Научный сотрудник с экспертизой в образовании/психологии/EdTech

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.