辅导员,全员博士

高校辅导员,愈发倾向于全员博士配置了?

近日,浙江某职业技术学院公示了三批拟聘用人员。其中,辅导员岗位拟聘用人员皆为博士

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近年来,高校辅导员“全员招博士”的现象屡见不鲜。2025年10月,西北工业大学公示辅导员岗位公开招聘拟录用人员名单,20位均为博士研究生,其中90%毕业于985高校。

辅导员,成为博士“香饽饽”

扩招政策下,我国的博士生数量逐年攀升。大量博士生涌入社会,而高校相关岗位却名额紧缺。在学历贬值的背景下,以往硕士学历就可以应聘的专职辅导员岗位,现在大部分高校都要求为博士学历。

不少高校发布的招聘公告中,专职辅导员的招聘条件多限制为博士毕业生。例如,成都理工大学2024年招聘事业编制博士辅导员,招聘对象仅面向取得研究生学历和博士学位的毕业生。武汉大学2024年学生辅导员招聘启事要求:招聘者一般应具有研究生学历并获得博士学位。北京师范大学规定,具有博士研究生学历的统招应届毕业生,才可报考专职辅导员。

而高校专职辅导员之所以能够成为诸多博士生眼中的“香饽饽”,一定因素是来自岗位自身的吸引力。

目前,辅导员入编在部分地区和高校已100%实现。

2020年,江西形成了《江西省公办高校专职辅导员编制落实工作方案》,专门拿出1200个编制,用于解决专职辅导员的编制问题,并提出在三个月内“公办高校专职辅导员在编比将达100%”的目标要求。截至2023年,68所公办高校辅导员全部实现编制内配齐。除江西外,江苏在《2020年高校思想政治工作重点任务清单》中明确2022年度专职辅导员进入事业编制比例达到100%

抛开辅导员全部入编的优势,博士辅导员还可享受地方人才补贴,福利丰厚。比如某师范大学的专职辅导员,“入校4年考核合格后,在符合引才标准前提下,可申请转至教学岗位,按照第七层次人才标准享受安家费。”根据该校2025年度人才招聘公告,第七层次岗位享受40万元安家费,人文社会科学类享受3万元科研支持经费,自然科学类享受5万元科研支持经费

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此外,也有不少博士生选择曲线救国,将高校辅导员视为过渡期的晋升跳板,通过转岗教学或职称评定完成晋升。2025年6月,山东省教育厅官网报道了曲阜师范大学辅导员队伍建设情况,学校近10年来有40余人在辅导员系列中晋升副教授职称

博士的第二种选择

“学术劳动力市场的吸纳能力在下降。”

曾经,“非科研教学不去”成为博士群体无法脱掉的孔乙己长衫。如今,越来越多的博士毕业生转变就业观念,走向非学术化就业的道路

统计数据显示,目前我国顶尖研究型大学博士毕业生在高等教育单位的任职比例已低于50%。北京大学教育学院副教授沈文钦在一项调查中发现,近些年我国博士毕业生进入学术部门(高校和科研机构)的比例在下降。结果显示,在首轮世界一流大学建设高校中,除了人文学科外,2021年其余学科博士毕业生的学术部门就业率,与2017年相比下降了0.8~8.4个百分点不等。

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图源:论文《博士就业去向与择业心态——基于两次全国调查的对比分析》

当前,博士毕业生就业多元化正在成为一种新常态。传统观念中,博士毕业就应该进入高校、科研所的惯性思维正在遭受挑战。

高校的博士生教育本身就具有“分流”的作用。“博士生教育是为学术圈找到‘对的人’,再想方设法留下他们。”这也意味着一部分人会自动退出。许多博士生经历几年学习后,发现自己不适合学术研究。对于这部分人来说,主动退出学术市场,选择分流到企业、政府机关和高校从事行政管理工作是可以理解的

有调查数据显示,17%的学术型博士生在读期间对学术研究的热情减退,其中40%的博士生最终选择了非学术职业意向。让热爱搞科研的人搞科研,其他非学术岗位则为部分不具有学术研究能力、缺少学术热情和志趣的人开启另一扇窗

每个人的选择都是有理由的。社会应破除名校和高学历的“光环”,不对这些人才贴标签,更不应要求他们必须按照社会认定的发展方向对号入座。让每一个人都可以自由选择自己心仪的职业,也是社会进步的标志之一。

人生没有设限,下沉也是向上的齿轮。

博士去当辅导员,虽受到当前不乐观的就业环境的现实影响,但也意味着博士毕业生们不再为“博士”头衔所限制和拖累,脚踏实地走进社会,走入基层,在传统观念外进行着“另类就职”。   

未来,与博士生扩招和结构调整政策相呼应,博士毕业生的就业“出口”也需要相应拓宽,最关键的一环就是推动学术职业与非学术职业两条路径的“职业多样化”。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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