Appel à propositions pour les bourses de thèse

Le programme de subventions de l'AERA recherche des propositions pour des bourses de thèse

Date limite : Mercredi 12 mai 2021 11h59 (PT)


Avec le soutien de la National Science Foundation, le programme de subventions de l'American Educational Research Association (AERA) sollicite des propositions pour des bourses de thèse. Le programme de bourses de l'AERA offre aux étudiants de troisième cycle des financements pour la recherche ainsi qu'une formation et un développement professionnels. Le programme soutient des thèses de recherche très compétitives utilisant des méthodes quantitatives rigoureuses pour examiner des données à grande échelle liées à l'éducation. L'objectif du programme est de faire progresser les connaissances fondamentales pertinentes pour la politique en matière de STIM, de favoriser une science significative en utilisant des données sur l'éducation et de renforcer les capacités de recherche dans le domaine de l'éducation et de l'apprentissage. Depuis 1991, ce programme AERA est essentiel à la fois pour la recherche et la formation en début de carrière.


Le programme de subventions encourage l'utilisation de grands ensembles de données provenant de sources multiples et diverses. Il met l'accent sur l'analyse statistique avancée des ensembles de données provenant du Centre national des statistiques de l'éducation (NCES) du ministère américain de l'éducation, de la Fondation nationale des sciences (NSF) et d'autres agences fédérales. Le programme soutient également les études utilisant des systèmes de données internationaux à grande échelle (par exemple, PISA, PIRLS ou TIMMS) qui bénéficient du soutien du gouvernement fédéral américain. En outre, les systèmes de données administratives longitudinales (SLDS) à l'échelle des États, améliorés grâce à des subventions fédérales, peuvent également être pris en considération. L'inclusion d'informations administratives fédérales ou d'État qui élargissent encore la capacité analytique de la recherche est autorisée. L'objectif de l'analyse doit pouvoir être généralisé à un pays, un État, une population ou un sous-groupe de l'échantillon que l'ensemble de données représente.


Le programme de subventions est ouvert aux recherches initiées sur le terrain et accueille les propositions qui :

développent ou bénéficient de méthodes ou de mesures statistiques avancées ou quantitatives innovantes ;

analysent plus d'un ensemble de données à grande échelle financé au niveau fédéral, national ou international, ou plus d'un système de données longitudinales à l'échelle de l'État (SLDS) ou incorporent d'autres améliorations des données ;

intégrer, relier ou combiner plusieurs sources de données à grande échelle ; ou

entreprendre des recherches de reproduction des principaux résultats ou des études majeures en utilisant des données à grande échelle, soutenues ou améliorées par le gouvernement fédéral.

Le programme de subventions encourage les propositions portant sur toute la durée de vie et les contextes de l'éducation et de l'apprentissage et présentant un intérêt pour les politiques et les pratiques en matière de STIM. La recherche peut se concentrer sur un large éventail de sujets, y compris, mais sans s'y limiter, des questions telles que les résultats des élèves dans le domaine des STEM, les facteurs contextuels de l'éducation, la participation et la persévérance scolaires (de la maternelle à la fin des études supérieures), l'éducation et le développement de la petite enfance, l'enseignement postsecondaire, ainsi que la main-d'œuvre et les transitions dans le domaine des STEM. Les études qui examinent les questions relatives à des groupes raciaux et ethniques, des classes sociales, des sexes ou des personnes handicapées spécifiques sont encouragées.


Admissibilité des candidats

Les bourses de thèse sont disponibles pour les étudiants de doctorat avancés et sont destinées à soutenir l'étudiant dans l'analyse des données et la rédaction de sa thèse de doctorat. Les propositions sont encouragées dans tous les domaines de recherche en éducation et dans d'autres domaines et disciplines liés à la recherche en éducation, notamment l'économie, les sciences politiques, la psychologie, la sociologie, la démographie, les statistiques, les politiques publiques et la psychométrie. Les candidats à cette bourse d'un an non renouvelable doivent être des doctorants avancés au stade de la rédaction de leur thèse, généralement la dernière année d'études. Les candidats peuvent être des citoyens américains ou des résidents permanents américains inscrits à un programme de doctorat. Les citoyens non américains inscrits à un programme de doctorat dans un établissement américain sont également éligibles. Les chercheurs issus de minorités raciales et ethniques sous-représentées ainsi que les femmes, les personnes handicapées et les anciens combattants sont vivement encouragés à poser leur candidature.


Admissibilité des ensembles de données

Le projet de recherche de la thèse doit comprendre l'analyse de données à grande échelle. L'ensemble de données peut provenir d'une ou de plusieurs sources, y compris (1) des bases de données fédérales, (2) des études nationales soutenues par le gouvernement fédéral, (3) des ensembles de données internationales soutenues par des fonds fédéraux, ou (4) des systèmes de données administratives longitudinales (SLDS) à l'échelle des États, améliorés grâce à des subventions fédérales. Bien que l'accent soit mis sur les ensembles et systèmes de données à grande échelle sur l'éducation, d'autres bases de données liées aux sciences sociales et à la santé qui peuvent faire progresser les connaissances sur l'éducation et l'apprentissage sont éligibles.

De nombreuses ressources de données nationales, y compris d'importants ensembles de données longitudinales, ont été développées ou financées par le NCES, la NSF, le ministère américain du travail, le bureau du recensement américain, les instituts nationaux de la santé ou d'autres agences fédérales. Des ensembles de données internationaux tels que PISA, PIAAC, TIMMS, et d'autres sont soutenus. Si des ensembles de données internationales sont utilisées, l'étude doit inclure l'éducation américaine.


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