美国TOP级交叉学科项目盘点！

在如今的就业市场上，手握多种技能，具备多重学科背景的交叉学科人才更加吃香！

在全美TOP50的大学中，很多交叉学科项目都是依托其最强势的学科和师资开设的。

相较于传统专业，交叉专业对学生的学科背景要求更友好；并且很多交叉专业都是为了满足就业市场开设的，求职时更有竞争力。

什么是交叉学科？

交叉学科就是两种或多种学科的融合，以解决单一学科无法解决的复杂问题或探索新的研究领域。

和Double Major及Minor不同，选择交叉专业的学生，不仅要同时修读交叉的学科各自的专业课程，还要着重研究这些学科之间交互的领域。

作为新兴赛道，交叉专业拥有的不止噱头，学术和就业都具备竞争力。MIT、斯坦福、宾大等名校都有通过跨院系合作开设项目。

对于想要更具备竞争力，或者明确想要研究的细分领域的同学，选择交叉专业是非常明智的选择。

推荐院校与项目

在顶尖大学中，跨学科的设置日趋多样化，美国许多顶尖大学都提供创新的双学位和跨学科项目。

哈佛大学

• 医学人工智能博士（AIM PhD）

• 生物医学信息学硕士（MMSc）

• 学习设计、创新和技术项目(LDIT)

哈佛大学LDIT的申请相对友好，相较于Stanford和MIT相关同类项目年年挤破头的个位数，LDIT项目的班级在第一批就达到了200+。

其次，相较于哈佛商学院等大院，在LDIT与教授建立联系非常方便。哈佛教育学院没那么多人，每个同学和教授的关系会更紧密，这让学生将来继续深造或者积累业界的人脉变得容易一些。

LDIT项目至少需要 42 个学分，通过四门基础课程：How People Learn；Evidence；Equity and Opportunity；Leading Change。

麻省理工学院（MIT）

• 计算与认知科学（Computation and Cognition）

• 计算机科学、经济学与数据科学（Computer Science, Economics, and Data Science）

脑科学与认知科学系和电气工程与计算机科学系联合开设了计算与认知科学硕士课程。工程学硕士学位只授予已经获得或同时获得计算与认知理学学士学位的学生。

计算机科学、经济学与数据科学项目结合了计算机科学和经济学，以数据科学为核心。

该项目专注于数据驱动的经济和技术问题解决，适合对数据分析、金融科技和经济建模感兴趣的学生，可以进入金融、数据科学、咨询和科技领域。

宾夕法尼亚大学

• 管理与技术（Jerome Fisher Program in Management & Technology）

该项目将商业和工程结合，旨在培养管理与技术相兼顾，人文情怀与科技创新相平衡的未来商业领袖，学生毕业后通常具备在科技、金融、管理咨询等领域的竞争力。

大名鼎鼎的M&T双学位项目竞争非常激烈，全球每年只招收50名学生，目前据说已扩大到75名学生。

斯坦福大学

• 数据科学与社会系统（Data Science & Social Systems）

• 生物医学计算（Biomedical Computation）

• 符号系统（Symbolic Systems）

符号系统专业整合了计算机科学、哲学、心理学和语言学，关注人工智能、人类认知和语言处理等方面的前沿研究。

符号系统项目为学生提供了多维度的分析思维能力，适合对科技和人类行为交集感兴趣的学生。

符号系统专业在斯坦福被广泛认为是最热门和独特的专业之一，根据斯坦福官方数字，过去十年中，增长幅度最大专业就是符号系统专业。

卡内基梅隆大学

• MIIPS（Master of Integrated Innovation for Products & Services）

本项目是一个跨学科的创新项目，由工程学院、设计学院和泰珀商学院联合推出，旨在培养学生在产品和服务创新方面的综合能力。

MIIPS项目适合希望在创新领域发展的学生，该项目结合了工程、设计和商业三大领域的知识，帮助学生掌握从概念到市场的全方位创新技能。

核心课程涵盖产品开发、服务设计、创新管理、用户体验等。此外，项目强调实践导向，学生将参与与企业合作的实际项目，获得实战经验。

布朗大学

• 工程与设计学跨学科项目(Design Engineering)

