摘要：在大学，挂科是每一个大学生的噩梦。结合多年的高校教学数据统计、学生访谈和普遍共识，在大学阶段，工科类的高数、线代、概率论、信号与系统，理科类的高数、实验课，计算机专业的C语言、数据结构，以及医学、金融类的专业核心课程，都是历年挂科率居高不下的“重灾区”。这些课
作者按：在大学，挂科是每一个大学生的噩梦。结合多年的高校教学数据统计、学生访谈和普遍共识，在大学阶段，工科类的高数、线代、概率论、信号与系统，理科类的高数、实验课，计算机专业的C语言、数据结构，以及医学、金融类的专业核心课程，都是历年挂科率居高不下的“重灾区”。这些课程普遍内容抽象、逻辑性强、需要持续投入，一旦掉以轻心就容易失分。挂科不仅影响成绩，还可能影响奖学金、保研资格甚至毕业。想要避坑，关键是提前规划学习节奏、注重平时积累、善用辅导与学习资源，并保持健康心态。能否顺利通过这些课程，不仅考验智力，更考验自律和学习方法。
一、大学挂科率——二八定律
从宏观统计数据来看，大学挂科现象并非均匀分布，而是呈现出明显的 “二八定律” 趋势：
①约20%的专业，集中了超过50%的挂科人次。
②约20%的课程，贡献了绝大部分的不及格率。
所以，大学挂科现象有规律可循，即挂科的“二八定律”，大学科挂科往往出现在约20%的专业和约20%的课程，挂科高度集中在少数专业和少数基础科目上。这些专业和课程因为概念抽象、练习量大、考核偏重期末或实验，通常具有高难度、高要求、高抽象度的“三高”特征。
二、哪些专业或者科目更容易挂科？
按挂科风险从高到低的粗略分组（基于历年高校数据与调研的归纳）：
1.工程与理科类（如：机械、电子、物理、化学工程、理论力学、材料力学、结构力学、流体力学等科目）
原因：数学与物理基础贯穿，高度抽象的数学和物理模型结合，课程体系连锁，从高中物理的直观思维到大学理论的抽象建模思维的转换失败，一旦前期基础（如高等数学）不牢，后续课程如同听天书，可以说错一环后面跟着崩。研究显示 STEM 课程在高校里更可能成为“高风险课程”。
2.化学与生命科学类（化学、生物、药学、临床基础课等科目）
原因：实验+机理+记忆三管齐下，尤其是生物化学、有机化学常年被学生视作“拦路虎”。这些专业既要记忆复杂的化学反应式和物质性质，又要理解背后的微观原理和数学计算（如热力学）。实验报告也是挂科的一大因素。
3.计算机与信息类（入门课程）（C/程序设计、数据结构、计算机原理、算法分析、操作系统等科目）
原因：挂科主因是思维转变。从“使用软件”到“创造软件”，需要极强的逻辑思维和动手能力。挂科生通常死于“眼高手低”——听课以为懂了，一上机调试就崩溃。这些课程实践量大、逻辑与抽象要求高，第一门课的“过关”率直接影响后续。部分院校的计算机基础课程挂科率明显偏高。
4.医学类基础课（系统解剖学、生物化学与分子生物学、病理生理学、药理学等科目）
原因：。医学专业因其“人命关天”的特性，对知识掌握的精确度要求极高。课程内容庞杂、记忆与理解并重，尤其对没有相关预备知识的学生更难适应需要 memorization（记忆）和 comprehension（理解）的高度结合。“生理生化，必有一挂；病理病生，九死一生” 的顺口溜是其真实写照。挂科率常年居高不下。
5.财经类的某些核心课（如中级会计、计量经济学、高等数学（微积分）、概率论与数理统计、计量经济学、中级宏观/微观经济学等科目）
原因：现代经济学早已是数学密集型学科。许多学生怀着“经世济民”的文科理想进来，却发现每天都在和数学公式、模型推导打交道。数学基础薄弱是导致挂科的首要原因。有的考试偏计算或偏理论，若平时练习少，期末一考撑不住。
