昨日、ようやくAdmission Letterが手元に到着しました。実際に紙でもらうとうれしいものです。
しかし、嬉しいのも束の間。そこには猪木のビンタ並に気合いの入る一言が。
ちょっと説明しておくと、USFのAnalyticsは、最初の5週間、BootCampというデータサイエンスを学習するにあたって基本的なことを総復習するモジュールが用意されています。内容は、線形代数、コンピュータサイエンス、ビジネス・経済の各基本です。
そして、その気合いを入れねばと思わせたのは・・・・もし、これらのクラスを落とすと、その次のモジュールには進めず、また来年チャレンジするようにと!書かれていたことです。
まだ時間はあるので、今からちょっと準備しとこう。
30歳からの留学チャレンジ。San Francisco にあるUniversity of San Franciscoでの日々。
2013年4月22日月曜日
2013年4月17日水曜日
GMATのスコアメイク
GMATのスコアメイクについて書きたいと思います。ちなみに、私のスコアは690でした。最初が580、次が650、3回目で690でした。目標が680だったので、お金もかかるため3回目でGMATは終了しました。
行った対策ですが、
SC
SCはきっと多くの方が通っていると思われるY.E.Sに行きました。やはり吉井先生の教え方、ポイントはわかりやすいですし、習ったほうが早いと思います。また、Manhattan GMATもやりました。結構ポイントがまとめられていて、良い教材だと思います。
CR
CRは、Manhattan GMATをひたすら解きました。また、1タームだけイフにも行きました。
RC
これも1タームだけイフに行きました。あとは、Manhattan GMATを3回やり続けました。
Math
これもお馴染みのマスアカで教材を買い、問題を解きました。
あとは、GMAT Reviewで過去問を解いて、間違えた問題を繰り返し解いてといった感じです。おそらく勉強方法は既出だと思います。私が気にしたのは、テスト本番の戦略です。
GMATの戦略はいろいろなことを言われていますが、おそらく定番は、
「Mathは全問解く(解ける)、Vervalは間に合わないから10問目までは丁寧に、その後30問目まできっちり解いて、残りはランクリ(ランダムクリックの略)」
これが定石という意見があります。
この戦略を実践していましたが、GMATのPrepでやると、500点台後半から600点台前半が出ますし、その変動幅は少なくありません。1回目の本番は、この戦略でやって、580でした。Prepでも見たことがある点数です。
1回目のテストが終わって、「これで本当に点数があがるのだろうか?」と不安に思い始めました。
そこで、Vervalについて、Prepを使って、いろんな戦略を試してみました。RCだけは全部解く、最初の10問も凄まじい早さで解く、などなど。しかし、Prepではあまり、良い点数が出ません。
しかし、いろいろ試しているうちに、唯一、自分の学力を正しく判定していると感じられるある戦略を見つけました。
それは、「解ける問題を解いて解けない問題は解かない、これを全41問に適応」という戦略です。
GMATは問題を解いていって、Vervalの最後41問目を解き終わった時点での学力を評価しています。ランクリして簡単な問題を間違えると、コンピュータが「この子はこんな簡単な問題も解けないのか」と思い始めて点数が下方修正されていきます。自分の学力をきちんと判定してもらいたければ、自分の身の丈に合った問題は確実に解いて、難しい問題は解かないで良いということです。しかし、41問目までこのルールを適応しないといけない、と言えます。
この戦略で本番に臨んだら、2回目は650、3回目で690出ました。Manhattan GMATやGMAT Reviewで解いていた感じからすると、この辺りが自分でも妥当かなと思える点数でした。
今はGMATのテスト内容が変わっていると聞いています。しかし、点数の付け方が変わっていなければ本質は変わっていないのではないかと思います。参考になれば嬉しいです!
