金融業進修職涯首選臺北大學商學院IEMBA
近年大臺北地區在職人士對財務金融教育需求與日俱增,選擇碩士在職專班時,師資、課程、學習資源都是重要的考量,臺北大學商學院「國際財務金融碩士在職專班(IEMBA)」針對從事金融相關工作的中高階經理人,提供優質、地理位置方便、配合工作時間,且具有國際觀、專業性的碩士班程度的財務金融進修課程,以滿足大臺北地區在職人士對金融專業知識的強烈需求。
IEMBA在課程設計中納入與金融業決策相關的一般管理類課程,包括公司治理、金融行銷等多元化的教學,當代管理論壇邀請國泰金融控股股份有限公司資訊長張家生、臺灣金控股份有限公司暨臺灣銀行董事長呂桔誠等高階經理人進行講座。今(109)年度亦邀請元大期貨副董事長周筱玲與本校教師開設金融科技與大數據分析課程,修習業界新科技趨勢及巨量資料處理與分析,強化學子學術與實務雙向實力。期望培育出金融界優秀的管理人才,也能更加貼合產業中的實質需求。課程師資除學術學者外,並聘請前金融監督管理委員會主委丁克華、樂天國際商業銀行董事長簡明仁、福邦創業投資股份有限公司董事長黃顯華等產業領袖進行雙師授課。
臺北大學IEMBA每年皆安排學生進行國際企業、交易所或大學參訪並舉行座談,例如今年度帶領學生至玉山金融控股有限公司、沃旭能源股份有限公司、巨大機械工業股份有限公司、喬山健康科技股份有限公司等國際企業進行參訪;108學年度帶領學生至日本早稻田大學、伊藤忠等實地參訪,而課程中也透過多樣化的哈佛個案討論課程,協助學生增強國際宏觀視野。
臺北大學商學院碩士在職專班獲得專業雜誌2021年3000大企業經理人EMBA就讀意願調查評比排名TOP 3。此次臺北大學110學年度「國際財務金融碩士在職專班(IEMBA)」將於11月23日至12月14日開放報名,歡迎推薦優秀經理人報名,提升財金競爭力。
*臺北大學IEMBA招生網頁:http://iemba.ntpu.edu.tw/
*網路報名:109.11.23~12.14下午4時止
https://money.udn.com/money/story/5723/5030542
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AI機器人將如何顛覆製造業?
面對AI機器人帶來的破壞式創新,台灣製造業該怎麼把握機會,在自動化典範轉移的亂局中,占有一席之地?
Bastiane Huang
Feb 6 · 1
在先前Robotics 2.0系列文章中,我們討論了AI如何讓機器人做到過去做不到的靈巧工作,並能夠開始自主學習。第一篇文章介紹了AI如何開啟Robot2.0時代。第二篇文章則描述AI機器人在倉儲運輸業的應用,透過觀察這個新技術的第一個應用場景,來預測這一切將如何影響我們的生產力、就業狀況以及日常生活。
這篇文章我們將聚焦目前大量運用傳統機器手臂及自動化設備,同時占台灣產值最高(30%)的製造業。具有自主學習能力而且靈巧的AI機器人,將如何影響製造業流程及整體產業結構?供應鏈上的各廠商又該如何因應Robotics 2.0帶來的破壞性創新?
「未來已經到來,只是先被一部分人看見。」 — 作家威廉.吉布森
The future is already here — it’s just not very evenly distributed. — William Gibson
製造業自動化現況
根據國際機器人聯合會(IFR)發布的最近報告,全球工業機器手臂的出貨量在2018年創下新紀錄,來到38萬4,000台。其中中國仍是最大市場(占比35%),接著是日本,美國,台灣排名全球第六。
汽車以及電子製造業依然是工業手臂的最大應用市場(占比60%),遠遠領先其他包含金屬,塑膠及食品等產業。具體原因我們在第一篇文章也討論過,由於傳統機器人和電腦視覺的限制,目前除汽車業和電子業以外,倉儲、農業和其他產業幾乎都還沒開始使用機械手臂。而這樣的情形將會被AI機器人及深度學習等新技術所改變。看到這裡,你可能會想:自動化及工業機器手臂在製造業既然已經有幾十年的歷史,該自動化或可以被自動化的部分應該都已經自動化了,還有什麼創新的空間呢?
