Допустимо ли запрашивать у математических факультетов США информацию о трудоустройстве недавних выпускников докторских диссертаций?

Я учусь на первом курсе магистратуры по математике и хочу подать заявку на участие в программах докторантуры по математике в следующем году.

Уместно ли мне отправить холодное электронное письмо на математический факультет США с запросом информации о трудоустройстве недавних выпускников докторской степени? Например, я могу спросить, сколько выпускников, чьи консультанты смогли получить постдок и, в конечном итоге, постоянные должности в исследовательских университетах или гуманитарных колледжах. Другим примером является то, что я могу спросить, сколько выпускников, защитивших диссертации, в конечном итоге получили неакадемические исследовательские должности (например, Microsoft Research, АНБ, национальные лаборатории США).

Помимо непосредственного опроса факультетов, я могу вспомнить только Проект математической генеалогии , который не всегда завершен, и Ежегодный обзор математических наук , в котором есть отличные данные, но только для широких групп факультетов и широких классификаций областей исследований.

Некоторые институты публикуют эту информацию в Интернете, чтобы рекламировать себя. Другой способ получить эту информацию — погуглить недавних выпускников и посмотреть, где они сейчас.
Это то, что в идеальном мире все программы будут делать как само собой разумеющееся и размещать на своих веб-сайтах. Если больше людей действительно попросят об этом, больше программ может начать это делать.
Математические факультеты IME обычно знают, что происходит с их выпускниками, даже если они не утруждают себя составлением этой информации.
Предоставление какой-либо информации, относящейся к отдельным учащимся, запрещено во многих учреждениях, и в любом случае трудно отслеживать бывших студентов в течение длительного периода времени. Я бы рекомендовал использовать проект «Математическая генеалогия», чтобы получить список выпускников 5-10-летней давности, а затем погуглить их (или использовать комбинированный каталог членства или и то, и другое), чтобы узнать, сможете ли вы их найти. Вы будете удивлены, сколько выпускников даже самых престижных учебных заведений покинули академию. Для тех, кто ушел в промышленность, может быть очень трудно их найти. Я бы посоветовал поискать на linkedin.

Ответы (2)

Вы можете отправить электронное письмо консультанту отдела, председателю или POI, но будьте готовы к разочарованию — либо потому, что они не отвечают, либо у них нет данных, которые вам нужны:

  • Пока вам не предложили должность, вы всего лишь один из ста с лишним претендентов. Ваша вероятность получить ответ увеличивается, когда они ухаживают за вами, а не когда вы неизвестный студент, отправляющий электронное письмо ни с того ни с сего.

  • Работа с такой статистикой требует времени и энергии, так как многие факультеты не имеют механизма для отслеживания бывших студентов. Мы часто делаем это только на уровне отдела во время внешней проверки (если даже тогда), поэтому данные могут быть возрастом несколько лет и не очень детализированы.

  • отдельные лаборатории или профессора могут отслеживать это, но их n может быть настолько малым, что не имеет смысла (действительно ли профессор, который ставит 2/5, лучше, чем профессор, который ставит 3/8).

Вторя другим комментариям и ответам: во-первых, существует потенциально серьезная проблема (например, в США) предоставления слишком большого количества личной информации о бывших студентах, будь то успехи или неудачи. Тем не менее, да, конечно, документирование «успехов» — хороший пиар для дипломной программы. В моем универе R1 в США мы действительно перечисляем выпускников PhD и, если это кажется не вызывающим возражений, их текущую ситуацию. Но это потенциально сложно.

Многие программы для выпускников прилагают меньше усилий для отслеживания выпускников, отчасти из-за проблем с конфиденциальностью, а отчасти потому, что часто люди вообще не хотят, чтобы их «отслеживали».

И с точки зрения полезности такой информации для всех: оказывается, что аспиранты, особенно более способные, очень индивидуальны, поэтому категоризировать людей по их наставнику, теме или... потенциально может ввести в заблуждение. Например, с точки зрения вероятности или статистики, существует так много обуславливающих аспектов, что простой ответ на ваш вопрос был бы почти бесполезен для предсказания вашего собственного последующего успеха (на основе успехов предыдущих учеников данного консультанта и т. д.)

Нет никаких причин, по которым отдел не может предоставить статистику (не личную информацию) обо всем классе. Это делают юридические и бизнес-школы.
Допустимо ли запрашивать у математических факультетов США информацию о трудоустройстве недавних выпускников докторских диссертаций?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v