V&A met Palmy Chomchat Silarat, gemeenskapsvennootgenoot
Washington STEM is verheug dat Palmy Chomchat Silarat by ons span aansluit as 'n Gemeenskapsvennoot. Lees verder om meer te wete te kom oor Palmy se loopbaanpad en hoe sy beplan om datawetenskap te gebruik om gelykheid in STEM-onderwys te bevorder.
V. Hoekom het jy besluit om by Washington STEM aan te sluit?
Ek het by Washington STEM aangesluit as deel van my doktorale programgeleenthede, want ek wou dit wat ek op skool leer in die regte wêreld benut en 'n positiewe impak op die gemeenskap maak. Met my belangstelling in billike sosiale statistieke het ek die behoefte aan navorsing en evaluering by Washington STEM ontdek en gekies om aansoek te doen!
V. Wat beteken gelykheid in STEM-onderwys en -loopbaan vir jou?
Billikheid in STEM-onderwys beteken baie dinge vir my. Idealisties gesproke beteken dit dat elke enkele individu wat belangstelling in STEM-onderwys en -loopbane toon, 'n gelyke geleentheid sal kry om hul belangstellings te volg, hul doelwitte te bereik en hul drome uit te leef. In die regte wêreld kan billikheid lyk soos om seker te maak dat jong studente vroeg en gereeld aan STEM-onderwerpe blootgestel word. Dit kan ook wees om billike toegang tot ondersteuningsdienste te verseker wat hulle in staat sal stel om op koers te wees vir 'n STEM-opleiding en -loopbaan of om te druk vir ewe mededingende salarisse in die arbeidsmark na graduering.
V. Hoekom het jy jou loopbaan gekies?
Datawetenskap en analise is uiters kragtig. Wanneer dit verantwoordelik gebruik word, kan hulle skaalbare, positiewe impakte maak, maar wanneer dit sonder sorg gebruik word, kan hulle segregasie en ongelykheid skep. Die veld van wiskunde en statistiek was histories sterk gekoppel aan eugenetika, wat beteken dat getalle gebruik word om mense te marginaliseer. Ek argumenteer egter dat getalle en tegnieke self nie inherent ongelyk is nie; dit hang af van hoe mense dit gebruik. My passie is om datawetenskap so verantwoordelik as moontlik te gebruik. Ek is elke dag gefassineer deur hierdie vooruitstrewende veld en ek hoop om meer vaardig te word soos ek groei.
V. Kan jy ons meer vertel oor jou opleiding/loopbaan?
Ek gaan bloot 'n chronologiese storie gee. Alhoewel ek van kleins af van wiskunde gehou het, het ek nie die selfvertroue gehad om dit op universiteit te volg nie. Ek was 'n klassiek opgeleide konsertpianis wat altyd om toestemming gesmeek het om musiekterapie-navorsingsskrywes te lees. Buiten opleiding het ek gevind dat ek in wiskunde- en wetenskapklasse sit wat nie vir my graad vereis word nie. Na meer as 'n dekade van opleiding het ek besef dat ek na die knaende getalle wil teruggaan en het besluit om 'n navorsingsgebaseerde meestersgraad in Cambridge vir 'n jaar te volg. En ná daardie deurslaggewende jaar het ek genoeg selfvertroue en vaardighede opgedoen om amptelik 'n loopbaan in datawetenskap te begin. Gedurende die eerste jaar van die pandemie is ek gekontrakteer by 'n nuwe onderneming wat klein plaaslike hospitale aan die buitewyke van Bangkok help om meer inkomste te genereer. As 'n navorser op die gebruiker-ontledingspan, was ek gefassineer deur hoeveel impak ek kon maak deur datawetenskap te gebruik; so ek het eenvoudig vasgebyt.
V. Wat inspireer jou?
Ek word geïnspireer deur mense wat lief is om ander te omring soos hulle hulself liefhet.
V. Wat is 'n paar van jou gunsteling dinge oor die staat Washington?
Beslis die natuur en die mense.
V. Wat is een ding van jou wat mense nie deur die internet kan vind nie?
Dit is taai. Pret feit, ek kom van Bangkok en Thaise name is so uniek. As jy net my naam Google, is daar reeds 'n 99% kans dat jy my binne een sekonde sal kry. Maar een ding wat ek seker nie op die internet kan kry nie, is dat ek sneeuplankry haat, maar ek hou daarvan om in die oord te sit en warm ramen vir my vriende te maak.