出乎意料地,就連自動化程度最高的汽車製造業,離所謂的全自動化關燈工廠(lights out factory)也還有很大一段距離。舉例來說,汽車組裝的部分大多依然是由人工來完成。這也是車廠最勞力密集的部分,平均一間汽車工廠裡有3分之2的員工都在裝配車間。就連一向追求革新與顛覆,主張追求最高自動化的特斯拉執行長馬斯克,都不得不公開承認,特斯拉生產線自動化的進度不如預期。
究竟為什麼自動化這麼困難?
自動化至今無法跨越的技術限制
現今的自動化生產線普遍為大量生產設計,因此能有效降低成本,但也因此缺乏彈性。面對消費者越來越短的產品生命週期,越來越多的少量多樣客製化生產需求,人類往往比機器人更能夠因應新的產品線,也不需要花費很多時間去重新編寫程式或更改製造工序。
1. 靈巧度與複雜度
儘管科技在快速進步,人類還是比機器人靈巧許多。在訪談電子代工廠商的過程中發現,儘管組裝產品(assembly)已經高度自動化,但備料(kitting)的程序還是必須由人來完成。
備料在製造及倉儲業都很普遍,是提高生產效率的重要步驟。指的是把組裝產品需要的各個零散部件集合起來,打包並放置在工具包(kit)的過程。之後機器人再從工具包中拿取各個零件並進行組裝作業,這時候因為各個零件都在一個固定的位置和角度,自動化編程相對容易。相反地,備料時必須從雜亂無序的零件盒中辨識並拿取零件,零件的位置角度不一,甚至可能重疊或纏繞在一起,這對現有的機器視覺及機器人技術都是一項挑戰。
2. 視覺與非視覺性的回饋
另外一方面,很多複雜的裝配作業需要靠作業員的經驗或「感覺」。不論是安裝汽車座椅或是將零件放入工具包裡,這些看似簡單的動作,事實上都需要作業員或機器人接收,並根據各種視覺甚至觸覺訊號,來調整動作的角度及力道。
這些精細的微調使得傳統的自動化編程幾乎派不上用場,因為每次撿取或放置物品都不完全相同,需要像人一樣有從多次的嘗試當中,自主學習歸納的能力,而這正是機器學習,特別是深度及強化學習,能夠帶給機器人的最大改變。
Robotics 2.0:AI可以讓工廠機器人做到哪些事?
AI帶給機器手臂最大的改變就是:以往機械手臂只能重複執行工程師編寫程序,雖然精準度及速度都很高,但卻無法應對任何環境或製程改變。但是現在因為AI,機器可以自主學習更複雜的任務。具體來說,AI機器人較傳統機械手臂在3大方面有重大突破:
1. 視覺(Vision System)
就算是最高階的3D工業相機,仍然無法像人眼一樣,既可以精準判斷深度距離,又可以辨識透明的包裝、反射表面、或是可變形物體。這也是為什麼很難找到一款相機,既可以提供準確的深度,又能夠辨識大多數的包裝及物品,然而,這樣的情形很快就會被AI改變。
機器視覺在過去幾年取得了巨大的進展,幾間來自於矽谷及波士頓的新創,包括OSARO和Covariant,利用深度學習(deep learning),語意分割(semantic segmentation),及場景理解(scene understanding)提高了低階相機的深度及影像辨識,讓製造商不需要使用昂貴的相機,也能得到足夠準確的影像訊息,成功辨識透明或反射物體包裝。
2. 可擴充性(Scalability)
深度學習不需像傳統機器視覺一樣,需要事先建構每一個物品的3D模型。只需要輸入圖片,經過訓練,人工神經網路就能自動辨識影像中物體。甚至能使用非監督或自監督學習,降低人工標籤數據或特徵的需要,讓機器更近接近人一樣的學習,免去人為干預,讓機器人面對新的零件再也不需要工程師重新編寫程序。隨著機台運作,收集到的數據越來越多,機器學習模型的準確度也會進一步提升。
目前一般生產線通常有震動台、送料器、輸送帶等週邊設備,確保機器人能夠正確拿取需要的部件。如果機器學習再進一步發展,讓機器手臂更加智能,或許有一天這些比機械手臂更昂貴四五倍以上的週邊設備將不再被需要。
另一方面,由於深度學習模型一般儲存在雲端,這也讓機器人能夠互相學習,共享知識。舉例來說,若有一台機器手臂經過一個晚上的嘗試,學會如何組合兩個零件,便能夠很輕易地將這個新的模型更新到雲端,並分享給其他同樣也連結到雲端的機器手臂。這不但省去了其他機器的學習時間,也確保了品質的一致性。
3. 智能放置(Intelligent Placement)
一些對我們來說一點也不困難的指令:請小心輕放,或把物品排列整齊,對機器手臂而言卻是巨大的技術挑戰。
如何定義「小心輕放」?是在物體碰觸到桌面的瞬間停止施力?還是在移動到距離桌面6公分處放手讓物體自然落下?或是越靠近桌面就越降低速度?這些不同的定義又會怎麼樣影響物品放置的速度和精確度?
