เราจะเลือกกลุ่มนักวิทยาศาสตร์ที่มีแนวโน้มอย่างไรก่อนที่พวกเขาจะค้นพบ? นี่เป็นความท้าทายขั้นพื้นฐานสำหรับการวางแผนทางวิชาการ ที่ซึ่งแม้แต่มหาวิทยาลัยที่มีชื่อเสียงก็ยังถูกรบกวนด้วย “คนโง่” หรือการจ้างอาจารย์ที่ไม่ดี – นักวิจัยเหล่านั้นที่ถูกตราหน้าว่าเป็นอัจฉริยะด้วยคำมั่นสัญญาที่ดีเมื่อได้รับการว่าจ้างครั้งแรก แต่เมื่อมองย้อนกลับไปในทศวรรษต่อมา กลับมีผลกระทบเพียงเล็กน้อยต่อ ศาสตร์.
ในขณะเดียวกัน
คนรุ่นราวคราวเดียวกันของพวกเขา ซึ่งไม่ได้รับการรับรองจากนักวิทยาศาสตร์ที่มีชื่อเสียงและได้ย้ายไปยังตำแหน่งอาจารย์ในโรงเรียนเล็กๆ นี่เป็นเหตุการณ์ที่คุ้นเคยโดยไม่ต้องเอ่ยชื่อ แต่เหตุใดจึงแพร่หลายมากนักวิทยาศาสตร์อาวุโสที่ทำหน้าที่ในการเลื่อนตำแหน่ง รางวัล
หรือคณะกรรมการค้นหามักถูกขอให้ประเมินคำมั่นสัญญาของเพื่อนร่วมงานที่อายุน้อยกว่า มีใครคาดหวังอย่างไร้เดียงสาให้พวกเขาเข้าใกล้ความท้าทายนี้ในลักษณะเดียวกับที่พวกเขาจะแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ กล่าวคือโดยการศึกษาข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดและสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์
ในอนาคต เพื่อหลีกเลี่ยงอคติ เป็นเรื่องปกติที่จะใช้แบบจำลอง “ไดนามิก” ที่พิจารณาเงื่อนไขเริ่มต้นพิเศษของแต่ละบุคคลและช่วยให้สามารถคาดการณ์อนาคตของบุคคลนั้นได้ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยรุ่นเยาว์ที่ไม่ได้รับประโยชน์จากการได้รับการเลี้ยงดูจากที่ปรึกษาที่มีคุณภาพ หรือมาจากวัฒนธรรม
ที่แตกต่างหรือภูมิหลังที่ยากจนกว่า ควรได้รับการผ่อนปรนมากกว่านี้ นี่เป็นสามัญสำนึก แต่เป็นเรื่องธรรมดา?ประสบการณ์ของฉันในช่วงสามทศวรรษที่ผ่านมาแสดงให้เห็นเป็นอย่างอื่น นักวิทยาศาสตร์รุ่นเยาว์มักได้รับฉลาก “คงที่” โดยไม่ได้ให้ความสนใจอย่างเหมาะสมกับจุดเริ่มต้นหรือการเติบโต
ของเส้นทางอาชีพของพวกเขา การประเมินก่อนเริ่มอาชีพสะท้อนให้เห็นถึงภาพรวมของความสำเร็จที่เยือกเย็น ตัวอย่างเช่น เนื่องจากภาพลักษณ์ที่เยือกเย็นของวุฒิการศึกษาเมื่อสำเร็จการศึกษา เป็นเรื่องปกติที่แผนกวิทยาศาสตร์จะประเมินคุณค่าผู้สมัครตำแหน่งคณาจารย์ที่จบการศึกษา
จากแผนกเดียวกัน
เมื่อหลายปีก่อนต่ำเกินไป ความผิดพลาดเหล่านี้ส่งผลร้ายแรง เนื่องจากการสรรหาบุคลากรที่ไม่ดีจะนำไปสู่การเสื่อมเสียชื่อเสียงของสถาบันการศึกษา ที่เลวร้ายกว่านั้น ผู้ประเมินที่เลือกผู้สมัครที่ไม่ดีมักจะต่อต้านการปรับความคิดเห็นของบุคคลนั้นในภายหลัง เพราะกลัวว่าการยอมรับว่าจำเป็นต้องทำเช่นนั้น
จะสะท้อนถึงการขาดการมองการณ์ไกลในตอนแรกความจริงที่ไม่สะดวกคือผู้ประเมินที่มีอคติมีอำนาจในการจัดสรรทรัพยากรเพื่อปรับภาพคงที่ดั้งเดิมของตน ตัวอย่างเช่น เมื่อทำหน้าที่ในคณะกรรมการรางวัล พวกเขาสามารถให้รางวัลแก่ผู้ที่พวกเขาสนับสนุนในตอนแรก แต่เมื่อทำหน้าที่ในคณะกรรมการ
จัดสรรทุน
พวกเขาสามารถปิดกั้นการสนับสนุนผู้อื่นได้ แม้จะเผชิญกับหลักฐานที่ขัดแย้งกับความประทับใจแรกเริ่มของพวกเขา การกระทำดังกล่าวนำไปสู่การเติมเต็มคำทำนายในตัวเอง และในบางครั้งอาจทำให้อาชีพการงานที่กำลังรุ่งเรืองของบุคคลที่เก่งกาจไม่เป็นที่รู้จักในอาชีพการงานของพวกเขาล้มเหลวในบางครั้ง
