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가장 핫한 댓글은?
- 바쁜 박사과정이신데 왜 아직도 게시판에 기웃거리시나요? 궁금합니다. 거기가면 많이 외로운지
16 - 고생하는 후배들 도와주고 싶을수도 있지 꼬였노
15 - 취업 병행은 보통 마지막 학기에 하지 않나요? 다 끝난 마당에 실험하고 있는게 대견한거 아닌가
아무튼 글쓴 분도 곧 졸업인데 사수 뭐더러 신경써요.
12 - 나 석박 2년차 말에 15점 저널에 연구 논문 냈는데, 솔직히 좀 열심히 살자. 계속 게으르기 살거면 사회는 나오지 말고.. 민폐임
17 - 국숭 기계 4.15면 spk도 가능하죠
spk yk unist 정도 노려보세요
8 - 요즘 취업시장 얼어붙어서 학사,석사 신입 입사가 정말 어려운 시기입니다.
9 - 성대 공대는 수원에 있는 거 아시죠?? 어차피 비서울이면 연구 중점인 지스트가 나을 것 같아요.
8 - 뭔 지방이라서 gist 가지말라는 애들은 대학원생 맞나 ㅋㅋ
박사 확정적으로 할거면 무조건 gist가세요 성대랑 급간은 비슷할수 있어도 연구에 대한 지원자체가 다릅니다
ist는 학부생때부터 체계적으로 연구할 환경이 되는데 성대는 취업에 좀더 집중되어있는 종합대학입니다.
8 - 병신같이 빌빌거리기는 ㅉㅉ
10 - 사기꾼식 발언이죠. 멀리하시는게 좋아요.
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김박사넷의 오각형의 오류
2019.12.13
김박사넷의 오각형을 보면 연구실분위기, 인품, 실질인건비, 논문지도력, 강의전달력의 5가지가 있다.
그렇다면,
1. 이 5가지 항목 중에서 가장 객관적인 부분의 항목이 무엇일까?
2. 이 5가지 항목중에서 가장 주관적인 항목이 무엇일까?
2번의 경우는 아마도 인품으로 나올 것이다.
1번의 경우는 실질인건비이다. 그다음이 논문 지도력이다. 특히 실질인건비는 평가를 받지 않아도 그 연구실의 방장한테 실질인건비를 물어보면 나오는 것이다.
논문지도력은 그 연구실 홈페이지에서 나온 논문수와 해당논문이 해당 분야에서 권위있게 받아들여지는지를 알수가 있다. 모르면 같은 해당 분야에서 Impact Factor 지수만 비교해 봐도 된다.
그렇다면 자기 연구실의 실질인건비가 과연 제대로 반영되어 있는지 물어보고 싶다.
어느 연구실은 인건비가 꽤 낮은데도 오각형에는 그래도 중간은 한다. B정도는 한다.
어느 연구실은 인건비가 꽤 높은데도 오각형에서 C-D이다.
최소한 실질인건비는 바로 잡아야 하는 것 아닌가? 이것이 과연 평가의 대상이 될 수 있을까?
그렇다면 어떤 연구실은 실질인건비가 현실보다 높게 나오고 어떤 연구실은 현실을 잘 반영하고 있고 어떤 연구실은 실제보다 몇배로 낮게 평가되어 있다면 이것은 어떤 것을 의미하는 것일까?
1. 어떤 연구실은 현실보다 실질 인건비가 낮게 평가되었을까?
교수님이 실험실외부 사람들(다른실험실, 행정직원, 학부생 등), 특히 학부생에게 이미지가 그렇게 좋지 않다. 그래서 실질 인건비를 모르는 상황에서 평가를 받은 것이라고 판단된다. 이 경우 인품도 낮게 평가되어 있는 경우가 대부분이다.
2. 어떤 연구실은 실질인건비가 실제보다 높게 평가되었을까?
이것은 교수님이 인품이 좋다고 판단하는 경우 실험실 내부 사정을 모르는 사람들이 이 항목에 대해서 몰라서 모든 항목을 모두 잘 평가하는 경향에서 비롯된 것이라 판단된다.
그렇다면 실질인건비를 정확하게 알려면 어떻게 할까?
1. 그 연구실의 학생에게 직접 물어보는 것이다. 가장 정확하다.
2. 실제로 1번을 했는데 오각형과 차이가 난다면, 실질인건비/인품의 비로 생각해도 어느 정도 맞을 것이다.
그렇다면 논문 지도력은 어떻게 알수 있을까?
1. 연구실 홈페이지의 논문의 질과 양을 직접 같은 분야끼리 비교해본다. 가장 정확하다.
(추가적으로 김박사넷의 학과 검색을 보면 교수들의 연구력(논문편수, 논문인용빈도)에 따라서 순위가 나오니 이것을 참고해도 된다.)
2. 실제로 1번을 했는데 오각형과 차이가 난다면, 논문지도력/인품의 비로 생각해도 어느 정도 맞을 것이다.
김박사넷 오각형, B 김GPT 39 8 9968
어쩌다 김박사넷 오게 됐는데, 김GPT 48 33 8496
요즘 김박사넷 이슈에 대한 생각 김GPT 20 6 5078
김박사넷 오각형 김GPT 2 6 2973
김박사넷 오각형 뭐이상이면ㄱㅊ?? 김GPT 0 6 6804
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김박사넷의 데이타 해석 방법 김GPT 17 8 4425-
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90 32 55211 -
157 20 67079
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