至於將物品「排列整齊」就更困難了,先不論每個人對整齊的定義都有所不同,為了能將物品精準地放置在想要的位置及角度,我們首先必須要先從正確的位置拿取物品:機械手臂依然不如人手靈巧,且目前一般機器手臂大多使用吸盤或是夾子,要做到人類關節及手指的靈活度,還有一大段距離。
其次我們要能即時判斷夾取物體的角度位置及形狀大小,以下圖的杯子為例,需要知道杯口朝上或朝下,要側放或直放,也要知道放置的地方有沒有其他物品或障礙物,才能判斷將杯子放在哪裡才能最節省空間。 我們因為從出生開始就在學習各種取放物品的任務,這些複雜的作業幾乎不加思索就可以完成,但機器並沒有這樣的經驗,必須重新學習。
經由AI,機器手臂可以更精準地判斷深度,還可以透過訓練,學習判斷及做到杯子朝上,朝下等不同狀態。也可以利用對象建模(Object Modeling),或是體素化(Voxelization),來預測及重建3D物體,讓機器可以更準確掌握實際物品的大小和形狀,進一步將物品放到該放的位置。
AI機器人將如何顛覆製造業?
現在我們知道AI可以讓機器做到許多以往做不到的事,但這對製造業現行的產業結構又會有什麼影響?誰能夠把握住新科技典範轉移技術帶來的機會?哪些公司又會面臨前所未有的挑戰?
AI機器人帶來的破壞式創新(Disruptive Innovation)
破壞式創新由哈佛商學院教授克雷頓‧克里斯汀生(Clayton Christensen)在其著作《創新的兩難》(Innovator’s Dilemma)當中提出。理論的中心思想是:
產業中的既有業者一般會為了服務現有客戶(通常也是利潤最高的客群),而選擇專注於「持續式創新」,改善現有的產品及服務。此時,一些資源較少的小公司把握機會,瞄準被忽略的市場需求,而取得進入市場的立足點。
破壞式創新又分為以下兩種:
(1)低階市場創新
一般大家較為熟悉的是「低階市場創新」,數位照相技術就是一例。早期的數位相機不僅解析度不佳,而且還有快門延遲很長的問題,但隨著數位照相品質及解析度逐漸進步,數位相機逐漸從低階市場晉升為主流。諷刺的是,柯達雖然研發出數位相機,但卻因為無法放棄當時該公司占據全球3分之2的底片市場,而最終被新技術淘汰。這正是所謂的「創新的兩難」,既有業者雖然看到新科技的威脅,但卻因為現有公司結構,策略等種種原因無法及時因應。
(2)新市場創新
「新市場創新」則是指新進公司瞄準既有公司尚未服務到的「新市場」進行創新。例如,電話剛推出的時候只能被用來做短距離的本地溝通,因此電報產業當時的領先者Western Union拒絕購買發明家貝爾的專利,因為該公司最賺錢的是長途電報市場,當時甚至不認為短途溝通會是一個市場,更不用說預見後來人人都用電話溝通的情景了。
而AI機器人帶來的,正是「新市場的破壞式創新」!