项目是工程和设计学的结合，将工程、设计、社会学等多个领域结合在一起，探索产品设计、用户体验和创新技术。

该项目注重实践和创造性，适合希望在科技、产品设计和用户体验领域发展的学生。

该专业是一个规模非常小的学位课程，班级被严格限制在18人的规模，因此该专业的申请难度非常高，录取率常年保持在3%左右。

杜克大学

• 计算与社会科学 (Computational Social Science)

项目是计算机科学与社会科学的交叉，主要涉及数据科学、经济学和心理学。

该项目培养学生应用数据科学解决社会科学问题，尤其在社会网络分析、行为分析和经济学建模方面。适合未来希望在数据分析、政策研究和社会科学研究领域发展的学生。

伊利诺伊大学香槟分校

• CS+X项目（如计算生物学、计算机语言学）

伊利诺伊大学香槟分校擅长CS+一切，UIUC最早为了促进农业实践，于2016年开设了CS+Crop Sciences项目。

这个项目结合计算机科学和作物科学领域的知识，通过运用计算机技术对土壤和气候等因素进行数据分析和建模，不仅能提高作物生产质量、改善食品安全等，还能够使农场或作物研发的成本和效率发生质的改变。

如今，UIUC的CS交叉学科早已不满足于农学院，而是蔓延到了该校的各个学科：文理学院、教育学院、工学院、传媒学院、艺术学院，到处都有CS的交叉项目。

交叉学科专业申请规划

两个专业都要拿得出手

TOP50学校绝大多数的交叉学科专业，都要求申请人不但硬性背景要达标，同时还需要兼具交叉学科中的各部分学科领域的软实力。

如果是本身有交集的学科，如数学+经济，都需要具备强大的数学基础能力，那么相对好实现一些。但如果是跨度较大的交叉学科，那么对申请人的要求就更高了一些。

对未来有清晰的规划

在选择跨学科之前，必须搞清楚一个问题，自己喜欢的领域里面，最想深入研究的是哪一方面？因为哪怕申请的是同一个学科，不同学生对于专业的理解都是不一样的。

比如申请数学专业，有些学生对于纯数感兴趣，喜欢钻研，想要研究出“为什么1+1=2？”；有些学生想要利用数学去解决实际问题，注重实用性和实践性。如果能够清晰地确定自己未来的方向，那么跨学科将如虎添翼。

以兴趣为出发点

跨学科申请的正确打开方式不是觉得学校有这样的一个项目，也符合本人的兴趣，就奔着这一个项目去准备材料和活动。

而是以兴趣为出发点，在规划的过程中发现兴趣，确保是在这几个方向并行，再推进一些活动，看看目前的情况是不是适合跨学科的申请。

课程设置与学习难度

典型课程结构

以生物信息学为例，课程通常分为三大模块：

• 生物学基础：分子生物学、遗传学、生物化学；

• 计算机与数学：编程（Python/R）、算法设计、数据库管理、统计学与机器学习；

• 交叉应用：基因组数据分析、生物信息学工具开发、结构生物学模拟。

学习难度挑战

跨学科挑战：需同时掌握生物学实验技能与计算机编程能力，对逻辑思维和快速学习能力要求较高。

课程负荷大：通常需修读两倍于单一学科的核心课程，例如UIUC的“CS+X”项目要求学生兼顾计算机与另一领域（如语言学、音乐）的学分。适合对多领域均有强烈兴趣，且具备较强时间管理能力的学生。

美国院校的交叉学科培养模式可分为以下两类：

跨院系合作项目

代表院校：哈佛大学气候与可持续发展研究所，整合环境科学、政策与金融学资源，提供跨学科研究平台。

项目特点：课程由多个院系联合设计，学生可接触不同领域的教授与行业资源。

自主设计专业

代表院校：布朗大学、康奈尔大学允许学生根据兴趣定制课程。

项目特点：高度灵活，适合有明确跨学科目标的学生，但需较强的自主规划能力。