공신력과 객관성에 많은 비판을 받고 있기는 하지만, 가장 많은 사람들이 참고로 하고 또 신경이 어찌 됐건 쓰이는 것이 US News에서 발표하는 대학 랭킹이다. 나름 세부분야의 랭킹까지 산정하기 때문에 준비하는 입장에서는 많은 참고를 하게 된다.
전공마다 랭킹 발표 시기가 다르기도 한데, 얼마 전 2008년에 산정한 Computer Science 대학원 순위가 발표되었다. Computer Science에서는 전체 순위와 인공지능, 프로그래밍 언어, 시스템, 이론의 4가지 세부분야 순위가 발표되고 있다. HCI 순위는 어디 없으려나 ㅎㅎ
- 전체 순위: http://grad-schools.usnews.rankingsandreviews.com/grad/com/search/
- AI 순위: http://grad-schools.usnews.rankingsandreviews.com/grad/com/artifical_intelligence
- Systems 순위: http://grad-schools.usnews.rankingsandreviews.com/grad/com/systems
- Programming Language 순위: http://grad-schools.usnews.rankingsandreviews.com/grad/com/programming_language
- Theory 순위: http://grad-schools.usnews.rankingsandreviews.com/grad/com/theory
전체 순위에서 주목할 만한 점은 Top4 체제의 붕괴이다. CS 에서만큼은 부동의 top이었던 Carnegie Mellon University가 4위로 내려앉았다. 나머지 MIT, Stanford, UC Berkeley는 만점을 받아 공동 1위이다. 또한 Georgia Tech의 무서운 상승세도 눈에 띈다. 이전까지 10위권 밖에 있다가 당당히 9위로 올라섰다.
랭킹은 랭킹일 뿐 절대적인 의존은 금물이다. 그래도 그 안에서 나름의 의미를 찾아서 학교들의 동향을 살피는 것은 분명 필요한 일이라고 생각한다.
[...] U.S. News 랭킹 같은 것을 준비하면서 안 보기도 어렵다 ㅋ 그리고 나름의 객관적인 기준을 가지고 평가한 것이니 어느 정도는 신뢰성도 있다고 생각한다. 그러나 ‘어느 정도’일뿐, 나의 세부적 관심분야에 대해서 랭킹이 알려줄 수 있는 것은 많지 않다. 결국 나만의 다양한 정보 소스를 통해 내 속에서 재조합한 랭킹을 가장 믿을 수밖에 없지 않을까. 1)의 정보들이 나만의 랭킹을 형성하는 데 결정적 역할을 했다. 또 어떻게 나만의 랭킹을 만들 수 있을까? 학계의 언어인 논문 (including various types of published materials) 역시 훌륭한 지표이다. 이에 대해서는 긴 설명 필요없이… 해커스와 csuhak에서 유용한 정보들을 스크랩 해 놓은 것이 있는데 거기서 리플 몇 개 옮겨왔다. 저같은 경우는 책이나 아티클을 읽을 때 (특히 교수가 강조하는 글들..이면서 동시에 제 분야와 맞아 떨어질 때..) 항상 저자가 어느학교에 있는지부터 봅니다. 그러다 보면, 아 나중에 이 학교 지원해봐야지 하는 계획이 세워지더라고요. 랭킹과 잘 연계해가면서요.. [...]