【讀碩士無法升遷加薪,就是浪費時間與金錢?】
經常有上班族來問我考研究所一事,問的多半是要不要念、念了對職涯有沒有幫助、未來能不能夠加薪或升遷……總之就是值不值得念?如果用這個務實的角度一邊上班一邊讀研究所,最後可能會發現一點都不務實,有兩個原因:
💚1.現在越來越少企業因為學歷來加薪或升遷:
一般來說,加薪看的是個人的工作表現,以及未來的發展價值;升遷則看的是有無帶團隊的能力。就算你的學歷不漂亮,但是符合條件,仍有機會加薪與升遷;相反地,學歷再好,若沒法反映到工作表現上,做出成果,也是枉然。
💚2.畢業三五年之後,企業用人跟學歷無關:
學歷是社會新鮮人的入場券,至於有幾年工作經歷的人,企業看的是職能的相關性,以及過去的工作表現,學歷便不再那麼重要。至於碩士,對於高科技業或外商,已經成了基本學歷,並不是特別值得加分的亮點。
除非在一些老企業會有差別待遇,薪資與職等不同,至於其他企業,兩者越來越脫勾,如果還用老觀念去讀碩士,難免要傷心,慨嘆白讀了。所以如果想讀碩士,除非一些專業領域,至於一般文法商,我會建議不要去想在工作上有沒有好處,可能會讀得開心些。這時候不妨以興趣為主要考量,反而更務實。
可是很多人在職場遇到難關時,都以為讀研究所可以救他們。這麼糊里糊塗,說真的,神仙都難救,更別說讀碩士了。
像是有個中年女性來問我讀休閒觀光研究所,因為公司正在裁員,下一個很可能是她,她想改行做領隊或導遊。我直接告訴她,這兩個工作都不需要考碩士,直接去考執照就行。接著她說也許可以去私立高職教書,現在少子化,又這個年紀,於是勸她別想這條路了吧!
另外,也有人認為讀碩士能夠挽回他的人生。昨天有位公職人員說想讀碩士在職專班,而這個科系跟他的工作無關,周圍每個人都有意見,說念這個碩士沒法升遷,浪費時間也浪費金錢。聽著聽著,他猶豫了,來問我該讀嗎?我問他讀碩士的動機是什麼?他列舉出四個:
1. 想補學歷
2. 學習新知
3. 想交朋友,認識不一樣的人
4. 想認識不一樣的自己
這四個動機,除了補學歷與學習新知外,另外兩個透露出一個主要訊息:他不滿足現狀!後來他跟我說,現在環境舒適安逸、一成不變,想要透過讀碩士來看看不同的世界,認識不同的人,也想藉此探索自己,找出其他可能性。
老實說,除了補學歷外,其他三個都不必靠讀碩士來達成。就算是補學歷,他的工作根本不需要學歷。所以別人一說,他就動搖。
個人的看法是,反正他閒著也閒著,再去讀個碩士不是壞事,何況台灣的學費相對國外是非常便宜,而且每個人這一生最值得投資的是自己,為什麼會說浪費時間與金錢?我是想不通這種成本觀念!
難不成去吃掉花掉就不浪費金錢,或是每天滑手機、看電視就不浪費時間,怎麼讀書這件事就讓人特別感到浪費金錢與時間?大家對讀書的觀念過度功利,總認為一定要換到好工作或升遷加薪才划得來,這是限縮了自己的成長。
像我讀EMBA,既沒升遷也沒加薪,倒是認識不少很厲害的同學,我常常在電視上看到他們受訪。我讀文科,他們多數是理工科或法商科,並在高科技業或大企業任職高階主管,讓我的視野開闊不少,也見識到頂尖精英做人做事的篤實與謙虛,這些都是無形的受益,但我相信絕對在我身上產生一定影響。
不過如果想要學習技能,我倒不認為要去讀碩士,還不如在補習班或線上學習,或是找個教練一對一教導,學得既快又好,還能立即派上用場。至於研究所的目的,並不是在傳授這些工作技能,這也是我勸大家讀研究所不必與工作掛勾的另一個原因。
即使如此,這幾年我倒是看到讀研究所有一個明顯的好處,就是洗學歷。特別是社會新鮮人熱愛用這一招,國立大學後段班,想辦法考上前段班研究所,履歷只秀出碩士的學校,有沒有幫助?當然有!而中年人洗學歷,則是面上有光,走路有風,在一些場合就能選上什麼長之類的,做顧問或當講師也能增加份量。
所以我出個題目來問大家:
💚假設你的家人或朋友想念碩士,念完並不會升遷加薪,你覺得他該去念嗎?