目前汽車及電子製造業占工業機器手臂出貨量的60%,這也導致市場領先者發那科(FANUC)、ABB、KUKA、安川(YASKAWA)專注於「持續式創新」:做他們最擅長,客戶也最需要的,進一步提高速度及精度。這也使得其他諸如倉儲業、食品製造業,或製造業中的「備料程序」成為被忽略新市場。這些客戶並不需要這麼高速度,高精度的作業,但需要機器手臂更靈活,更能彈性自主學習辨識及處理不同的零件或是工作。
新創AI機器人公司看到這樣未被滿足的需求,開始將人工智慧應用在機器人上,使得機器手臂可以被用在備料,包裝,倉儲等新市場。他們使用較低階的相機搭配機器學習模型,讓以往只能由人工作業的備料,貨物分撿等程序自動化,讓機器手臂可以被運用在更多不同的地方,甚至整個產業。
有趣的是,這些新創公司一般不自行生產機器手臂,而是專注於開發機器學習模型、機器視學及控制軟體,在硬體方面則選擇跟既有機器手臂廠商合作。因此,你可能會想,就算這些機器手臂公司不追求AI創新,他們也不會被時代淘汰,因為自動化還是需要硬體的供應。
但是,這樣想忽略了幾件事:
首先,有些機器手臂公司已經先嗅到了商機,並開始一邊與這些新創公司合作,一邊建立自己的AI團隊。這些公司因為率先採取行動,可以更快地在這些以往服務不到的新市場中建立客群,進一步領先競爭對手。
其次,隨著AI應用的普及,產業鏈中的最大價值,會逐漸由硬體轉向軟體及數據。 這點,我們已經可以從無人車的發展趨勢中看出。一但無人車可以做到高度自主,大部分的價值都會在掌握無人車機器學習模型及自駕數據的特斯拉,或Google等公司的手裡。這也是為什麼車廠人人自危,不是積極併購就是跟矽谷的軟體AI新創公司合作。相比起來,機器手臂及製造商對AI技術的接受速度似乎還不及汽車製造商。
AI機器人帶來的挑戰與機會
AI及機器人的結合帶來許多的可能性,但是這些改變絕非一蹴可幾。機器手臂公司縱使開始投資AI,也依然會面臨當初柯達所面臨的「創新者的兩難」。
要如何重新打造組織及發展策略,才能夠讓轉型的負面影響降到最低,也考驗各個公司管理階層的判斷與決心。
另一方面,開發全新市場也絕非簡單的事,新創公司仍需要和製造廠商密切合作,開發更貼合客戶需求的解決方案。 製造業的流程甚至比倉儲更複雜多樣,新創公司雖然了解AI及機器人技術,但卻不一定了解製造流程。這也給台灣製造廠商一個搶得先機成長轉型的最佳機會。
如果台灣廠商能夠率先和這些新創公司合作,不僅能透過流程自動化提升生產效率及品質,還能做到以往較難做到的少量多樣客製需求,擺脫大量製造,削價競爭的紅海策略。更可以成為新一代AI機器人的試驗場,和國際新創合作開發針對電子或半導體製造業的專屬解決方案,進而銷售到其他國家。
日前,曾任職於Google與百度的吳恩達(Andrew Ng)受邀來台演講中也指出,台灣應該善用自己在半導體與製造業的既有優勢,發展人工智慧,成為除了矽谷、北京之外的下一個AI Hub。 相較於其他像是零售或是消費性網路領域這些現在發展相對成熟的AI應用,台灣在製造產業中發展人工智慧,不但更具有了解應用案例、掌握數據等優勢,也有機會能夠藉由AI機器人等新技術,達到產業轉型的目的。
附圖:KIT工具包 — source: kitting-assembly.ca
深度學習物件辨識範例,由左至右分別為Mask-RCNN, Object Modeling, Grasp Point Prediction。OSARO
傳統及AI機器人創新策略比較 — source: Bastiane Huang
製造業自動化產業鏈- source: Bastiane Huang
資料來源:https://medium.com/marketingdatascience/ai%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%B0%87%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%A1%9B%E8%A6%86%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD-ee2dbc3db7e4
