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はてなキーワード: 進振りとは
いろいろしくじってきたが、その後のことも考えると、人生で一番大きなしくじりだったと思う。
を検討していた。
コンピュータと人工知能に関心があったということが候補を選んだ理由だった。
当時、LinuxやFirefoxなどのオープンソース活動に興味を持っていた。
また、脳科学や認知科学、人工知能など人間の知能に関する分野にも興味を持っていた。
研究分野としてはOS・コンパイラなどのコンピュータの基礎研究という印象を受け、
工学の方が自分の嗜好に近いと考えて工学部の学科を検討することにした。
工学部機械情報学科はロボティクスを中心とした情報を扱っていて、
ロボットのハードウェアへの興味が低かったことから優先順位を下げた。
そして、
を候補として考えた。
機械系のカリキュラム・研究も含まれていて、2つの学科が扱っている分野が共通していた。
違いとしては、システム情報工学では応用物理系の内容を中心に扱い、
知能社会システムでは機械系から社会工学・経済工学まで扱っているという違いがあった。
そして、次の理由から知能社会システムコースを候補として考えた。
私は教養学部での講義からゲーム理論やシェリングの分居モデルなどの話題に触れ、
また、当時行動経済学や経済への物理学の応用などの書籍を読み社会科学系にも興味を持っていた。
人工知能やマルチエージェントや進化計算などの複雑系にも興味を持っていた。
また、自分の関心がある講義が他学科にも分散していたことから、
講義を取りやすいことも良いと考え、自立して科目を選択できると考えた。
また、製造業や電器メーカーの不調から従来の工学系学科に進んでよいのかと悩んでいた。
できて数年の学科だということで新しいことができるのではないかと無根拠に考えていた。
そうして工学部システム創成学科知能社会システムコースに進むことにした。
そうして、システム創成学科知能社会システムコース(PSI)に進学したが、
思うようにはいかなかった。
幅広い分野を扱いつつ、講義数が少ないということで全体的に内容が薄く、未消化気味だった。
また、講義間の関連性が薄く、体系的に学べることが少なかった。
などの工学の基礎となりうることは扱うのだが、基礎に留まっていた。
また、講義を受けてのレポートが中心で理工学の演習は少なかった。
工学部だから機械や電気ではなくても理数系を基礎として扱うのだろうと考えていたが、
予想とは違い少なかった。
統計は理工系でも社会系でも重要なものだからもっと力を入れて欲しいと思う。
そのため、ディスカッションやプレゼンテーションなどの機会があったが、
幅広い分野を扱っているということもあり、学生層が広かった。
その分、興味が合いそうな同級生を見つけにくかった。
カリキュラムが少ない分、就職活動を頑張って学部で外資などに就職しようという
学生も多かった。
全員が全員そうだということはなく、修士も進むことを考えている学生もいた。
他学科聴講は思ったよりもできなかった。
受けたいと思った講義の時間が被っていたり、前提知識が不足していたりして、受講が難しい場合があった。
学科での講義に関心が持てず、モチベーションが下がっていたということもあった。
研究室には学部3年後期に配属される。カリキュラムの少ない分をそこで補う想定らしい。
しかし、私が所属していた研究室では、学部就職する学生が多く、
他大学からの院生やポスドクが中心であまり教育が受けられなかった。
システム創成は機械情報学科や計数工学科と違い、情報理工学系研究科ではない。
進振り時点ではそこまで差を考えていなかったが、講義の内容やPCなどの設備が違っていた。
大学院でより専門性を高めたいと考えて情報理工学系研究科に進んだが、
実力の不足から、大した実績を上げることができなかった。
学部では幅広い内容を身に着けて、大学院で専門性を高めるということを考えていたが、
他の研究室に進学するならば、その研究室と密に連絡を取って、院進学前から
必要な勉強・研究計画作成をしないと、講義や就活で研究に必要な時間が取れなくなる。
このようなことから、大学院では成果を出せず、就職活動もあまりうまくいかなかった。
振り返ると、それまでの人生で初めて大きな意思決定をする機会だったが、そのことを十分に認識できていなかった。
取捨選択するということができず、幅広いカリキュラムがあるということから選択肢がありそうな道を選んでしまった。
安易に考えず、具体的にメリット・デメリットを書き出して、検討すべきだった。
それまでどれかができるということではなく、どれもできるようになろうとしてきたことがあり、
立花隆さんの影響を受けていて、文理ともに学ぶことに憧れていたが、
その難しさを分かっていなかった。
意思決定をするために必要な情報を集めて、裏を取るということができていなかった。
まあ、サークルに工学部の先輩がほぼいないという事情もあった。(普通工学部は忙しいからな。)
