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가장 핫한 댓글은?
- 윗댓글만 봐도 요즘 교수 수준이 얼마나 처참한지 보인다.. ㅋㅋ
교수는 가르치는 직업이다
31
- 윗 댓글 교수 실화냐 ㅋㅋ
교수는 가르치는 직업이다
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- 그냥 실력이 딸려요.
탑티어 논문 N편 썼습니다 -- 이따위 말 지껄일 줄 만 알지 그 대단한 기술로 만든 서비스 보면 한숨 나오는 게 현실임.
우리나라 AI 회사들은 도대체 뭐하고있나요?
28
- spk에서는 젊은 소수 교수들 제외하고는 대학원생들이 제안서 쓰고 미팅해서 연구비 타오는데요?
이정도 안되는 원생들 있는곳은 사실 없어져야하는 대학이긴하죠
교수는 가르치는 직업이다
21
- ㅋㅋ 아무것도 모르는사람이 쓸만한댓글.. 대학원생들이 알아서 연구비 타오고 그럴수없음.. 구조적으로 안되고, 교수가 뒤에서 물밑작업 오지게 해야 제안서작성 정도를맡기는거지
교수는 가르치는 직업이다
24
- 똑같은 말을 어렵게 포장해서 왜 쓰시나요 ? 교육, 연구 다 중요한거죠. 연구 지도도 교육의 일환이고 교육 활동도 연구의 연장선입니다.
교수가 후학양성하는 사람이라고?
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- 전혀 어렵지 않고 포장 없는 담백한 글인데 뭔 소린지.. 교수의 본질은 연구라는 거다 애송아. 전부 중요하다는 것만큼 배부른 개소리도 없지. 궁지에 몰리면 가장 중요한 일만 하게 된다ㅡ 그게 연구고
교수가 후학양성하는 사람이라고?
13
- SPK고 나발이고 허구한날 탑티어 퍼블리싱 갯수로 딸딸이만 치지, 정작 현실은 AI 인더스트리나 학계에서 파급력 있거나 두고두고 회자되는 논문은 별로 나오지도 않는게 현실입니다
우리나라 AI 회사들은 도대체 뭐하고있나요?
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- 논문 잘 쓰고, 성실하고, 과제 잘하는데 낙인이 찍힐리가 있을까요? 무언가 이유가 있지 않을까 합니다.
교수의 정치질, 차별, 편애
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- 작성자분 말씀도 맞지만 다른 시각도 있을거 같습니다.
1. 집단 내에 물흐리는 사람들의 문제
예전과 사람마다 살아온 시대가 달라서 피부로 느끼는게 다르겠지만, 옛날의 교사에 대한 인식과 비슷하다고 생각합니다. 학생을 위하고 노력하는 참 스승인 교사도 있었지만, 촌지받고 자기 기분에 따라 학생들 때리고 나쁜짓 일삼던 교사도 있었습니다. 다 사람이기에 일관성있는 인성과 능력을 지니지 않았죠. 권위에 힘입어 학생들을 괴롭히는 교사들로 인해 많은 규제들이 생겼고, 교사의 권위는 추락했습니다. 다만 교수도 권위가 떨어졌지만 그에 비해 덜 추락한거 뿐으로 보입니다.
교수도 사람이고, 개개인의 능력과 인성은 다릅니다. 참된교수도 있고 이상한 교수도 있겠죠. 그래서 이상한 교수는 더 도드라져 보이고 온라인이던 오프라인이던 괴수랩이라고 소문도 나지요.
예전처럼 가만히 앉아서 때린다고 맞아야되는 시절도 아니고, 의무교육도 아니니 절이 싫으면 중이 떠나듯 그런 교수는 학생들이 쉽게 떠날 수 있고 쉽게 더 소문이 납니다. 점점 교수가 예전만큼의 권위를 갖기는 힘들어집니다.
2. 인터넷의 보급
이제는 정보를 쉽게 주고 받을 수 있는 세상입니다. 누가 이상한 교수인지 누가 좋은 교수인지 김박사넷, 에타 등등 여러 사이트에서도 간접적으로 쉽게 접할 수 있습니다. 제가 대학원 갈때만 해도, 인턴해보거나 선배들 통해서 슥 듣는정도가 다였는데 요즘은 더 쉽게 알 수 있습니다. 많은 교수들의 기행들이 쉽게 공유가 되고, 익명이어도 그런 교수가 존재한다는 것만으로 충분히 권위를 떨어트리게 됩니다. 자신의 기행들이 쉽게 여기저기 퍼트려질 수 있음을 잘 알아야 합니다.
개인적으로 교수님들 요즘
13
- 그럼 연구소 들어가서 연구원 해야지. 교수 왜 합니까? 어차피 하겠단 사람 많은데
교수가 후학양성하는 사람이라고?
16
- 제 의견으로 말씀드리면 대학원생은 학생이라고 생각안하고 연구원이라고 생각합니다.
연구원은 스스로 문제 설정하고 해결할 수 있는 능력을 가진 사람이고
학위 과정은 이 능력을 습득하는 시간이라고 생각합니다.
딱 제 의도를 이해못한 수준 낮은 학생에 머물러 있는 댓글이라 너무 재밌습니다!
개나소나 대학원 오니 이런 논쟁들이 생기는 군
14
- 상처받아서 흑화된게 아니라
흑화 될 인간이 흑화된거임
불우했다고해서 모두가 범죄자가 되는건 아니고
불우했다고해서 범죄가 용인되는건 더더욱 아니다
교수가 흑화된 이후, 좋은 학생을 만나더라도, 결국 그 학생을 잃게 된다
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저널에 논문을 내는 경우 소속기관이/교신저자 영향에 대하여
2023.10.31
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"같은 연구내용이더라도 소속기관이나 교신저자에 따라 저널 억셉여부가 갈리기도 한다"라는 내용의 글을 보고 질문드립니다.
AI나 딥러닝은 컨퍼런스가 메인이고 보통 Double blind로 리뷰가 진행되고 있다보니 소속기관이나 교신저자에 따라 결과가 달라지진 않을 것으로 생각합니다.
그런데 저널이 메인인 경우는 제가 속한 연구실 혹은 교수님의 명성에 따라 저널 억셉 여부가 달라질 수 있는지... 궁금합니다.
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