我相信很多小伙伴都和小编一样，在上学阶段曾经有过这样的疑问：我现在学的课程和知识到底有什么用?对我以后找工作真的有意义吗?

　　当我们找不到学习的意义，就会对学习失去兴趣，没有兴趣就可能会导致学的不好，考试也很难拿到高分，最终失去学习的信心，很难再有机会咸鱼翻身。如果你正在这片苦海中试图翻身，今天就来给大家分享——如何通过培养学习兴趣来提高GPA。

　　首先，GPA(Grade Point Average)指的就是我们在校学科的平均成绩，也叫做绩点。GPA分 数一定是越高越好，具体原因有以下四点：

　　GPA重要的原因

　　1. 院校筛选学生递交的申请材料时，GPA是可以反映出学生学习能力的成绩之一。

　　2. 对应申请专业，如果专业课程的成绩较高，说明学生学习的专业相关基础知识牢固。

　　3. 成绩单是由学校官方出具的，且有学校盖章的材料，可信度较高，可以作为客观依据。

　　4. 由于学生的个人能力无法直观比较，但GPA可以作为定量的形式，便于对不同学生做 横向的对比。

　　所以，想要在申请中，通过层层筛选的第一关，并且要比相似背景能力的竞争对手更有优势，GPA就一定要越高越好。

　　那么，我们该如何提高GPA呢?

　　01 培养兴趣

　　想要有好成绩，固然是要建立在掌握课程内容和知识点的基础之上的。想要更好的学好、学会，可以从培养对课程的兴趣开始。在学习一门专业前，不能只看学科的名称来判断它无聊还是有趣。导师给大家的建议是，可以先上网查一查，通过自主了解课程的内容，和在实际生活中的应用，来寻找对课程的兴趣。启航导师以自己的专业——计算机科学为例，列举了一些非常重要的专业课程。我们针对部分课程来看一看它们的应用场景↓↓↓

　　1. 数据结构和算法

　　数据结构和算法都属于计算机的基础学科，也是非常重要的两门课程。学习数据结构能让学生了解计算机如何存储、如何操作。如果你能学好这门课，就说明你的编程能力强，基础打得牢固。 而根据算法的学习情况，可以来衡量你的思路是否灵活。如果这方面的反应能力强，就说明你见过的问题种类教多，当有新的问题时，可以调动大脑的算法库进行解答。而算法在实际应用中，就是大家常见的检索功能。当人们在网上搜索时，就需要通过算法搜索。

　　2. 高等数学

　　在院校申请时，除数据结构与算法，其次就是看学生的数学水平。所以大学时的数学课程也非常关键。在机器学习中，如果想要计算出神经网络达到的最优效果，最简单的例子就是运用二次函数求抛物线的最低值。科研领域对高等数学的要求也很高，因为通过高等数学可以解决很多计算机相关的基础问题。

　　3. 线性代数

　　线性代数可以解决机器学习中，图像处理方面的问题。例如矩阵这个知识点。有学习过的同学应该知道，图片在电脑中是以像素矩阵的形式存储的。如果想要对像素矩阵进行操作，就需要用到线性代数的矩阵运算，而这矩阵运算最常见的应用就是人脸识别技术。

　　4. 离散数学

　　离散数学中的图论，在科研领域与工作中运用较多。比如在导航应用中，想要计算如何从A到B，在地图中找到一条最短，交通最畅通的路径，就需要用到离散数学中的图论了。

　　02 认真听课、复习、做作业

　　光感兴趣可不行，还要以此动力来进行学习。首先是老生常谈的一点，课上一定要认真听讲，这样不但能在课上知道老师讲了哪些重要内容，还可以节省大量课后自学的时间。上课专心学习，下课后专心玩，做到专时专用。

　　第二点就是课后做到及时复习。复习其实是最节省时间的学习方法，在认真听课后，及时巩固课上的内容，不需要太长的时间就可以加深记忆。如果不及时复习，可能过一段时间就会忘记课上的内容，或许还需要更多时间来重新学习，重拾记忆。

　　最后，建议大家认真完成作业。老师布置的作业都会有布置的意义，间接说明了对应知识点的重要性，也许就是考试中的重点，所以一定要认真完成课后作业。

　　03 实践与应用

　　对于实践方面，导师的建议是，在本科阶段可以找合适的导师参与科研，可以尽量选择自己感兴趣的科研方向。如果能找到能力较强、名气较高的教授或老师，对之后获得推荐信很有帮助。另外比较重要的一点，就是建议大家提前预估科研成果。如果对这项科研预估后，认为在有限的时间段内，无法取得相应的科研成果，导师建议大家可以选择用这段时间去做实习。

　　通过实习可以增长实践经验，了解更多学科的应用，并且对之后找工作和专业方向的选择也非常有帮助。此外，导师就在业余时间，还用专业所学，解决了一些自己在生活中的小问题。从实践中获得乐趣与成长经验。例如他用C语言写了一个WIFI开关的遥控器，用Java制作手机激光翻页笔功能。在此过程中，能够使你更了解你的专业，更热爱这些课程，而不是没有意义的、机械性的学习。

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