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2024학년도 대학입시 합격자 발표가 속속 발표되고 있다. 지방 채용자료를 살펴보면 컴퓨터, 전자정보학과의 인기가 줄지 않고 토목공학과의 인기가 더욱 확연해졌다. 신입시 개편 이후 10년이 지나면서 매년 자발적 지원 형태에 새로운 정책과 트렌드가 나타나고 있다. 인기 전공이 인기를 끄는 이유는 무엇일까? "천경" 전공은 정말 공부할 가치가 없나요?Tencent News Education 채널의 특별 초대Chen Kunyu, AI 자원봉사 Q&A 디자이너이자 Tsinghua University 박사과정생공유하다전공을 가늠하는 방법에 대한 독특한 통찰력과 귀중한 경험, 대학 입시를 준비하는 수험생과 대학 진학을 준비하는 학생들에게 참고 자료를 제공합니다.

질문: 지원자는 전문적인 선택을 하기 위해 개인적 관심, 전문 분야 및 고용 전망을 어떻게 고려해야 합니까?

답: 전공과 취업은 매년 논의되는 문제입니다. 모두가 관심을 갖는 전공과 매년 바뀌는 '인기 전공'은 확실히 다르기 때문에 이 질문이 인기를 끄는 것은 당연하다. 이쯤 되면 무엇이 인기가 있고 무엇이 비인기인지, 무엇이 좋은 고용이고 무엇이 나쁜 고용인지 판단하는 데에 변동이 있다는 사실을 다들 깨달았을 것입니다. 하지만 사람들의 관심이 끈질기게 이어지면 어쩌면 지금은 인기 없는 전공을 선택하면 관심 때문에 손해를 본다고 느낄 수도 있지만, 어쩌면 10년 뒤에는 그 전공이 더 인기 있는 전공이 될 수도 있을 것 같아요. 혹은 관심을 희생하고 지금 상대적으로 인기 있는 전공을 선택한다면, 그 전공이 10년 후에는 상대적으로 인기 없는 전공이 될 수도 있습니다.

예를 들어, 10~15년 전 당시에는 의심의 여지 없이 인기 있는 전공이었던 건축 전공을 살펴볼 수 있습니다. 하지만 지금까지는 가장 낮은 점수를 받아 인기가 없는 작품이 됐다. 최근 몇 년간 인터넷에서 화제가 되었던 사건으로, 2012년에 대학 입시를 치른 한 학생이 원래 토목공학을 전공하고 싶었으나 소프트웨어공학과로 편입했다는 내용이 있습니다. 당시에는 인기 전공에서 미지근한 전공으로 전학을 해서 너무 슬펐어요. 그러나 이제 우리는 "구덩이"를 제거하고 비교적 밝은 미래를 맞이한 것 같습니다.

그러므로 소위 비인기 전공과 인기 전공, 혹은 취업이 잘 되느냐 안 되느냐는 사실 상대적인 개념이다. 내 관심에 대해 상대적으로 장기적인 판단이 있고, 전공에 대한 이해 부족으로 하루아침에 형성된 관심이 아니라 10년 단위로 측정할 수 있는 관심이어야 한다면 왜 그럴까요? 아님 관심을 가지고 상대적으로 인기가 없는 전공을 선택할 수 있나요? 알려지지 않은 것이 히트를 치는 것은 불가능하지 않습니다.

질문: '생화학적 환경재료'가 천경 전공이라고 불리는데, 현재 이들 전공의 실제 상황은 어떻습니까? 아직도 "함정"인가요?

대답: 이것도 큰 주제입니다. 먼저 함정에 대해 이야기하겠습니다. 재료에는 함정에서 벗어나는 경향이 있습니다. 지난 2년 동안 신에너지 자동차가 대중화되었으며, 신에너지 자동차 산업의 급속한 성장은 배터리 산업의 급속한 성장을 주도했습니다. 배터리 기술의 반복을 연구하는 사람들은 주로 화학과 재료 분야에 종사하는 사람들입니다. 이렇게 생각해보면 소재 전공은 적어도 관련 산업과 훨씬 더 긴밀하게 통합되어 있는 셈이다.

