适合文科生的大学做大学老师

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&早稻田和国内985博士,以后想当高校老师,该如何选择
早稻田和国内985博士,以后想当高校老师,该如何选择
作者 akirawx
一个是日本早稻田,一个是国内数一数二的985院校,文科,同样是读博,我以后想进高校当老师,是否应该执着于出国呢?国内现在的导师人非常好,课题也很新颖。求有经验的人指点迷津。
l理工科肯定国外,文科就不好说了。文科感觉国内的老板混的开一点儿吧
文科 不懂啊,不过想留校还是跟着导师混吧,不知道你导师牛不牛,是不是校长院长啥的。要是不牛 觉得还是出国好些吧
引用回帖:: Originally posted by guoanran at
文科 不懂啊,不过想留校还是跟着导师混吧,不知道你导师牛不牛,是不是校长院长啥的。要是不牛 觉得还是出国好些吧 不是院长也不是校长,但是很温柔很热情。总之是挺好的老师。
希望文科生多多来关注一下啊~~~都是理科生这么热情
文科你去日本读啊?日本文科博士学位特难拿,你考虑清楚吧。
国内,早稻田不一定是你的乐土。
引用回帖:: Originally posted by playstar at
国内,早稻田不一定是你的乐土。 请问你也是文科生吗?你说国内好,有什么理由不??谢谢了。
我也是文科博士,之前一直潜水(因为木虫文科太少,所以我都当自己是旁听生的),这次看到同样的文科博士,特意注册来发个帖。
就我个人来说,其实我是比较倾向出国的。
首先,从你的描述来看,你的导师并不握有一定的社会资源——也就是说,你毕业之后他没有能力给你推荐工作。然而在这个文科博士泛滥的时代,如果你没有资源,就很难和别人竞争。我所在的大学是国内top20专业top5,地理位置也并没有优势,但还是每年都有大批清华北大的博士来投简历,而最终给了offer的?只有一个。这仅有的一个还是院长的硕士爱徒,他指定送他去清华自己好友门下镀金的。
其次,如果你不在乎毕业之后能去哪,而真的是为学术献身想做一个国内的开创性课题,那你更加应该去国外。原因很简单,国内的开创性课题,国外其实几十年前就已经开始在玩了。
第三,从你的纠结来看,其实知道你还是很想出国的。很简单,国外对于我们来说都是一个极富吸引力的未知世界,在国外的生活经历会是绝大多数人都享受不到也想象不到的。我想光这一点就足以成为压倒一切的理由了。
其实,能够有机会出国的话,为什么不出去呢?
首先,和理工科不同的是,国内拿着国外文科博士学位的老师远是少数,届时你的竞争力就和北大清华的毕业生不是一个档次的。
其次,即使从时间上来看,可能出国读博会多花一年时间,但是以你的学历,你完全可以要求进校职称就是副教授——否则老子去别的学校。而土鳖博士的话,第一年讲师,过两年才能评副教授,等上三五年的也不是没有。
第三,从收入上来看,公派留学的钱其实每个月都花不玩的,你只要每个月存个1/10,存个四年,那也比早毕业上班的土鳖博士收入高多了。。。
当然,去国外读博也有缺点。
如果楼主是个恋家的人,每年一放长假就往家里跑的,那还是不要出国了,毕竟穷人家的孩子越洋飞机坐不起几次。
还有就是,去国外读博,你的博士论文是要用外文写作的。。也就是说,你必须用外文写十多万字的博士论文,而且不能是国内这种水货,否则就别想毕业。所以为了能够毕业,你必须仔仔细细阅读那些平时被翻译成中文都没兴趣看的文献,而且是大量这种文献。。即便如此,万一到时4年资助大限到了导师还对你的论文不满意,
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听说,这位牛人的大学被特许不用上课,免考勤,还可以去给自己老师讲课,虐老师!
