申请季内，如何在有限的精力之下提高自己的学习效率？在采访了大部分机构的Offer Holders后，我们发现充分利用学习资源是提高学习效果的关键之一，不过在如今信息爆炸时代，如何选取更优质的学习资源也很重要。
今天的内容，机构分享牛剑Offer Holders推荐的学习资源，建议收藏哦！
学习网站推荐
Coursera
Coursera是由斯坦福大学的计算机科学教授吴恩达和达芙妮·科勒联合创建的一个教育平台，与多家大学合作，旨在给大众带来一些在线免费课程。
Coursera最大的特点就是课程非常丰富，涉及高等教育的方方面面，包括人文、社科、理工、医学等各个方向，也有中文、英文等各种语言的课程。并且课程形式非常贴近正式课堂，一个课程内包含了视频+论坛+作业+Quiz。
edX
edX是一个由麻省理工学院和哈佛大学创建的大规模开放在线课堂平台，给大众提供大学教育水平的在线课堂及微硕士学位。
edX最大的特点就是非常的官方，有些名校或者机构的课程只在edX平台独家发布。比如，MIT和哈佛的课程就只能在edX上观看。
Susan
21 Entry剑桥大学自然科学（生物）Offer Holder
因为我目前是想学神经科学，所以之前我在edX网站，看了很多关于这方面的课。这个网站有很多大学教授的课程视频，有入门级的，也有进阶的，我在网站上初步了解了这门课的基本概念。
Monica
24 Entry 剑桥大学经济专业Offer Holder
我在面试前看了一遍edX课程，发现了有好几处知识点很不熟悉比如说multiplier和solow growth model，我都是通过这个课程补全了知识盲区。
UDACITY
Udacity是由Sebastian Thrun, David Stavens和Mike Sokolsky注资的一个私立教育组织。
原本Udacity致力于提供大学式（university-style）教育环境，而后改变成为提供技职教育为主，专注于培养学生工作上所需之技能。如今，Udacity已成为了最受欢迎的计算机类课程在线学习社区之一。
iWantToStudyEngineering
该网站主要是帮助学生掌握解决工程方向问题的能力，并提供丰富的工程类知识，在这个网站你可以尝试解决211道牛剑工程招生面试中的常见问题，网站内还附有完整的解析视频。
网站：https://i-want-to-study-engineering.org
该网站上的题目与ENGAA笔试和面试题的难度相似，申请工程类专业的学生可以通过这个网站提前做好准备。
Catherine
21 Entry 牛津大学工程专业Offer Holder
这个网站其实很多申请工程的人都知道，我在考前一个月把每一道题都做完了。多做点题肯定是有好处的，我觉得脑子就是越动越活。
学术资源检索工具
维基百科
维基百科有一个非常便捷的使用方式——通过在网页内直接检索想要了解的学者名字，就可以快速查找到他们的著作及论文等相关资料。
以2023年诺奖得主KatalinKarikó为例
搜索全名后即可在网页内获取文献清单
点进文章链接后，即可看到维基百科对这篇文章划分的结构版块，通过summary你可以快速了解文章的核心、通过results版块可以快速掌握研究结论等。
George
机构 人文社科方向导师
它不仅是一个检索资源的工具，也是提高阅读效率的工具。尤其是在准备论文竞赛初期，你需要快速了解不同观点和结论时候，这个方法会让你节省许多时间。
PubScholar
由中国科学院(CAS) 推出的学术数据库PubScholar，可免费访问约 1.7 亿条目的学术资源。该项目得到了一系列中科院机构和国家合作伙伴的支持（包括牛剑、斯坦福等名校的资源数据库支持）。
网站地址：https://pubscholar.cn/explore
JStor
JStor是一个数字图书网站，它提供近2,000种期刊的全文检索。
JOC
机构 历史专业导师（剑桥大学三一学院）
JStor网站上有非常丰富的在线资源，可以帮助学生们深入了解小众学科领域及特定学者的观点。
NIH
美国国立卫生研究院（英语：National Institutes of Health，缩写：NIH），是美国联邦政府中首要的生物医学研究机构，网站中可查询大量生物医学相关资料。
孟子渝
24 Entry UCL应用医学Offer Holder
大家如果想看一些生物医学相关的论文或查阅专业的资料，可以使用NIH这个网站，内容非常丰富。
ProjectGutenberg
这是一个免费的电子书网站，对于需要搜索大量阅读资源的同学们来说，非常实用。
顶尖名校青睐的，是具备学术探索精神和探索能力的学生。要具备这种特质，需要通过大量且优质的拓展阅读去做好相关的学术准备。这也是Blue Education在辅导过程中一直坚持的——培养学生独立学习能力和深度思考的“悟性”能力，而非培养答题机器。
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