최근 몇 년간 '생화학적 환경재료'가 함정이라는 말을 들은 이유는 이들 전공자들이 아주 좋은 연구를 하는 것 같고 네이처(Nature)와 사이언스(Science)에 자주 게재되는 것 같기 때문이다. 다만, 기사가 게재된 이후에는 시행하기가 어렵습니다. 시행할 수 있는 조항이 있으면 고용상황은 빠르게 개선될 것입니다. 그러니까 화학이나 재료 분야에는 좋은 소식이 있지만, 생물학이나 환경 분야에는 지금은 좋은 소식이 별로 없는 것 같지만 그렇다고 해서 앞으로도 좋은 소식이 일어나지 않을 것이라는 뜻은 아닙니다.

이러한 전공의 핵심 문제는 과학 연구와 산업 사이에 심각한 단절이 있다는 것입니다. 학생들이 학교에서 배우는 것이 시장에서 인식되지 않을 수도 있습니다. 학교에서 무언가가 나와 시장에서 새로운 성장 포인트로 인식된다면, 소위 천경 전공에서 덜 불쌍한 전공으로 바뀔 수도 있고, 미래에는 잠재적으로 더 수익성이 높은 전공이 될 수도 있습니다.

틀림없이,반면에, 생화학 및 환경재료 전공은 학부 과정을 위해 일반 211 또는 이중 비학교에만 갈 수 있는 학생들에게 더 현명한 통로가 될 수 있습니다. . 이러한 전공은 일반적으로 어렵다고 간주되기 때문에 대학원 입학 시험을 치르는 것이 매우 쉽습니다. 그렇게 생각하면 대학 입시 점수가 그다지 높지 않을 수도 있지만 열심히 공부해서 211, 심지어 985 대학원에 진학하려고 노력하는 편이에요. 물론 기본적으로 이런 곳에서 일하는 건 불가능해요. 이 시기에 나온 후에는 공시를 보거나 편입을 하려고 하는 등, 이전에는 어떤 전공을 공부하는지는 상대적으로 중요하지 않습니다.

Q: 컴퓨터, 인공지능, 자동화 등 대중적인 방향에 대해 어떻게 생각하시나요? 이러한 인기 있는 전공에 잠재적인 함정이 있나요?

답: 사실 대중적인 분야라고 할 수 있다면 기본적으로 특별히 심각한 함정은 없을 것입니다. 예를 들어 이 전공의 전반적인 취업 상황은 좋지 않습니다. 그러나 이 전공이 너무 인기가 많아 다른 전공에 비해 점수선이 현저히 높지만 실제로는 이 전공이 그렇게 높은 점수선에 걸맞지 않기 때문에 손실이 나는 상황이 발생할 수도 있습니다. 대표적인 예가 컴퓨터와 인공지능이다. 사실 과학 연구에 종사하는 우리 입장에서 볼 때, 인공지능은 전체 컴퓨터공학 전공 중 비교적 자연스러운 분야입니다. 저는 인공지능을 하기 위해 컴퓨터를 공부했는데, 이는 제가 학부에서 인공지능을 전공하는 것과 똑같습니다. 지능은 인공지능을 하는 것과 기본적으로 차이가 없습니다. 그런데 점수선을 보면 많은 학교, 특히 XX실험반이라는 인공지능 전공이 컴퓨터 전공보다 점수가 더 높은 학교가 많습니다. 그러므로 인공지능 대신 컴퓨터 공학을 수강한다면 더 좋은 학교에 입학할 수도 있을 것입니다. 이런 상황은 인공지능과 컴퓨터, 집적회로와 전자정보 등 많은 인기 전공에 존재한다.

Q: 신흥 전공에 지원하는 것이 가치가 있나요?

