Spørgsmål og svar med Palmy Chomchat Silarat, Community Partner Fellow
Washington STEM er begejstret for at få Palmy Chomchat Silarat til at slutte sig til vores team som en Community Partner Fellow. Læs videre for at lære om Palmys karrierevej, og hvordan hun planlægger at bruge datavidenskab til at fremme lighed i STEM-uddannelse.
Q. Hvorfor besluttede du dig for at slutte dig til Washington STEM?
Jeg sluttede mig til Washington STEM som en del af mine muligheder for ph.d.-program, fordi jeg ønskede at bruge det, jeg lærer i skolen i den virkelige verden og have en positiv indflydelse på samfundet. Med min interesse for retfærdig social statistik opdagede jeg behovet for forskning og evaluering på Washington STEM og valgte at ansøge!
Q. Hvad betyder ligestilling i STEM-uddannelse og karriere for dig?
Retfærdighed i STEM-uddannelse betyder mange ting for mig. Idealistisk betyder det, at hvert enkelt individ, der udtrykker interesse for STEM uddannelse og karriere, vil få en lige mulighed for at følge deres interesser, nå deres mål og leve deres drømme. I den virkelige verden kan retfærdighed se ud som at sikre, at unge studerende bliver eksponeret for STEM-emner tidligt og ofte. Det kan også være at sikre lige adgang til støttetjenester, der giver dem mulighed for at være på vej til en STEM-uddannelse og karriere eller skubbe på lige konkurrencedygtige lønninger på arbejdsmarkedet efter endt uddannelse.
Q. Hvorfor valgte du din karriere?
Datavidenskab og analyse er ekstremt kraftfuldt. Når de bruges ansvarligt, kan de skabe skalerbare, positive virkninger, men når de bruges uden omhu, kan de skabe adskillelse og ulighed. Området matematik og statistik var historisk stærkt knyttet til eugenik, hvilket betyder, at tal bruges til at marginalisere mennesker. Jeg hævder dog, at tal og teknikker ikke i sig selv er ulige; det afhænger af, hvordan folk bruger dem. Min passion er at bruge data science så ansvarligt som muligt. Jeg er fascineret af dette fremadskridende felt hver eneste dag, og jeg håber at blive dygtigere, efterhånden som jeg vokser.
Q. Kan du fortælle os mere om din uddannelse/karrierevej?
Jeg vil blot give en kronologisk historie. Selvom jeg har elsket matematik lige siden jeg var ung, havde jeg ikke selvtilliden til at forfølge det på college. Jeg var en klassisk uddannet koncertpianist, der altid bad om tilladelse til at læse musikterapiforskningsskrivelser. Uden for træningen fandt jeg mig selv i matematik og naturfag, som ikke var påkrævet for min grad. Efter mere end et årti med træning indså jeg, at jeg ville tilbage til de knusende tal og besluttede at forfølge en forskningsbaseret mastergrad i Cambridge i et år. Og efter det afgørende år fik jeg nok selvtillid og færdigheder til officielt at starte en karriere inden for datavidenskab. I løbet af det første år af pandemien blev jeg ansat hos en nystartet virksomhed, der hjælper små lokale hospitaler i udkanten af Bangkok med at generere flere indtægter. Som forsker på brugeranalyseteamet var jeg fascineret af, hvor stor indflydelse jeg kunne få ved at bruge datavidenskab; så jeg holdt bare fast i det.
Q. Hvad inspirerer dig?
Jeg er inspireret af mennesker, der elsker at omgive andre, som de elsker sig selv.
Q. Hvad er nogle af dine yndlingsting ved staten Washington?
Helt klart naturen og menneskene.
Q. Hvad er én ting ved dig, folk ikke kan finde via internettet?
Det her er hårdt. Sjovt faktum, jeg er fra Bangkok, og thailandske navne er så unikke. Hvis du udelukkende Googler mit navn, er der allerede 99 % chance for, at du finder mig på et sekund. Men en ting, som jeg er sikker på, at du ikke kan finde på internettet, er, at jeg hader snowboarding, men jeg elsker at sidde på resortet og lave varm ramen til mine venner.