(讀了本文有受益,也請留言+1)
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九二一震災發生之後,當時執政的李登輝政府對於是否要頒布緊急命令考慮許久,除了2000年總統選舉將至的考量,畢竟台灣解嚴、解除動員戡亂時期才沒幾年,大家都怕獨裁的那個潘多拉盒子再度被掀開。
在20多年後,台灣再度遭受新冠肺炎疫情的重擊,因為通訊科技的進步,這回,各級政府有更多工具可以因應,尤其是網路和行動網路帶動的通訊革命,讓賑災紓困的訊息和金錢發放不再如文中所述的九二一震災時的一團混亂。但在去年國際疫情剛爆發的時候,也有總統發布緊急命令之議,最後因台灣守住疫情而作罷。
這篇刊於1999年9月30日656期《新新聞》的文章,看得出李登輝政府對於總統緊急命令一事的謹慎,雖然當時文中有「在將來的歷史上,恐怕眾人探索的不是緊急命令的內容和對政府機制的影響,而是時機到底是不是遲緩了」之議,但20多年後,無論是回顧九二一震災或是才發生不久的本土新冠疫情爆發,公職人員對於總統緊急命令之類的政府擴權行為之謹慎態度,應該都要受到大眾的肯定。(新新聞編輯部)
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老一輩的很喜歡說:「年輕人不要一直換工作,要做長久啊!」
但是面對不喜歡的工作,到底要怎麼做長久?
碰到不喜歡的工作要不要離職?短時間換工作會不會人覺得很不穩定?
就算自己沒有問題,身邊的人也會有這類的疑問
我上個禮拜才跟一位長輩說,不要苛責想換工作的年輕人
姑且先不論頻率,至少他知道他不想要什麼💡
而事實上很多人都還在找自己究竟喜歡什麼,要怎麼找?
其實就是一直嘗試
也是我一直跟大家說的,如果不知道自己對什麼有興趣🎯
利用工作之餘的時間多接觸其他不同面向的事物
一定會有所斬獲的💪💪
有人準備國家考試好幾年,最終發現自己其實不想要當公職人員
有人做了穩定工作很久,發現自己更想要創業
像我妹妹因為小我很多,時不時會諮詢我關於工作苦惱
我叫她爬文哈哈(自己人也要做功課!)😂😂
當然也跟他分享很多
二話不說立刻拿了幾本書給她啃
在嘗試的過程中自己也要很積極
誰的人生沒有迷惘過?
路都是自己一步一步摸索出來的
按照自己的步調吧!
「勇敢嘗試的人當然也害怕失敗,但更害怕的是自己不敢失敗!」
#你也有因為換工作被唸過嗎
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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各位鄉親大家好,我是阿苗(客語)
剛才這一句話呢,是我非常的努力,和我的牽手學的。因為我的牽手嘞,是客家人。
最近這幾年齁,我突然發現一件事情,我非常想要學會客家話,因為我想要知道,在台灣這塊土地上,有非常多人在使用的這個語言,它到底應該要怎麼講,它到底應該要怎麼在生活中使用。不是因為要選舉的原因啦,是因為我想要跟在台灣這塊土地生活的人,更緊密的站在一起,跟所有的人站在一起。
今天,這個場合,我想談一下我做為一個台灣人,鄭南榕先生對我來說他的意義是什麼?以及生為一個台灣人,找回自己的語言、找回自己的舌頭的意義到底是什麼?
我現在很努力在學客家話,這應該是我想要學會的第四種語言。在我小時候呢,我家裡面的長輩,一直告訴我「我們是中國人」。我姓苗,苗這個姓氏齁,很多人一看就知道,幾乎沒有台灣人姓苗的嘛。我的爺爺,是1949年之後的戰後移民,小時後呢,家裡面的人總是說「我們是中國人」、「我們是廣東人」、「我們來自廣東」。
雖然,我是在台北出生的;雖然,我的爸爸也是在台灣出生的,可是我們家裡人的意識形態,仍然是「我們是中國人」。
一直到我長大到一定歲數了,我才突然發現一件事情。我才突然發現:為什麼我會不假思索的接受「我是中國人」、「我是廣東人」這個觀念呢?明明我的媽媽是雲林西螺人,我的阿公是一個雲林的小學老師,是世居在雲林的台灣人。為什麼,我會不假思索的來接受小時後被灌輸的這個國族的意識形態呢?
