推荐信

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推荐信

2024-07-07 21:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

推荐信¶

推荐信(Reference Letter, RL)是申请材料中非常重要的一个部分,推荐信的作用是从第三方的视角向招生官表述申请者的能力,是你申请材料中唯一(程序上)不经你手的部分。推荐信意味着你和某位学者(业内人士)有联系有过合作,并且ta愿意推荐你,意味着你在ta那里表现的还不错。别人承认你的“好”,而不是自卖自夸。

以下会简单介绍推荐信的类型、联系推荐人、草拟结构等。

Note

不是所有申请都需要推荐信,典型代表为德语区的大部分授课型 master。

1. 推荐信概述¶

推荐信通常分为学术推和业界推,分别由你的学校教授、老师和业界老板、同事撰写。一般要求申请时至少有一封学术推(具体情况请 查询各项目官网 上了解)。推荐人可以是各种与你有实质性交集的人,最好能要有一定职位,但更重要的是对你比较熟悉 / 有一些了解,能够接受你的邀请,可以是你的任课老师(课程推)、科研导师(科研推)、实习主管(业界推)等。

前面提到过,在申请系统中推荐信都是不经手学生的,通常是直接学生在申请系统中提交推荐人联系方式后由推荐人直接提交推荐信。但实操上国内老师的推荐信几乎都是由学生自己撰写 / 草拟,由教授签字 / 修改后提交或者将提交链接给学生自己提交,有些比较认真的老师会找你详细了解情况。

一些tips

申请提交的时间在每年 10 月到次年 2 月间,因此建议尽量保证在10月之前完成推荐人联系和提供草稿(如果需要的话),如果迫近 ddl 而推荐人还没有提交的话适当发邮件提醒。 选择推荐人时可以找 3~5 人,防止有教授不同意或反悔跑路,导致推荐信数量不够。 建议联系推荐人时可以附上你申请用的成绩单和 CV,尤其如果你和推荐人没有特别深的了解的话(例如 do well in class)。 尽量找关系近的推荐人。 谨防黑推!!! 如果不太确定,一些策略是在询问推荐人时就确认好推的强度,如“您能给我一封较有支持性的推荐信吗”等等。 现在推荐人提交推荐信的时候一般还需要填写一些选择题,大致就是“你有多推荐这位学生”的定量选择题,由于国人特有的谦逊和折中可能会有些推荐人都填写中庸选项,所以最好提醒一下这些选择题都选top / best。 2. 推荐信结构¶

Recommendation letter 的结构主要包括以下三个部分:

推荐人与申请者的关系介绍

推荐者(教授)在开头部分需要介绍他与被推荐者(学生)的关系,以及两人结识的方式和时间长短。这部分内容可以反映出推荐者与被推荐者的熟悉程度,从侧面反映出学生的被重视程度。如果是在国内外都享有一定学术资历与威望的教授,他作为推荐者与学生的关系很好,那么这封推荐信的价值与意义就不言而喻了。

推荐人阐述具体的合作内容与申请者的个人特质

在推荐信的 body 部分,推荐者介绍学生具备的优点及能力。在这一部分,结合具体实例进行解释的方式是最直接、最有说服力的证据。比如,教授介绍了你参与过的研究或项目,在其中你扮演了什么样的角色,作出了怎样的贡献,突显出了你所具备的综合素质与能力有哪些。

综合概述推荐人对申请者申请专业的看法

简要总结为什么要推荐这位学生。

“我向committee推荐你。总结来说,该同学的xxx特质满足你们招生的需求,我相信,xxx是你们想找的人。” 3. 推荐信内容¶

在内容上,可以表达以下几个方面:

头脑灵活,有很多想法 对研究的兴趣与热爱 做事态度,做事方法 取得的成果(可以少一点,因为CV和SOP一定会提及到) 个性与性格:善于合作,善于沟通,好相处 推荐人&角度 国外大牛。一起做过科研的,重点描述大牛与你工作的体验感受,大牛感受到了你对科研的兴趣与热爱。可以偏general一些,因为如果太细节反而会让人觉得有点奇怪。大牛很忙,和大牛见面的频次不太可能让大牛对我们有很具体的印象。 国外小老师,一起做过科研的。重点描述工作状态与工作方式。比如与你合作的环节,如何分工,我们如何我们把事情做好,可以偏细节一点。遇到了什么问题,如何想到解决方案,并且把困难解决。 你的本科/硕士导师。和你在一起最久的人。可以多描述几段经历,每段经历最好体现你的不同方面。并且可以有一些下定义的句子。比如你是一个怎样的人,你将会是一个怎样的人。 给你上过课的老师,你上过他的课。重点描述学习态度。这堂课老师与你的互动。比如你的主动性,主动回答问题,主动思考如何把作业做好?什么作业让老师对你印象深刻,做过助教的你如何把老师交代的任务做好,还可以与sop你提及到的研究兴趣相匹配。比如正是这门课,启发你对某一方向的热爱,让你开始尝试科研。 4. 录取后¶

记得在你确定去向后向推荐人表示感谢,维持良好的礼节和 connection。

January 7, 2024 Authors: V1ncent19 (22.58%), feiyue (30.65%), Sam7 (37.1%), Tony-zhn (4.84%), pre-commit-ci[bot] (4.84%)


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