2024-10-06 02:33:18 | 三涯网
以前的时候觉得法学专业的人毕业之后,如果能够进入公检法,这样能够为很多人解决纠纷问题,等真的学了这个专业才发现,我们所学的东西可能只是皮毛,等真的能够实现这方面的价值,还需要做很多的努力的。
可能是自己高考的时候没有努力,所以来到了一个二本的学校,对于老师的教学,怎么说呢,总感觉他们好像和那些比较厉害的大学的教授所传授的知识会存在一定的差距,不是我说我们的老师教的不好,只是在学术问题上可能还会存在一定的距离吧!而对于我们这些法学院的学生来说,虽然每部部门法都去学了,但是感觉都是为了追教学计划,为了每次的期末考试而去学习,而且学校对于我们法学专业的学生安排的社会实践真的太少了,很少能够真的去接触关于法学这方面的实践,所以我不是很看好像我们这样学校门槛很低的法学,觉得自己学习的知识好像没有达到当时那种预期,所以对于今后的就业可能也存在一定的忧虑。 三涯网
不过这也都是我对我们学校的法学所进行的思考,对于其他学校,我想肯定不会存在我遇到的这么大的问题,不过看到法学专业已经红牌了很久,但是看到现在我们国家要依法治国,对于法制教育好像比较看重,所以我想在未来的几年时间里,学习法学的人可能会有一个很好的出路,但是进行这一切的基础,都是要先学好法学,基础知识牢固了,才有今后的发展。
你如何看待大学里面的室友? 我感觉大学的舍友,其实算的上是你在大学时期亲人一般的存在,你们要在一起生活四年,基本上在大学里,你们是最亲近的,上课的时候,舍友可以帮忙占座,吃饭的时候,舍友可以帮忙带饭,出去玩的时候,只要舍友不找男朋友,你也会有个伴陪你一起去溜达,哈哈,我们几个人,来自各个不同的地点,但是因为缘分相聚在了同一个学校,并且成为了舍友,这是很不容易的,我们必须珍惜这段缘分。 我
你如何看待高考志愿里的热门和冷门? 高考志愿填报应对专业挑选时,考生和父母非常关心的就是什么专业热门、哪些专业冷门,会感觉热门专业就行,冷门专业就差。实际上,热门或是冷门,并非点评某一专业多少的规范,热或冷仅仅由报名人数是多少而鉴定的,并不是专业的好坏之分。 许多人去冒着安全风险去争报热门专业,主要是见到这种专业学生就业好,并且办公环境、工资待遇、地位等都很好,对考生的职业人生有非常大好
大学选错专业会不会影响以后的发展? 💡大学选错专业会不会影响以后的发展?🎈 那 肯定会影响毕业之后工作的发展,出现这种情况我们要及时的补救,大学选错专业补救的措施有哪些? 💡💡大一可以转专业🎉 🎉刚上大学,可能很多同学对自己的定位还不是很明确,所以,有的人就会选错专业,这种情况很正常,🧸 我身边也有很多人是这样的,如果你是在大一发现自己选错专业的话,那么你可以趁着现
高考专家指导:填报志愿六大步骤稳妥为上 6月20日,由《广州日报·求学指南》主办的“专业·前途——2009高考(论坛)志愿填报讲座”在华南农业大学华山学生活动中心开讲,现场吸引了500余名学生家长参与。华南农业大学党委副书记李建军表示,媒体在华农举办高考志愿填报讲座,广州日报是首开先河。 讲座分三部分内容:广州卓越教育机构校长唐俊京解读“2009志愿填报新看点和填报必循原则”;华南农业大学
分析热门专业的就业前景主要从与市场联系密切与否;与国际化进程是否相一致;与战略性新兴产业依存度高低;与信息化程度相关的高新技术等来看是否热门。怎么分析热门专业的就业前景热门专业也有其"热"的规律:一是与市场联系密切的专业会"热";二是与国际化进程相一致的专业会"热";三是与战略性新兴产业依存度高的专业会"热";四是
你怎样看待少数民族加分这种现象呢? 对于满族、回族等少数民族的考生来说,哪怕只加1分,也是不合理的。因为他们都是以汉语为母语的,加分加得莫名其妙。但对于双语班、民考汉的少数民族考生来说,酌情加分是很有必要的。最好要达到一个“为了加分学汉语很值”的效果。 锡伯族高考加分政策! 在不同地区,锡伯族高考加分政策不同。 如:黑龙江对锡伯族考生,在所报省属院校调档分数线下降低20分投档;
作为大学生,在职业抉择与定位时你会如何看待不同的职业? 1、了解就业 在就业选择上,具体可以分为两个维度的选择:行业和岗位。这两个因素的选择要更多考虑市场因素,看行业有没有前景,岗位是否有很高的成长性。 在淘宝兴起的时代,不要去做电视购物。企业本身走向了暮年,没有了成长性,就不要在挤着头加入。想要高薪,在朝九晚五、固定薪资的岗位上很难实现目标。 在行业的选择上,要考虑时代发展
如何看待数据科学与大数据技术专业 “ 数据科学与大数据技术 ”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广,就业薪资待遇水平高,缺点可能在于专业设立较新,教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。 “数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向 分析类岗位 分析类工程师。使用统计模型、 数据挖掘 、机器学习及其他方法,进行数
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