行った対策ですが、
SC
SCはきっと多くの方が通っていると思われるY.E.Sに行きました。やはり吉井先生の教え方、ポイントはわかりやすいですし、習ったほうが早いと思います。また、Manhattan GMATもやりました。結構ポイントがまとめられていて、良い教材だと思います。
CR
CRは、Manhattan GMATをひたすら解きました。また、1タームだけイフにも行きました。
RC
これも1タームだけイフに行きました。あとは、Manhattan GMATを3回やり続けました。
Math
これもお馴染みのマスアカで教材を買い、問題を解きました。
あとは、GMAT Reviewで過去問を解いて、間違えた問題を繰り返し解いてといった感じです。おそらく勉強方法は既出だと思います。私が気にしたのは、テスト本番の戦略です。
GMATの戦略はいろいろなことを言われていますが、おそらく定番は、
「Mathは全問解く(解ける)、Vervalは間に合わないから10問目までは丁寧に、その後30問目まできっちり解いて、残りはランクリ(ランダムクリックの略)」
これが定石という意見があります。
この戦略を実践していましたが、GMATのPrepでやると、500点台後半から600点台前半が出ますし、その変動幅は少なくありません。1回目の本番は、この戦略でやって、580でした。Prepでも見たことがある点数です。
1回目のテストが終わって、「これで本当に点数があがるのだろうか?」と不安に思い始めました。
そこで、Vervalについて、Prepを使って、いろんな戦略を試してみました。RCだけは全部解く、最初の10問も凄まじい早さで解く、などなど。しかし、Prepではあまり、良い点数が出ません。
しかし、いろいろ試しているうちに、唯一、自分の学力を正しく判定していると感じられるある戦略を見つけました。
それは、「解ける問題を解いて解けない問題は解かない、これを全41問に適応」という戦略です。
GMATは問題を解いていって、Vervalの最後41問目を解き終わった時点での学力を評価しています。ランクリして簡単な問題を間違えると、コンピュータが「この子はこんな簡単な問題も解けないのか」と思い始めて点数が下方修正されていきます。自分の学力をきちんと判定してもらいたければ、自分の身の丈に合った問題は確実に解いて、難しい問題は解かないで良いということです。しかし、41問目までこのルールを適応しないといけない、と言えます。
この戦略で本番に臨んだら、2回目は650、3回目で690出ました。Manhattan GMATやGMAT Reviewで解いていた感じからすると、この辺りが自分でも妥当かなと思える点数でした。
今はGMATのテスト内容が変わっていると聞いています。しかし、点数の付け方が変わっていなければ本質は変わっていないのではないかと思います。参考になれば嬉しいです!
2013年4月13日土曜日
TOEFLのスコアメイク
昨日、今年MBAに行くという大学時代の後輩と飲みまして、TOEFLとGMATをどうやってスコアメイクしたのかみたいな話をしたので、記録に残しておこうかなと。
自分はTOEFLは90点台で成長が止まってしまい、あまり参考にならない(しないほうがいい?)かもしれませんが、逆にこうすれば90点台は行くという捉え方もあると思いますので、少しだけ触れておきます。
Reading
Readingは、とにかく単語の量が勝負ですので、「TOEFLテスト英単語3800」のランク3までをとにかく覚えました。あとはLongman Preparation Course for TOEFLをひたすらやりました。おそらく教材はなんでも良かったと思いますが、練習量に比例してスコアは伸びていきました。あと、「文章を読める」と「問題が解ける」ということは必ずしも一致しないと思います。どう問題を解くかはLongmanなりDeltaなりに書いてあると思いますので、そういうテクニックは必要なのだろうと感じました。
Listening
すごーく苦手です。TOEFLのスコアメイク上、最も重要なListeningですが、本当に点数が出ませんでした。一時期は20点も越えなくなり、途方にくれた時期もありましたが、最終的には20点台はコンスタントにとれるようになりました。対策で使ったのは、WEBTOEFLのリスニングコースです。オンラインコースで忙しい時でも受講しやすいし、内容もリスニングが苦手な人でも付いていきやすいです。おすすめです。
Speaking
1人で練習するのは難しいですよね。これは一番お金をかけるべきところだと思います。私はDonaldのところに通いました。教え方、戦略がクリアで教わった内容はTOEFLのスピーキングのみならず、面接のときにも役立ったと思います。
Writing
Writingも苦しみました。Listeningが苦手なので、Integrated Taskのスコアが不安定であったことが最大の要因でしょう。Independent Taskは、450words 以上、とにかく量を書くようにしました。主張を裏付ける例は、Speaking用で貯めているネタから拝借して書いていました。その場で例を考えると時間がかかりますが、持っているネタからどれを使うかを考えるだけなら、時間を短縮できますし、いつも書いているネタであればミスが少なく、ボリュームも書けます。
GMATについても書こうと思いましたが、力尽きました。次回にします!
