(二)报名办法
报考高中起点专科和专科起点本科的考生,都必须报名参加当年全国统一的**高等学校招生考试 。报名时间一般在8月中下旬 , 浙江考生登陆浙江教育考试网站(www.zjzs.net)进行网上报名 , 然后考生携带本人身份证和专科学历证书及复印件,到所在市(地)级招生机构设立的报名点办理信息确认手续(具体报名时间和地点请届时参见浙江教育考试网站公布信息) 。
其他各省市考生请按所在地**高等教育招生规定的时间和地点报名,并按当地的具体办法执行,请考生咨询户籍所在地的地、市(县)招生办公室 。
(三)艺术类专业加试
在浙江省报考的艺术类专升本考生免加试专业课;非浙江省籍考生需在报名后与所在省函授站或本院联系专业加试事宜 。
(四)考试科目
1、专升本
艺术类:政治、英语、艺术概论;
文史类:政治、英语、大学语文;
理工类:政治、英语、高等数学(一);
2、高起专
考试科目:语文、数学、英语 。
(五)录取办法
专业合格后,根据全国**高考的成绩择优录取,被录取者由本院发给录取通知书 。
二、部分专业及专业介绍
(一)播音与主持艺术
培养目标:具有宽广和扎实的广播电视播音学、新闻传播学、艺术学、语言文学等方面知识与能力,能在各级各类广播电台、电视台和影视制作公司及相关单位从事广播电视播音与节目主持工作的复合型应用语言学科高级专门人才 。
主要课程:传播学概论、应用语言学、视听语言、新闻采写基础、新闻理论与法规、广播电视节目制作、传媒心理学、播音主持概论、广播电视播音与主持、中外主持人栏目解读、播音主持作品分析 。
(二)广播电视编导
培养目标:具备广播电视节目策划、创作、制作等方面的专业知识与技能,能在广播电影电视系统和文化部门从事广播、电视栏目、频道策划、节目编导制作、文字撰稿、音响设计制作以及社教、文艺类节目编辑制作等方面工作的广播电视艺术学科的高级专门人才 。
主要课程:影视美学、电视剪辑、语言传播艺术、新闻采访与写作、电视摄像艺术、电视写作、电视节目制作、音乐基础理论与欣赏、栏目与频道策划、电视导演、电视专题片创作、广播电视编导、电视编导综合实践 。
(三)广播电视新闻
培养目标:主要面向实践一线,培养新闻业务人员 , 主要面向全国各地(市)、市(县)电台、电视台、各党政机关的电教部门、大型企事业单位电台(电视台和宣传部门),要求学生初步具备对当前新闻实践的研究能力,对各类题材的采编摄录能力,并能参与新闻策划和管理 。
主要课程:新闻采写基础、中外新闻史、网络传播概论、公共关系、传播学概论、新闻伦理与法规、广告学概论、新闻作品评析、新闻主持艺术、媒介批评、广播电视新闻报道、电视剪辑艺术、新闻编辑评论、新闻热点研究、专业报道 。
(四)摄影(电视摄像)
培养目标:系统地掌握影视摄影理论、熟悉设备操作的技巧和各类影视节目摄制的技术 , 能在影视系统、影视制作部门及有关行业从事影视剧、文艺节目、广告、电视新闻和记录片等的摄影创作、教学和科学研究工作的高级专门人才 。
主要课程:照相技术、电视剪辑、摄像机原理与应用、摄影造型基础、电视纪录片创作、电视节目制作、电视节目策划与编导、电视美术、电视色彩学、绘画基?。ㄋ孛瑁⒒婊 。ㄉ剩⒌缡诱彰饕帐酢⒌缡由阆褚帐酢⒆ㄌ馍阌把芯俊⒌缡由阌白酆鲜导?。
(五)广播电视工程
培养目标:具有宽广和扎实的广播电视网络和电子信息技术等方面的基础知识,能在广播电视系统及电子信息相关部门,从事广播电视工程、有线电视网络、电子设备的研究、设计、使用、维护和管理工作的高级工程技术人才 。
主要课程:大学物理、大学物理实验、通信电子线路、通信电子线路实验、电视原理、数字信号处理、光纤通信、电视摄像技术、有线电视、电视中心技术 。
三、教学形式与学历待遇
根据教育部相关规定,我院**高等学历教育的办学主要以业余函授班形式举办,函授生不离岗位,在职学习,以平时自学为主,短期集中面授,每学期集中授课为二周左右 。入学后在规定年限内修完学校规定的科目 , 考试合格,颁发国家承认学历的浙江传媒学院**高等教育毕业证书,其学历在教育部电子注册,进入国家学历证书认证系统,可网上查询 。根据国家有关规定,毕业生享受全日制普通大学毕业生同等待遇 。本科毕业生符合学位授予条件者将授予学士学位 。
推荐阅读
- 离谱的汉字消消乐网络热梗怎么过
- 一 网络安全:信息收集之玩转nmap(理论篇)
- 接入点apn移动4g怎么设置网络才会更稳定 中国移动4gapn接入点
- WiFi万能钥匙中如何连接网络
- python渗透测试入门——基础的网络编程工具
- Chrony时间同步服务
- 二 网络工程知识VLAN的基础和配置:802.1q帧;Access、Trunk、Hybrid接口工作模式过程与配置;VLANIF的小实验
- 网关、子网地址 Docker | 自定义网络
- A-卷积网络压缩方法总结
- tensorflow-gpu版本安装及深度神经网络训练与cpu版本对比