문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 문과 (문단 편집) ===== 학술적 측면 ===== 위에 제시된 학과를 제외한 나머지 문과 학부의 경우 반드시 수학을 해야 한다. 다음 학과는 학부 때부터 수학을 해야 한다. 이 중 적어도 금융공학과, 경제학과, 통계학과는 수학이 안 되면 함부로 진학하면 안 된다. * [[금융공학|금융공학과]], [[통계학과]]: 수학과 2학년 내용의 상당부분을 들어야 한다. * [[경영학과]]: 경영학에 커스텀된 기초통계학인 '경영통계'가 전공필수로 들어가있고, 회계, 재무관리, 생산관리 쪽에서 수학을 요구한다.[* 이과나 다름없는 수학을 요구한다. 수학이 싫어서 경영학과가 문과라는 말만 듣고 진학한 학생들이 고통받는 경우가 심심찮게 있으므로 주의.] * [[경제학과]]: 졸업만 할 목적이라면 [[경제수학]]과 통계학개론 2과목만 들으면 되며, 이 과목이 고등학교 이과 및 학부 1학년 수준의 미적분을 커버해준다. * [[심리학과]]: 심리통계학이 필수인 곳이 많다. * [[교육대학]]: 대학 1학년 수준이 제시된다. 단, 고등학생도 이해할 수 있는 내용만 제시된다. * [[행정학과]]: 재무행정 필수.[* 아닌 학교도 있다. 다만 수학을 아예 안 쓰면 재무에 대해서 다룰 수 있는 내용의 수준이 꽤나 낮아진다. 상위권 대학일수록 수학을 당연하게 쓴다고 보면 된다. 물론 수학적 계산이나 통계적 방법이 아닌 그냥 이론적인 부분만 훑는 대학들도 많다.] * [[정치외교학과]]: 거의 모든 정치외교학과에서 정치학연구방법론 과목이 필수이며 정치학연구방법론 과목은 통계, 실험을 비롯한 계량분석 전공 교수가 가르친다. (다른 기초 사회과학 분야도 모두 그렇지만) 고학년 과목에서 읽는 거의 모든 논문들을 충분히 이해하려면 수리적 감각이 없어서는 안된다. 행정학, 사회학, 정치학(특히 비교정치학, 정치경제학) 등 대부분의 사회과학계열의 대학원에서도 [[설문조사]]와 [[사회통계]] 분석을 이용한 '계량적 방법론'이 도입되면서 수학은 필수화된 상황이다. 통계적 방법을 이해하려면 대개 [[확률과 통계]]에 대한 이해가 필요하다. 또한 이러한 통계적 계산을 수행하기 위한 통계 패키지 사용 실력 또한 필수화되고 있다. 양적 연구자가 통계 분석을 타인에게 의존한다면 석사 졸업조차 힘들다. 이런 이유로, 여름·겨울 방학에 인문사회계열 대학원생들이 SPSS 등의 통계 패키지 특강을 듣는 것을 쉽게 찾아볼 수 있다. 대학원 중에서도 일반적인 사회통계에 비해 수학을 더 많이 쓰는 분야로는 다음을 꼽을 수 있다. 이쪽 전공은 수학이 애매하면 함부로 진학하면 안 된다. * [[경영학과]] ([[경영정보시스템]]): [[컴퓨터공학과]] 대학원생들과 대등하게 경쟁해야 한다. 컴공 학생들은 수학과에 비등할 정도로 수학을 달고 산다는 걸 생각하면... * [[통계학과]]: 이과 출신 통계학과 졸업자들과 대등하게 경쟁해야 한다. * [[경제학과]]([[금융공학]]), 경영학과 ([[회계학]], [[재무관리]], [[생산관리]]), 행정학과 (재무행정): 재무, 회계, 금융 분야의 대부분의 연구는 계량경제학 및 수리경제학적인 방식으로 이루어진다. 따라서 통계학, 계량경제학, 미적분학, 선형대수학, 해석개론 등 수학과 학부 2학년 ~ 3학년생에 준하는 지식이 있어야 하며, 유학을 갈 경우 학부에서 좋은 성적으로 수학과목을 듣고 가야 한다. * [[사회학과]]([[수리사회학]]): [[베이즈 확률론]], [[사회 네트워크 분석|네트워크 분석]], [[행렬]], [[집합론]]을 공부하게 된다. 인문학이나 법학에서는 위에서 언급했듯 수학이 필요한 분야가 적다. 하지만 연구주제에 따라 수학이 필요한 경우가 있다. * 전산언어학: 인문학 중 언어학에 속한다. [[음운론]]·[[형태론]]·[[코퍼스]], [[자연 언어 처리]]나 [[음성인식]], 신경언어학, [[사투리|방언학]] 등을 컴퓨터를 이용해 연구하기 위해서는 통계 지식이 필수적이다. (음운론이나 형태론 같은 것을 통시적 변화나 지역 방언에 집중해서 현지조사 같은 질적 방법론으로 연구하는 학자들이 많으나 주제 잡기도 쉽지않고 연구 기간도 오래걸린다. 