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2024年度大学入学試験の合格発表が相次いでいるが、州の採用データを振り返ると、コンピュータ・電子情報専攻の人気が衰えない一方で、土木工学専攻の人気が非常に高いという現象が見られる。メジャーはより人気があり、人気のないメジャーは放棄される」ということがますます明らかになってきました。新大学入試改革から10年が経ち、毎年新たな方針や自主志願の傾向が見られるが、なぜ人気専攻が人気なのか。 「天坑」専攻は本当に勉強する価値がないのでしょうか？Tencent News Education Channel からの特別招待Chen Kunyu 氏、AI ボランティア Q&A デザイナー、清華大学博士課程候補者共有専攻を比較検討する方法に関するユニークな洞察と貴重な経験、大学受験生や大学受験生の参考に。

質問: 候補者は、職業上の選択を行うために、個人的な興味、専門分野、雇用の見通しをどのように比較検討する必要がありますか?

回答：専攻と就職は毎年議論される問題です。誰もが興味を持っている専攻と、毎年変わる「人気の専攻」は確実に異なるため、この質問が人気を維持するのは正常です。この時点で、何が人気で何が不人気であるか、何が良い雇用と見なされ、何が悪い雇用と見なされるかの決定には変動があることに誰もが気づいているかもしれません。しかし、人々の興味が根強いのであれば、今人気のない専攻を選んでも、興味の割に損をしているように感じますが、10年後にはもっと人気のある専攻になっているかもしれません。あるいは、自分の興味を犠牲にして、今は比較的人気のある専攻を選んだとしても、10年後には比較的人気のない専攻になるかもしれません。

たとえば、10 年か 15 年前の建築専攻に注目してみましょう。当時は間違いなく人気のある専攻でした。しかし今に至るまで最もスコアの低い不人気作品となってしまった。ここ数年インターネットで話題になったように、2012 年に大学受験をしたある学生は、当初は土木工学を専攻したかったのですが、ソフトウェア工学に編入されました。人気のメジャーから、ぬるいメジャーへの異動だったので、当時はとても悲しかったです。しかし今では、私たちは「穴」を取り除き、比較的明るい未来を持っているようです。

したがって、いわゆる不人気専攻と人気専攻、あるいは就職が良いか悪いかというのは、実は相対的な概念です。もし私が自分の興味について比較的長期的な判断をしていて、それがこの専攻に対する私の理解不足に基づいて一夜にして確立された興味ではなく、10年単位で測定できる興味でなければならないとしたら、なぜですか？興味だけで比較的人気のない専攻を選択することはできますか?無名でもヒットすることは不可能ではありません。

質問: 「生化学環境材料」は天坑専攻と呼ばれているとよく聞きますが、これらの専攻は現在どのような状況ですか?やはり「罠」なのでしょうか？

回答: これも大きなトピックですが、最初に材料には罠から逃れる傾向があります。過去 2 年間で新エネルギー車の人気が高まり、新エネルギー車産業の急速な成長がバッテリー産業の急成長を牽引しました。電池技術の反復を研究している人は主に化学や材料に携わっている人です。このように考えると、材料専攻は少なくとも関連産業とより緊密に統合されていることがわかります。

ここ数年「生化学的環境材料」が罠だと言われてきたのは、これらの専攻が非常に優れた研究を行っているようで、NatureやScienceによく掲載されているからです。しかし、記事が出てから実行するのは難しいので、実行できる記事があれば雇用情勢はすぐに改善します。つまり、化学と材料には良いニュースがいくつかありますが、生物学と環境には現時点では良いニュースがあまりないようですが、それは将来良いニュースが起こらないという意味ではありません。

これらの専攻の中心的な問題は、科学研究と産業界の間に深刻な断絶があり、学生が学校で学ぶ内容が市場で認識されない可能性があることです。もし学校から何かが生まれ、新たな成長点として市場に認められれば、それはいわゆる天坑専攻から、それほど悲惨ではない専攻に変わるかもしれないし、将来的にはより収益性の高い専攻になる可能性すらある。

