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Wenn das interdisziplinäre NEET-Programm des MIT perfekt passt | MIT-Nachrichten

admin — Wed, 18 Dec 2024 10:13:14 +0000

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Schon in jungen Jahren lernte Katie Spivakovsky, die Welt aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten. Bei Tischgesprächen im Haus ihrer Familie in Menlo Park, Kalifornien, ging es oft um Themen wie die Maillard-Reaktion – die Chemie hinter dem Bräunen von Lebensmitteln – oder die faszinierenden Geheimnisse der Primzahlen. Spivakovskys Eltern, von denen einer physikalische Chemie und der andere Statistik studierte, hegten eine Liebe zum Wissen, das über alle Disziplinen hinausging.

In der Excessive College erforschte Spivakovsky alles, von der klassischen Literatur bis zur Informatik. Sie wusste, dass sie eine Bachelor-Erfahrung wollte, die ihre vielfältigen Interessen förderte und an der alle Fachgebiete in Reichweite waren.

„MIT fiel sofort auf“, sagt Spivakovsky. „Aber es battle speziell die Existenz von Neue Transformation der Ingenieurausbildung (NEET) – eine wirklich einzigartige Initiative, die Studenten in interdisziplinäre Möglichkeiten sowohl innerhalb als auch außerhalb des Campus eintaucht – das hat meine Überzeugung gefestigt, dass das MIT perfekt zu mir passt.“

NEET ist ein abteilungsübergreifendes Bildungsprogramm, das Studierende befähigt, die drängenden Herausforderungen des 21. Jahrhunderts durch interdisziplinäres Lernen zu bewältigen. Ab ihrem zweiten Studienjahr wählen NEET-Stipendiaten aus einem von vier Studienbereichen oder „Threads“: „Autonome Maschinen“, „Klima- und Nachhaltigkeitssysteme“, „Digitale Städte“ oder „Lebende Maschinen“. Nach den üblichen vier Jahren schließen NEET-Stipendiaten ihr Studium mit einem Abschluss in ihrem Hauptfach und einem NEET-Zertifikat ab. Dadurch verfügen sie sowohl über fundierte Kenntnisse in ihrem gewählten Fachgebiet als auch über die Fähigkeit, in mehreren Bereichen zu arbeiten und dort Wirkung zu erzielen.

Spivakovsky ist jetzt Scholar im Doppelstudium mit den Hauptfächern Bioingenieurwesen und künstliche Intelligenz und Entscheidungsfindung sowie einem Nebenfach in Mathematik. In einer Zeit, in der Bereiche wie Biologie und Informatik wie nie zuvor verschmelzen, beschreibt sie sich selbst als „interessiert daran, technische und rechnerische Werkzeuge zu nutzen, um neue biomedizinische Erkenntnisse zu gewinnen“ – ein zentrales Thema von NEETs Dwelling Machines-Threadin dem sie jetzt eingeschrieben ist.

„Bei NEET geht es um mehr als nur um Technik“, sagt Amitava „Babi“ Mitra, Gründungsgeschäftsführer von NEET. „Es geht darum, junge Ingenieure zu fördern, die große Träume haben, die Zusammenarbeit schätzen und bereit sind, die schwierigsten Herausforderungen der Welt mit Herz und Neugier anzugehen. Schülern wie Katie dabei zuzusehen, wie sie sich entfalten, ist der Grund, warum dieses Programm so wichtig ist.“

Spivakovskys Leistungen während seiner Zeit am MIT haben bereits eine globale Reichweite. Im Jahr 2023 leitete sie ein Studententeam beim Worldwide Genetically Engineered Machine (iGEM)-Wettbewerb in Paris, Frankreich, wo sie einen Machbarkeitsnachweis für eine Therapie zur Behandlung von Krebskachexie vorlegten. Kachexie ist eine Fett- und Muskelschwunderkrankung, für die es keine von der FDA zugelassene Behandlung gibt. Die Erkrankung betrifft 80 Prozent der Krebspatienten im Spätstadium und ist für 30 Prozent der Krebstodesfälle verantwortlich. Spivakovskys Workforce gewann eine Silbermedaille für den Vorschlag, Makrophagen zu entwickeln, um überschüssiges Interleukin-6 zu entfernen, ein entzündungsförderndes Protein, das bei Kachexiepatienten überproduziert wird. Ihre Forschung wurde später im MIT veröffentlicht Bachelor-Forschungsjournaleine Ehre, die sie als „unwirklich und demütigend“ bezeichnet.

Spivakovsky arbeitet als studentischer Forscher im BioNanoLab von Mark Bathe, Professor für Bioingenieurwesen und ehemaliger Direktor der NEET-Fakultät. Das Labor nutzt DNA und RNA, um nanoskalige Materialien für Anwendungen wie Therapeutika und Laptop zu entwickeln. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Validierung von Nukleinsäure-Nanopartikeln für den Einsatz in Therapeutika.