2013年4月10日水曜日
予防接種
今日は予防注射を打ってきました。進学することにしたUSFは、海外からの学生に対して、2回のMMR(麻疹、おたふく、風疹の混合ワクチン)と結核菌の検査を義務付けています。
生まれた年によるみたいですが、私は麻疹とおたふくは1回ずつ予防接種しているので、それぞれあと1回、風疹はしていないみたいであと2回打たなくてなりません。
そこで、今日はおととい打ったツベルクリン反応の結果をみせるのと1回目のMMRを打ってきました。注射が大嫌いなので本当に嫌です。
あと1回打たねばならない風疹は4週間あける必要があるらしくゴールデンウィーク明けにいってきます。5月真ん中に渡米したいので結構ギリギリです。
留学先を決めたあとは、出来るだけ早く予防接種受けることをお勧めします。
生まれた年によるみたいですが、私は麻疹とおたふくは1回ずつ予防接種しているので、それぞれあと1回、風疹はしていないみたいであと2回打たなくてなりません。
そこで、今日はおととい打ったツベルクリン反応の結果をみせるのと1回目のMMRを打ってきました。注射が大嫌いなので本当に嫌です。
あと1回打たねばならない風疹は4週間あける必要があるらしくゴールデンウィーク明けにいってきます。5月真ん中に渡米したいので結構ギリギリです。
留学先を決めたあとは、出来るだけ早く予防接種受けることをお勧めします。
BigData Analytics Innovation Conferenceを聞きに行きました
昨日は、日経BP社主催のBigData Analytics Innovation Conferenceを聞きに行ってきました。内容は、「シリコンバレーのデータサイエンティストに学ぶ、海外ビッグデータ活用最前線」ということで、シリコンバレーの起業家をはじめ、日本の第一線の方たちの話を聞けて、とても有意義でした。
特に印象に残ったのは、アクセンチュアの工藤氏と大阪ガスの河本氏のトークセッションでした。
第一に、お二人のメッセージで共通していたのは、「分析結果をビジネスにどう役立てるのか、どう運用に落とし込めるかがイメージされていない分析は失敗する」ということです。
これは当たり前のようで、分析技術に焦点を当てていると、「ビジネス上の課題を解決する」<「技術的に面白いモデル」を追い求めてしまいそうだと自分も思いました。肝に銘じておこうと思います。
もう一つ、お二人が強調していた「コミュニケーション力」の大切さです。1人で全て技術分野、職能をカバーするのは凄まじく困難であるためチームで課題にあたるのが通常です.。そのため、バックグラウンドの異なるチームメイトとのコミュニケーション、クライアントへ技術的なものをわかりやすく説明する、仮説を聞き出すコミュニケーションと、かなりのコミュニケーション力を求められます。
今年、留学するUSFでもコミュニケーションの部分は強調されており、実践の場としてPracticum Projectが用意されています。Practicumでは、実際の企業に対して分析サービスを提供するもので、私の場合、社会人経験がありますので、きっちりクライアントの満足を勝ち取りたいものです。
特に印象に残ったのは、アクセンチュアの工藤氏と大阪ガスの河本氏のトークセッションでした。
第一に、お二人のメッセージで共通していたのは、「分析結果をビジネスにどう役立てるのか、どう運用に落とし込めるかがイメージされていない分析は失敗する」ということです。
これは当たり前のようで、分析技術に焦点を当てていると、「ビジネス上の課題を解決する」<「技術的に面白いモデル」を追い求めてしまいそうだと自分も思いました。肝に銘じておこうと思います。