특히 오늘날의 방언학 연구는 통계를 이용한 언어의 공시적, 지리적 분포 양상을 적극적으로 구축하는 것이 널리 인정받는 추세인지라, 학자로서 인정받고 싶다면 통계 지식만큼은 필수라고 볼 수 있다.) [[통계학]] 외에도 R을 이용한 프로그래밍이 필수다. * 논리학, [[수리철학]] * [[법경제학]], [[상법]], [[세법]], 인공지능 관련 법학 주제, 경제법 등 일부 그리고 질적연구를 하면 수학을 적게 해도 되겠지만 질적연구는 [[신뢰도와 타당도]]에 항상 의심을 받기 때문에 자료수집이 어렵고 오랜 시간이 소요된다. 이로 인해 똑같은 학과라도 양적 연구에 비해 졸업이 50% 이상 오래 걸리는 경우가 많다. (즉, 석박사 7년 걸릴 것이 10년~12년으로 늘어난다.) 도피처는 아니라는 것이다. 그리고 질적 연구가 가능한 학문분야에서는 양적 연구 역시 가능한 것이 일반적이므로 다른 사람이 쓴 양적 연구 논문을 읽고 이해할 정도의 통계학 지식은 질적 연구자에게도 필요하다. 안 그러면 어찌저찌 학위 취득은 가능하겠지만 논문의 질이 엉망이 되기 쉽다. 양적 연구로 해외 유명 학술지에 투고하고 싶은 경우 심사자들은 당연히 투고자가 기본적인 통계학적 논리 정도는 알고 있을 것이라는 가정 하에 코멘트를 한다. 탑저널의 경우 게재 거부 비율이 95%에 달하는 경우가 있는데, 그렇다고 수학에서 약하다고 하여 무조건 게재 거부하는 일은 드물다. 좋은 연구 아이디어인데 수학이 약한 것 같다면 리뷰어들이 오히려 그 연구를 아까워하기도 하며, 설령 탑저널에서 거부당했다고 해도 절대 논문 못 내는 것도 아니다. 그리고 논문 처음 몇 쪽만 읽어봐도 수알못인지 아닌지 뻔히 보인다는 얘기도 간혹 있는데 사회통계 분야가 아니라면 거의 확실히 뜬소문이다. 사회과학계 논문의 내용 구성 자체가 앞에서는 [[이론적 조망|이론적 논리를 전개해야 하지]] 수학적 논리를 전개할 일은 없기 때문이다. 학문분야마다 필요한 수학적 지식은 전부 다르며, 특히 [[대학원]] 진학 시에 두드러진다. 만일 [[미적분]]과 [[선형대수학]]을 심도 있게 공부할 기회가 있다면 그 학문은 [[경제학]]일 가능성이 매우 높다. [[사회학]]계에서는 [[베이즈 확률론]]이 선풍적인 인기를 끌고 있기 때문에 이에 대한 대비가 필요하다. [[심리학]]계에서는 변인 간의 상호작용(interaction) 및 모형 내적인 인과성에 더 집중하는 경향이 있다. [[경영학]]에서는 [[이산수학]] 등을 활용하여 생산관리를 하며 특히 [[마케팅]] 분야에서는 [[구조방정식]]으로 학계를 선도하고 있다. [[행정학]]에서는 재무이론과 [[기술통계학]]을 기초로 하며 특히 [[정책학]]에서는 [[패널 분석]]과 [[시계열 분석]] 등의 끝판왕급 방법론을 필요로 한다. [[교육학]]계의 경우 작정하고 양적 연구로 가겠다면 [[메타분석]]을 선도하고 있는 교육학 교수들을 발견하게 될 것이다. '''어디가 어디보다 수학이 더 어렵다는 말도 할 수 없거니와, 특정 분야에서 강조되는 수학 이론이 어디서나 다 중요하다고 말할 수도 없다.''' 특히나 [[학사]] 학위만으로 고등교육을 최대 4년만에 끝낼 사람들에게 이런 것들까지 전부 대비하라고 요구하는 것은 겁 주는 것밖에는 되지 않는다. [[사회과학]] 분야에서 수학은 [[연구방법론]]의 도구상자(toolbox)에 가깝다. 이과에 대한 학문적 공헌을 위해 배우는 게 아니라, 어디 다른 데다 써먹기 위해 딱 필요한 만큼만 배워가는 것이다. 수학 못 하는 후학들을 골탕먹이거나 망신을 주거나 기를 꺾기 위해서 수학을 도입한 것은 더더욱 아니다(…). 사회과학 분야에서 [[수포자]]들이 당황하는 일이 많다 보니 인터넷에서는 오히려 문과 [[고등학생]]들이나 [[대학생]]들에게 수학으로 겁을 주는 경우가 많은데, '''필요 이상으로 겁 먹을 이유는 없다.''' 오히려 신진 연구자들의 연구 생산성을 제대로 지원하지 못하는 사회통계 커리큘럼을 비판해야 하는 경우도 의외로 많다. 그리고 후학들에게 그렇게 겁을 주는 본인들 중에서도 어설픈 수학 교육의 피해자가 없다고는 할 수 없다(…). '''[[통계적 방법]]은 잘 배우는 것만큼이나 잘 가르치는 것도 중요하다.'''저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기