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Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (65%)
Rheinische Friedrich-Wilhelms- Universität Bonn
Bonn (DE)
Aktualität: 07.05.2024
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07.05.2024, Rheinische Friedrich-Wilhelms- Universität Bonn
Bonn (DE)
Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (65%)
Im SPINS-Team gehen wir der Frage nach, wie sich Klassen- und Kurseinteilungen an weiterführenden Schulen auf die Peerdynamiken unter Schülerinnen und Schülern auswirken - mit besonderem Fokus auf soziale Grenzziehungsprozesse entlang von Ethnie, Gender und sozioökonomischer Herkunft. SPINS kombiniert sozialwissenschaftliche Grundlagenforschung mit alltagsrelevantem Erkenntnisinteresse an den sozialen Auswirkungen von Sortierentscheidungen durch Schulleitungen und Lehrkräfte. Im Zentrum des Projekts steht die Durchführung eines groß angelegten Feldexperiments mit anschließender Panelbefragung mehr als 100 weiterführenden Schulen in Deutschland. SPINS ist am Institut für Politische Wissenschaft und Soziologie der Universität Bonn angesiedelt und wird im Rahmen des Emmy Noether-Programms von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert.
- Als Mitglied des SPINS-Teams sind Sie maßgeblich an der Organisation und Durchführung des Feldexperiments mit anschließender Zwei-Wellen-Panelerhebung an ca. 100 weiterführenden Schulen in Deutschland beteiligt,
- Sie analysieren die erhobenen sowie bereits existierende Daten mit Hilfe von Regressions- und netzwerkanalytischen Verfahren sowie agentenbasierten Simulationen,
- Sie veröffentlichen die wichtigsten Ergebnisse in begutachteten Zeitschriftenartikeln und verfassen im Falle der positiven Projektevaluation eine Dissertation,
- Sie bereiten zentrale Ergebnisse für eine breite Öffentlichkeit auf und unterstützen das SPINS-Team in seiner Öffentlichkeitsarbeit (Pressemitteilungen, Instagram, etc.).
- Exzellenter sozialwissenschaftlicher Masterabschluss in Soziologie, Sozialpsychologie, Computational Social Science, o.ä.,
- Forschungsinteresse an sozialen Grenzziehungen und Segregationsdynamiken im Schulkontext,
- sehr gute Kenntnisse in sozialwissenschaftlichen Forschungsmethoden und angewandten quantitativen Analyseverfahren (in R, Stata, o.ä.),
- sehr gute Englischkenntnisse,
- Organisationstalent und Teamfähigkeit,
- Erfahrung mit der Erhebung von Surveydaten, Experimentaldesigns, netzwerkanalytischen Verfahren oder agentenbasiertem Modellieren sind von Vorteil.
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