もう一つ、お二人が強調していた「コミュニケーション力」の大切さです。1人で全て技術分野、職能をカバーするのは凄まじく困難であるためチームで課題にあたるのが通常です.。そのため、バックグラウンドの異なるチームメイトとのコミュニケーション、クライアントへ技術的なものをわかりやすく説明する、仮説を聞き出すコミュニケーションと、かなりのコミュニケーション力を求められます。
今年、留学するUSFでもコミュニケーションの部分は強調されており、実践の場としてPracticum Projectが用意されています。Practicumでは、実際の企業に対して分析サービスを提供するもので、私の場合、社会人経験がありますので、きっちりクライアントの満足を勝ち取りたいものです。
2013年4月7日日曜日
語学学校
修士のコースは決めましたが、やはり本コース前に英語のコミュニケーションに慣れておきたいので、語学学校に行くことにしました。
急ですが、University of San FranciscoのIntensive English Program(IEP)に行くことにしました。
5月下旬からなので、準備時間が短いのが気がかりですが、なんとかなるでしょう!
2013年4月4日木曜日
進学先を決めました
進学先を決めました!
進学先は、University of San FranciscoのMS in Analyticsです。
決めた理由は、
【期間】 USFは1年 vs ASUは9か月 → 英語苦手だし、長いほうがいいかな・・
【内容】 USFはかなりテクニカル vs ASUは今年初めてで情報少ないしBusiness Schoolの中なので、どこまでテクニカルな内容なのかわからない → よりテクニカルであるほうが好きなのでUSFかな
【コスト】 USFは39,000ドルで12か月 vs ASUは44,000ドルで9か月 → USFは1か月あたりだと安い
【立地】 SFもTempe(Arizona)も良さそうだけど、シリコンバレーも近いし、SFかな~
【ビザ】 USFのMS in AnalyticsはSTEMでOPTビザの延長が可能 vs ASUは特に記載なし(聞けば良かったけど、既にこれ以外の内容でUSFかなぁと思ってしまったのでもう聞かなかった)
進学先は、University of San FranciscoのMS in Analyticsです。
決めた理由は、
【期間】 USFは1年 vs ASUは9か月 → 英語苦手だし、長いほうがいいかな・・
【内容】 USFはかなりテクニカル vs ASUは今年初めてで情報少ないしBusiness Schoolの中なので、どこまでテクニカルな内容なのかわからない → よりテクニカルであるほうが好きなのでUSFかな
【コスト】 USFは39,000ドルで12か月 vs ASUは44,000ドルで9か月 → USFは1か月あたりだと安い
【立地】 SFもTempe(Arizona)も良さそうだけど、シリコンバレーも近いし、SFかな~
【ビザ】 USFのMS in AnalyticsはSTEMでOPTビザの延長が可能 vs ASUは特に記載なし(聞けば良かったけど、既にこれ以外の内容でUSFかなぁと思ってしまったのでもう聞かなかった)
と少しアバウトではありますが、比較し、最後は直感でUSFにしました。
USFのAnalyticsのプログラムは7月からスタートなのですが、その前に語学学校に行きたいので、急いでビザの準備をします。
ついに完結!出願結果アップデート
長らくNCSUからの結果を待っておりましたが、今日の朝、アドミッションディレクターからメールが来ていました。
その結果は、残念ながらDenied!