มุ่งสู่ความหลากหลายข้อผิดพลาดข้างต้นบางครั้งเกิดจากความเข้าใจผิดที่ว่าความสำเร็จทางวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่มาจากความสามารถพิเศษ ซึ่งจะเห็นได้ชัดในภาพรวมแรกๆ ของบุคคล ท้ายที่สุด อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์ ฉายแววความเฉลียวฉลาดตั้งแต่อายุยังน้อย แต่สิ่งนี้สันนิษฐานว่าเป็นมุมมองคงที่
ของวิทยาศาสตร์ ในขณะที่ในความเป็นจริงแล้ว ภูมิทัศน์ของวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็วตลอดศตวรรษนับตั้งแต่ยุคของไอน์สไตน์ ทุกวันนี้ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและมีนักวิทยาศาสตร์เพิ่มขึ้นมากมาย ในสภาพอากาศเช่นนี้ ความสำเร็จมักจะเชื่อมโยงกับทักษะที่ได้รับ
เช่น ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับภูมิทัศน์ทางปัญญาที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เช่น ข้อมูลขนาดใหญ่ และการระบุปัญหาที่ถูกต้องในการทำงานในขณะที่คนอื่นๆ ยังคงค้นหาในความมืด วิทยาศาสตร์ในปัจจุบันยังต้องการทักษะ “อ่อน” ที่ดี เช่นความสามารถ
ในการเป็นผู้นำนักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ และในการสื่อสารผลลัพธ์เพื่อส่งเสริมความก้าวหน้า ทักษะเหล่านี้ต้องใช้เวลาในการพัฒนา ดังนั้นแบบจำลองใดๆ ที่พยายามคาดการณ์ความสำเร็จอย่างน่าเชื่อถือจำเป็นต้องรวมวิวัฒนาการและงดเว้นจากภาพนิ่ง
แต่บางครั้งดูเหมือนว่าหลักการชี้แนะจะผิดไปจากเป้าหมายอย่างสิ้นเชิง อุปสรรคอย่างหนึ่งของกระบวนการประเมินอย่างซื่อสัตย์คือนักวิทยาศาสตร์ที่มีชื่อเสียงมักจะพยายามส่งเสริมโครงการวิจัยของตนเองเพื่อพยายามเชื่อมโยงกับกระแสหลักอย่างถาวร แนวโน้มนี้เกิดขึ้นในรูปแบบของนักวิทยาศาสตร์
อาวุโสที่ส่งเสริมนักเรียนหรือสมาชิกกลุ่มของตนเองเกินกว่าสิ่งที่เรียกว่าการเล่นอย่างยุติธรรม ซึ่งในกระบวนการดังกล่าวจะยับยั้งความคิดที่เป็นอิสระ พูดง่ายๆ ก็คือ นักวิทยาศาสตร์อาวุโสมักจะวัดความสำเร็จจากจำนวนเพื่อนร่วมงานที่อายุน้อยกว่าที่จำลองวาระการวิจัยหรือชุดทักษะของตนเองมากน้อย
เพียงใด ตัวอย่างเช่น หากพวกเขามีความคล่องแคล่วในรายละเอียดปลีกย่อยทางคณิตศาสตร์ พวกเขาจะระบุความสำเร็จด้วยทักษะทางคณิตศาสตร์ ในการรับสมัครคณาจารย์ แนวโน้มของการจำลองตัวเองเป็นสิ่งที่อันตราย เพราะอาจไม่ได้หยุดอยู่แค่คุณวุฒิการศึกษา
มีหลายเส้นทางสู่ความสำเร็จในวิทยาศาสตร์ บางเส้นทางเป็นทางคณิตศาสตร์และเชิงปริมาณ ในขณะที่บางเส้นทางเป็นเชิงคุณภาพและต้องใช้วิสัยทัศน์เชิงแนวคิด แทนที่จะจำลองตัวเองและรักษาอดีตที่ไม่หยุดนิ่ง เพื่อรักษาอนาคตที่สดใส เราควรตั้งเป้าไปที่ความหลากหลายและส่งเสริมนักวิทยาศาสตร์ทุกประเภท ใครก็ตามที่ทำหน้าที่ในคณะกรรมการควรต่อต้านภาพนิ่ง
credit: worldofwarcraftblogs.com Dialogues2004.com KilledTheJoneses.com 1000hillscc.com trtwitter.com bajoecolodge.com SnebLoggers.com withoutprescription-cialis-generic.com DailyComfortChallenge.com umweltakademie-blog.com combloglovin.com