6.自动化与电子信息工程（如：电路原理、模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、自动控制原理等科目）
原因：这类专业被称为“挂科兄弟连”。因为这些专业知识体系环环相扣，前面一章没懂，后面全程坐牢。实验多、电路板烧不起、信号测不准，都是挂科的导火索。
7.法学（如：刑法学、民法学、法制史等科目）
原因：此类专业挂科主要源于海量的法律条文和案例需要记忆、理解和辨析。考试不仅考你记没记住，更考你“如何用”，对综合应用能力要求极高。
三、按挂科频率与学生口碑：大学学业路上的五座大山
1.高等数学、微积分、线性代数（数学类基础课）
连锁性强，后续课程依赖性高。从定量计算到变量与抽象思维的跳跃。知识链条环环相扣，前两章没跟上，后面全程听天书。它是后续几乎所有理工科课程的语言和工具，依赖性极强。
2.大学物理（含物理实验）
概念与数学推导并重，实验要求严格。它是高等数学的第一次大规模实战应用。学生不仅要理解抽象的物理概念（如场、势、量子化），还要能用微积分等工具进行数学推导和求解。物理实验报告的数据处理、误差分析也是挂科点。
3.有机化学、生物化学
反应机理与实验操作结合，难度集中且被视为“筛选课”。 学生需要记住成千上万的化学反应、官能团特性、反应机理，同时还要在脑海中构建分子的三维结构和变化过程，堪称“理科中的文科”。
4.程序设计、数据结构、算法基础
这是从消费者到创造者的思维革命。许多学生听课以为懂了，一上机就“束手无策”。它极度依赖动手实践和调试（Debug）能力，而这是听课无法获得的，需要大量编码实践与复杂的抽象思维。
5.大学英语（部分院校）
“吃老本”心态 + 轻视积累。很多学生高考后达到英语巅峰，大学期间缺乏持续投入，水平急剧下滑，却低估了四级、六级或校内考试的难度。平时积累要求高，许多学生低估了持续性的投入。
四、不同“高危科目”的可操作建议
1.高数/线代：攻破策略：狂刷题。每天做题 30–60 分钟；把错题可视化成概念图；期中前完成前三章所有题型的回归训练。数学没有捷径，听懂≠会做。必须通过大量练习来巩固概念、熟悉题型、培养“题感”。务必重视课后习题和历年真题。
2.物理与实验：把实验报告当成“证据链”：每一步为什么这样做、误差来自哪儿；期末前做实验题型演练。双管齐下。一方面吃透经典例题，理解物理模型的建立过程；另一方面，亲手完成实验和报告，杜绝抄袭，才能真正理解物理规律。
3.有机、生物化学：拒绝死记硬背。采用“归纳法”和“推演法”，将反应按官能团归类，理解电子流向（机理）的内在逻辑，从而实现联动记忆。制作反应卡片随时随地记忆。把反应机理“讲给别人听”三遍；图谱化记忆；实验操作写成 SOP。
4.程序设计：代码量是唯一的真理。保证每天1-2小时的编码时间，从模仿课本例子到自己独立实现小项目。多调试，遇到的每一个报错都是提高的机会。从 Day1 用 Git 管理每次作业，写单元测试；每周至少两道中等题量的题目（LeetCode、算法习题）巩固。
大学英语：细水长流，应试突击。平时利用碎片时间背单词、看美剧、读外刊，保持语感。考前进行集中的真题训练，熟悉题型和技巧。每日听力+阅读半小时，单词在语境中记，不靠临时抱佛脚。
总结而言，这些课程、专业之所以成为“杀手”，是因为它们都要求学生学习模式实现从被动接收到主动建构、从记忆模仿到逻辑推理、从个体知识点到系统知识网的彻底转变。成功闯关的关键在于：认清课程本质，改变学习策略，加大有效投入（尤其是练习和实践的时间）。
来源：三言两语