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《東大寺&忽忽雙主播》2/11晚間新聞:
* 【美股繼續上揚 道指漲逾220點】美股週二高開後繼續上揚,道指上漲超過220點。美國國會兩黨達成避免政府再次關門的臨時協議。市場對達成貿易協議的前景感到越來越樂觀。美東時間2月12日09:41,道指漲223.67點,或0.89%,報25276.78點;標普500指數漲21.54點,或0.79%,報2731.34點;納指漲62.17點,或0.85%,報7370.07點。—Bloomberg
* 【美國聯軍空襲敘利亞 致至少70平民死傷】美國領導的聯軍對敘利亞代爾祖爾省的村莊巴格茲發動空襲,造成至少70名平民死傷。空襲擊中了一處流離失所者們居住的營地,許多平民因空襲被活活燒死在自己的汽車中。空襲導致20名平民死亡。—RT
由美國支持的庫爾德武裝力量2月9日宣佈,開始對敘利亞境內極端組織發起「最後一戰」,準備將極端組織從敘利亞東部徹底消滅。美國領導的聯軍隨後發動了空襲。
* 日本著名的賞櫻勝地青森縣弘前市的弘前公園正在舉行「冬櫻盛放點燈活動」。這一活動以粉色燈光映照樹枝上的積雪,看起來徬彿盛開的櫻花。積雪帶來了最佳「賞櫻」時節,遊客們在嚴寒中拍下了如夢如幻的景色。
在弘前公園外層護城河的一角,設置了長約500米的LED燈和鹵素燈的照明設備。由市民們組成的實行委員會通過眾籌等方式籌集到了施工費和電費。
點燈活動於2018年首次舉行,今年是第2次。實行委員會代表米山龍一(34歲)表示,「呈現出的效果隨著天氣的變化而變化。希望大家盡情欣賞這冬日‘櫻花’盛放的美景」。點燈時間為下午4~10點,活動持續至2月28日。—日經新聞
* 【諾獎得主警告:今年可能經濟衰退 美聯準會將黔驢技窮】克魯格曼稱,今年末或明年很可能出現全球經濟衰退,決策者普遍準備不足,沒有有效的應對舉措。歐元區接近衰退。川普政府的減稅刺激不是很有效。美國若衰退,已沒有08年那樣的降息空間。詳見http://t.cn/Ec8m8sz —華爾街見聞
* 【「末日博士」魯比尼:全球經濟即將出現同步減速】英國《衛報》刊登題為《全球衰退風險也許很低,但即將出現減速》的文章,作者系有「末日博士」之稱的紐約大學斯特恩商學院教授努里爾·魯比尼。文章中提及,對於全球經濟來說,或許有足夠多的積極因素讓2019年成為即使不溫不火但也相對體面的一年。但是,如果一些消極局面成為現實,2019年的同步減速可能會導致全球增長停滯,並在2020年引發市場急劇下滑。
* 【法國火車站滿意度大調查:無名小站登榜首,大城市車站「毛病多」】據法媒2月12日報道,法國國鐵(SNCF)的一項滿意度調查顯示,巴黎北站、尼斯Riquier車站和雷恩車站當選旅客心目中「最糟糕」車站。這項調查由SNCF於去年9月,在全法122座大型車站展開,評選指標覆蓋五大主題:到達車站便捷程度、車站信息狀況、衛生和安全狀況、商業和服務狀況以及站內體驗,其中尼斯Riquier車站在衛生、安全和故障信息通報上排名墊底,巴黎北站則因衛生狀況和所處方位躋身三大「最差車站」之列。此外,默茲TGV車站(Gare de Meuse TGV)、貝爾福-蒙貝利亞TGV車站(Les gares de Belfort-Montbéliard)和莫爾萊車站(Gare de Morlaix)分列前三。—Euronews
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如同美國新聞週刊每年發表一次大學排名評鑑,日本權威經濟雜誌鑽石週刊
為協助擬升學的學生選擇大學或研究所,亦每年根據各大企業公司之人事主管
的問卷調查作排名評價,今年該週刊又完成第七次評價,問卷項目包括希望採
用何大學之畢業生、學生是否能修得專門學問、學生是否能獲得豐富常識、學
生是否能彈性處理事物、學生是否具領導力、學生是否具創造力及學生是否具
有獨立自主精神等七個項目,並依據該七個項目作總合排名。
今年總合評價中排名前二十名之大學依序如下:
1 一橋大學 11 筑波大學
2 早稻田大學(文法科系) 12 東京大學(理工科系)
3 早稻田大學(理工科系) 13 同志社大學(文法科系)
