카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

가장 핫한 댓글은?

본문이 수정되지 않는 박제글입니다.

대학원 관련 고민

2023.02.23

6

1220

올해 4학년으로 복학하는데 앞서 대학원 진학을 희망하는데 어려움이 있어 이렇게 도움을 받고자 합니다.

현재 학점은 2점대 후반으로 매우 낮은 성적입니다. 이 부분 때문에 더 고충이 있는데 남은 1년을 학점복구하는데 힘써서 3점대 중반까지 만들고자 합니다. 이외에 다른 스펙 또한 별다른게 없는것이 현 제 상황입니다.

이렇듯 낮은 스펙을 가지고 있어 대학원을 진학하는데 무리가 있을 것으로 판단이 되어, 1년간 학부연구생으로 관심분야 교수님의 랩실 연구생으로 활동을 하고자 자대 교수님 한분께 컨택메일을 드렸고, 사정으로 인해 현재 연구생을 구하지않는다는 이유와 함께 거절되었습니다.

학점이 낮은 경우 타대 진학은 힘들다는 글을 많이 봐왔기에 자대 대학원을 우선하여 학부연구생으로써 활동을 하다 연계되어 진학을 하려 했으나, 거절답장을 받고나니 고민이 많아지게 되었습니다.

저의 고민은 이렇습니다.
1. 자대 교수님들 중 컨택드렸던 교수님과 연구분야가 유사하신 교수님이 안계십니다. 이런 경우, 자대 다른 교수님께 컨택메일을 보내도 되는 것일까요?(관심있는 분야가 2가지 있습니다.)

2. 자대 학부 연구생으로 활동이 어렵다면, 우선 1학기 동안 학점과 토익 성적을 신경써서 올리면서 4월 중 공고될 하계 ust인턴쉽에 지원해보는게 나을까요? 더불어 스펙이 낮은 상황에서 인턴쉽을 지원해도 합격될 가능성이 있을까요?

3. 코멘토를 통한 직무부트캠프를 통해 부족한 부분에 대한 지식과 실무경험을 쌓는것이 교수님을 컨택하는데 있어서 이점이 있을까요?

4. 타대 학부연구생으로서 활동은 방학동안에 하는것인가요? 이부분에 대해 특히나 모르는것이 많습니다. 학기중에 타대 학부연구생으로 활동을 할 수 있는것인가요?

5. 대학원을 진학하는데 앞서, 교수님 컨택을 4학년 1학기를 마무리하고 여름방학기간에 메일을 보내도 괜찮을까요?(여름방학에 컨택하면 늦는다는 말이 있어 질문합니다.)

카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

댓글 6개

IF : 5

2023.02.23

1. 다른 분한테라도 빨리 메일을 보내보는게 낫지 않을까요?
2. 어차피 연구생의 목표가 자대의 연구실 진학 전 정보수집 및 겸사겸사 연계에 가깝다면, 다른 기관 인턴십은 크게 의미 없을 것 같습니다.
3. 아무 소용 없음
4. 학기중엔 물리적 거리나 수업이나 이런 것들때문에 아뭄래도 힘들죠. 그냥도 힘든데 지금은 이것보다 학점 올리는데 아주 많이 집중해야할듯 합니다
5. 자대는 초슈퍼인기랩 아닌 이상 여름방학에 컨택해도 무난할듯. 지금 그런 인기랩 컨택 가능성이 높아보이진 않으니 일단 지금은 자대 연구생 원하는 곳에 메일 보내보고 학점부터 어느 정도로는 올려두셔야..

대댓글 1개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

소심한 쇠렌 키르케고르*

2023.02.23

아시는 분도 학점 3.0 극 초반이었는데 학부 연구생으로 일하면서 3.0으로 졸업하고 거기 석사하고 더 좋은 학교로 갔습니다. 한 번 교수님과 상담해보세용 아마 일손이 부족하면 채용해드릴 수도 있어용

대댓글 1개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

2023.02.27

1. 본인이 희망하는 연구분야가 아니더래도 연락을 우선 해보심이 좋습니다.
2. 인턴쉽은 크게 의미 없어 보입니다. 영어공부하는건 언제든지 좋습니다.
3. 별 의미 없어 보입니다.
4. 아직 4학년이 남아있으시다면 학점을 조금 더 신경쓰는게 우선으로 보입니다.
5. 가고자하는 랩이 인기랩이면 빨리 써보는게 좋습니다.

이상 형식적인 답변이였고, 저의 경우 그렇게 좋지않은 대학, 성적을 가지고 우여곡절끝에 박사학위과정을 시작하였습니다. 제 실력이 뛰어난것도 아니고 부족한부분도 많았습니다. 다만 끝까지 희망 버리지말고 어떻게서든지 도전해보시면 좋은 결과 있을거라 생각 합니다. 화이팅하시길 바랍니다.

대댓글 1개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

댓글쓰기

게시판 목록으로 돌아가기

김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.