Задачи:
-
Участие в научно-исследовательской деятельности; проведении педагогических исследований и экспериментов (планирование, описание дизайна, апробации, сбор данных).
-
Работа с данными: сбор, очистка, проверка качества, подготовка воспроизводимых расчётов.
-
Подготовка отчётов и сопроводительной документации.
-
Подготовка научных презентаций и визуализация результатов.
-
Подбор, анализ и систематизация литературы; корректное цитирование первоисточников.
-
Качественный анализ, расчеты, выводы, понимание ограничений исследований, обоснования новизны/вклада.
-
Проверки Turnitin / iThenticate или аналоги.
Требования:
-
Кандидат наук / PhD.
-
Публикации по профилю в качественных и реально рецензируемых журналах Q1 Scopus / Web of Science (не мусорных).
-
Практический опыт НИР / грантов / исследовательских проектов.
-
Экспертиза и глубокое понимание научной методологии и логики исследования.
-
Опыт описания экспериментов/апробаций. Таблицы/Расчеты/Графики и т.п.
-
Свободный английский.
-
Дисциплина, ответственность, умение работать с неструктурированными задачами и дедлайнами.
-
MS Word: стили, автооглавления, перекрёстные ссылки, таблицы, подписи к рисункам/таблицам, шаблоны, Track Changes.
-
PowerPoint / Google Slides: научные презентации, визуализация результатов.
-
MS Excel (продвинутый).
-
Один из менеджеров ссылок: Zotero / Mendeley / EndNote (импорт/экспорт, стили APA/Chicago/Harvard, оформление библиографии и цитирование).
-
Уверенная работа с Scopus / Web of Science / Google Scholar (поиск, фильтры, отсев нерелевантного, проверка первоисточников, корректное цитирование).
-
SPSS / Stata / R / Python
Описательная статистика, предпосылки тестов, регрессии, интерпретация эффектов, корректные таблицы результатов. Факторный анализ / SEM.
-
Qualtrics / Google Forms / SurveyMonkey: конструирование анкет, логика ветвления, выгрузки, кодирование.
-
Продвинутая визуализация в Excel и/или R/Python; Power BI / Tablea, VOSviewer, PRISMA, LaTeX / Overleaf.
-
Научная насмотренность.
-
Ручная работа, академический стиль.
-
ИИ только для идей или помощи. Критический анализ информации
-
Практика работы с systematic reviews и meta-analyses.
-
Умение качественно работать и выдавать идеальный научный продукт.
Условия работы:
-
Удалённо, проекты средней и высокое сложности и тематики в рамках образования/педагогики/EdTech и т.п.
-
Оплата обсуждается индивидуально: учитываем опыт, портфолио, публикации, сложность задач и сроки.
-
Важно: мы ищем человека, который может стабильно выделять время для работы и держать качество на высоком уровне.
Сработаемся с единомышленником и требовательным к себе исследователем, который любит и умеет создавать научный продукт. Мы держим высокие академические стандарты. Формальный подход нам не подходят. Расчёты и результаты должны быть самостоятельными и воспроизводимыми; материалы, сгенерированные ИИ, не принимаем.
Отправьте, пожалуйста:
Резюме (PDF).
Список публикаций с DOI/ссылками и указанием вашей роли (автор/соавтор, вклад) или ссылки на ORCID + Scopus Author Profile + Web of Science Researcher Profile (ResearcherID/Publons
1–2 примера выполненных НИР/разделов (можно обезличенно): методология + результаты.
Коротко: какие методы и какой софт вы используете регулярно (и на каком уровне).
5. Подробное сопроводительное письмо. Мы все читаем сами.