4 慶應義塾大學(文法科系) 14 京都大學(文法科系)
5 東北大學(理工科系) 15 關西學院大學
6 東京工業大學 16 上智大學
7 京都大學(理工科系) 17 大阪大學(理工科系)
8 慶應義塾大學(理工科系) 18 東京大學(文法科系)
9 北海道大學(理工科系) 19 神戶大學(文法科系)
10 東京理科大學 20 東北大學(文法科系)
至於各單項評價之排名第一大學如下:
該公司最希望採用之大學畢業生 東京工業大學
最能修得專門學問之大學 東京大學理工科系
最能獲得豐富常識之大學 一橋大學
最能彈性處理事物之大學 早稻田大學文法科系
最具領導力之大學 早稻田大學文法科系
最具創造力之大學 京都大學理工科系
最具有獨立自主精神之大學 早稻田大學文法科系
其餘未納入總合評價之形象調查項目及結果如下:
對教育的熱心程度 筑波大學
對學生就業之支援程度 京都產業大學
學生之個性差異幅度最大者 早稻大學文法科系
學生之個性差異幅度最小者 獨協大學
最能發揮組織力量之大學 中央大學
組織運營最強之大學 一橋大學
最積極進取之大學 早稻田大學文法科系
今年總合評價中排名之前二十名的大學與去年大致相同,值得注意的是
,去年綜合排名第五之一橋大學今年首次排名第一,主要原因為該校辦理課
堂研討(Seminar)成功頗佳,該校楠木建助教授表示戰後日本大學僅有在
課堂研討方面領先其他先進國家,一橋大學即充分發揮了課堂研討之訓練知
識功能。
一橋大學係重質不重量之大學,每年僅有一千名學生,該校將課堂研討
列為必修,每一指導教授指導十五名同學,一橋大學與神戶大學均以商學及
經濟學知名,因此日本學界有「東方的一橋、西方神戶」的口號。該校現有
我留學生約二十五名,大多為交流協會獎學金同學。
在日本民間的各種大學總合評價中,排名前二十名者多為國立大學,私
立大學僅有慶應大學及早稻田大學不但可與國立大學一爭長短,而且往往名
列前茅。鑽石週刊亦以培養商務人材最多之大學及希望子女進入的大學為主
題,對一萬名讀者進行意見調查,結果慶應大學及早稻田大學分別獲得第一
及第二名,據慶應大學畢業之產能大學妹尾堅一郎助教授分析,目前慶應大
學的湘南校區為日本大學改革之先鋒,目前許多日本大學均以該校區為改革
範本,因此慶應大學的形象甚佳,早稻田大學則係去年總合評價中排名第一
的大學,今年在許多個別項目中亦獲得第一,表現依然出色。
依據亞洲週刊(Asia Weekly )去年發表的亞洲大學排名,進入總合排
名前三十名的日本大學有東京大學(第一名)、京都大學(第二名),慶應
大學(第十二名)及早稻田大學(第二十七名)。此外在學術性方面的評鑑
,東京大學亦排名第一,但是日本企業界人事主管則有明顯不同的看法,去
年鑽石週刊將東京大學評價為第十名,早稻田大學、京都大學及慶應大學則
分別名列第一、第二及第三,與亞洲週刊的排名次序完全相反,此係各種主
辦單位之評價重點不同所致。
此次鑽石週刊的排名評價提供了許多日本大學教育及就業的新資訊,據
明治大學前學生就業部長西功分析,日本在石油危機發生後,各大企業積極
進行多角化,開發新事業,需要特別人才,因此採用新人不以大學名氣及大
學成績為考量,但泡沫經濟發生後,各大企業又恢復石油危機前之保守路線
,亦即以大學排名及大學成績為採用新人基準。
該民間排名評價雖不具公信力,但對學生選擇學校頗具參考價值,由於
前述各大學均有我同學組織,擬赴日留學之同學不妨多方蒐集資料。
出處:https://www.vit.edu.tw/~emcon/111/1-4.htm
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不曉得有沒有人看過,總之轉一下就是了。
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「天哪,」坦尼斯深吸一口氣,終於認出了眼前的人。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.csie.ntu.edu.tw)
◆ From: 140.119.73.80
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