你不需要上课你自学就好了前天,超模君介绍了一位转专业牛人威滕,从文科生辗转几次终于找到自己的真爱——物理。然而,并不是每个人都可以这样的,超模君今天介绍的这位,虽然在青年时期就在数学领域取得两项世界一流的研究成果,但也曾在迷茫的时候,想要跟着威滕转学物理,却发现根本行不通。我发现我最喜欢的还是数学!1962年,张寿武出生在安徽和县的一个农民家庭,家境十分贫困,父母靠种田、捕鱼、养鸭为生。而张寿武小时候身体比较差,瘦瘦弱弱的,父母都希望张寿武长大后能够找到一份不用种田的工作,再加上张寿武歌唱得很好,所以,母亲就给他买了一把二胡,让他学习,以后可以进到生产队的宣传队。不过,父亲比较喜欢儿子跟着他抓鱼,而实际上,张寿武小时候更多的时间是在放鸭。到了7岁该上学的年龄了,张寿武被送到村里的小学开始读书,然而,只上了两天课就回家了!原因是家里的弟弟妹妹没人带,母亲就让张寿武回家带孩子!就这样在家里呆了一年,看着孩子一点点长大,想着:我现在应该有空去上学了吧。。。于是,再次报名去上小学。不过,报名成功之后,突然发现家里又不够人手了!这次不是照顾弟妹,而是放鸭子!就这样,鸭子放着放着就到了期末,快要考试了,然后母亲就叫张寿武去考试。几乎没去过学校的的张寿武一脸懵逼:“我没有念过书怎么考?”好在,他有个大他9岁的好哥哥,在哥哥的帮助下,张寿武勉强通过了这次考试。这让他很受鼓舞,觉得不用去学校上课一样能通过考试,于是,张寿武就更喜欢自学了!事实上,张寿武的爸爸特别聪明,虽然没读过什么书,但是每天捕鱼归来,都会跟张寿武一起比算账。父亲会跟张寿武说这种鱼多少钱一斤,然后张寿武用笔算,父亲就口算,最后他俩算出来的结果通常只会相差几分钱,这让张寿武一直对口算感到很神奇!到小学四年级的时候,张寿武就已经树立了人生目标:长大后要成为数学家!1976年,张寿武顺利考取十里初中,尽管他大部分时间还是在田里放鸭,但是这时他已经深深地陷入了数学中,放鸭之余就在田埂上专研数学。而他哥哥也帮他借来两本初中几何和代数的书供他学习。不到一年,张寿武就已经完全搞定这两本书,初二的时候,他决定转战高中数学,虽然很多老师都不喜欢他(因为他总是迟到或者不来上课),但当时的物理老师非常认可张寿武的数学天赋,便借了几本高中数学的书给他。到了初中三年级,由于要参加中考,张寿武终于开始比较正规地在学校里学习。最后,张寿武成为了考上和县一中(县里最好的高中)的5个人之一。高中之后,张寿武就不用去放鸭了,终于可以开始好好留在学校念书了,然而,张寿武却觉得正规念书无趣极了:“以前念书是想念什么就念什么,但到高中后念书就是为了高考。”在繁忙的高中学习中,张寿武补习语文、英语课之外,继续走在我等凡人的前面——已经在自学高等数学!又是哥哥托人借来的几本大学数学书!因此,在一次数学竞赛中,张寿武运用自学到的微积分知识,作出了其中一道难题,而老师发现答案是对的,却不知如何批改张寿武的卷子,只好让他自己改了,还对张寿武说:“你大概不用上数学课了。”1980年,张寿武参加了高考,很不幸,他最擅长的数学却考砸了!张寿武说:“因为我平时不吃很多早餐,高考时家人嘱咐我要多吃点,结果那一天吃得太多,坐在考场里就昏呼呼的,当时数学满分是100分,附加题20分,我很快做完了前面的题目,却发现有一道题特难,附加题也很容易,3个小时的考试,我1个小时就出来了,和老师一对题,才发现自己漏掉了一个题目中的一段话。这个代价太大了,20分就没有了。我得了79分,而且因为正式分数不满80分,附加题的分数就不能算。”搞笑的是,张寿武完全不懂的化学却考了96分的高分,最后被录取到中山大学化学系!“这是一件太滑稽的事,我一点不懂化学,一个实验也没做过,我花了一个星期来背化学,却考了96分”。这一消息简直是晴天霹雳,张寿武曾一度想要放弃这个去到大城市的机会,想要自学考研究生。不过,在家人的劝告下,还是启程去了广州,来到中山大学报到。来到化学系,由于入学成绩优异,老师们都非常喜欢他,而张寿武心里想的却是怎样才能转到数学系。。。于是,等到新生入学体检的时候,张寿武不断恳求护士将他的体检报告写成色盲,这样,他终于得以被化学系“抛弃”。。。