News | 02.10.2025 | Auszeichnung

TUM-Studentin Maria Nazou erhält das Wübben-Stipendium

Die Sprecher der Exzellenzcluster wurden gebeten, jeweils bis zu zwei Studierende für das Stipendium der Wübben-Stiftung vorzuschlagen, mit dem bis zu 55 Studierende gefördert werden. Maria Nazou, Masterstudentin im Studiengang Biomedizinische Neurowissenschaften an der TUM, wurde von unseren Sprechern nominiert und vom Ausschuss ausgewählt. Sie wird ab Oktober Fördermittel erhalten.

Das Wübben-Stipendium ermöglicht es Studierenden, sich im letzten Jahr ihres Bachelor- oder Masterstudiums voll und ganz auf ihr Studium zu konzentrieren – sie erhalten ein Jahr lang monatlich 1.000 Euro. „Wir haben Maria nominiert, weil sie durchweg eine herausragende Studentin war – und zudem ein starkes Interesse an Forschungsthemen im Bereich der Systemneurologie zeigt“, sagt Thomas Misgeld, Sprecher von SyNergy und Direktor des Instituts für Neuronale Zellbiologie. „Wir sind dankbar für die Unterstützung, die die Wübben-Stiftung talentierten Studierenden gewährt.“ Auch Maria selbst ist dankbar für die Unterstützung: „Das Studentenstipendium ermöglicht es mir, mich in diesem Jahr voll und ganz meinen Forschungsprojekten zu widmen und in Lernmöglichkeiten zu investieren, die meinen Weg als zukünftige Neurowissenschaftlerin bereichern werden. Die Auswahl ist eine ermutigende Erinnerung daran, neugierig zu bleiben, unkonventionell zu denken und die Grenzen der Wissenschaft immer weiter zu verschieben“, sagt sie.


Über das Studentenstipendium der Wübben-Stiftung

Die Stipendien bieten Studierenden die Möglichkeit, sich im letzten Jahr ihres Bachelor- oder Masterstudiums voll und ganz auf ihr Studium zu konzentrieren. Erfolgreiche Bewerber erhalten ein Jahr lang ein monatliches Stipendium in Höhe von 1.000 Euro. Dieses Programm richtet sich an besonders neugierige und begabte Studierende aller Fachrichtungen, die an einer deutschen Hochschule einen Bachelor- oder Masterstudiengang absolvieren und noch zwei Semester bis zum Abschluss vor sich haben. Weitere Informationen zum Programm finden Sie hier.

Ursprünglich mit DeepL übersetzt