二魚：高考選專業為何越來越重要

兩類專業放心選，兩種專業盡量避坑

前幾天，曾教過的一位學生來問我有沒有工作給到他。我說需要一位會計，只要基本的會計技能就好。他說他不會。

那你能干什么呢？

老師，我能干什么您應該了解我。只要您覺得我能干的都可以。

記得這位學生在上我戲劇課時表現還不錯，但我實在想不出他能干什么。雖然那門課我給了他高分，但如果我面試他的話，不會給他Offer

他說他都畢業兩年了，這兩年沒什么正式工作。

我本來想說要不先去送外賣，但他又是一位心氣很高的學生。這句話還是沒說出口。

他所讀的大學重視通識古典教育，強調博雅，學術性也較強。畢業的學生大多當老師，但這兩年因為需求的萎縮，不少學生畢業后找不到教書工作，只能找其他職業。

其實，教書既需要博雅的通識，古典的教育，同時也是一門技術活。怎么輔導怎么講課就像電工怎么看懂電路圖，司機怎么開車一樣需要技術。師范院校有專門的這類技術培訓。并不是學好了文法邏輯修辭就一定能當好老師。

現在對大學教育呈現兩種態度，一種是認為通識教育很重要，一種是強調專業技能重要性。前者提出大學是大師的大，不是大樓的大。后者提出一技在身，幸福一生。前者笑話后者是南翔技校PLUS，后者笑話前者華而不實假大空。

早在我讀書的時候就提出大口徑培養，就拿我本科學的土木工程為例，以前的專業分為橋梁隧道系、建筑工程系、工程造價系等，到我讀大學時就統一成土木工程系。基礎的理科工科比如力學學科都要學，在大四寫論文時分橋隧，建筑或其他。工作以后，才會具體分為干哪個分支。學校也明確提出重視通識教育，把文史哲作為選修課，但只要修滿很少的學分就可以。我是因為個人對文史哲喜愛才學了幾乎所有文科課程，并不是學校的要求。

從這個變化可以看出，中國的高校是從高度細分的專業教育慢慢開始重視通識教育。是從蘇聯教育體系過渡到······中國特色高等教育。

美國也經歷過類似階段，比如麻省理工MIT在上個世紀初也是高度重視并細分理工科專業，學會數理化走遍天下都不怕，但發現這樣真的成南翔技校了。后來加入了大量的通識學科，還留下一句響亮的口號：任何科學技術都是人文精神的延伸。今天，麻省理工的通識教育也出類拔萃。

甚至西方很多國家的醫科、神學等專業，他們在本科階段什么都學，到了研究生才開始專研起醫學、神學來。

可見通識教育非常重要，它會架構起你的眼界、價值觀、知識結構和人生格局。

然而教育并不是為學而學，哈佛的校訓是“因真理，得自由，以服侍”，最后是“服侍”，學了是要服侍的，是要用的。既然要用就會涉及到專業培訓，需要各門類的藍翔技校。連以前的傳道都有技能培訓和考核，所以專業技能同樣重要。只有服侍了，才會知道自己還需要學什么，形成活到老學到老的正循環。

大學本科，正是通識教育和專業技能成型的重要時期。我們讀書那會兒，大學生沒現在多，基本一個學生都有很多單位搶，專業技能還可以留到工作時慢慢培養。但現在就業難，如果專業技能學得不好，或所學專業沒多少可用技能，像我那位學生畢業幾年后找不到工作的比比皆是。就算回學校讀研究生也很容易無的放矢，甚至很多讀研成了失業的避難所。讀完研依舊會面臨就業的問題。因此，高考的專業志愿愈發重要。

再加上AI時代的未來，很多技能什么時候，多大程度被AI取代，誰也不知道。如同面對未知的海洋，怎么航行？

如同在 里面說的，如果你像C羅一樣已經非常清晰自己的使命、愛好，那忠實于心中所想，不斷自我驅動就行，雖然未來不可知，但你的使命就是錨。

然而，這樣的孩子非常少，大多數都很迷茫。

面對未知和迷茫，有兩樣東西很確定，一個是人性不變，傳統需求不會消失。一個是數字化智能化會是未來趨勢。

比如人要生病，就要看醫生。無非現在給你看病的是人，未來某天給你看病的是AI。所以選醫學不會錯，但在學習中要隨時注意專業的AI應用，甚至可以學醫學類的編程。

類似的學科比如法律、師范、農業都專業可以選。

另外，計算機數字化類的學科也可以選，只是在學習時，要注意傾向于某個方向，比如地理測繪類數字化，圖像識別類數字化，設計類數字化。

這兩類可以放心選，還有些專業要特別小心。一個是很新潮的專業，比如數字傳媒等，近年來才發明出的專業，根本不知所謂，學不到東西。還有一個是愈發不適用的假大空專業，比如張雪峰之前提到的新聞學，傳媒學等，現在每個人的手機就是一個傳媒，記者都快失業了，還學它做甚？

不管選什么專業，到了大學都要自覺地通識教育，理科生自學文史哲，文科生自學數學和自然科學基礎。這些學科不好找工作，但是人之為人必須要學的，知道你從哪里來，去往哪里。人類幾千年的情感表達，理性思維都在里面，學了這些才不會是工具人。

另外，要敏銳的覺察自己的天賦?！赌倪浮穼а蒿溩泳褪窃诖髮W時發現了自己做動畫的志向和天賦。

其實，大學就是找個地方過四年，爭取能成為自己人生影片里的“覺醒時刻”，迎接未來的“高光時刻”。

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傳遞真光?