現地にインタビューまで行ったので、しかも、インタビューの感触が悪くなかったので、思い入れも強くなっていたので、残念です。
NCSUのMSAはHBRでも紹介されたり、既にかなり前からあるプログラムなので、最近出てきた他校のプログラムとは持っている実績が違います。そのため、人気があるのは当たり前です。プログラムのHPを見ると、合格率は、去年が35%だったらしいですが、今年は、かなり低くなる見込みだということなので、狭き門です。
凄まじく残念ですが、こればかりは、仕方ないので、気分を戻していこうと思います。
UTAは、引き続きin reviewの状態になっていますが、間違いなく落ちているので、実質これで全出願プロセスはおしまいです。
急いで進学先を決めなくては!
その結果は、残念ながらDenied!
現地にインタビューまで行ったので、しかも、インタビューの感触が悪くなかったので、思い入れも強くなっていたので、残念です。
NCSUのMSAはHBRでも紹介されたり、既にかなり前からあるプログラムなので、最近出てきた他校のプログラムとは持っている実績が違います。そのため、人気があるのは当たり前です。プログラムのHPを見ると、合格率は、去年が35%だったらしいですが、今年は、かなり低くなる見込みだということなので、狭き門です。
凄まじく残念ですが、こればかりは、仕方ないので、気分を戻していこうと思います。
UTAは、引き続きin reviewの状態になっていますが、間違いなく落ちているので、実質これで全出願プロセスはおしまいです。
急いで進学先を決めなくては!
- NCSU MS in Analytics : Reject(インタビュー後)
- ASU MS in Business Analytics: Admit
- USF MS in Analytics: Admit
- Northwestern MS in Analytics: Reject
- UTA MS in Business Analytics: 99% Reject
2013年4月2日火曜日
戦績のアップデート
今日は、嬉しいお知らせと悲しいお知らせが同時に来ました。
- NCSU MS in Analytics : Hold (AdcomのDirectorにメールしてみた。返事くるかな。。。)
- ASU MS in Business Analytics: Admit
- USF MS in Analytics: やったAdmit !!
- Northwestern MS in Analytics: Reject
- UTA MS in Business Analytics: 12月に出願したきり、引き続き音沙汰なし(絶対Reject・・・)
うれしいお知らせは、University of San Franciscoからadmitの連絡来ました!!マジで嬉しいです。USFのMS in Analyticsは、かなりテクニカルな内容で、統計解析手法から、マシンラーニング、データベースといった内容からプロジェクトやコミュニケーションスキルのトレーニングもあります。さらに、憧れのシリコンバレーも近いということもプラスです。
私の場合は、いろいろな企画や事務の経験はありますが、テクノロジー分野はRで統計分析するくらいだったので、USFのテクノロジー寄りな内容は、自分の弱みを補完してくれるという意味で魅力的です。
唯一の懸念は、知名度ですね。カリフォルニアというと、UCバークレーとか、UCサンフランシスコとか、UC系がやはり有名で、私も、Analyticsのプログラムを調べるまでは、USFのことは知りませんでした。
しかし、内容は非常に魅力的なので、今日1日考えてみようと思います。
そして、悲しいお知らせは、NorthwesternからのRejectです。。。オンラインの出願システムをあけてみたら(メールの通知もなし)、残念なお知らせが。やはり有名大学ですし、プログラムの人数も30名程度と聞いていたので、激戦だと思っていましたが、仕方ありません。
ということで、もう少しで行先が定まりそうです。
2013年4月1日月曜日
NCSUに行ったときの様子
NCSUに面接に行ってきたときにとった写真です。到着した日の翌日、近所を散歩して撮影しました。NCSUの時計台の写真です。
そして、面接が終了した後に撮影した写真。すがすがしい気持ちがうまく表現されています。
ちなみに写真の中身は、NCSUのMSAコースが実施されている Institute for Advanced Analyticsが入居しているビル群の様子です(ちょっとわかりにくいですが)。
