大学招聘辅导员,清华北大等名校博士纷纷应聘?

如何看待武汉大学 2021 年招聘的辅导员以名校毕业博士生为主?

如图:武汉大学2021年招收的辅导员,基本全是重点大学的博士毕业生。人才供应过剩到了这种地步了吗?

转载于 知乎

作者:华夏英灵
https://www.zhihu.com/question/440071889/answer/1690672356

辅导员24小时待命,对班级要负责,遇到个特殊学生有得你忙,并且通常要带2-3届以上学生。

行政处室955工作制,下班时间到了绝不会为你加班,教授见了都要和你搞好关系。

学工系统升级路线,从辅导员-系学工组/研工组长-院系分管副书记或者调入学工部,人多面广,绝大多数卡在学工组长这里,竞争激烈,分管副书记常常空降,并且通常由有教职的教授兼任。

行政处室就是正常处室规模,熬年份迭代。

同样的事业编制(近年来不一定随人了),同样的自带学区房属性。在武汉可能一般,如果在沪相当于省了多少金钱和精力,相亲市场上的王者。

建议这些博士应聘行政处室。

另外,早几年前就一堆名校硕博争抢专职辅导员或者行政处室位置了,和我一起面试的就有几个清华的本硕博(虽然我后来跑路了)。今天这个还能成新闻,也许大多数人还是后知后觉。

上周一个段子:

  • 低情商:学区房涨疯了,快上车,要提前几年布局!

  • 高情商:这周就约留校行政的单身小师妹/学长喝咖啡!

作者:大理想家

在我们研究生群体里面这是习以为常司空见惯的。我对象的室友(博士生)也参加了武大的辅导员应聘,不过没应聘上。


不过想要提一嘴的是,建议大家去看看应聘者都是什么专业。学什么计算机金融的,能干这个?还不都是我们这些基础学科和劝退学科的硕博?

作者:温柔的不锈钢
https://www.zhihu.com/question/440071889/answer/169044

这不应该是常态吗?

我当年上大学的时候,一共有过4任不同的辅导员,都是清华毕业的博士生。当时没有觉得有什么特别,现在想想,他们就是我大学期间成长的带路人啊。

每一任辅导员基本上都是博士刚刚毕业,还有一个是马上就要毕业的,所以年龄和我们相仿,能玩到一块儿去,时不时一起去踢球,真的是打成一片。当年觉得就像身边的大哥哥一样。

当年的我们,一切都觉得好奇,有时候又觉得茫然,不知道该怎么学,去学什么。辅导员经常来我们宿舍串门,然后坐下来聊天,聊着聊着就能聊到最新的科研成果,给我们做讲解。真的,也只有博士才有这样的能力,他们花了大量的时间做科研,对各种技术都有研究,然后用通俗易懂的语言给我们讲出来,吸引我们的兴趣。

我现在都还记得辅导员坐在宿舍里,双手比划着,给我们讲解电子隧道显微镜的原理和重大意义,我们都带着敬仰的神情,默默听着。当时的感觉就是,做科研真的好酷,我要好好研究。

当年成长的过程里,也会走很多歪路,钻很多牛角尖,辅导员自己肯定也都经历过。我们会私下里去跟他们聊,然后听他们的分析,慢慢走出来。这对成长阶段的年轻人非常重要。

真的,名校毕业的博士生做辅导员不是浪费,这才应该是标配。

作者:江城子
https://www.zhihu.com/question/440071889/answer/1687738517

自从换了现任校长,武大在招生和招聘政策上都出现了新变化。主要表现在研究生招生政策向名校学生倾斜(主要针对清北华五),人才招聘要求提高,预聘制转固定编制难度变大。

先说辅导员,各大高校的辅导员岗位都是香饽饽,毕竟辅导员可是学校的储备干部呀。因此,名校博士应聘并不少见,并且以后将成为常态化,在学校管理上这是提高辅导员队伍素质的主要措施。辅导员相对于其他岗位来说,最突出的优点就是转编容易,如果聘期内不犯错误,基本上都可以转为固定编制。

与辅导员相比,实验技术类人才转编难度就大些,尽管实验技术岗今年已经要求具有博士学位了。武大招聘公告里面其实就说清楚了,实验技术类人才聘期满后选择一定比例转固定编制。我看了今年转固定编制的一批人,也就是17年进入武大的实验技术人员,有一半转编成功。另外一半,如果下一个聘期还不能转编就不再续聘了。

最难转编的是教师岗,我前单位一个日本早稻田大学的博士其实非常优秀,由于学部里面的转编名额太少,转编考核失败,结果人家去华科,履历成果一摆,立马给博导当。我们单位培养了多年的人才就这样拱手送给隔壁了,院里领导都非常痛心。

随着国内研究生数量的不断增加,未来想进入高校,博士会是标配,想上车的硕士抓紧了。



你怎么看名校硕士去做辅导员呢?

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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