. 商科：相对友好，fail rate 约 8–12%
商科是大多数留学生的选择，也的确被认为是相对“稳妥”的专业。
- Intro to Economics
- Accounting
- Marketing Principles
这些课程的平均挂科率在 8%–12%，属于中等偏低。
主要原因是：内容相对理论化、计算量不大、作业比例高，努力学习基本不会有大问题。
不过，商分、金融数学等带定量内容的课程难度明显上升：
- 商业统计（Business Statistics）
- Corporate Finance
- Econometrics
这些课的 fail rate 能达到 15–20%，但整体仍不属于“高淘汰区”。
2. 工程类：25–40%，属于留学世界中的“高风险区”
工程几乎是全世界公认的挂科大户：
- 电气工程（Electrical Engineering）
- 土木工程（Civil Engineering）
- 化学工程（Chemical Engineering）
- 机械工程（Mechanical Engineering）
很多学校的公开数据中，这类课程的 fail rate 稳定在 25%—40%。
原因很现实：
- 课程计算量大（微积分、物理、电路、结构分析）
- Lab 时间长、要求高
- 作业占比大， deadline 频密
- 理论和模型抽象，不是一味“背”就能学会
工程专业的学生经常说一句话：
“不是在上课，就是在做作业；不是在作业，就是在补作业。”
这种高强度很容易导致疲劳式挂科。
3. 计算机：部分课程 fail rate 高达 50%+
CS 类专业的淘汰率近年持续走高，原因包括：
- 入行者暴增
- 大学收生人数扩大
- 编程入门难度被低估
典型高 fail rate 课程：
- Data Structures（数据结构）
- Algorithms（算法设计）
- Operating Systems（操作系统）
- Discrete Math（离散数学）
- Programming 1 / 2（编程入门）
一些海外大学的官方报告中，Data Structures 的 fail rate 达到 52%。
这并不夸张，因为初学者往往在以下三方面崩溃：
- 基础数学不够
- 无法适应“必须独立写代码”的学习节奏
- 一次作业动辄需要 10–20 小时
一位在墨尔本大学就读 CS 的学生曾分享：
“开始的编程课程，全班一半人没过，后来重修还挂了一部分。”
CS 不只是“热门”，它也是 世界上非常容易挂科的专业之一。
二、为什么大学不会主动宣传“淘汰率”？
留学宣传很少提：
- “我们学校挂科率很高”
- “这门课每年一半学生不过”
- “工程专业每年都有学生被劝退”
原因非常简单：
1. 会影响招生
尤其国际学生需要缴纳高额学费，大学不会主动强调“风险”。
2. 挂科率并不代表学校教学差
许多高挂科课程恰恰是学校核心、重视的课程，例如：
- CS 的数据结构与算法
- 工程的结构力学
- 商科的计量经济学
这些课本身具有“筛选功能”。
3. 大学认为学生应该提前了解难度
而不是靠宣传提醒。
三、哪些课程组合更容易撑不住？
在多年的咨询案例中，被“组合难度压垮”的学生并不少见。以下是非常典型的“高危组合”：
① 微积分 + 概率统计 + 编程入门（CS/工程常见）
这是 CS 和工程学生痛苦的组合，特点：
- 三门同时需要大量时间
- 三门都与数学思维相关
- 学不懂其中一门会牵连其他科目
- 一旦缺作业或不跟进，很容易连续挂两三门
这是留学生典型被“劝退风险”拉满的组合。
② 经济学高数 + 商业统计 + 公司金融（商科难度天花板）
很多以为“商科很简单”的学生，开始体会到：
- Economics 数学量突然加大
- 金融课程需要推公式、算模型
- 商分方向的统计课更是硬骨头
商科类虽然总体挂科率较低，但“量化课程组合”会让学生压力巨大。