確かに、一方、生化学・環境材料専攻は、より一般的な211校やダブル・ノンスクールでしか学部の勉強ができない学生にとっては、より賢明な進路となるかもしれない。 。これらの専攻は一般に難しいと考えられているため、大学院受験は非常に簡単です。私たちはこう考えています。大学受験の成績はあまり高くないかもしれませんが、一生懸命勉強して211点、さらには985点の学校に合格しようとします。もちろん、これで働くことは基本的に不可能です。この時期、社会に出てからは、受験や編入を目指すなど、どの専攻を勉強するかはあまり重要ではありません。

Q: コンピューター、人工知能、オートメーションなどの人気の方向性についてはどう思いますか?これらの人気のある専攻に潜在的な落とし穴はありますか?

回答：実際、人気のある分野と言えるのであれば、例えばこの専攻全体の雇用状況が良くないなど、基本的には特に深刻な落とし穴はありません。ただし、このメジャーは人気がありすぎてスコアラインが他のメジャーに比べて大幅に高くなり、負ける可能性がありますが、実際にはこのメジャーはそれほど高いスコアラインに値するものではありません。代表的なものはコンピュータや人工知能です。実際、科学研究に従事する私たちの観点からすると、人工知能はコンピューターサイエンス専攻全体の比較的自然な分野であり、私は人工知能を専攻した学部と全く同じ、人工知能を行うためにコンピューターを研究しました。人工知能を行う知能と基本的に違いはありません。しかし、スコアラインを見ると、多くの学校、特に○○実験クラスという名前の人工知能専攻のスコアラインがコンピュータ専攻よりも高いです。したがって、人工知能ではなくコンピューターサイエンスを履修した方が、より良い学校に入学できる可能性があります。この状況は、人工知能とコンピューター、集積回路と電子情報など、人気のある専攻の多くに存在します。

Q: 新興メジャーに応募する価値はありますか?

回答: 一般的に、新しい専攻を開くということは、実際に何か新しいものがあることを意味します。しかし、実は学部時代に「新しいことを知る」ことと「新しいことを学べる」ことには大きな違いがあります。 。コンピューター サイエンスと人工知能の 2 つの専攻を例に挙げると、人工知能はコンピューター サイエンスにおける非常に重要な方向性であり、その規模は別の学部を設立するのに十分なほど大きいことは誰もが知っています。しかし、学部の人工知能専攻の研修プログラムを、学部のコンピュータ専攻の研修プログラムとは大きく異なるものにするにはどうすればよいでしょうか?これはありそうにありません。人工知能を学んだわけではありませんが、データ構造、基礎言語、離散数学などの基礎科目を学ぶのをやめました。基礎科目は同じですが、人工知能の必修科目はディープラーニングを選択することもできます。その違いは何ですか?

振り返ってみると、人工知能であれ、デジタル経済であれ、新エネルギーであれ、これらの専攻に直接応募することと、元の専攻に応募してから方向性を選択するときにこれらの下位部門を選択することには本質的な違いはありません。または3コース。これらの専攻は大学院レベルでは大きく異なる可能性があり、学部レベルでは科学研究の方向性においても大きく異なる場合がありますが、願書を記入する際にこれらの新しい専攻を選択することはお勧めしません。

質問: コンピュータ専攻に応募する価値はありますか?この職業に進歩の余地は何ですか?

回答: 5 ～ 10 年前と比較すると、当時はインターネット業界全体の黄金時代だったため、コンピューター専攻の改善の余地は確かに小さくなりました。技術レベルが高い人であれば、大企業で中堅のリーダー職に就いても、独立して起業しても、すぐに上がれる可能性があると言えます。クラスジャンプを達成するために。しかし、現在は状況が異なり、全体としては、他の従来の産業モデルとあまり変わらない産業になる可能性があります。しかし、客観的に見て、コンピューター業界の給与水準は多くの伝統的な業界よりも依然として高いということは、起業家チームの中心人物や大企業の中堅リーダーにすぐになれるわけではないということを意味します。前に。テクノロジーを教える科目として、コンピューターサイエンスは論理的思考やコーディング技術を教えてくれます。どこでも使える非常に便利なスキルです。大手インターネット企業だけがコンピュータの専門家を必要としているわけではなく、あらゆる階層、さらにはあらゆる企業も必要としています。この観点から見ると、コンピュータ人材に対する社会の需要には依然としてギャップがあります。