そして、面接が終了した後に撮影した写真。すがすがしい気持ちがうまく表現されています。
ちなみに写真の中身は、NCSUのMSAコースが実施されている Institute for Advanced Analyticsが入居しているビル群の様子です(ちょっとわかりにくいですが)。
ここまでの戦績
3月も終わりました。。
今年の桜は早く、散り始めていますが、私にも桜が咲くと良いのですが・・・・
現在の出願結果というと、
アリゾナにひとつ桜が咲いていますので、落ち着いて他校の結果を待っています。
ASUは、W.P.Carey School of Businessというビジネススクールの中にMS-BAのコースがあります。W.P. Careyは日本では無名だと思います(私も出願するまで知りませんでした)が、MBAだと30番くらいらしいです。中でもSupply chainやInformation managementが名物らしく、そんなわけか、MS-BAも結構テクニカルな感じで、Optimization, Applied Regressionのクラスがあり、萌えます。ASUへの志望度は高かったので大変嬉しい結果なのですが、人間の欲は恐ろしいもので、他校からも合格が欲しくなります。。。
合否待ちの中でも、特に注目はNCSUです。NCSUのMS in Analyticsは、2007年から開始して既に7年の実績があります。また、NCSUのあるローリーは、実際に行ってみたところ、田舎ではありますが、のどかで治安もよく、日本人にはストレスが少なそうな印象を受けました。NCSUはかなり志望度高いので、ぜひ繰り上がってほしいです。さらに、NCSUはプログラムの開始が早く、ビザの手配も心配なので、結論を早く欲しいなぁと思って待っています。
USFのコースは、プログラムがかなりテクニカル寄りで、これはこれで魅力的です。出願のPrerequisiteも数学とプログラミングの経験を求めていますし、実習はRとPythonで行われるそうです。
ということで、また、動きがありましたら、アップしていきます!
今年の桜は早く、散り始めていますが、私にも桜が咲くと良いのですが・・・・
現在の出願結果というと、
- NCSU MS in Analytics : Hold (2nd Roundのapplicant poolとの兼ね合いで合否決めるらしい)
- ASU MS in Business Analytics: Admit !! (良かった!ひとまず安心)
- USF MS in Analytics: まだ結果こない・・・(メールで聞いたら、あと1~2週間かかるらしい)
- Northwestern MS in Analytics: 3月末までに結果出すと言ってたけど・・・特に連絡なし
- UTA MS in Business Analytics: 12月に出願したきり、音沙汰なし(間違いなくReject・・・)
アリゾナにひとつ桜が咲いていますので、落ち着いて他校の結果を待っています。
ASUは、W.P.Carey School of Businessというビジネススクールの中にMS-BAのコースがあります。W.P. Careyは日本では無名だと思います(私も出願するまで知りませんでした)が、MBAだと30番くらいらしいです。中でもSupply chainやInformation managementが名物らしく、そんなわけか、MS-BAも結構テクニカルな感じで、Optimization, Applied Regressionのクラスがあり、萌えます。ASUへの志望度は高かったので大変嬉しい結果なのですが、人間の欲は恐ろしいもので、他校からも合格が欲しくなります。。。
合否待ちの中でも、特に注目はNCSUです。NCSUのMS in Analyticsは、2007年から開始して既に7年の実績があります。また、NCSUのあるローリーは、実際に行ってみたところ、田舎ではありますが、のどかで治安もよく、日本人にはストレスが少なそうな印象を受けました。NCSUはかなり志望度高いので、ぜひ繰り上がってほしいです。さらに、NCSUはプログラムの開始が早く、ビザの手配も心配なので、結論を早く欲しいなぁと思って待っています。
USFのコースは、プログラムがかなりテクニカル寄りで、これはこれで魅力的です。出願のPrerequisiteも数学とプログラミングの経験を求めていますし、実習はRとPythonで行われるそうです。
ということで、また、動きがありましたら、アップしていきます!
