英國本科申請最殘酷的地方在於，UCAS只能填五個志願，而AI相關科系往往是全校錄取率最低的幾個。如果你還在用「哪間學校排名高」來排列志願，很可能在提交前才發現，自己的科目組合根本不符合某間學校的入學要求。與其等到那一步，不如把學術背景當作第一輪篩選條件，先把不符合的學校刪掉，再用AI工具補齊你沒想過的選項。
學術背景是第一道門：科目組合比成績更先被審查
英國大學審查申請時，第一個看的通常不是總分，而是你修了哪些科目。AI相關的本科課程，多數會明確要求數學，部分學校還會指定進階數學（Further Mathematics）或電腦科學作為必要科目。A-Level學生如果沒修進階數學，就算總分達到標準，也可能在初審就被刷掉；IB學生則要注意HL科目的組合，數學HL幾乎是必備，電腦科學HL則因學校而異。
因此，第一步不是問「我能不能進某間學校」，而是先列出自己實際修過的科目與預期成績，再逐一對照校方入學要求的科目組合。這個動作不需要AI，但值得花時間做，因為它直接決定你的申請名單長什麼樣子。
AI選校能幫什麼：補上你沒想過的學校與科目名稱
AI選校工具在英國本科的場景中，最有價值的功能不是幫你挑「最好的學校」，而是幫你找出那些你原本不會注意到的課程名稱。英國有些學校的AI課程不叫Artificial Intelligence，而是放在Computer Science with AI、Machine Learning or Data Science等名稱底下。如果你只用關鍵字搜尋，很可能漏掉這些選項。
使用AI時，輸入的條件應該包含：預期成績、修讀科目、是否修過進階數學、有無程式設計經驗、偏好城市或校園型態。AI會根據這些條件給出一份候選名單，但這份名單的品質取決於你輸入的資訊是否完整。如果你沒有提到自己修過電腦科學，AI就不會知道你有這項優勢，可能因此排除某些需要該科目的學校。
複核AI清單：逐校對回官方入學要求，不是只看整理頁面
AI給出的學校名單，只能當作候選，不能當作結論。每一間學校的入學要求頁面，才是最終判斷依據。複核時注意以下幾點：
- 確認科目組合是否完全符合。有些學校要求數學與進階數學，有些只要求數學，差別很大。
- 確認成績門檻的表述方式。有些學校寫的是「A*A*A」，有些是「AAA with A in Mathematics」，後者代表數學成績有額外要求。
- 確認有無額外入學測試。部分學校的電腦科學或AI課程設有入學測驗（如TMUA或CSAT），這些測驗的成績會影響錄取與否，但不會出現在AI工具的預設比較中。
- 確認個人項目或競賽是否能作為補充。多數學校不會把競賽成績列為必要條件，但有些會在審查時納入考量。如果你有相關經歷，可以寫進個人陳述，但不能當作取代正式科目要求的依據。
常見誤區：把「相關經歷」當作科目要求的替代品
有些申請者會認為，自己參加過程式競賽或做過AI相關專案，就可以彌補沒修進階數學的缺口。實際上，英國大學的入學要求通常是以科目組合為硬性門檻，個人經歷可以加分，但很少能取代正式科目要求。如果你發現自己缺少某個必要科目，與其賭運氣，不如考慮申請要求較寬鬆的學校，或利用額外考試來補強。
另一個誤區是只看學校整體排名，忽略科系本身的名聲與課程結構。AI本科課程的內容差異很大，有些學校偏向理論與數學基礎，有些則強調實作與系統設計。你的學術背景如果偏重數學，理論型課程可能更適合；如果你有較多程式經驗，實作型課程可能讓你更容易投入。這些差異不會反映在學校排名上，只能透過閱讀課程結構來判斷。
最後提醒：UCAS志願是策略題，不是喜好題
五個志願的排列順序，應該同時考慮錄取難度與個人偏好。你可以把一間錄取門檻較高的學校放在前面，但後面必須有至少一兩間「穩妥選項」，確保即使成績不如預期，仍有機會獲得錄取。AI工具可以幫你生成一份更完整的候選名單，但最終的志願排序，必須由你根據自己的成績預測、科目組合與真實興趣來決定。
申請文件中的個人經歷、推薦信與最終提交內容，仍需你本人逐字核對。AI可以協助整理素材與結構，但不應該代替你做出與學術誠信相關的決定。