Neexistuje nič také ako výpočtová osoba

Potrebujeme prekonať fundamentalistické myslenie týkajúce sa kódovania

Rovnako ako tieto rastliny, aj vy môžete rásť na klávesniciach. (Foto: Ashley Juavinett)

Keď sa náš letný internista Daniel prvýkrát zapojil do laboratória, zdal sa vystrašený MATLABom.

A nemôžem mu to vyčítať - stretnutie s programovacím jazykom vo voľnej prírode je zastrašujúce, najmä keď sa prihlásite na letný výskumný program a požiadajú vás, aby ste vopred vyhlásili, či ste „počítačový“ alebo nie. Daniel kategoricky nie.

Daniel sa prihlásil do „biologického“ laboratória neurovedy, takže bol prekvapený, keď narazil na kód takmer vo všetkých aspektoch našej práce. Používame ich na zhromažďovanie prvotných údajov, predkladanie stimulov a analýzu gigabajtov produkcie. Spoločne sú naše laboratórne kódy v mnohých jazykoch a väčšina z nás ovláda dva alebo tri jazyky. Nie sme označovaní ako výpočtové laboratórium, ale každý z nás sa musel naučiť kódovať a používať matematiku z jedného alebo druhého dôvodu.

Preto som ho povzbudil, aby dal šancu na kódovanie. Požičal som si kópiu MATLABu pre neurovedcov, dal som mu pomerne jednoduchú úlohu kódovať a prepustiť. Nebol som si celkom istý, ako ho trénovať, ale vedel som, že jedna vec je istá: mohol by sa naučiť kódovať, ak by to chcel.

Kódovanie za chodu

Rovnako ako mnoho neurovedcov som nikdy nemal formálne vzdelanie v oblasti kódovania. Neúčastnil som sa žiadnych kurzov počítačovej vedy - boli povzbudené, ale nie potrebné (a dokonca aj teraz len štvrtina škôl K-12 ponúka kurzy kódovania). Nikdy som nikoho nemusel učiť, ako kódovať, a len nedávno som sa začal považovať za osobu, ktorá je schopná kódovania.

„Ako ste sa naučili kódovať?“ Pýta sa Daniel.

„Po pravde povedané prostredníctvom pokusu a omylu. A veľa vyhľadávaní Google. “Ó, a pravdepodobne som trochu zabil svojich milých spolubývajúcich.

Už dlho som o sebe uvažoval ako o matematicko-vedeckej osobe, takže som bol otvorený myšlienke, že by som mohol byť aj kódovacou a výpočtovou osobou. Máme sklon spájať všetky tieto zručnosti do jednej väčšej (STEM) identity: osoba, ktorá letí radmi problémov s multiplikáciou na základnej škole, vyniká v kvantitatívnych častiach štandardizovaných testov a nakoniec sa stáva kódovačom.

Nie každý v neurovednom výskume sa však identifikuje ako matematický. V skutočnosti mnohí internalizovali myšlienku, že „nie sú matematikmi“, čo je veta, ktorá je plná hlboko zakorenených názorov na to, ako fungujú intelektuálne schopnosti. Zložitejšie výpočtové prístupy určite využívajú pokročilé matematické zázemie, ale matematické skúsenosti neznamenajú, že automaticky viete, ako kódovať. Napriek tomu, pretože tak silno spájame matematiku, kódovanie a výpočet, veľa ľudí predpokladá, že kódovanie nie je pre nich.

Nápady a označenia menia spôsob, akým sa učíme

Za posledné dve desaťročia Carol Dweck a jeho kolegovia vyvíjajú výskumnú skupinu, ktorá povzbudzuje pedagógov a rodičov, aby prehodnotili spôsob, akým učíme deti, najmä v matematike. Ak požiadate študentov a pedagógov, aby premýšľali o tom, čo robí ľudí dobrými v matematike, zistíte, že niektorí veria silnejšie v pevné alebo vrodené schopnosti, zatiaľ čo iní veria, že intelektuálne schopnosti sú poddajné a dajú sa naučiť. Dweck vymyslel pojmy „pevné“ a „rastové“ myslenie, aby opísal naše implicitné presvedčenie o intelektuálnych schopnostiach. Punchline pre matematiku a prírodné vedy je prekvapujúca: študenti s mentálnym rastom v priebehu času dosahujú lepšie výsledky (dokonca aj v organickej chémii).

Príbeh pre informatiku je podobný. Naše presvedčenie o tom, či sú výpočtové schopnosti pevné alebo poddajné, ovplyvňuje náš zmysel pre spolupatričnosť, ako reagujeme na ťažkosti a nakoniec aj na náš úspech.

V USA máme silné kultúrne predstavy o tom, čo to znamená byť človekom, ktorý dokáže kódovať. Čerství letní stážisti získavajú viac než len experimentálne zručnosti - učia sa tiež našim kultúrnym normám. Keď žiadame študentov, aby sa vyhlásili za výpočtové alebo nie, základným posolstvom je, že tieto zručnosti sú vrodené a iba niektorí študenti sú výpočtoví.