インタビューの練習
もっと上手く準備している人はいるはずですので、参考程度に見てくれればと思いますが、MS in Business Analytics/Analyticsで、インタビューで聞かれる内容は、Why Analytics? Why this school? Why now、チームプレイの経験といったMBAでもお馴染みのものだけでなく、技術系の質問もありますので、MBAのインタビューの練習に加えて、もう少し準備をしたほうが良いかと思います。
まず、オーソドックスな質問は準備しやすいし、各エッセイカウンセラーの方たちにストラテジーの蓄積があるので、省略します。私の場合は、FECに通っていたので、そこでインタビューの練習もしてもらいました。そこでの練習があって、オーソドックス系の質問は、落ち着いて対処できたと思います。
問題は知識を問う質問です。これは、練習しようと思っても、なかなか良い相手が見つかりませんでした。実は、University of San Franciscoの面接で、Thank you メールのフィードバックで、「英語の発音はちょっと癖あるね」と言われました。面接中も、Longitudinal Analysisと言おうとして、2回言っても聞き取ってもらえず、mixed linear model(混合モデル)と言ったらわかってもらえました。。。
面接終了後、やっぱり、専門用語は音節も長いし、発音しにくいので、練習しないとまずいと思いました。そこでまずはじめに、大学時代に使った英語の統計学の教科書を引っ張り出して、ぱーっとななめ読みして、発音に自信のない専門用語リストを作りました。
そして、次に発音を聞いて直してくれるところを探そうと思ったのですが、これがかなり難しく。。。オンラインの英会話学校をいくつか探したのですが、まず大学院面接に対応しているところが少ないのに加え、さらに理系の専門用語を聞いて発音を直せる人は当校にはいませんと言われ。。。オンライン系の英会話学校では、練習できるところを探すことができませんでした。
最終的にどうしたかというと、、FECでたまたまThom先生が不在で別の先生に最後教わったのですが、経済学出身ということで、発音に自信のない専門用語リストを作って、1つずつ丁寧に発音してもらって録音して帰りました。録音した発音を聞きながら、毎日練習して次の面接に臨むようにしました。
現地に行ったNCSUでも、やっぱり英語は癖あるねと言われましたけども、知識を問う質問は自信を持って答えられましたし、専門用語のボキャブラリーは問題ないと言われましたので、準備する価値はあるかなと思います。
まず、オーソドックスな質問は準備しやすいし、各エッセイカウンセラーの方たちにストラテジーの蓄積があるので、省略します。私の場合は、FECに通っていたので、そこでインタビューの練習もしてもらいました。そこでの練習があって、オーソドックス系の質問は、落ち着いて対処できたと思います。
問題は知識を問う質問です。これは、練習しようと思っても、なかなか良い相手が見つかりませんでした。実は、University of San Franciscoの面接で、Thank you メールのフィードバックで、「英語の発音はちょっと癖あるね」と言われました。面接中も、Longitudinal Analysisと言おうとして、2回言っても聞き取ってもらえず、mixed linear model(混合モデル)と言ったらわかってもらえました。。。
面接終了後、やっぱり、専門用語は音節も長いし、発音しにくいので、練習しないとまずいと思いました。そこでまずはじめに、大学時代に使った英語の統計学の教科書を引っ張り出して、ぱーっとななめ読みして、発音に自信のない専門用語リストを作りました。
そして、次に発音を聞いて直してくれるところを探そうと思ったのですが、これがかなり難しく。。。オンラインの英会話学校をいくつか探したのですが、まず大学院面接に対応しているところが少ないのに加え、さらに理系の専門用語を聞いて発音を直せる人は当校にはいませんと言われ。。。オンライン系の英会話学校では、練習できるところを探すことができませんでした。
最終的にどうしたかというと、、FECでたまたまThom先生が不在で別の先生に最後教わったのですが、経済学出身ということで、発音に自信のない専門用語リストを作って、1つずつ丁寧に発音してもらって録音して帰りました。録音した発音を聞きながら、毎日練習して次の面接に臨むようにしました。
現地に行ったNCSUでも、やっぱり英語は癖あるねと言われましたけども、知識を問う質問は自信を持って答えられましたし、専門用語のボキャブラリーは問題ないと言われましたので、準備する価値はあるかなと思います。
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