海外高校的“隐形淘汰率”：哪些专业更容易挂科、重修、被劝退？

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。