田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学的学生们协助开发技术，帮助神经多样性个体在职场上取得成功。 版权：Keivan Stassun / 范德比尔特大学 当学术界谈论神经多样性和培养下一代科学家与工程师时，我们往往从给学生考试增加额外时间、提供笔记支持和修改测试环境的需求开始。但许多神经多样性学生面临障碍，正如我们在各自的科学、技术、工程和数学（STEM）教学职业中发现的那样。在我们的经验中，成功进入学术界和研究的最大障碍与沟通、人际关系和模糊的期望有关。例如，学生必须学习如何给他们的导师发送电子邮件、协商作者身份、在不显得准备不足的情况下请求澄清、管理不断变化的截止日期并参与快速移动的动态小组讨论。许多人通过观察、指导和非正式反馈来掌握这些技能。但这些未成文的社会和职业规范对神经多样性的科学家来说，在实验室内外都特别模糊。一些学员能够轻松吸收这一“隐藏课程”。而另一些人则很难做到。神经多样性学生可能在缺乏明确期望和专业行为培训方面遇到最多困难，但事实是大多数研究生—无论他们的大脑如何处理信息—都被留给自己解码这些规范。改变研究的教学方式并引入工具来帮助人们在学术界中导航，将对广泛的学生群体产生影响。学术挑战 我们俩都有亲身体验，帮助神经多样性学生。例如，一名学生在数月内取得了强有力的实验结果后前来咨询M.C.的意见。她勤奋、技术娴熟，并对项目深感投入，但她并没有与她的导师澄清她在最终论文中的角色。她感到恐慌，找到M.C.这个中立且理解的人询问，“我如何能在不显得对抗的情况下提起这件事？”她从未被教过如何处理这类情况。K.S.在纳什维尔的范德比尔特大学自闭症与创新中心工作时有类似的经历，该中心致力于研究如何支持自闭症和神经多样性人士在STEM教育项目和职场中的发展。在那里，他指导了Dan Burger，一位在科学上没有问题但在如何在一个期待特定职业行为的世界中表现自己的学生。Burger随后在马里兰州巴尔的摩的空间望远镜科学研究所开始了数据分析职业，他的故事曾在美国电视新闻节目《60分钟》中以示例的形式出现，说明当我们停止要求神经多样性个体掩盖其优势并开始设计适合他们的环境时，能够实现什么样的可能性。对于Burger来说，他作为学生所做的一个重要改变，在于在K.S.作为他的研究导师的支持下，从开放式的口头检查转向结构化的书面更新，让他能够以一种他擅长的格式展示自己的思考。同时，K.S.开始明确设定期望，而不是假设他们之间有共同的理解。这些是小的改变，但却让Burger能够在学术研究中蓬勃发展而不是离开。K.S.从与他的合作中吸取的教训并不是Burger需要改变，而是他周围的系统需要改变。我们在职业生涯中看到过许多类似的案例。它们显示了工程教育如何准备学生，并指出了谁往往被落下。由于我们与神经多样性学生的合作经验，我们设计了“工程领域公平与神经多样性自我倡导中心”，这是一个由Frist中心主导的美国倡议，参与的大学有六所。当我们启动该倡议时，我们意识到真正的工作不仅仅是在课堂上提供支持。它还涉及重新设计团队结构、职业准备以及学术界提供建议和指导的方式，以使学生不再孤立无援地解读职业规范。人工智能协助 我们开始研究这些摩擦点的同时，生成性人工智能工具开始流行。考虑到这些工具已深入学生日常学习中，我们无法认真考虑改革工程教育而不考虑人工智能。我们希望了解学生如何使用这些工具来增强自我倡导的能力，并在职业准备和沟通的隐藏课程中导航。生成性人工智能工具已经被用来起草电子邮件、概述演示文稿。