답변: 일반적으로 새로운 전공을 연다는 것은 실제로 새로운 것이 있다는 것을 의미합니다.하지만 실제로 학부생활을 하면서 '새로운 것을 갖는 것'과 '새로운 것을 배울 수 있는 것' 사이에는 큰 차이가 있습니다. . 컴퓨터과학과 인공지능이라는 두 전공을 예로 들면, 인공지능이 컴퓨터과학에서 매우 중요한 방향이고, 별도의 학과를 신설할 만큼 규모가 크다는 것은 우리 모두 알고 있습니다. 그런데 학부 컴퓨터 전공 훈련 프로그램과 크게 다를 수 있도록 학부 인공지능 전공 훈련 프로그램을 어떻게 구성해야 할까요? 그럴 것 같지 않습니다. 인공지능을 배웠다는 뜻은 아니고 자료구조, 기초언어, 이산수학과 같은 기초과목을 배우지 않았다는 뜻이다. 기본과목은 동일합니다. 인공지능 필수과목은 딥러닝입니다. 컴퓨터 선택과목을 공부한다면 딥러닝도 선택할 수 있다는 차이점이 있나요?

그러니까 돌이켜보면 인공지능이든 디지털경제든 신에너지든 이들 전공을 직접 지원하는 것과 원래 전공을 지원한 뒤 진로를 고를 때 이 세분류를 선택하는 것에는 본질적인 차이가 없다. 또는 세 가지 코스. 이러한 전공은 대학원 수준과 심지어 과학 연구의 방향에서도 매우 다를 수 있지만, 학부 수준에서는 지원서를 작성할 때 이러한 새로운 전공을 선택하지 않는 것이 좋습니다.

질문: 컴퓨터 전공에 지원하는 것이 가치가 있나요? 이 직업에서 발전할 여지는 무엇입니까?

답: 5~10년 전과 비교하면 컴퓨터 전공의 발전 여지는 확실히 작아졌습니다. 인터넷 산업 전체의 황금기였기 때문입니다. 기술 수준이 좋은 사람이라면 빠르게 올라갈 수 있다고 할 수 있습니다. 대기업의 중간급 임원이든, 창업을 하러 나가든 모두 가능합니다. 클래스 점프를 달성하기 위해. 그러나 이제는 상황이 다릅니다. 오늘날의 컴퓨터는 다른 전통적인 산업 모델과 크게 다르지 않은 산업으로 변모할 수 있습니다. 그러나 객관적으로 말하면, 컴퓨터 산업의 급여 수준은 여전히 ​​많은 전통적인 산업의 급여 수준보다 높습니다. 이는 단지 기업가 팀의 중추나 대기업의 중간 수준 리더가 될 수 없다는 것을 의미합니다. 전에.컴퓨터 과학은 기술을 가르치는 과목으로서 논리적 사고인지 코딩 기술인지 가르쳐주는 학문으로 어디서든 활용 가능한 매우 유용한 기술입니다. 주요 인터넷 회사에는 컴퓨터 전문가뿐만 아니라 각계 각층, 심지어 모든 기업에도 컴퓨터 전문가가 필요합니다. 이러한 관점에서 볼 때 컴퓨터 인재에 대한 사회의 요구에는 여전히 격차가 있습니다.

Q: 컴퓨터 과학 분야의 세분화된 전문적 방향은 무엇입니까? 어떻게 선택해야 하나요?

답변: 제가 이해한 바에 따르면 크게 다음과 같은 범주로 나눌 수 있습니다. 하나는 컴퓨터 과학 및 기술과 같은 컴퓨터 과학, 다른 하나는 통신 공학을 포함한 전자 정보로 분류됩니다. 학부 전공 카탈로그의 전자 정보 카테고리에는 또 다른 자동화 카테고리가 있습니다. 전자정보와 자동화의 두 전공은 컴퓨터 전공과 연관되어 있지만, 완전히 동일하지는 않습니다. 전자정보에서는 하드웨어를 배울 수 있고, 자동화에서는 장비제어에 관련된 지식을 배울 수 있습니다. 하지만 컴퓨터 관련 직업을 찾기 위해 이 두 전공의 졸업장을 받거나 학교에서 전공을 바꾸거나 컴퓨터 과학 대학원 학위를 위한 교차 연구 시험을 치르고 싶다면 더 쉬울 것입니다. 따라서 지원시에는 컴퓨터학과나 컴퓨터 전공뿐만 아니라 전자정보 및 자동화 전공도 고려하실 수 있습니다.

