再錄取醫學系!台大生重考學測惹議
今日新聞NOWnews.2022年6月23日 16:59

▲台大近日爆出一名醫學系在校生重新報考學測,也取得面試資格還二度錄取,引發熱議。(示意圖/翻攝國立臺灣大學臉書)

111年學測個人申請入學分發在15日放榜,對於全台考生而言恐怕是「幾家歡樂幾家愁」,有些人上了理想心目中的系所、學校,有些人則是必須轉戰指考再拼一波。而近日,在論壇上卻爆出有台大生因為無聊重新報考學測,結果不僅成績優異申請到面試資格,連面試也通過,讓不少學生相當傻眼,掀起巨大討論。

一名台大醫學系的同學在Dcard「台灣大學版」貼文指出聽說敝系今年有一個想體驗面試的快感,所以重考台大醫,個人申請去面試也上了,敝人我怎麼到現在才聽說?請問各位同僚們,有人知道這位大神是誰嗎?身邊問都問不到,非常好奇!」

▲台大爆有醫學系學生無聊重考學測,結果不僅成績優異,面試也通過錄取,引起熱議。(示意圖/取自Pixabay)
▲台大爆有醫學系學生無聊重考學測,結果不僅成績優異,面試也通過錄取,引起熱議。(示意圖/取自Pixabay)

貼文一出,網友紛紛回應「知道當事人是誰,聽說學校系方氣到發抖」、「有聽說了,聽說學校氣到不行,但是我不懂學校幹嘛生氣欸....這不是自己的實力嗎==」、「落榜最高分那個人真的會哭出來.....」、「問不到的話會不會是你太邊....放榜前大家就知道了吧XD」、「個申面試又不是匿名的,面試者身份是本系生是有多難察覺,自傳履歷看一眼就該知道了吧....不懂學校在氣什麼,那也是他的真實力啊」。

不過,也有人認為「.....是沒有任何問題啊,但是人家也是辛苦要考上台大醫學系,他明明上了又佔掉一個名額,那個落榜備取1的真的會哭==」、「以規則來說沒問題,但以道德上來說非常不OK」、「戰況好激烈,支持方認為沒犯法合規定所以沒錯,反對方認為無聊佔名額所以不對,讓我們敬請看下去」。

▲網友以「佔據名額」害真的首次申請同學落榜;以及重新報考「沒違反任何法律」兩派說法激戰。(示意圖/翻攝Pexels)
▲網友以「佔據名額」害真的首次申請同學落榜;以及重新報考「沒違反任何法律」兩派說法激戰。(示意圖/翻攝Pexels)

而諸多的回應當中,也有網友貼出當事人IG,透露目前學校處理方式,內容提及校方在面試完當天即有收到舉報信,並給予該學生兩種選擇,第一「放棄錄取讓名額回流指考」;第二「重新入學嘗試成提編生(即學生經重考或轉學進入某校系後,因其某些學分數已於入學前修習過, 經抵免後達規定,可經申請提編至高年級)」當事人提到,兩種選擇都會讓學測名額減少一位名額,也就是即便當事人放棄錄取,該名額也不會補上備取1的人,而是會回流至指考錄取名額。

而據《ETtoday新聞雲》報導,台大註冊組主任李宏森證實有其事件,表示重考是每個人的權益,該生也符合相關門檻,最終也錄取,顯示醫學系是公平辦理,但由於該生後來並沒有參與分發,所以最後並未錄取,也就沒有違反台大不得有雙重學籍的問題,空出來名額也會留到之後的考試分發入學管道,名額並沒有消失。(編輯:張嘉哲)

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司