然后,又在张寿武不断地恳求数学系教授收留,拿着高考卷子向教授说明当时的情况后,终于被同意转到数学系!在数学系,张寿武是入学成绩最低但也是最“霸气”的那一位。由于张寿武已经在化学系耽误了半个学期,现在突然转到数学系,课程进度肯定跟不上。于是,贴心的老师就给予了张寿武一个人人羡慕的“特权”:只要能够通过考试,他可以不来上课!免考勤!更让人“生气”的是,本来这个政策就是为了让张寿武赶上进度的,然而到后来张寿武很轻易就赶上时,老师们却忘了“收回成命”,所以,张寿武还是可以光明正大地逃课!(小天:超级无敌羡慕!!!)不过,虽然张寿武不去上课,但是他一直在自学,甚至从大一开始,就给老师上课了!(这人生。。。)这就要从一次数学考试说起了!据张寿武回忆,在大学第一次高等代数的时候,由于张寿武之前自学过抽象代数,并没有学过线性代数,所以,在这次考试中,他只会做比较抽象的那些题。(正常人当然是比较擅长那些具体的题。。。)如此独特的张寿武成功地引起了老师的注意,原因是这位老师很想学抽象代数,却学不会,所以,想要让张寿武教他。这位老师就给了张寿武一本抽象代数的书,让张寿武学会后,给老师们做报告、讲课。(几位教授也来听张寿武上课)渐渐地,就发展成教授们遇到那个不会的问题时,就先让张寿武去学,学会之后再给他们讲解,而且,此时张寿武的“学生”已经发展到了近20位,不仅仅是数学系的老师们,还有来中山大学做培训的老师也来听张寿武的课!而对于自己的大学生活,张寿武也表示十分满意:“大学阶段我很高兴,一直是在宽松的环境中自学,与老师作交流。在大学,我最大的收获是能够将学习过的数学讲出来,数学和语言统一起来了。”1983年,张寿武提前一年毕业,以第一名的成绩考入中科院数学研究所,师从王元院士。王元1986年,经华罗庚、王元、陈省身的推荐,张寿武去到美国哥伦比亚大学继续深造。在美国读博士期间,张寿武还跟着法国数学家施皮罗(Szpiro)在巴黎学了半年,又跟着德国数学家法尔廷斯(Faltings)在普林斯顿学习了一年。1986年度菲尔兹奖获得者法尔廷斯1991年,张寿武回到哥伦比亚大学进行博士论文答辩,法尔廷斯也破天荒出现在答辩现场,这让整个数学系都为之震惊,因为有时系里请他作报告他也不一定会来。而在答辩结束后,这位高冷的数学家对张寿武的博士论文评价颇高:“这是11年来,数学界最好的博士论文。”后来,张寿武的这篇博士论文还在全球顶尖的数学杂志《数学年报》上发表了!博士毕业后的张寿武,当时在美国申请职位是非常困难的,然而,张寿武却同时通过了好几间顶级学府(哈佛、普林斯顿、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、斯坦福大学等)的职位申请。最后,张寿武还是选择回到普林斯顿高等研究中心继续研究。1996年,张寿武又回到哥伦比亚大学(于两年后聘为终身教授),就在这一年,张寿武证明了世界性的难题——波戈莫洛夫(Bogomolov)猜想。第二年,张寿武受邀在柏林世界数学大会上作了长达45分钟的关于波戈莫洛夫猜想的报告,同年,他获得了世界华人数学家大会最高奖、被誉为'华人菲尔兹奖'的晨兴数学奖。2001年,张寿武先后在《数学年报》以及《亚洲数学期刊》发表了关于格罗斯-乍基亚-张(Gross-Zagier-Zhang)公式的重要研究论文(压缩后仍然有120页)。这些都是国际数学领域一流的研究成果。不过,这位牛人也有迷茫的时候,就在张寿武完成博士论文的时候,曾有一段时间有点不知所措,感觉失去了方向,甚至想要跟弦论大师威滕学习物理。然而,当他拿起物理书,研究了几下,发现自己还是喜欢数学,幸运的是,张寿武现在已经将数学当做了自己最大的快乐!“那段时间很痛苦,因为不知道要干什么。现在,做数学就是我最大的快乐。”本文系网易新闻·网易号“各有态度”特色内容部分资料来源于网络
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喜欢该文的人也喜欢文科生为统计抓狂?李连江老师来拯救你!