Laut Bathe „zeigt Katie als wissenschaftliche Leiterin enormes Potenzial – sie bringt beispiellose Leidenschaft und Kreativität in ihr Projekt zur Herstellung neuartiger Impfstoffe ein und verfügt über ein wirklich unübertroffenes Wissen sowohl in der Biologie als auch in der Informatik.“

Spivakovsky sagt, dass der Kurs 20.054 (Dwelling Machines Analysis Immersion), den sie im Rahmen des NEET-Programms belegt, ihre Arbeit in Bathes Labor ergänzt und umfassende Erfahrungen durch Workshops bietet, bei denen der Schwerpunkt auf wissenschaftlicher Kommunikation, dem Bleiben auf dem Laufenden über wissenschaftliche Literatur und der Aktualisierung von Forschungsfortschritten liegt. „Ich interessiere mich für eine Reihe von Themen und finde, dass der Wechsel zwischen ihnen dabei hilft, die Dinge frisch zu halten“, sagt sie.

Ihr interdisziplinärer Antrieb führte sie im Sommer zu Merck, wo Spivakovsky ein Praktikum im Workforce für Modellierung und Informatik absolvierte. Während sie an der Entwicklung eines Arzneimittels zur Deaktivierung eines krebserregenden Proteins beteiligt battle, lernte sie nach eigenen Angaben den Umgang mit computerchemischen Werkzeugen und entwickelte geometrische Analysetechniken, um Stellen auf dem Protein zu identifizieren, an denen Arzneimittelmoleküle binden könnten.

„Mein Workforce nutzt weiterhin aktiv die von mir entwickelte Software program und die Erkenntnisse, die ich durch meine Arbeit gewonnen habe“, sagt Spivakovsky. „Das Zielprotein hat eine enorme Patientenpopulation, daher bin ich zuversichtlich, dass innerhalb des nächsten Jahrzehnts Medikamente auf den Markt kommen und mein kleiner Beitrag das Leben vieler Menschen verändern kann.“

Mit Blick auf ihre Zukunft sieht sich Spivakovsky an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Biologie, idealerweise in einer Rolle, die Nasslabor mit Computerforschung verbindet. „Ich kann mir eine Karriere ohne das eine oder das andere nicht vorstellen“, sagt sie. „Diese unglaubliche Synergie inspiriert mich am meisten.“

Wohin auch immer Spivakovskys Neugier sie als nächstes führt, eines ist sicher: „NEET hat meiner Entwicklung als Wissenschaftlerin wirklich geholfen.“

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Fertig ist besser als perfekt. Wie Sie als Knowledge… pragmatischer werden | von Torsten Walbaum | Jul, 2024

admin — Wed, 31 Jul 2024 02:31:18 +0000

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Der erste Schritt bei der Bekämpfung des Perfektionismus besteht darin, herauszufinden, mit welcher Artwork von Perfektionismus Sie es zu tun haben. Es gibt drei Arten:

Selbstorientiert (Sie haben unmöglich hohe Ansprüche an sich selbst)
Gesellschaftlich vorgeschrieben (Sie haben das Gefühl, dass andere von Ihnen Perfektion verlangen) und
Auf andere ausgerichtet (Sie legen die Messlatte für andere unrealistisch hoch an)

Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass Ihr Perfektionismus zumindest teilweise auf die (Ihrer Meinung nach) unrealistisch hohen Erwartungen Ihres Vorgesetzten zurückzuführen ist, müssen Sie möglicherweise gemeinsam mit ihm an der Lösung dieses Issues arbeiten, statt nur zu versuchen, Ihre eigene Denkweise zu ändern.

Da Perfektionismus viele Ursachen haben kann, darunter auch Erfahrungen in der frühen Kindheit, ist es nicht realistisch, in einem Blogbeitrag ein Patentrezept zur Überwindung dieser Schwäche zu liefern. Daher werde ich mich auf die verschiedenen Arten konzentrieren, in denen sich Perfektionismus am Arbeitsplatz zeigt, und darauf, was Sie in diesen spezifischen Situationen tun können.

Wie das aussieht: Perfektionistische Datenwissenschaftler schlagen aufwändige Ansätze vor, die Monate brauchen, um Ergebnisse zu liefern, selbst wenn das Unternehmen etwas in Wochen braucht. Sie sind nicht bereit, Kompromisse einzugehen, und man hört oft: „Das ist nicht möglich.“
Wenn dies auf Sie zutrifft: Denken Sie daran, dass es Ihre Aufgabe als Datenwissenschaftler ist, dem Unternehmen dabei zu helfen, Dinge zu erledigen. Anstatt zu sagen „das ist nicht möglich“, bieten Sie eine Reihe von Optionen mit den entsprechenden Zeitplänen an und heben Sie die Kompromisse hervor. Auf diese Weise kann das Unternehmen vorankommen, während es die Risiken kennt, und Sie können „sich absichern“.

