Mit über 6 500 Beschäftigten in Forschung, Lehre und Verwaltung und ihrem einzigartigen Profil gestaltet die Technische
Universität Dortmund Zukunftsperspektiven: Das Zusammenspiel von Ingenieur- und Naturwissenschaften, Gesellschafts- und
Kulturwissenschaften treibt technologische Innovationen ebenso voran wie Erkenntnis- und Methodenfortschritt, von dem nicht
nur die 33 440 Studierenden profitieren.
6 PostDoc-Stellen im interdisziplinären Profil FAIR (m/w/d) – Ref.-Nr. w72-21
From Prediction to Agile Interventions in the Social Sciences
(FAIR) bezeichnet eine Profilbildung der TU Dortmund, die die
Statistik, Data Science und die Sozialwissenschaften
verbindet. Relevante sozialwissenschaftliche Disziplinen
sind: Psychologie, Bildungsforschung,
Erziehungswissenschaft, Soziologie und verwandte
Wissenschaften.
Die 6 ausgeschriebenen Stellen sind befristete Vollzeitstellen,
vsl. bis 31.10.2024 (Entgeltgruppe 14 TV-L; ohne eine
Lehrverpflichtung). Eine Beschäftigung in bzw. Reduzierung
auf Teilzeit ist grundsätzlich möglich.
Im Einzelnen sind Stellen in den folgenden Bereichen
ausgeschrieben, wobei jede PostDoc-Stelle neben der
Einbettung in FAIR eine Anbindung an mindestens einen
Lehrstuhl oder ein Fachgebiet haben wird:
pädagogische und psychologische Bildungsforschung mit
Fokus auf Intervention im (Hoch-)Schulkontext (u. a.
Effektivität von Lernstrategien insbesondere im Bereich
Lesen und/oder Mathematik; Prognose von
Bildungsverläufen und Berufswahl; Fakultät
Erziehungswissenschaft, Psychologie und
Bildungsforschung, Institut für
Schulentwicklungsforschung, Prof. Lauermann, PhD & Prof.
Dr. McElvany)
Interventionsforschung mit Fokus auf der Förderung früher
mathematischer Kompetenzen und Sehen (Fakultät
Rehabilitationswissenschaften, Prof. Dr. Kuhn & Prof. Dr.
Weigelt)
sozialwissenschaftliche Datenanalyse von Makro-, Meso-
und Mikro-Daten in der soziologischen Alter(n)sforschung
(auch sehr „dichte“ Sensor-Daten; Fakultät
Sozialwissenschaften, Prof. Dr. Brandt)
statistische Methoden zur Extrapolation und Adaption
(Fakultät Statistik, Prof. Dr. Doebler)
Data Science Methoden (Dortmund Data Science Center,
Prof. Dr. Ickstadt & Dr. Munteanu)
interdisziplinäre Stelle zwischen Statistik/Data Science
und Empirischer Bildungsforschung mit Fokus auf Large-
Scale Assessments (Prof. Dr. Doebler & Prof. Lauermann,
PhD)
IHRE AUFGABEN:
Sie arbeiten in eng abgestimmten interdisziplinären Teams,
die teilprojektspezifisch innerhalb von FAIR
zusammengestellt werden.
Mitwirkung an der Weiterentwicklung passgenauer
quantitativer Methoden mit (Statistik)
Arbeit an Prognosemodellen oder mit Datenströmen (Data
Science)
Konzeption und Evaluierung agiler Interventionen u. a. im
Bereich der Leseforschung (psychologische/pädagogische
Bildungsforschung), des Erwerbs von elementaren
Mathematikkenntnissen (Rehabilitationswissenschaft)
oder der Alter(n)s- und Lebenslaufforschung (Soziologie)
Unterstützung der Graduiertenausbildung
lokale, nationale und internationale Vernetzung des
Profilbereichs
WIR BIETEN:
ein agiles und dynamisches Forschungsumfeld, das
unterschiedliche etablierte Forschungsbereiche der TU
Dortmund verbindet
Zusammenarbeit in agilen Forschungsteams („agile
research teams“)
individuelle Vereinbarungen für Ihre Weiterqualifikation
ein breites Maßnahmenpaket zur Förderung aller
beteiligten PostDocs
ein großes wissenschaftliches Netzwerk, welches Sie für
gemeinsame Publikationen nutzen und erweitern dürfen
die Möglichkeit der eigenständigen und kollaborativen
Einwerbung von Drittmitteln
eigene Räumlichkeiten für die Profilbildung, in denen die
Beteiligten die Kooperationen gestalten
internationale Kooperationsmöglichkeiten
IHRE QUALIFIKATION:
Die Ausschreibung richtet sich an Bewerbende, die eine
Promotion mit klarem Bezug zur Profilbildung abgeschlossen
haben oder diese zum Einstellungstermin abgeschlossen
haben werden.
Für Bewerbende mit quantitativ-methodischer Ausrichtung
etwa aus Statistik, Data Science oder verwandten Gebieten
sind Vorerfahrung im Bereich der Anwendung und
Entwicklung von quantitativen Methoden in den
Bildungswissenschaften, der Psychologie oder anderen
Sozialwissenschaften von Vorteil, aber keine Voraussetzung.
Bewerbende aus den Sozialwissenschaften müssen mit dem
Einsatz einschlägiger quantitativer Methoden vertraut sein
und ein Interesse haben, methodisch auf hohem Niveau zu
arbeiten. Publikationen im Peer-Review-Verfahren sind für
alle Bewerbenden von Vorteil.
DAS BRINGEN SIE IDEALERWEISE MIT:
Beteiligte der Fakultät Statistik, der Fakultät
Erziehungswissenschaft, Psychologie und Bildungsforschung,
der Fakultät Rehabilitationswissenschaften, der Fakultät
Sozialwissenschaften und des Dortmund Data Science
Centers arbeiten bei dieser interdisziplinären Profilbildung an
innovativen Ansätzen zur Optimierung von Prognose und
Intervention in der Empirischen Bildungs-, Rehabilitations-
und Sozialforschung.
Es wird erwartet, dass Bewerbende anstreben, ein
eigenständiges Forschungsprofil (weiter-) zu entwickeln. In
jedem Fall müssen sich Beschäftigte für interdisziplinären
Austausch und enge Kooperation engagieren, von denen FAIR
lebt. Gerade bei einem bereits interdisziplinär geprägten
Werdegang können Sie sich gerne auf mehrere der Stellen
gleichzeitig bewerben. Geben Sie in Ihrer Bewerbung bitte die
gewünschte Zuordnung an.
Bewerbungen von Menschen aller Geschlechter sind
ausdrücklich erwünscht. Bewerbungen von Frauen werden
entsprechend der gesetzlichen Regelungen bevorzugt
behandelt.
Zur Berücksichtigung einer Schwerbehinderung weisen Sie
diese bitte durch geeignete Unterlagen nach.
Bei Interesse bewerben Sie sich bitte bis zum 22.11.2021 mit
Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnissen gerne über unser
Bewerbungsportal: https://karriere.tu-dortmund.de/ oder
per E-Mail (Anhänge in einem PDF-Dokument) an:
karriere@tu-dortmund.de
Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung an, welche/-r der
genannten Bereiche zu Ihrem Profil passt und welche
Anbindung Sie wünschen. Sie können unter
https://www.statistik.tu-dortmund.de/index.php?id=3036
mehr über FAIR und die beteiligten Einrichtungen erfahren.
Fragen? Beantwortet Ihnen Prof. Dr. Philipp Doebler gern
unter der Tel. 0231/755-8259