TU Dortmund abre vagas em duas cátedras: Intelligent Systems for lnclusion and Participation e Educational Data Science

O(A) selecionado(a) terá de participar de redes e cooperações de pesquisa dentro e fora da TU Dortmund University, tais como no cluster “Technology, Inclusion, and Participation (TIP)”, com as demais universidades da Aliança Universitária da Região do Ruhr (UA Ruhr) e o Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence. Promover jovens pesquisadores e assumir responsabilidade pelo ensino de sistemas inteligentes no contexto da inclusão, assim como nos cursos de graduação e pós-graduação fazem igualmente parte das atividades.

O(A) candidato(a) deve ter concluído o doutorado com sucesso acima da média e realizado pós-doutorado, bem como comprovar excelência em pesquisas no campo da cátedra, com publicações contínuas internacionais. Espera-se ainda experiência na captação de recursos de terceiros (third-party funding) e sólidos conhecimentos no desenvolvimento e adaptação de modelos de fundação para aplicação em contextos específicos. Candidaturas até 22 de outubro.

Já o Centro de Pesquisa em Educação e Desenvolvimento Escolar (IFS) selecionará para a cátedra “Educational Data Science”. A vaga atua como uma ponte para o Departamento de Estatísticas, da TU Dortmund, único na Alemanha. O prazo para candidaturas encerra-se em 8 de outubro.

O trabalho científico da(o) candidata(o) deve combinar pesquisa em educação e data center, com foco em uma ou mais das seguintes áreas na aplicação e desenvolvimento de métodos quantitativo-estatístico: (i) dados longitudinais em um contexto educacional, (ii) machine learning para análise de questões em ciência educacional e (iii) análise de estruturas complexas de dados com referências para a ciência educacional (p.ex. no contexto de avaliações em larga escala, análise de aprendizagem, modelos randômicos de efeitos na pesquisa educacional, etc.). Participação em cooperações científicas dentro e fora da TU Dortmund University e compromisso na formação de novos pesquisadores e em lecionar nas atividades do departamento também são esperados.

Entre os pré-requisitos estão doutorado com sucesso acima da média e pós-doc (livre docência ou qualificação equivalente), expertise comprovada em metodologias em estatísticas quantitativas ou em data science em ao menos uma área de pesquisa no contexto escolar.

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