고속성장 [265927] · MS 2008 · 쪽지

2014-02-04 00:23:35
조회수 2,234

밑에 설농경 vs 연경제 글을 보고...

게시글 주소: https://orbi.kr/0004306894

그 글에 농경제 전공과목을 언급하셨는데요. 참고로 약간 덧붙인다면...

전공과목은 두가지로 나뉩니다.

1) 그 과에서 개설된 전공과목
2) 다른 과에 개설된 전공과목

1)번이야 쉽게 이해가 될 것이고... 2)번은 무슨 소리인고 하니.. 예를 들어서 사범대 학과들은 교육심리학이 전공과목이라고 해보죠. 그럼 모든 사범대 학과들(교육학과, 사회교육과, 국어교육과, 영어교육과, 독어교육과, 지구과학교육과 등등)에서 교육심리학 과목을 개설하지는 않습니다. 낭비죠... 그냥 교육학과에서만 교육심리학 강좌를 개설하고 다른 사범대 학과들은 그 과목을 들으면 전공으로 인정됩니다. 수학교육과에서 교육심리학 교수를 채용할 필요는 없습니다.

같은 식으로... 경제학과에서 개설되는 과목들 중에 어지간한 중요한 과목들은 농경제사회학부 전공과목으로 인정됩니다. 재정학, 화폐금융론, 국제경제학 등등... 저런 과목들은 농경제사회학부 학생은 경제학부에 가서 수업 들으면 전공으로 인정됩니다. 물론 경제학부에서 개설되는 모든 과목들에 대해서 저렇지는 않습니다. 금융쪽 심화과목들은 농경사가 약합니다. 그래서 금융쪽을 생각한다면 농경사-경영대 복수전공이 좋습니다. 교수님들도 권장하구요. 농경사-경제학부 복수전공은 가장 멍청한 짓이죠. ㅋㅋㅋ

다음으로, 특히 학부수준에서는 어차피 원론적인 수준에서 배우기 때문에 과목명은 다르지만 실질적으로 같은 과목인 경우가 많습니다. 예를 들어서 농경사 전공과목 중 농산물무역론 과목이 있는데... 대학원 수준에서야 차이가 나겠지만 학부 수준에서는 교재도 국제무역론 교재와 같은 교재를 사용하고 내용도 같습니다. 보통 수업시간표 따라서 취사선택해서 듣는 경우가 많습니다.

그리고 수험생 입장에서는 과목명만 보고는 무슨 내용인지 잘 모릅니다. 예를 들어서 농업관측 과목이 있는데... 이름만 봐서는 저게 뭐지? 벼가 잘 자라나 관측하는 건가?라고 생각하기 쉽겠지만... 그냥 계량경제학 과목입니다. 교재도 계량경제학 교재를 쓰고 강의내용도 계량경제학과 똑같고 시험문제도 마찬가지입니다.

계량경제학 과목에서는 연도별로 자동차에 대한 수요가 다음과 같다고 할 때 1년 후의 수요량을 예측하는 방법은 어쩌고 저쩌고... 농업관측론 과목에서는 연도별로 옥수수에 대한 수요가 다음과 같다고 할 때 1년 후의 수요량을 예측하는 방법은 어쩌고 저쩌고...

다른 대학교 농업경제학과들도 다 마찬가지입니다.

<계량경제학 과목 강의계획서>
교재: 계량경제학원론, Econometrics
1주: 서론, 계량경제학의 정의, SAS
2주: SAS사용법
3주: 단순선형회귀모형(Simple Regression)
4주: 다중회귀모형(Multiple Regression)
5주: 설정오류(Specification Error)
6주: 이분산(Heteroscedasticity)
7주: 자기상관(Autocorrelation)
8주: 다중공선성(Multicollinearity)
9주: 변수오차, 가변수, 이산적 선택모형
10주: 시차분포모형
11주: 연립방정식과 식별
12주: 연립방정식 추정방법
13주: 기타 추정기법
14주: 추정된 모형의 예측력검정
15주: 의태모형, 시계열분석

<농업관측론 강의계획서>
교재: 계량경제학원론, Econometrics
1주: 서론, 계량경제학의 정의, SAS
2주: SAS사용법
3주: 단순선형회귀모형(Simple Regression)
4주: 다중회귀모형(Multiple Regression)
5주: 설정오류(Specification Error)
6주: 이분산(Heteroscedasticity)
7주: 자기상관(Autocorrelation)
8주: 다중공선성(Multicollinearity)
9주: 변수오차, 가변수, 이산적 선택모형
10주: 시차분포모형
11주: 연립방정식과 식별
12주: 연립방정식 추정방법
13주: 기타 추정기법
14주: 추정된 모형의 예측력검정
15주: 의태모형, 시계열분석

이런 식이죠...

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