作者:李连江
编辑:清欢
“约书”,分享书的一切,我们约起来,一起谈书论道,带上灵魂混社会。
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你向往量化方法,又好奇又喜欢,然而担心数学基础不厚
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油菜花:李老师,您本科学哲学,后来读政治学,为什么会写量化方法的书?
李老师:说来话长,不过可以先借用齐白石先生的五个字做个回答:“我难,你不难。”教师节期间,我在北京改清样,晚上在电视上看到李苦禅先生的二公子李燕先生讲述师祖齐白石先生的轶事。李苦禅先生向师父白石老人请教作画、研磨、治印以及做印泥的诀窍,白石老人对大弟子从不藏私,倾囊相授。传授前,老人有句口头禅:“我难,你不难。”李燕先生模仿白石老人的湖南口音,韵味十足。白石老人的意思是:我摸索出这些诀窍,很难;跟你一说,你就懂了,就会了,你不难。我觉得白石老人这五个字总结了师生正道。统计学术语晦涩,公式像天书,我学得十分辛苦,像爬泥泞滑坡,走陡峭山路。我在独自摸索过程中折了几根树枝,权当登山杖。书就是这几根树枝的化身,我希望用“我难”在一定程度上换取读者的“不难”。当然,这只是我的主观愿望,效果如何还有待检验。
油菜花:您说“我难,你不难”是师生正道,有歪道吗?
李老师:我很幸运,从小学到读博士都遇到了好老师,所以没有体验到“歪道”,但我耳闻目睹了不少“歪道”。比如,我在微信上看到一句话:“学生虐我千百遍,我待学生如初恋。”这好像是不懂师生正道的人编造的自恋胡话。用车铭洲老师的比喻说,学生问老师,是和尚敲钟,老师的成就是学生敲出来的,学生怎么可能“虐”老师。“初恋”更是胡扯,因为初恋总是伴随着想象与幻想,很美妙,但不可能完全现实,否则就无浪漫可言了。傅雷先生把初恋比作美丽的火花,是大智慧。火花温度越高,持续越久,两片金属产生的合金的纯度与韧度越高。我觉得的,老师学得越辛苦,越应该把正路告诉学生。正路不是坦途,但老师不能有意无意地听任学生走岔道,甚至为了炫耀学问把简单的道理复杂化甚至神秘化,否则就是失职。
油菜花:现在的大学生和研究生数学都不错,还有必要通过“戏说”学量化方法吗?
李老师:这个问题我答不了。不过,我可以做三点解释。首先,数学好,有助于学统计学技术,但未必有助于掌握量化方法背后的概率思维方式。在培养概率思维方式上,我在书中做了点探索,借助比较容易引起共鸣的人生哲理。其次,我国的知识教育发展很快,年轻学生的数学知识训练远远超过了我这代人,但知识灌输与思维训练不是一回事。最后,考大学时选择文科的学生,一般认为自己数学弱,往往对量化方法有莫名其妙的心理恐惧,我希望“戏说”有助于克服“统计恐惧症”,打破量化方法迷信。
油菜花:李老师能否“剧透”些书的内容?
李老师:首先,我对量化方法的几个基本概念,例如“量化”、“抽样”、“变项”、“测量”做了比较透彻的分析。其次,我对“正态分布”概念背后的“概率思维方式”做了比较平易近人的解释。我杜撰了两个说法,一是把“正态分布”分为三个版本,二是把从个体观察到样本统计值再到总体参数比作黑格尔说的从“个别”到“殊相”再到“共相”。再次,我分析了“显著度检验”的逻辑,把检验过程比作“欲擒故纵”、“诱敌深入”、“反戈一击”三个阶段。最后,我从哲学角度介绍了概率作为因变项的特殊性,用日常语言详细解释了“最大似然估计”的基本逻辑,列出了“摸着石头过河”的步骤。
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