隨著人民生活水平的提高，我國幼教事業(yè)的迅速發(fā)展，對于幼兒教師和管理人員的需求驟增，學(xué)前教育專業(yè)的畢業(yè)生供不應(yīng)求，近年來全國各地一些院校均增建了學(xué)前教育專業(yè)來培養(yǎng)幼兒教師。學(xué)前教育專業(yè)的學(xué)生可以從事學(xué)前教育行政部門、幼兒園教師或管理工作。

學(xué)前教育針對面指的是0~6歲與幼兒相關(guān)很廣泛的范圍，而在幼兒園明顯教育的是3~6歲階段的幼兒。所以學(xué)前教育專業(yè)的學(xué)子當(dāng)幼兒園老師的確是首選，但絕不只是去幼兒園。

當(dāng)早教老師，或者從事早教相關(guān)研究課程開發(fā)或市場招生以及營銷等，懂孩子的發(fā)展關(guān)鍵期，熟知幼兒年齡特點，工作將更加得心應(yīng)手。

2022學(xué)前教育大專院校名單相關(guān) 文章：

★ 2022全國學(xué)前教育宣傳月總結(jié)

★ 2022學(xué)前教育實習(xí)總結(jié)8篇

★ 2022年學(xué)前班工作計劃

★ 2022學(xué)前教育宣傳月活動方案10篇

★ 2021熱門專科專業(yè)就業(yè)率排名大全

★ 2021幼兒園教師個人簡歷

★ 教師簡歷封面

★ 西藏專科學(xué)校排名2021

★ 學(xué)前教育簡歷封面

★ 就業(yè)好的大學(xué)?？茖W(xué)校排名100強榜單

美國計算機(jī)專業(yè)就業(yè)率排名前30的大學(xué)都有哪些 - 百...

美國讀博士超級難申超級優(yōu)秀超級全面系列：Stanford/UCBerkeley/MIT這三個學(xué)校在research上非常全面，幾乎沒有弱項。尤其是MIT的工作，相當(dāng)有impact。這三個學(xué)校reputation相當(dāng)優(yōu)秀，申請難度很大。細(xì)說的話，MIT稍微比Stanford和Berkeley好申一些，Stanford最難。

對于MIT/Stanford，我私認(rèn)為是光憑自身硬件搞不定的(可能THU除外)。我聽說過的所有國內(nèi)學(xué)生申請成功的例子，除了自身硬件牛以外，都是由有internationalreputation的prof(很多還不止一個)強力推薦。當(dāng)然，這兩個條件本身就有很大的關(guān)聯(lián)性。

美國計算機(jī)博士超級難申超級優(yōu)秀系列：Caltech/Harvard沒錯，排在第二檔就是Caltech和Harvard這兩個USnews十名開外的學(xué)校。這兩個學(xué)校無論從reputation，faculty質(zhì)量還是申請難度來說，絕對和上面三個不相上下。

但是由于department比較小，所以ranking不是很高。Caltech總共只有15個prof，可以說是每個人獨當(dāng)一面。Harvard的強項是theory，不夠全面。但是，如果你的運氣好到在這兩個學(xué)校剛好有match的prof的話，那么，如果沒有上面三家的offer，我建議優(yōu)先考慮這兩家。

美國讀博士非常難申非常優(yōu)秀超級全面系列：CMUCMU可以說是計算機(jī)類學(xué)校中的一枝奇葩，schoolofcomputerscience下6個department。Research相當(dāng)全面，水平也很高，尤其是AI相關(guān)的方向。CMU因為department比較大，招的人相對多，申請難度比上面5所小不少。

美國計算機(jī)博士比較難申非常優(yōu)秀系列：Princeton/Washington/Cornell/UIUC/Austin/Toronto這6個學(xué)校reputation都相當(dāng)好，research各有優(yōu)勢，princeton/washington的申請難度大于cornell/uiuc/austin/toronto。

Princeton的theory不錯，department比較小，申請難度相對大，喜歡招thupku的學(xué)生。Washington的system一流，申請難度不知道為什么也比較大。Cornell相對平均，theory不錯，整體來講感覺research有點偏理論。

比如它家一個做ml的prof，就喜歡在COLTSODA上發(fā)paper。UIUC是老牌engineering學(xué)校，system不錯。不過我感覺UIUC的ranking跟departmentsize+它家engineering的reputation有關(guān)。

UIUCprof的權(quán)力相當(dāng)大，陶瓷相對有用。Austin的AI非常好，network有個相當(dāng)牛的prof，其他不大清楚。Toronto是這次唯一一個美國以外的學(xué)校。Toronto的reputation也相當(dāng)好，faculty質(zhì)量也很高，申請難度和這一檔的其他美國學(xué)校相當(dāng)。

我個人覺得對于沒有想清楚又無力自費美國ms的申請者，在CA念一個master作為緩沖是一個相當(dāng)不錯的選擇。美國讀博士比較難申ivy系列：Yale/Columbia/Brown這三個是ivy里面剩下的比較靠前的學(xué)校。這三個學(xué)校faculty很多都是名校畢業(yè)，但是active的也不算多。

Department很小，申請難度比較浮動，總體說來跟上面的那6所差不多。不過如果不是有特別喜歡的prof或者有ivy情結(jié)或者想轉(zhuǎn)行的話，還是建議優(yōu)先考慮上面那6個學(xué)校。美國計算機(jī)博士相對難申各有所長系列：Wisc/UCLA/UMD/UMich/UCSD/UMass/UNCC/Upenn上面這一系列學(xué)?；旧蟫eputation不錯，research不夠全面但是各有所長。

申請難度跟申請者的學(xué)校背景關(guān)系比較大。其中UCLA比較難申。WiscDB不錯，不過去年似乎走了幾個大牛。聽說有人預(yù)言5年內(nèi)跌出前20。雖然我覺得沒有那么夸張，不過感覺確實在走下坡路。UCLA的vision/network相當(dāng)不錯。加上UCLA有非常牛的應(yīng)數(shù)支撐(對于CS而言，math比engineering重要多了)，和相當(dāng)不錯的地理位置，在這一檔的學(xué)校中應(yīng)該是稍有優(yōu)勢的。

不足之處就是資金比較緊張，招的人相當(dāng)少。UMD的IR和AI不錯，想做IR的也可以考慮一下它家的SchoolofInformation。UMich是老牌engineeringschool。感覺和UIUC比較像，不過明顯要差一個檔次。UMich的research整體偏engineering。

DB應(yīng)該還可以。另外做IR的可以考慮一下UMich的SchoolofInformation，這個department基本上是全美top3的。UCSD是system不錯，而且學(xué)校出門5分鐘就到海灘，相當(dāng)有吸引力。UMass的IR/AI相當(dāng)好，尤其是AndrewMcCallum相當(dāng)活躍。

UNCC的graphics/vision的faculty相當(dāng)多，不過其他的方向就相當(dāng)弱。UPenn的AI不錯，有名垂AI史的MichaelKearns坐鎮(zhèn)。如果跟他的話走academic路線就基本沒問題了。

以上就是大學(xué)路整理的職業(yè)院校文章榜單排名 2022學(xué)前教育大專院校名單相關(guān)內(nèi)容，想要了解更多信息，敬請查閱大學(xué)路。

免責(zé)聲明：文章內(nèi)容來自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請及時聯(lián)系刪除。

與“職業(yè)院校文章榜單排名 2022學(xué)前教育大專院校名單”相關(guān)推薦