Natalie Portman
심리학 학사 (2003)
배우 활동을 병행하며 학부 재학 중 기억 연구 논문에 공저자로 참여했습니다.
대학 탐색으로
학교가 쓴 원문 보기 전공 탐색에서 자세히 보기
US News #3
Harvard University
Cambridge, Massachusetts
사립 · 재학생 7,100명
합격률
4.2%
SAT
1500–1580
연간 학비
약 $59K
재학생
7,100
학교가 공식으로 공개한 수치예요. 개인별 합격 가능성은 표시하지 않아요.
학교가 직접 밝히는 것
공식 홈페이지가 지금 내걸고 있는 메시지예요. 요약한 문장 아래에 원문 링크를 뒀어요.
하버드 홈페이지는 "진리 탐구와 더 나은 세상을 위한 학문 공동체에 합류한다"는 메시지로 학문적 전통과 사회적 기여를 강조합니다.
학교의 정체성
하버드는 "진리(Veritas)"를 모토로 지식 추구와 교육, 연구가 사회에 실질적 이익을 가져온다는 신념 아래, 거의 400년간 이어온 학문 전통과 폭넓은 다양성을 갖춘 커뮤니티를 핵심 정체성으로 삼는다.
이 학교가 찾는 사람
학교가 원서에서 반복해 확인하는 모습이에요. 합격 조건이나 자격 요건은 아니에요.
전공 적합도
선택한 전공과 수업/활동 증거가 연결되는 학생
학업 준비도
GPA, 수업 난이도, 시험 전략을 균형 있게 관리하는 학생
환경 적합도
학교 규모, 위치, 문화가 자신의 학습 방식과 맞는 학생
이 학교가 다른 점
통합 교양과정(General Education)20개 이상 해외캠퍼스 네트워크1636년 개교 최고(最古) 대학하우스 레지덴셜 시스템
Ivy LeagueResearchLiberal ArtsMedicine
같은 전공도 학교마다 단과대와 공식 학위명이 달라요. 지원 전에 학교 공식 catalog에서 확인하세요.
이 학교를 졸업한 사람
공식 인터뷰나 학교·언론 보도에서 확인한 학위만 적었어요.
Neil deGrasse Tyson
물리학 학사 (1980)
헤이든 플라네타리움 관장을 지낸 천체물리학자이자 대중적인 과학 커뮤니케이터입니다.
캠퍼스 밖으로 이어지는 길
이 학교에서만 열리는 인턴십과 지역 산업 연결이에요.
Harvard Innovation Labs(i-lab)는 하버드 전 스쿨 학생·동문의 창업을 지원하는 벤처 인큐베이터로, 스타트업 보육과 산업 네트워크 연결을 담당합니다.
출처 원문 보기지원 라운드
학교가 Common Data Set이나 공식 발표로 공개한 수치만 적었어요. 공개하지 않은 라운드는 이름만 나와요.
Restrictive Early Action
8.7%
Regular Decision
3.6%
원서에서 무엇을 보나요
학교가 매년 공개하는 Common Data Set(C7) 항목을 그대로 옮겼어요.
GPA · 내신
Very important원서를 읽을 때 가장 먼저 보는 항목이에요.
과목 난이도
Very important원서를 읽을 때 가장 먼저 보는 항목이에요.
SAT · ACT
Very important원서를 읽을 때 가장 먼저 보는 항목이에요.
추천서
Very important원서를 읽을 때 가장 먼저 보는 항목이에요.
인성 · 에세이
Very important원서를 읽을 때 가장 먼저 보는 항목이에요.
비교과 활동
Important합격 여부를 가르는 축 중 하나예요.
학교가 밝힌 심사 관점
하버드는 지원자의 삶의 경험이 학업·과외활동과 어떻게 연결되는지 총체적으로 살피는 "whole-person review"를 공식 방침으로 밝히고 있습니다.
원서 에세이 문항
지원 연도와 단과대에 따라 바뀌어요. 제출 전에 Common App과 학교 포털에서 마지막으로 확인하세요.
메인 에세이
Common App 개인진술서(7개 프롬프트 중 1개 선택) + 하버드 자체 150단어 단답형 5문항.
추가 에세이 1
"Top 3 things your roommates might like to know about you." (150단어 이내)
여기서 살펴볼 만한 전공
학교가 내세우는 강점과 전공 갈래로 추렸어요. 공식 학위명은 학교 catalog가 기준이에요.
STEM
Computer Science
STEM
Data Science
Emerging / Interdisciplinary
Artificial Intelligence / Machine Learning
STEM
Information Science / Informatics
Policy
International Relations / Global Affairs
Policy
Public Policy
Policy
Political Science / Government
Policy + Design
Urban Studies / Planning
Health
Public Health