Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) (Entgeltgruppe 13 TV-L, 100 %)

Wir sind eine junge, innovative Universität mitten in der Metropole Ruhr. Ausgezeichnet in Forschung und Lehre denken wir in Möglichkeiten statt in Grenzen und entwickeln Ideen mit Zukunft. Wir leben Vielfalt, fördern Potenziale und engagieren uns für Bildungsgerechtigkeit, die diesen Namen verdient.

Die Universität Duisburg-Essen (UDE) sucht am Campus Duisburg, in der Fakultät für Informatik, im Fachgebiet Informatische Methoden in der Modellierung und Analyse von Lernprozessen eine:n

Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in (w/m/d) 

(Entgeltgruppe 13 TV-L, 100 %)

Besetzungszeitpunkt: 01.01.2025
Vertragsdauer: 3 Jahre
Arbeitszeit: 100 Prozent einer Vollzeitstelle (Teilzeitbeschäftigung ist möglich)
Bewerbungsfrist: 03.10.2024

Die Stelle ist in der Forschungsgruppe „colaps“ (https://uni-due.de/colaps) angesiedelt, die im Jahr 2021 gegründet wurde und von Prof. Dr. Irene-Angelica Chounta geleitet wird. In colaps erforschen wir den Einsatz von computergestützter Datenanalyse, insbesondere maschinelles Lernen, KI und Data Mining, mit dem Ziel, Lernprozesse zu personalisieren und anzupassen.

Unsere Forschung konzentriert darauf, Datenanalytik zur Erleichterung des Lernens in der Bildung und letztlich bei der Modellierung, Überwachung und Steuerung komplexer menschlicher Aktivitäten, einzusetzen. Unsere Interessen beinhalten auch die Nutzung moderner Technologien zur Erleichterung und Förderung des Lernens, indem wir die Kluft zwischen Theorie und moderner, datengesteuerter, technologieorientierter Praxis überbrücken.

Ihre Aufgaben

• Sie nehmen Forschungsaufgaben in der Forschungsgruppe „colaps“ mit dem Schwerpunkt „Theory-informed Design of Personalized Computational Proxies for Learning in Intelligent Learning Environments“ wahr
• Entwicklung computergestützter Repräsentationen von theoretischen Paradigmen des Lerngeschehens, wie z. B. der Zone of Proximal Development und deren Proxies, z. B. der Grey-Area-Ansatz, mittels künstlicher Intelligenz (Chounta, I. A., Albacete, P., Jordan, P., Katz, S., & McLaren, B. M. (2017). The „Grey Area”: A computational approach to model the Zone of Proximal Development. In Data Driven Approaches in Digital Education: 12th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2017, Tallinn, Estonia, September 12–15, 2017, Proceedings 12 (pp. 3-16) Springer International Publishing)
• Co-Autorenschaft und Durchführung von Forschung im Rahmen von Drittmittelprojekten
• Beteiligung an der Vorbereitung und Durchführung von Kursen
• Teilnahme an und Organisation von Veranstaltungen wie Konferenzen sowie Veranstaltungen für DoktorandInnen und Nachwuchswissenschaftler:innen (z. B. Workshops) zum Aufbau eines persönlichen Forschungsnetzwerks und zur Verbreitung der eigenen Arbeit

Ihr Profil

• überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium von mindestens 8 Semestern im Fach Informatik oder einer verwandten Disziplin.
• exzellente Englischkenntnisse
• Grundkenntnisse in Forschungsmethoden
• grundlegende Programmiererfahrung

Hilfreiche Vorkenntnisse:

• fortgeschrittene Kenntnisse in quantitativer Forschungsmethodik (vorzugsweise R)
• Programmierkenntnisse, insb. Web Technologien und Analytics (vorzugsweise Python)
• Machine Learning, Network Analysis, Data Mining

Im Rahmen der Tätigkeit wird die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifizierung (PhD) geboten.

Sie erwartet

• ein abwechslungsreiches, vielseitiges Aufgabengebiet in einem forschungsintensiven Umfeld mit internationalem Austausch
• eine interessante, verantwortungsvolle Tätigkeit mit großem Gestaltungspotenzial und der Möglichkeit, ein internationales Netz von Mitarbeitern in den USA, Europa und Japan aufzubauen
• ein Arbeitsumfeld mit einem respektvollen, wertschätzenden Miteinander
• ein angenehmes Arbeitsklima in einem dynamischen Team
• die Möglichkeit zur Promotion mit zahlreichen Unterstützungsangeboten
• Familienfreundlichkeit durch Betreuungsangebote für Ihre Kinder
• Beratung bei familiären Pflegeaufgaben
• ein breit aufgestelltes Fort- und Weiterbildungsangebot, individuelle Einarbeitung
• eine sehr gute ÖPNV-Anbindung und kostenfreie Parkplätze
• attraktive Sport- und Gesundheitsangebote (Hochschulsport)
• die Möglichkeit von Homeoffice

Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer 504-24 an Frau Prof. Dr. Irene-Angelica Chounta, Universität Duisburg-Essen, Fakultät für Informatik, 47048 Duisburg, Telefon: 0203 379-1450, E-Mail: irene-angelica.chounta@uni-due.de.

Informationen über die Fakultät und die ausschreibende Stelle finden Sie unter: https://www.uni-due.de/informatik/

Die Universität Duisburg-Essen verfolgt das Ziel, die Vielfalt ihrer Mitglieder zu fördern (s. https://www.uni-due.de/diversity).

Sie strebt die Erhöhung des Anteils der Frauen am wissenschaftlichen Personal an und fordert deshalb einschlägig qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter Menschen i. S. des § 2 Abs. 3 SGB IX sind erwünscht.

www.uni-due.de