③ Lab + Report + Final Exam 高密度组合（工程必修）
工程学生常见的“崩溃链”：
- 每周必须去实验室
- lab report 要连续写几千字
- final 占比动辄 60%–70%
- 还要准备小组作业
难度不是单纯“内容难”，而是“任务量偏大”。
四、不同国家的“挂科文化”差异很大
不同国家，挂科背后的逻辑各不相同：
澳洲：严格审核学术诚信，抄袭直接 Fail
澳洲是全球对“学术诚信”非常严格的地区之一。
- 代写、抄袭被抓基本直接 Fail
- 情节严重会退学、终止签证
- Turnitin 系统覆盖所有大学
有学生没意识到“引用格式错误”“参考文献不足”也可能被判定学术不端。
加拿大：数学底子薄会非常吃亏
加拿大大学普遍有以下特征：
- 数学课占比高
- CS/工程课程深度比澳洲大
- Final 比例高
尤其在滑铁卢、多大、UBC 等学校，数学不好基本无法存活。
英国：期末导向，但稳定、透明
英国的优势在于：
- 给分标准固定
- 期末考试决定大部分成绩
- 节奏明确：平时任务比澳洲轻
但缺点是：
如果你期末发挥不好，补考难度更大。
五、真实案例：CS 学生一年挂三科，被迫延毕
以下是真实发生在 2024 学年的案例：
学生背景：
墨尔本大学 CS 大一
- 高中数学一般
- 初学编程
- 选了：计算机基础、离散数学、线性代数、编程入门
问题出现：
- 当前一个学期离散数学挂掉
- 第二学期编程入门挂掉
- 第三学期 Data Structures 又挂了
结果：
必修课无法按时修完，被迫延毕一年。
学生后来坦言：
“主要是自己低估了课程难度，也不会求助，每次作业越落越多。”
这个案例揭示的不是“学生不行”，而是：
留学某些专业的确存在结构性难度。
六、如何提前查到 fail rate？
想提前了解课程难度，可以通过以下方法：
1. 进入系内课程页面，查看课程大纲（Syllabus）
通常会包含历史数据，如：
- pass rate
- assessment breakdown
- learning outcomes
2. Reddit、校内论坛、Course Review 网站
例如：
- r/UniMelb
- r/UBC
- r/Anu
- Rate My Professor
- Uni Reviews
学生给出的“真实体验”非常有价值。
3. 留学群体的内部经验交流
例如某些入学 FAQ、社团公开资料。
七、如何通过“选课策略”降低风险？（核心建议）
为了避免成为高淘汰率的一部分，以下策略非常关键：
① 不要同时选多门“硬课”
尤其是：
- 离散数学
- 数据结构
- 统计学
- 线性代数
- 编程入门
根据难度分布合理规划学期，才能稳步推进。
② 多利用学校资源，不要“硬扛”
国外大学资源非常完善：
- 学术写作中心
- 数学辅导班
- Programming Help Session
- One-on-One Tutoring
很多学生挂科并非能力不足，而是 从头到尾没有求助。
③ 首学期减少课程量，不要一开始就冲满学分
大一、大一转专业学生建议：
- 先修 3 门课
- 适应教学节奏
- 了解考试模式
等稳定后再逐步加量。
④ 想读 CS、工程、商分：数学是底层能力
无论在哪个国家，数学都是高淘汰率专业的“底层逻辑”。
数学越好：
- 挂科率越低
- 学习越轻松
- 转专业也更容易
总结：高淘汰率不是恐吓，而是事实
海外高校从不主动宣传 fail rate，原因不难理解。但作为留学家庭，更应该了解这些“隐形的信息”，以便做出更适合学生能力的专业选择。
不同专业确实存在难度差异：
- 商科：普遍稳，但量化方向不轻松
- 工程：高负担，高要求，高风险
- CS：热门、前景好，但挂科率非常高
更重要的是：
选专业不要只看热门，要看学生是否真正适合。
留学不是赛跑，是长期学习能力的较量。