Was mir geholfen hat: Konzentrieren Sie sich nicht darauf, wie viel besser Sie das Ergebnis hätten machen können, sondern darauf, wie viel schlechter das Projekt wäre, wenn Sie überhaupt keinen Enter gegeben hätten (was passieren wird, wenn Sie nicht schnell genug sind).

Wenn Sie damit zu tun haben: Anstatt die Leute zu fragen, wie viel Zeit sie brauchen, kommunizieren Sie eine feste Frist und fragen Sie, was bis zu diesem Datum möglich ist. Machen Sie deutlich, ob eine Richtungsanalyse ausreicht; oft ist das, was nötig ist, um voranzukommen, viel weniger streng und detailliert als die Leute denken.

Wie das aussieht: Perfektionistische Datenwissenschaftler sind bei der Entscheidungsfindung oft gelähmt. Sie ziehen Entscheidungen in der Hoffnung in die Länge, mehr Informationen zu erhalten oder mehr Analysen durchzuführen, um das Risiko ihrer Entscheidung zu verringern.
Wenn dies auf Sie zutrifft: Geben Sie eine klare Empfehlung ab und geben Sie dann an, wie zuversichtlich Sie sind und was passiert, wenn Sie falsch liegen. Sie sollten auch die wichtigsten Annahmen angeben, auf denen Ihre Entscheidung beruhte. Wenn 1) andere mit den Annahmen nicht einverstanden sind oder 2) Sie später neue Informationen erhalten, die eine dieser Annahmen ändern, können Sie Anpassungen vornehmen.

Was mir geholfen hat: Erkenne, dass wir niemals haben perfekte Informationen. Jede Entscheidung ist bis zu einem gewissen Grad eine fundierte Vermutung, und Untersuchungen zeigen, dass wir dazu neigen, die Entscheidungen, die wir getroffen haben, übermäßig zu bereuen.

Wenn Sie damit zu tun haben: Bringen Sie die Leute in Verlegenheit; fragen Sie Ihr Workforce nach Empfehlungen oder Entscheidungen, statt nach Optionen. Und fördern Sie eine Kultur, in der Entscheidungen auf der Grundlage dessen beurteilt werden, was zum jeweiligen Zeitpunkt bekannt conflict, denn im Nachhinein ist es leicht, Dinge zu kritisieren.

Wie das aussieht: Perfektionisten suchen zahllose nach Fehlern in den Vorschlägen anderer, ohne Alternativen anzubieten.
Wenn dies auf Sie zutrifft: Versuchen Sie nicht, Perfektion im gesamten Unternehmen durchzusetzen. Es ist wichtig, den Advocatus Diaboli zu spielen und sich gegenseitig herauszufordern, aber es sollte konstruktiv sein. Behandeln Sie Projekte als Optimierungsproblem, bei dem Sie unter den gegebenen Einschränkungen (Zeit, Finances usw.) die am wenigsten schlechte Lösung finden müssen.

Was mir geholfen hat: Stellen Sie sich vor, Sie seien nun selbst für die Lösung des Issues verantwortlich, wenn Sie den Vorschlag einer anderen Individual kritisieren. Das zwang mich dazu, von „Das ergibt keinen Sinn“ zu „Das hier würde ich stattdessen tun“ zu wechseln.

Wenn Sie damit zu tun haben: Setzen Sie eine Frist, um Alternativen vorzuschlagen, und belohnen Sie lösungsorientiertes Denken statt Menschen, die lediglich auf Probleme hinweisen.

Wie das aussieht: Jedes einzelne Dokument oder jede Folie (selbst persönliche Notizen oder interne Dokumentationen) ist tadellos formatiert und gestaltet.
Wenn dies auf Sie zutrifft: Konzentrieren Sie Ihre Bemühungen auf kundenorientierte Leistungen und solche, die an Führungskräfte gehen. Jede Zeit, die Sie damit verbringen, ein internes Arbeitsdokument hübsch zu machen, ist Zeit, die Sie für die Auslieferung weiterer Sachen verwenden könnten.

Was mir geholfen hat: Versuchen Sie, es andersherum zu betrachten. Jeder wird bemerken, dass Sie viel Zeit damit verbracht haben, dieses interne Deck zu polieren, anstatt an etwas Wirkungsvollem zu arbeiten. In einem schnelllebigen Unternehmen sieht das tatsächlich schlimmer aus, als ein Dokument abzuliefern, das noch nicht ganz ausgereift ist.

Wenn Sie damit zu tun haben: Gehen Sie mit gutem Beispiel voran; schaffen Sie eine Unternehmenskultur, in der Screenshots von Diagrammen aus einem Dashboard mit kurzen Kommentaren eine akzeptable Möglichkeit sind, eine Folie zu erstellen. Machen Sie sich keine Kleinigkeiten wie die Wahl von Farbe oder Schriftart zunutze.

Randbemerkung: Das bedeutet nicht, dass Sie etwas völlig Unformatiertes einreichen sollten. Fünf Minuten damit zu verbringen, das Dokument zu erstellen Leicht zu verdauen (nicht unbedingt schön) ist intestine investierte Zeit.

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