コミュニティ パートナー フェローの Palmy Chomchat Silarat との質疑応答

ワシントン STEM は、Palmy Chomchat Silarat が私たちのチームに コミュニティパートナーフェロー. Palmy のキャリア パスと、データ サイエンスを使用して STEM 教育の公平性を高める方法について学びましょう。
 

 
Q. なぜワシントン STEM に参加しようと思ったのですか?

学校で学んだことを現実の世界で活用し、コミュニティにプラスの影響を与えたいと思ったので、博士課程の機会の一環としてワシントン STEM に参加しました。 公正な社会統計に興味を持っていたので、ワシントン STEM での研究と評価の必要性を発見し、応募することにしました!

Q. STEM 教育とキャリアにおける公平性は、あなたにとって何を意味しますか?

STEM 教育における公平性は、私にとって多くのことを意味します。 理想的には、STEM教育とキャリアに関心を示すすべての個人が、自分の興味を追求し、目標を達成し、夢を生きる平等な機会を得ることを意味します. 現実の世界では、公平性とは、若い学生が早い段階で頻繁に STEM のトピックに触れられるようにすることのように見えるかもしれません。 また、STEM 教育とキャリアを軌道に乗せるためのサポート サービスへの公平なアクセスを確保したり、卒業後の就職市場で同等の競争力のある給与を求めたりすることもできます。

Q. キャリアを選んだ理由は？

データ サイエンスと分析は非常に強力です。 責任を持って使用すると、スケーラブルでプラスの影響を与えることができますが、注意を払わずに使用すると、分離と不平等が生じる可能性があります。 数学と統計学の分野は、歴史的に優生学と強く結びついていました。つまり、数字は人々を過小評価するために使用されていました。 しかし、数と技術自体は本質的に不公平ではないと私は主張します。 それは人々がそれらをどのように使用するかによって異なります。 私の情熱は、できる限り責任を持ってデータ サイエンスを使用することです。 私は毎日この進歩する分野に魅了されており、成長するにつれてさらに熟練したいと考えています.

Q. 学歴/キャリアパスについて詳しく教えてください。

簡単に時系列でお話します。 私は幼い頃から数学が好きでしたが、大学でそれを追求する自信がありませんでした. 私はクラシックの訓練を受けたコンサート ピアニストであり、常に音楽療法の研究論文を読む許可を求めていました。 トレーニング以外では、学位取得に必須ではない数学と科学のクラスに参加していました。 XNUMX 年以上のトレーニングの後で、私は計算処理に戻りたいと気付き、ケンブリッジで研究ベースの修士号を XNUMX 年間取得することにしました。 そして、その極めて重要な年の後、私はデータ サイエンスのキャリアを正式に開始するのに十分な自信とスキルを獲得しました。 パンデミックの最初の年に、私はバンコク郊外の小さな地元の病院がより多くの収入を生み出すのを支援する新興企業と契約しました。 ユーザー分析チームの研究者として、私はデータ サイエンスを使用してどれだけの影響を与えることができるかに魅了されました。 だから私は単にそれに固執しました。

Q. インスピレーションは？

私は、自分自身を愛するように周囲を愛する人々にインスパイアされています。

Q. ワシントン州の好きなところは何ですか?

やっぱり自然と人。

Q. インターネットで見つけられないあなたの特徴は何ですか?

これは大変です。 おもしろいことに、私はバンコク出身で、タイ人の名前はとてもユニークです。 私の名前だけをグーグルで検索すると、99 秒で私を見つける可能性が XNUMX% あります。 しかし、インターネットで見つけられないことは確かですが、スノーボードは嫌いですが、リゾートに座って友達のために温かいラーメンを作るのは好きです.