질문: 아주 명확한 진로 방향이 없다면, 내가 정말 공부하고 싶은 전공을 어떻게 판단하고 선택해야 할까요?

답변:무엇을 공부할지 정하지 못했다면 컴퓨터를 선택하는 것이 언제나 좋은 선택이라고 생각합니다. 기계와 원자력을 포함하면 매우 분명한 단점이 있기 때문입니다. 예를 들어 기계 분야에서는 메카트로닉스든, 스마트 제조든, 전통적인 기계공학이든 작업장에서 일해야 할 가능성이 높으며 이는 많은 사람들에게 매우 강력한 '천둥'입니다. 원자력에 대해 공부하고 나면 원자력 발전소에서 일하든, 원자력 발전소에서 일하든, 위치가 매우 멀고, 도시 지역이라고 할 수 있는 곳까지 운전해서 2시간이 걸리기도 하는데, 이는 많은 사람들이 받아들일 수 없는 일입니다. 명백한 "천둥"을 가진 이러한 전공과 비교할 때 전체 컴퓨터 전공에는 그렇게 명백한 "천둥"이 없습니다. 지금은 욕하는 사람도 많지만, 아직도 다들 컴퓨터과에 지원하려고 몰려드는 것 같아요. 이 전공만의 장점이 있다고밖에 할 수 없어요. 전기 공학 기계 자동화를 포함하면 눈에 띄는 "천둥"이 없고 공장에 들어갈 필요도 없고 교외로 갈 필요도 없습니다. 하지만 이 전공은 컴퓨터나 전자만큼 배우기 어렵고, 수학과 물리학에 대한 요구도 높은 전공이기도 합니다.

현재 모든 산업의 발전 방향은 고정밀화 및 지능화를 지향하고 있으며 이를 위해서는 반드시 컴퓨터 인재가 필요합니다. 물론 두 가지 상황이 있습니다. 첫 번째는 기계나 전기를 공부한 다음, 전문적인 방향을 최대한 지능적으로 만들기 위해 스스로 코드를 배웠다는 것입니다. 반면에 저는 컴퓨터 전공자입니다. 기계를 다루는 분들에게는 지능적인 재능이 필요하다는 것을 알고 있기 때문에 기계 지식을 연마하는 데 몇 달을 투자합니다. 두 가지 상황이 모두 존재하며 저는 두 번째 경로를 선호합니다. 왜냐하면 첫 번째 길을 택하는 학생들은 이 전공의 과목을 잘 배우는 것이 매우 어렵다는 것을 종종 알게 되기 때문입니다. 하지만 컴퓨터 공학을 공부하는 사람들은 코딩 실력만 좋다면 다른 산업 분야의 문제를 다루면 자연스럽게 도움을 요청하게 될 것입니다.

이는 전통 산업을 배우는 데 많은 시간을 절약해주며 이는 분명한 장점입니다. 그런 사례를 많이 봤기 때문에 처음에는 정말 잘 생각했어요. 전통 산업을 배우고 컴퓨터 과학을 배우면 고도의 인재가 될 수 있을까요? 그러다가 필수 과목도 이해할 수 없다는 사실을 알게 되었습니다. 아니, 계속 공부하면 그 학기를 더 이상 배울 수 없게 되었습니다. 이는 실제로 통제할 수 없고 매우 심각한 위험입니다. 비록 큰 관심이 없더라도 컴퓨터, 전자정보 등 기본적으로 전공을 우선시할 것입니다.

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