数学不仅仅是关于数字，它还涉及逻辑思维、解决问题以及理解事物的运作方式，这些技能在职场中备受重视。数学家在信息技术、金融、工程和教育等领域都有很高的需求。数学主要分为两类：纯数学，侧重于理论的发展；应用数学，则利用这些理论解决科学、工程和物理中的实际问题——通常建立在纯数学的思想基础上。
应用数学理学士（BSc）课程涵盖了与纯数学理学士相同的主干课程，此外还包括工程数学和高等微积分等附加课程。你还可以从数学和物理学科中选择选修课程。
至于理学士（BSc）与文学士（MA）的区别：两种学位包含相同的数学核心内容，唯一的区别在于你数学学习之外所选的选修课程。
国家/地区
英国
学校
阿伯丁大学
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
应用数学
学制
48个月
学费
20,800英镑
申请要求
中国学生需满足以下学术背景要求：
- 文科/社科/理工科：高中毕业成绩均分80%以上，其中理工科须在两门理科科目（工程类需数学和物理）中达到80%；
- 法学：高中毕业成绩均分85%以上；
- 或提供优异的高考（GAOKAO）成绩。
其他国际学历要求包括：
- SQA Highers：标准 BBBB（含两门数理科目），Widening Access BBC；需National 5英语、数学及化学/物理C以上；
- A Levels：标准 BBC（含两门数理科目），Widening Access CCC；需GCSE英语、数学及科学C/4以上；
- BTEC：DMM，主修数理科目，另需GCSE相关科目C/4以上；
- IB：32分，HL 555（含两门数理），SL/HL英语与数学；
- 爱尔兰Leaving Cert：五门H3（含两门数理），O4英语与数学。
- 文科/社科/理工科：高中毕业成绩均分80%以上，其中理工科须在两门理科科目（工程类需数学和物理）中达到80%；
- 法学：高中毕业成绩均分85%以上；
- 或提供优异的高考（GAOKAO）成绩。
其他国际学历要求包括：
- SQA Highers：标准 BBBB（含两门数理科目），Widening Access BBC；需National 5英语、数学及化学/物理C以上；
- A Levels：标准 BBC（含两门数理科目），Widening Access CCC；需GCSE英语、数学及科学C/4以上；
- BTEC：DMM，主修数理科目，另需GCSE相关科目C/4以上；
- IB：32分，HL 555（含两门数理），SL/HL英语与数学；
- 爱尔兰Leaving Cert：五门H3（含两门数理），O4英语与数学。
语言要求
总分 - 6.0，其中：听力 - 5.5；阅读 - 5.5；口语 - 5.5；写作 - 6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 6.0 |
总分 - 78，其中：听力 - 17；阅读 - 18；口语 - 20；写作 - 21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 78 | 18 | 17 | 20 | 21 |
总体 - 59，其中：听力 - 59；阅读 - 59；口语 - 59；写作 - 59
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 59 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2025-09-02 | 2026-01-14  0天 | 已截止 |
课程描述
阿伯丁大学一年级本科课程包括以下科目：
《大学入门》（PD1002） 为必修在线课程，面向第一年本科生及转学学生，约需2-3小时完成，内容涵盖校园导览、平等与多样性、MySkills技能发展、健康安全、网络安全及学术诚信。完成情况将记录在成绩单上，显示为“已完成”。
《编程1》（CS1032） 为15学分课程，分为两部分：第一部分介绍计算机编程基础，包括编程技术、算法与数据结构；第二部分侧重科学与工程类学生的专业议题与安全概念。
数学类课程包括：
- 《微积分1》（MA1005）：讲授极限、连续性、导数及极值等微积分基础。
- 《代数》（MA1006）：介绍复数、矩阵及实数与复数域上的线性代数基本概念。
- 《微积分2》（MA1508）：涵盖积分学、数列与级数理论及其在多变量函数中的应用。
- 《集合论》（MA1511）：介绍康托尔的朴素集合论，构建自然数与实数，研究偏序关系、函数与无穷集合。
《理解数据》（ST1506） 为15学分统计课程，适合一、二年级学生，内容包括数据汇总、抽样策略、概率、置信区间与假设检验，并使用RStudio进行每周实践，强调数学背景但不要求高深数学基础。
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