Implicitné presvedčenie o výpočtových schopnostiach sa tiež pretínajú s predsudkami o rase a pohlaví. Ľudia s dobrým významom majú stále implicitné predsudky o rode, rase a matematike - budem prvý, kto pripustí, že sa mi tieto implicitné presvedčenia úplne nezbavujú, ale aktívne proti nim bojujem. Horšie ako neúmyselne závažné otázky prieskumu alebo deskriptory laboratórií, sú jasnejšie presvedčenie, že niektorí ľudia majú matematický sklon a iní nie. Aj keď prevládajúcou politicky správnou správou je, že muži a ženy sú si rovní, stále existujú otvorení sexistickí zamestnanci spoločnosti Google a rasistickí nositelia Nobelovej ceny. Obzvlášť ženy a menšiny berú tieto správy do srdca a môže byť neuveriteľne škodlivé.

Skoré laboratórne skúsenosti sú kritickými oknami pre mladých vedcov, aby získali prehľad o našom odbore a predstavili si v ňom svoje miesto. Najmä v tomto období by sme mali šíriť predstavu, že každý môže vyvinúť kódovacie a výpočtové zručnosti (alebo akékoľvek iné zručnosti v tejto veci). Tieto typy pozitívnych správ zameraných na rast majú vplyv, najmä pre študentov prvej generácie a študentov menšín.

Názvy podpolí môžu byť zavádzajúce

Určite sa nesnažím umyť zaujímavé oblasti neurovedy. „Výpočtový“ môže byť zmysluplným deskriptorom pre laboratóriá, ktoré nevykonávajú experimentálnu prácu. Nemusí to však nutne fungovať opačne - mnoho laboratórií molekulárnej biológie sa obracia na analýzy vo väčšom meradle naprieč proteómami alebo genómami a kognitívne neurovedy sú už dlho vo výpočtových prístupoch. A systémová neuroveda sa čoraz viac presúva do sveta veľkých dát, keď získavame údaje z stále väčšieho počtu neurónov a mozgových oblastí.

Možno „teoretická“ neuroveda je pre niektoré laboratóriá lepším pojmom a menej zaťažená predsudkami o tom, kto je matematický a kto nie. Stále chápem, že „výpočtový“ sa stal primárnym spôsobom na opis výskumu, ktorý zahŕňa modelovanie a komplexnejšie analýzy údajov, takže môže byť príliš neskoro nanovo definovať celé pole. Mali by sme byť aspoň opatrní, keď označujeme laboratóriá ako výpočtové alebo nie, keď pozývame študentov - niekedy je to jednoducho klamlivé.

Bez ohľadu na to, ak ste v oblasti neurovedného výskumu nováčikom, vedzte to: môžete byť (a možno budete musieť) neurovedec, ktorý používa na štúdium mozgu kód, matematiku a štatistiku. Kódovanie je zručnosť, rovnako ako naučenie sa hrať šport alebo nástroj. Môžete mať pocit, že robíte viac chýb ako ostatní ľudia - nie ste. Keď som prvýkrát narazil na problém s kódovaním na postgraduálnej škole, uvítali ma riadky a riadky blikajúcich červených chybových hlásení. O niekoľko rokov neskôr sa mi stále vyskytujú chyby, ale obočie omračujem oveľa, oveľa menej.

Keď som premýšľal o tomto článku, sadol som si s niekoľkými letnými stážistami, aby som si rozprával o akademickej obci a opýtal som sa ich na ich myšlienky o predpokladanom rozdelení medzi výpočtom a biológiou. Niektorí z nich prekročili letnú stáž, buď neočakávane, alebo nečakane. Keď sme diskutovali o Danielových skúsenostiach so stretávaním liniek a liniek kódu v laboratóriu „biológie“, všetci prikývli na súhlas - nevideli pevný rozdiel medzi biologickými a výpočtovými laboratóriami. A majú pravdu, nie sú. Keď sa zameriame na samotný výskum, hranice sa rúca.

Danielova posledná prezentácia pre CSHL vysokoškolský výskumný program (fotografický kredit: Anne Urai)

Daniel je vysokoškolský študent prvej generácie z Kolumbie. Prekonal mnoho prekážok, ktoré tu boli, a letos v lete urobil v MATLABe úžasné pokroky. Počas záverečnej prezentácie diskutoval o analýze gigabajtov behaviorálnych a elektrofyziologických údajov, ktoré vykonal pomocou vlastného kódu. Nie je to výpočtový letný stážista, ale určite vyzerá ako jeden.

Tento príspevok je začiatkom konverzácie

Táto skladba je súčasťou série, ktorá sa nakoniec zmení v knihu, predbežne nazvanú „Takže chcete byť neurovedec? Čestný popis života výskumníka “(Columbia University Press). Cieľom je ponúknuť ctižiadostivým neurovedcom čestný a informatívny pohľad na našu oblasť, ako aj na vzdelanie a kariéru v tejto oblasti. Najdôležitejšie je, že bude odrážať názory a skúsenosti celej našej komunity - preto si veľmi vážime vašu spätnú väzbu. O čo som prišiel? S čím nesúhlasíte?

Twitter: @analog_ashley