もう少し聞けていれば、進学先を再検討していたと思う。
自分が目指すような幅広い分野を学ぶということを行うのであれば、基礎を幅広く身に着けることを
念頭において進学先を選ぶべきであった。
そう考えると、情報科学科や計数工学科に進むことを考えるべきだったと思う。
理学部情報科学科については小中高からプログラミングを扱っている人が多いと聞いていて気遅れしていた面もあった。
独学で学ぶようにはしていたが、学科に進学した方が教育や同級生など成長できる機会は多かった。
学部で情報系の基礎を身に着けて、大学院で応用に広げることも十分考えられたが、当時はその想定ができなかった。
あと、当時情報科学科や電子情報学科が進振りの最低点(底点)が非常に低く、避けた方がよいかなと思っていたところもあった。
進振りで高い点のところを目指していたわけではないが、つい点数に左右されてしまった。
今の機械学習やディープラーニングは自分が当初やりたかったことに非常に近かった。
大学院でそちらに進もうとしたが、実力不足から挫折してしまった。
情報科学科や計数工学科に進学していれば、その分野に進むチャンスが大きかったと思う。
教養学部時代に自分がやりたいことについて、教授に相談したり、一般書籍ではなく学会誌を読むなどしていれば、
進路を明確に決めて、進振りでの失敗も避けられたのではないかと思う。
進振りでは点が足りなくて進学できなくて失敗したという話を良く聞くが、
これは進学先の選択を誤ったという話である。その分、あの時選んでいればという後悔が大きい。
システム創成について、自分の失敗から悪い面ばかり記載してしまった。
私の進振りでのしくじりを具体的に書くことで何か参考になればということで書いたものである。
自由度が高い分、自分で計画を立てて行動できる人にとっては良い面もあると思う。
私自身は進路・キャリアを良く決めないまま進学してしまったため、うまくいかなかった。
など学科の色がはっきりしてきて、その方面に目指す人にとっては良い学科と思う。
(カリキュラムはあまり変わっていないらしいという話も聞くが。)
失敗したと思っても、将来どうなるかは分からない。
現に情報系学科は過去は非常に底点が低かったが、今は高騰している。
システム創成ではないが、大学院で他分野に進んで研究者として業績を上げている知り合いもいるので、
あまり後悔せず、前を向いて進んで欲しい。
・自分の興味があることを選ぶ。
・メリット・デメリットを考える。講義の幅が広い、専門性が弱いなど。
・出口戦略を決める。
・進路・進学先を調べる。就職先の傾向が自分に合っているか調べる。大学院が別キャンパスだったりすることもある。
・研究室を調べる。卒論・修論を見て、自分のやりたいことと合っているかを確認する。
・人に相談する。
・教授に相談する。他の学科との違いなど。直接相談してでも聞いてみる。
・学科の先輩に相談する。連絡が取りづらいだろうが、雰囲気を掴むには一番よい。合わないと結構辛い。
・進振りの点数
・点数だけでは選ばない。
・なぜ人気かを考える。その原因が自分に合っているかを考える。
機械学科、電気学科といった学科で扱う従来の工学分野だけではなく、社会科学分野を含めた問題解決を扱おうという学科である。
もう何年も前の話である。
当時の私は日本の産業の変化から工学だけを学んでいて良いかという不安と工学を社会に応用していこうという学際的な志への興味を抱いておりこの学科を選択した。
しかし、
・船舶学科の流体力学など過去のカリキュラムが残っていて統一性がなかった。
・専門性を求めて転科したり、別の院に進学したりする学生がいる。
と不人気学科を再編成した新しい学科であることの影響を感じざるを得なかった。
カリキュラムが少ないため工学部では就職のための楽な学科扱いだったり、情報理工学系研究科には入れなかったり、キラキラネームだったりと工学部内で微妙な扱いだった。
進振りで希望通りに進学したものの期待と異なり、悩んだものだった。
ここまで否定的に述べてしまったが、当時から改善していると思うし、良いこともあった。
他の学科にはいないようなタイプの学友が持てたことも良いことだった。
今でもこの学科から優秀な研究者やエンジニアが育っていたり、起業したりするなど優秀な人材を多く輩出している。
文系（法・経済）なら何が何でも東大に行っておく価値は大いにあるけど、理系（理・工・農）は地元に一番近い旧帝のほうがいいかもしれない
理１、理２の入試をパスしても、ギフテッドな天才は別として、駒場の進振り競争は地方出身者には絶対的に不利
トップ校から最寄り旧帝の志望学科を選んで受験、同窓同期が数十人いる近場の都会で勉学に励んで、修士で東大京大、博士で米国留学っていう感じで全然キャッチアップ可能
学科難易度情報や試験対策で東京の中高一貫出身者のネットワークにはかなわない
文系は進振りないから、サークル情報とかで後れをとって、彼女がなかなかできないとかおいしいバイトにありつけないとかの実害を被るが、理系はそれだけじゃなくて進路や成績に直結する
