一、課程優勢：

  “診斷式”分階體系
  清北博雅采用智能測評系統，根據考生基礎（如高數薄弱點、邏輯思維缺陷）動態劃分四階段課程。例如，基礎階段通過《數學思維重構手冊》強化概念關聯性，沖刺階段則針對清北自命題院校設計“壓軸題破局訓練”。
  OMO場景化教學
  線上課程嵌入AI題庫（如錯題自動歸類、同類題型推送），線下集訓增設“數學建模實戰營”，模擬科研項目中的數學應用場景。例如，2025年寒假班學員參與金融風險評估建模，直接引用清華大學經濟學院案例庫。
  “學術+應試”雙軌服務
  除常規解題技巧外，開設《學術論文數學工具應用》選修課，涵蓋MATLAB數據處理、LaTeX公式排版等技能，助力復試階段脫穎而出。

  二、機構優勢：

  清北系學術資源壟斷
  與清華數學科學系、北大前沿計算研究中心達成獨家合作，獲取近五年自主命題院校的未公開真題及評分細則。例如，2024年北大數院某壓軸題解題思路與機構內部講義高度匹配。
  “五維數據化”伴學體系
  通過學員學習數據（每日刷題量、知識點掌握度）生成個人能力圖譜，動態調整教學方案。2025屆SVIP班學員數據顯示，該模式使平均提分效率提升42%。
  細分賽道深度滲透
  針對金融科技、人工智能等交叉學科考生，推出“數學+專業課”聯報課程。例如，計算機跨考生可選修《離散數學與算法優化》，直擊408統考難點。

  三、課程內容：

  基礎重構：通過“概念溯源法”梳理微積分發展史，如從牛頓-萊布尼茨公式爭議切入極限本質，幫助學員建立數學直覺。
  強化突破：線性代數部分獨創“矩陣場景分類法”，將相似對角化問題歸納為金融數據處理、圖像壓縮等6類應用場景，提升解題效率。
  沖刺階段：分析清北教授近三年學術論文，提煉潛在考點。2025年沖刺班成功預測清華大學某拓撲學相關考題，涉及流形概念在機器學習中的應用。
  復試賦能：提供SCI論文數學部分潤色服務，聯合中科院數學所開設“科研預科班”，學員可參與真實課題的數據建模。