Q: コンピューター サイエンスにおける細分化された専門的な方向性は何ですか?どうやって選べばいいのでしょうか？

回答：私の理解では、大きく分けて、コンピュータ科学技術などのコンピュータサイエンスと、通信工学などの電子情報工学に分類されます。学部の主要カタログの電子情報カテゴリの下に別の自動化カテゴリがあります。電子情報とオートメーションの 2 つの専攻は、コンピュータ専攻と密接に関連していますが、まったく同じではありません。電子情報ではハードウェアを学ぶこともあれば、自動化では機器制御に関する知識を学ぶこともあります。しかし、コンピュータ関連の仕事に就くために、または学校で専攻を変更するために、またはコンピュータ サイエンスの大学院学位取得のためのクロススタディ試験を受けるために、これら 2 つの専攻の卒業証書を取得したい場合は、その方が簡単です。そのため、出願の際にはコンピュータ学科やコンピュータ専攻だけでなく、電子情報・オートメーション専攻も視野に入れることができます。

質問: 専門的な方向性があまり明確でない場合、本当に勉強したい専攻をどのように判断して選択すればよいですか?

答え：何を勉強したいか決まっていない場合は、コンピュータを選択するのが常に良い選択だと思います。なぜなら、機械や核を含めると、非常に明らかな欠点がいくつかあるからです。たとえば、機械の分野では、メカトロニクス、スマート マニュファクチャリング、伝統的な機械工学のいずれであっても、工場で作業する必要がある可能性が高く、これは多くの人にとって非常に強い「雷」です。原子力を学んだ後、核燃料工場で働くにせよ、原子力発電所で働くにせよ、都市部と言える場所まで車で2時間かかることもあり、受け入れられない人も多いでしょう。明らかな「雷」があるこれらの専攻と比較すると、コンピュータ専攻全体にはそれほど明らかな「雷」はありません。現時点では悪口を言う人が多いですが、それでもコンピュータサイエンスを志願する人が集まっているようです、この専攻には強みがあるとしか言いようがありません。電気工学機械の自動化を含め、明らかな「雷」はなく、工場に入る必要も、郊外に行く必要もありません。ただし、この専攻はコンピュータやエレクトロニクスと同じくらい学習が難しく、数学や物理学に対する要求も高い専攻です。

現在、あらゆる産業の発展の方向性は高精度とインテリジェンスに向かっており、それには間違いなくコンピューターの才能が必要です。もちろん、状況は 2 つあります。1 つ目は、機械学または電気学を学び、その後、専門的な方向性を可能な限りインテリジェントにするために独学でコードを学習したことです。一方、私はコンピューターを専攻していますが、機械を扱う人には知的な才能が必要だと考えているので、数か月かけて機械の知識を磨きます。どちらの状況も存在しますが、私は 2 番目の方法を好みます。なぜなら、最初の道を歩む学生にとって、この専攻のコースをしっかりと学ぶのは非常に難しいことが多いからです。しかし、コンピューター サイエンスを学ぶ人は、コーディング スキルが十分であれば、他の業界の問題に対処していれば、自然と助けを求められるでしょう。

これにより、伝統的な産業を学ぶ時間が大幅に節約され、これは明らかな利点です。私はそのような例をたくさん見てきましたが、最初は伝統的な業界を学んでからコンピューターサイエンスを学べば、高度に洗練された人材になれるだろうかと思いました。その後、必要な科目さえ理解できないことに気づきました。このまま勉強を続けたら、もうコーディングを学ぶことはできないでしょう。これは実際には制御不可能で非常に深刻なリスクです。強い興味がなかったとしても、基本的に間違いのないコンピュータや電子情報などの専攻を優先します。

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