2年ぐらい前からか、ようやく医学部一辺倒から変ってきてくれてうれしい。
女子の医学部入試差別もあるし、GAFAがAI医者を全力で開発してるし、コロナでリモート診療がすすんでるし、医者の未来は暗いね！
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| 00 | 51 | 7392 | 144.9 | 44 |
| 01 | 41 | 4211 | 102.7 | 46 |
| 02 | 38 | 5360 | 141.1 | 47.5 |
| 03 | 21 | 1416 | 67.4 | 29 |
| 04 | 14 | 1898 | 135.6 | 32.5 |
| 05 | 8 | 1711 | 213.9 | 48 |
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| 10 | 65 | 9511 | 146.3 | 72 |
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| 12 | 85 | 15809 | 186.0 | 52 |
| 13 | 152 | 14402 | 94.8 | 41.5 |
| 14 | 91 | 9963 | 109.5 | 48 |
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なんでも屋としての総合職ではなくて、専門家として人を雇うやり方だ。
メンバーシップ雇用と言われる日本とは違い、アメリカやヨーロッパではジョブ型雇用が一般的だと言われている。
採用時に仕事内容が決まっていて、仕事内容に対して給料が紐付けられている。
日本でも医療の世界はジョブ型採用で、医学部を出たら医者の仕事に就く。
医者として採用された場合、医者の仕事だけやって、総務や経理に回されることはない。
年功序列というものは薄く、転職したら給料が下がるわけでもない。
ジョブ型採用の場合、学校で学ぶ内容と仕事が密接な関係を持っている。
小熊英二著『日本社会のしくみ』に詳しくあるが、欧米だと、経理の人を募集する場合、経理の学士または実務経験3年以上とかが条件になる。
日本みたいにポテンシャルで学部関係なく採用するわけじゃない。
だから、当然、大学で何を専攻するかで就ける仕事や給料が大きく変わってくる。
一流大学を出てても、「食えない」分野だとタクシードライバーしか仕事がないとか普通にある。
日本の場合、日大医学部を出て医者になると、多くの東大生よりも高収入になる。
日本がジョブ型採用になった場合、これと同じことが全学部で起きる。
つまり、日大で経営や経理（あるいはその他の「食える学問」）を勉強した人のほうが、東大で哲学や歴史学を勉強した人より、高収入になるってことだ。
東大入試は科類別で、何を専攻するかは入学後に決まる。この制度が維持出来ているのは、どんな専攻に回されたとしても、東大卒のポテンシャルが評価されて、就活でもその後の人生でも、大きく不利にならないからだ。
しかし、ジョブ型採用になれば、何を専攻するか次第で、東大卒の収入や社会的地位が、日大卒よりも低くなるのである。
そうなったら、入学後に専攻が決まるなんて悠長なことはできなくなるだろう。
今の大学制度全体も、メンバーシップ雇用を前提として組み立てられていて、ジョブ型雇用にするならば、産業界だけでなく、大学などの教育機関も大きく変革することになるだろう。
でも、そんなことは無理だから、この先もメンバーシップ雇用と、就活する年に不景気だと人生終了氷河期世代の理不尽は永遠に続く。
どこまで来ても競争しかなかった。ぼくは両親とも東大を出た家に生まれたので東大に入る選択肢しかなかった。学校名は伏せるけど関東の県立男子校を出て東大に入った。親と違ってぼくは理系に進んだ。進振りと院進学を経て化学メーカーに入った。
周りから見れば順風満帆な人生だろうけど、とても厳しい戦争を勝ち抜いてたどり着いたのがこの会社だ。入社後は比較的目立たぬ競争を経て海外へ出向し、出世コースに乗ったことを確信したが出先でもまた競争だ。上司の評価、同僚の評価を気にして馬車馬のように働いた。
帰国後は周囲からの評価も良く、給与は30代にして大台に乗った。しかしここからも競争だ。ルールのない世界で生き残るのはとても難しいが、ここまでやってきたという自負を持って生きていく。
もう高校の同級生とは話が通じない。勉強を頑張ってたどり着いた場所だが、そこにはさらに競争が待っていた。危機感にケツを叩かれ今日も働いたし、来週も再来週も働き続ける。レールは敷かれていない。自分で他者を蹴落として掴み取ったこの場所を絶対に譲りたくない。このまま走り続けてどこまで行けるのかを知りたくなったので、限界までぼくは走り続ける。ちっとも幸せじゃない人生だが、ぼくにはこういう生き方しかできないんだろうな。
