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가장 핫한 댓글은?
- 선긋는 정상적인 어른이라 님이 좋아할 가치가 있는 사람인거죠. 그거 사제지간인데, 헤벌쭉 하고 받아주는 천지분간 못하는 인간이면 님이 눈알을 빼서 씻고 다시 넣고 봐야되여. 좋아할 가치가 없는 종자임.
맘껏 좋아하세여. 어릴 땐 그래두 되여~ 어른이 알아서 단도리 해야 함.
교수님이 너무 좋아요
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- 다 지랄이네
지피티한테 번역해줘 하면 얼마나 편한데
언제 영어로 읽고 자빠짐?
영어는 따로 시간내서 공부보다는
영어가 뇌에서 언어적 자동화가 되게
훈련하세요
영어 진짜 어느 정도 해야 할까요??
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- 이미 연애 중이시잖아요
.
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연구랑
석박하면서 연애 가능?
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- 백날해도 안들을걸요.
난 버틸수있어 설카 네임벨류 개꿀~
설카미만대학원왜감 하고싶어~
브릭에 내가 있던 연구실 계속 올라오는데....
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- 엄청난 성과이고 그 자체로 향후에 분야 커뮤니티에서 지속적으로 주목받을겁니다. 그러나 그 뒤에 본인의 실력으로 꾸준한 성과를 보여주지 못하면 지도교수빨 일회성이었구나 하고 잊혀질겁니다. 아무튼 부담스럽지만 대단히 좋은 스타트입니다.
네이처 사이언스 1저자는 어느정도 위상인가요?
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- 네 존나 대단하시네요
학부 수준에 따른 실력차
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- 그니까 지금 학부생이신거죠? 그리고 본인은 k 출신인데 학벌 후려쳐지는 것 같아서 기분나쁜데, 대학원은 학벌은 또 서열화하는게 기분나쁘다는 건가요...?
대학원 진학해보시면 학부가 별로 안중요하다는게 무슨 말이신지 알 겁니다. 연구 잘하는 척도는 일반적으로 학부 서열 순도 아니고 학부에서 얼마나 잘 했는지도 아닙니다. 그냥 연구 그리고 대학원이라는 환경에서 얼마나 잘 적응하는지에 대한 문제인거죠. 일반적으로 좋은 학교 나왔다고 꼭 연구실 에이스가 되지는 않습니다. 좋은 학교나오고 똑똑하면 잘 할 확률이 높긴 하겠죠. 하지만 이 당연한걸 겪어보시지 않았으니까 다른 분들이 하시는 말이 와 닿지 않는거라 생각합니다.
개인적으로 중간에 k 가는 사람들의 풀이 어떻고... 그 사람들이 어떤 교육을 받고.. 이런걸 말하는 게 굉장히 편협한 사고를 가진 것 같아 보이네요. 본인도 다른 사람의 환경을 겪어보지 못했으면서 쉽게 판단하려는 것 같습니다.
학부 수준에 따른 실력차
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- 원래 사람은 가장 자신 있는 것으로 본인을 설명하려고 합니다.
대학원에서 연구하는 사람들은 본인 '연구 실적'으로 얘기하고,
그게 없으면 그 다음은 학벌이죠.
학부 수준에 따른 실력차
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- 말씀하신 상황에 안타까운 점이 있더라도, 연구책임자인 본인에게는 과제 신청, 반려, 승인 등의 모든 단계에서 IRIS 시스템을 통해 자동으로 [Web발신] 문자 메시지가 발송됩니다. 이는 시스템에 등록된 개인 휴대전화번호로 전달되므로, 번호가 정확하게 입력되어 있었는지 스스로 확인하셨는지 궁금합니다.
따라서 확인 없이 2개월이 경과한 상황은 본인의 기본적인 확인 의무가 소홀했던 부분으로 보입니다. 만약 시스템이나 절차에 의문이 있었다면 당시 산학협력단이나 연구재단 등에 문의하셨어야 하지 않을까요?
신분 변경이 예정되어 있었다면 그에 따른 연구과제 정리 또한 연구책임자로서 최종 책임지고 마무리하셨어야 합니다. 연구재단이나 교육부에 항의한다고 하더라도, 과실의 주체가 명확한 상황에서는 받아들여지기 어렵습니다. 지금 단계에서 필요한 것은 항의가 아니라 사정 설명과 사후 조치에 대한 ‘정중한’ 요청입니다. 참고가 되셨으면 합니다.
석사과정생연구장려금지원사업 연구과제 중단
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- 연구를 해보고나서 논문실적으로 보여주세요
저는 일반고 졸업, 수능 상위 0%대 출신이고 박사졸업한지 좀 된 사람인데, K 자부심이 넘쳐 보이네요. 대학원은 결국 실력, 실적으로 얘기하는건데 내세울게 SPK밖에 없는 사람이 되지 않길 바랍니다.
학부 수준에 따른 실력차
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- 안흔함
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
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- 220이면 감사히 받고다니십시오.
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
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- 대부분은 인건비를 받으면, 랩 공용 계좌에 이체하여, 랩비로 활용합니다.
사실상 실질 인건비는 100만원 이하인 곳이 많습니다.
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
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연구에 벽에 느껴져요
2022.04.18
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국내 그냥 대학 석사과정 중인 학생입니다.
새벽에 갑자기 현타가 오네요..
연구에 벽이 느껴지는데,
그래도 논문들 많이 읽으려 노력하고 실험결과도 분석해보고 왜그럴까 생각도 많이 해보려하는데..
실험 성능이 생각한 방향과 다를때 문제점을 찾고 그 부분을 개선할 방법이 저에겐 잘 떠오르지가 않아요..
다른 사람들은 이런 문제가 생겼으니 이 논문의 어떤 점을 사용해볼까 하는데..
저는 왜 그런 연결고리가 떠오르질 않을까요..
저는 연구와 맞지않는걸까요..?
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
김GPT
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