サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
Pixel 9
imnstir.blogspot.com
これまで,危ない(ブラックな)大学がどのような特徴を有しているのか述べてきました. ■こんなホームページの大学は危ない ■こんな挙動の教員がいる大学は危ない 巷にも「危ない大学論」があります. しかし,この手の理屈が不親切なのは,では,そういった危ない大学に入学しちゃっていた場合,どうすればいいのか?が述べられていないことです. そういうわけで,このブログでは「危ない大学に入学してしまったとき」にどうすればいいのか,どのような対策があるのかを紹介します. まず,最も効果的な対処としては「転学」です. しかし,「それができるんなら苦労はしない」「今更じゃないですか?」というところでしょうから,そういった人達に向けた提案です. コンセプトとしては, ブラック大学とはいえ,それでも大学らしい学びを得てやろう といったところです. 腐っても大学. カラカラに乾いた雑巾に見えても,思いっきり絞れば水
「2」の続きです. これまでをまとめますと, (1)研究業績や教育歴は多い方がいいけど,それで採用されるわけではない.必要最低限確保されていればいい. (2)採用側(大学)のニーズにピッタリとハマる人物であることをアピールしなければならない. (3)上記2つのことを知るためにも,大学の内部情報の収集が雌雄を決する(かもね). といったことでしょうか. 今回は,具体的な細かいことをQ&A方式でとりあげます. Q. そうは言っても研究業績が多い方が採用されるのでは? A. 研究業績が多い人が採用された,という求人は元々「研究重視の教員を求めている求人」であることが多いので,結果的に並の人たちより研究業績が多い人が採用されているだけです(当たり前の論理だけど). 5本より6本,40本より45本の人が採用される,というようなスケールの競争ではありません. 業績やなんかで上位数名に絞ったら,あとはニ
「2」ということで,前回の続きです. なかなか 「大学教員に至るまでの道」 がブログとかで話されることは少ないですから,ひとつのネタとして聞いてください. 大学教員を目指している人は参考にしてみてください. 今回はもう少し,“採用” に至るまでの “採る側” の身の内をお話ししましょう. ※ただし,これらは全ての大学にあてはまるわけでも,金科玉条の法則でもありませんので,あしからず. 前回お話ししたことをおさらいしながら,詳しく説明したいと思います. 採る側のニーズに合致すること. これは我々の間では「タイミングが重要」などと表現されることです. 大学教員というのは採用人数がしっかり決まっています. 思いつきで2人も3人も採れるわけではないので,停年の教員がいてポストが空いたり,新しく学科ができるなどして出来たポストだったりに採用することになります. もうその時点で大学側は「こういう人を採
大学教員になるためにはどうすればいいか 仕事の帰りに後輩と飯を食べながら話したのが「大学の教員になる方法」というものです. 彼も不安定な非常勤講師から常勤の大学教員になれるよう頑張っている一人ですので. いろいろと話し込みました. 大学教員になるためには,業績(つまり論文の数)が多ければ損をしないのは周知のことですが,それ以外にどんなものが必要になってくるのでしょうか. 私自身の経験や,いろいろな大学人からこれまでに聞いたことを総合的にまとめてみたいと思います. ネットには,「大学院で博士(修士)を取得しましょう」とか「求人方法はこれ!」といった,無価値な情報が氾濫しています. ですが,ここで述べるのはそういった,果てしなくどうでもいい話ではなく,大学教員になるための実際の基準についてです. 業績の目安 20代後半〜30代前半で大学教員になろうと思ったら,業績はその分野としてカッコ悪くない
【学生へ】記事内で引用・参考している文章に気をつけてもらえれば,私の記事をコピペ・レポート用として利用してもらっても構いません.【その他の皆様】ご指摘・ご質問などありましたら,コメントやメールを頂けると幸いです.なるべくお応えしたいと思います.
前回はマン・ホイットニーのU検定でしたので,今度は対応のある2群間の検定ということで,ウィルコクソン(Wilcoxon)の符号付き順位和検定をやります. ウィルコクソンの符号付き順位和検定ですが,私にとっては思い入れのある検定方法でして. 卒業論文の統計処理に採用した,私の論文初の検定方法です. パラメトリック検定では有意性が認められないから 「どーしよー・・・」 と悩んでおり,指導教員の言われるがままにノンパラメトリック検定に鞍替えすることに. マッキントッシュのスタットビュー(Stat view)を「あーでもない,こーでもない」とメチャクチャに操作して,肩がコリながらやった覚えがあります. t検定などは平均値の差を検定するものですが,このウィルコクソンの符号付き順位和検定は「中央値」に差があるかを検定するもの,ということを聞きました. 当時は「何言ってんのか意味不明・・・」だったのです
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『Deus ex machinaな日々』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く