Postdoktor i data-driven utbildning

vid Institutionen för data- och systemvetenskap. Sista ansökningsdag: 2020-04-09.

Institutionen för data- och systemvetenskap (DSV) är en av de största institutionerna vid Samhällsvetenskapliga fakulteten, Stockholms universitet. DSV är också Sveriges äldsta och största institution inom IT. Institutionen finns vid campus Kista och har ca 190 anställda och ca 5 000 studenter.

Projektbeskrivning
Postdoktorn kommer arbeta i ett nationellt forsknings-och utvecklingsprojekt med fokus på data-driven skolförbättring (läs mer). I det treåriga projektet ingår ett större antal grundskolor och gymnasium som tillsammans med en forskargrupp avser att undersöka hur undervisning och skolpraktiker kan utvecklas med data-driven analys och med stöd av data som finns tillgänligt eller som kan samlas in i skolmiljöer.

Arbetsuppgifter
Postdoktorn förväntas ha ett starkt intresse för lärande och undervisning samt producera högkvalitativ empirisk forskning inom projektet, i nära samarbete med forskargruppen. Vederbörande förväntas också publicera resultaten av sin forskning i välrenommerade internationella tidskrifter och konferenser, och att sprida dem via internationella konferenser, workshoppar, seminarier och andra lämpliga evenemang. Anställningen inbegriper undervisningsåtaganden, dock ej till större omfattning än 20 % av arbetstiden.

Behörighetskrav
Med postdoktor avses en arbetstagare som anställs i huvudsak för forskning och som har avlagt doktorsexamen eller har en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen.

Bedömningsgrunder
Examen ska vara avlagd högst tre år före ansökningstidens utgång. Om det finns särskilda skäl kan doktorsexamen ha avlagts tidigare. Sådana skäl är ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, klinisk tjänstgöring, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer eller andra liknande omständigheter.

Vid tillsättningen kommer särskild vikt att fästas vid vetenskaplig skicklighet. Kandidaten förväntas ha en doktorsexamen i pedagogik/didaktik, data science, big data analytics, eller motsvarande, med kunskap och färdighet i kvantitativa metoder (statistisk analys).

På grund av projektets natur ska kandidaten behärska svenska i tal och skrift.

Erfarenhet av analytics, programmeringskunskaper och erfarenhet av alternativt förståelse för maskininlärning är meriterande.

Anställningsvillkor
Anställningen avser heltid och gäller tills vidare, dock längst två år, med möjlighet till förlängning om det finns särskilda skäl. Tillträde 2020-09-01 eller enligt överenskommelse.

Stockholms universitet strävar efter att vara en arbetsplats som är fri från diskriminering och ger lika möjligheter för alla.

Kontakt
Upplysningar om anställningen lämnas av docent Jalal Nouri, jalal@dsv.su.se.

Fackliga företrädare
Ingrid Lander (Saco-S), tfn 0708-16 26 64, saco@saco.su.se, Alejandra Pizarro Carrasco (Fackförbundet ST/Lärarförbundet), tfn 08-16 34 89, alejandra@st.su.se, samt seko@seko.su.se (SEKO).

Ansökan
Du söker anställningen via Stockholms universitets rekryteringssystem. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett i enlighet med annonsen och att den är universitetet tillhanda senast sista ansökningsdag.

När du ansöker ber vi dig att fylla i följande uppgifter


• dina kontakt- och personuppgifter
• din högsta examen
• dina språkkunskaper
• kontaktinformation för 2–3 referenspersoner

och att bifoga följande dokument


• personligt brev
• CV – examina och övriga utbildningar, arbetslivserfarenhet och publikationsförteckning
• projektplan/forskningsplan (bör ej överstiga 3 sidor) som beskriver:
– varför du är intresserad av det i annonsen beskrivna ämnet/projektet
– varför och hur du vill bedriva projektet
– vad som gör dig lämplig för det aktuella projektet
• kopia av bevis på doktorsexamen
• eventuella rekommendationsbrev (max 3 filer)
• egna publikationer som du önskar åberopa (max 3 filer).

Anvisningar för sökande finns på webbsidan: anvisningar – sökande.

Välkommen med din ansökan!


Stockholms universitet bidrar till det hållbara demokratiska samhällets utveckling genom kunskap, upplysning och sanningssökande.