直到我再長大了一點,我發現了更多事情。我發現我背得非常熟的教科書上的東西,可能有很多是不值得背的這麼熟的。因為我們的地理課本教給我們的,很多呢,都已經是歷史了;我們的歷史課本教給我們的,很多呢都其實也都是神話。對我來說,要認識真正的台灣,要認識真正的自己,好像有點困難。要等到,我們長大到一定的階段,擺脫考試的束縛、擺脫分數的壓力,可以看自己的書、可以講自己的話的時候,我們才有這個機會。
我今天在來台中的路上,我一直在想一個問題:我是什麼時候知道鄭南榕先生這個人的?時代久遠,實在是想不太起來。可是我很確定,我不是從課堂上,不是從課本上,不是從任何國民教育的階段,來接收到、來認識到這位對台灣影響非常重大的前輩。這是多麼諷刺、多麼荒謬的一件事情。
當我第一次接觸到鄭南榕先生的故事、他的生平的時候,最讓我心裡面感到共鳴的一件事情是:Nylon在他的一份履歷上寫說,「我是一個混血兒,出生在二二八事件發生的那一年。」這件事呢,困擾了他一輩子。
從某種意義上來說,我跟Nylon有相同的困擾:我是一個混血兒,我是一個芋仔番薯。我是活在台灣這塊土地上,我是誰?我將來要走向哪裡?台灣的未來要走向哪裡?這一件事情,也困擾了我非常久。
如果Nylon還活著,他今年已經幾歲了?各位,他今年已經是71歲了。二二八幾周年,Nylon就是幾歲。可是他停留在我們心中的印象,永遠永遠都是那麼的年輕,永遠都是他非常激昂、非常振奮人心的演講。因為他用他的生命,他燃燒了他的自我,給台灣人點了一盞思想自由的燈塔。很多人都會說,鄭南榕的名言就是「我主張百分之百的言論自由」。可是我們為什麼需要百分之百的言論自由?是因為我們需要百分之百的思想自由。我們需要百分之百的思想自由,我們才能取得百分之百為自己作主、決定自己未來的自由。
過了三十年的今天,我們可以說「沒錯,台灣人有言論自由了」、「生活在台灣這塊土地上的人,什麼都可以講了」、「連為匪張目、主張統一這種話都可以講了,沒有什麼不能講」。可是台灣人的心,仍然是不自由的。我們還是可以看到,在這個年代,有人還在對獨裁者歌功頌德;在這個年代,有人還在說,圍捕鄭南榕是依法行政。過了三十年了,依法行政的人,現在,被很多人接受,他可以擔任一個非常重要的地方公職。我們台灣人的心,仍然是不自由的;我們的思想,仍然不是完全自由的;我們還沒有勇氣可以為自己當家作主。
所以我今天,在這裡,要說的是:我們不能夠,只用言論自由的層次去理解鄭南榕;我們不能夠,只用「主張說出台灣獨立」這件事情、這個層次來理解鄭南榕。我們必須更深一層的理解,鄭南榕主張的,是要進一步的實踐,是要用整個生命、整個人生,用全副身心投入、實踐爭取台灣人百分之百當家作主的自由。這也是我們無可迴避的責任,這就是我們這一代人必須要完成的事情。
我們要找回自己的頭腦,我們要找回自己的舌頭,找回自己的聲帶,說出我們自己想要說的話。不管前方,有多少的阻礙;不管中國如何的恐嚇;不管當權者,運用多少的文宣機器來璿傳、來打壓,來摀住我們的嘴巴,我們都要盡全力,說出我們想說的,並且努力的去實踐,讓我們理想變成真實的。
Nylon永遠都是這麼的年輕,他手中的重擔,現在應該是我們這一輩的人要接下來了。
我是苗博雅,我是一個芋仔番薯,我是一個三十一歲的年輕人,我不但主張百分之百的言論自由,我也主張台灣人有百分之百的決定自己未來的自由。
謝謝大家。
公職 考幾年 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的精選貼文
本集主題2: 新竹縣政府教育處劉明超處長專訪
劉處長從小生長在公務家庭,因為雙親的影響,所以從小對功課就會自我要求,但國中時卻因為參加較多的戶外活動,而突然讓功課即從名列前茅掉到後段班,但他的老師和雙親卻沒有指責他,而是以關心陪他渡過那段青春的迷惘期,這也是後來影響他很重要的因素。所以他在大學原本來是念理工科的,卻在碩士改念教育政策與行政研究所。因為他也想當一個可以影響、改變學生的一位老師。考上教職後,先是擔任國中教師也兼導師,在那幾年,是他非常快樂的時光,後來在一次的因緣,原本只是陪著朋友去考公職,卻意外的他自己考上了,從此步入教育的行政體系,從桃園縣政育局、新北市政府教育局、一直到現在的新竹縣政府教育處處長。在節目中,他分享了許多他的做人、做事的想法和觀念。還有整個新竹縣未來的教育願景,還有改變他最重要的一句話「莫忘初衷」,這句話一直是他進入教育體系,時時提醒自己的,最後處長也對我們年輕的童軍夥伴說一些勉勵的話,給大家一些新方向和新思維。
學歷:●國立政治大學教育學系博士
●國立暨南國際大學教育政策與行政研究所碩士
經歷:●教育部國民及學前教育署國中小及學前教育組專門委員、副組長
●新北市政府教育局督學室主任、科長、督學、府會聯絡員
●桃園縣政府教育局 課長
●國民中學教師兼導師
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今天是放榜日
大家準備考試幾年了呢
在考場也有看過年紀偏高的考生
不曉得大家會給自己設個停損點嗎
還是說堅持一定要走國考這條路呢
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