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- 메타인지가 늘었지만 그래서 착잡하기도 하고 슬프네요 다른 많은 분들이 지적하듯이 누워서 침뱉기인거 알지만 뭐랄까 우리집 가난하구나를 처음 깨달아버린 아이의 마음 같습니다
해외학회 다녀와서 느낀건데 우리교수님 ㅈ밥인거 같음
66 - 가장 큰 문제는 그런 교수 아래에서 키워진 제자들은 본인의 부족함이 뭔지를 알기어려움.. 그게 그들세상이었으니
대형랩인데 졸업잘시켜주는 연구실이다? 높은확률로 물박사양성소
개인적으로 생각하는 최악의 지도교수 유형
26 - 그러면서도 교수나 주변 동료들로부터 배우고 혼자 연구해서 대가로 크는 사람은 크는 거지. 남탓하는게 루저의 특성
개인적으로 생각하는 최악의 지도교수 유형
21 - 이런 놈들 특 저런 경험해 본 적 없고, 실제로 당해보면 버티지도 못함 ㅋ 저건 교육이 아니다. 스스로 하는건 맞지 ㅋ 남 역할 까지 할 필욘 없는거지.
개인적으로 생각하는 최악의 지도교수 유형
10 - 결국 이런 부분이 분야에서 인정받고 IF 높은 논문이 학생 주저자로 나오느냐 아니냐로 연결되고 그건 외부에서도 얼마든지 보이는 부분임.
대부분의 이런 랩이 좋은 논문 없이 그저그런 논문 적당히 내면서 학교는 상위권이라 학교 네임벨류 보고 신입생이 계속 들어오는 형태임.
그래서 대학원 진학할 때 연구하려면 좋은 논문이 나오고 있는 랩을 가야지 좋은 논문이 안나오는 랩을 찾아 가서 좋은 논문 못낸다고 하면 답이 없음.
최근 논문 실적 꼼꼼하게 잘 따져보고 가세요. 학교 이름과 분야만 보고 무턱대고 지원하지 말고요.
특히 박사까지 할 꺼면요.
개인적으로 생각하는 최악의 지도교수 유형
9 - 통수치는건 본인 자유, 얼굴붉히고 두고두고 욕먹는 것도 본인 자유, 학교 네임밸류 올리는것도 자유
학석 연계 해놓고 타대 지원해도 될까요
8 - 최악은 7년차 풀타임 박사가 있는 랩이다. 진짜 썩은 얼굴 직접 봐야 한다.
졸업은 제때 시켜주니 좋은 교수다. 원래 박사는 교수 이겨먹어야 따는거다. 교수 존나 아는 거 없어? 지도를 안해? 그럼 내가 스스로 배우고 내가 다 조진다는 마음으로 하는게 진짜 박사다. 박사를 하겠다면서 아직도 누구에게 배우겠다는 마음으로 하는게 바로 물박사다.
개인적으로 생각하는 최악의 지도교수 유형
10 - 우리 지도교수랑 비슷했네. 연구실에 물박사 존나 많았음ㅎㅎ 그래도 될놈은 되더라ㅋ 악착 같이 이 악물고 논문 쓰려고 노력하고 지도교수한테 못배운거 잘하는 친구로부터 배우고
그리고 이런교수들도 이제 좀 양심적으로 깨우쳐야함
교수들도 1on1도 매주 해주고 해야지 집에 5~6시면 칼퇴하면서 시간없다고 학생들 더러는 남아서 알아서 하라는 교수들 엄청 많이 봤음.
솔까 이제 교수보다 기업에서 열심히 하는 엔지니어가 더 실력있음ㅎ
개인적으로 생각하는 최악의 지도교수 유형
5 - 학석박이면 이미 시작전에 많은 이야기를 교수님과 나누었을텐데... 네임벨류로 통수치고 나가서 잘되는 학생 정말 드물게 봤고, 주변에 없습니다. 교수가 목표이고, 랩실 아웃풋도 좋은편이면, 빨리 졸업하고 포닥나가서 동기들 박사 막 시작 했을 때 포닥 나가서 논문 몇 펀 더 쓰고 교수 자리 노려보는게 훨씬 이득이라고 봅니다... 네임벨류보고 학부생때 인턴하면서 통수쳐서 내가 잘될거라고 기대하는게... 너무 이기적이지 않나 생각해보세요. 연구실 선배들이랑 교수님의 사랑과 관심이 얼마나 소중했는지 나중에 알게될거에요.
학석 연계 해놓고 타대 지원해도 될까요
16 - 다른사람 지원했을떄 티오 챙길 시간이있다는거임
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5 - 욕만 먹으면 다행인데 괜히 안 좋게 엮이면....
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5 - 대필한 책에 대필해준 저자 넣는 경우 봤어요? ㅋㅋ
표절에 관한 질문
5 - 교수/정출연 목표가 아니라면 당장 하닉 ㄱㄱ
대학원/SK하이닉스 고민 도와주세요..
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최근 기술발전의 주체가 대학에서 기업체로 넘어갔다는 생각이 듭니다.
2024.10.11

학자 혼자 수백년간 풀리지 않던 난제를 해결하거나, 심지어 학문의 패러다임을 완전히 바꿔버리는 사례도 드물지만 종종 있었죠.
그런데 21세기로 오면서 현대기술의 주축이 컴퓨터, 그래픽카드, 인공지능과 같은 IT분야에 쏠리게 됐는데
이 분야들은 인력과 자본을 어마어마하게 투자해야 됩니다.
수학, 물리하고는 다르게 그냥 개개인의 머리가 좋은것만으로는 한계가 있어요.
그래픽카드를 예로 들자면, 조그만한 중저가 그래픽카드 하나 설계하는데만 수억달러의 자본과 대학원급 인력 수백명을 몇개월동안 갈아넣어야 됩니다.
엔비디아에서는 인공지능 칩 하나를 연구하는데만 100억 달러를 갈아넣기도 했죠.
그런데 생각을 해봅시다.
현존하는 대학교 소속 연구시설중에 칩 하나 만드는데 100억달러를 갈아넣을수 있는 연구소가 어디에 있을까요?
대한민국의 2025년 R&D 지원금이 26조원입니다.
기업집단 하나에서 대한민국 R&D지원금 절반의 돈을 칩 하나에 갈아넣고 있다는거죠.
그게 가능한 '대학연구소'는 지구상에 존재하지가 않습니다. 오로지 빅테크 기업에 있는 연구소만 가능하죠.
유튜브 추천영상에 종종 어디 대학에서 인공지능논문을 냈다느니.... 구글에서 딥러닝 알고리즘을 개발했다느니....
하면 일반인들은 보통 대학연구랑 기업체 연구를 잘 구분하려 하지 않습니다.
그들이 보기에는 둘다 대단해보이니까요.
하지만 실제로는 빅테크기업과 대학연구소는 발견한 기술부터 연구역량까지 매우 차이납니다.
현대기술발전을 주도하고 있는건 이미 대학연구소가 아니에요
(우울주의) 실패에 대하여 명예의전당 192 24 16506-
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4 - (산업공학 전공) 수도권대학 학사, 인서울 하위권대학 석사입니다. 대학원 졸업했다고 여러 학교 홈페이지 보면서 교수들 학력도 살펴보고 그러네요. 혹시 박사 되는 학교 있나 알아보고
4 - 제가 이런 고민을 하는것도 우습지만
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2024.10.11
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2024.10.11