我们欢迎对纵向设计、因果评估、教育数据科学、AI、成本效果和教育项目严谨评估感兴趣的伙伴。
博士后机会
对于在统计学、计量经济学或相关领域接受过扎实训练，并对因果推断、机器学习和教育 AI 感兴趣的博士后学者，实验室具有一定的经费灵活性。
潜在项目将方法发展与应用教育问题连接起来，使用纵向数据、行政数据、数字学习数据以及实验或准实验数据。
如果你感兴趣，请发送邮件给 Wei Li，并附上你的 CV 和一段简短的研究兴趣说明。
博士后契合方向
优秀候选人可能具备以下一个或多个领域的经验：
- 纵向研究设计
- Monte Carlo 模拟
- R 或 Stata 软件开发
- 多层模型
- 双重差分
- 比较中断时间序列
- 大型行政或数字学习数据
- 因果机器学习
- 学习分析
有意申请博士项目的学生
对定量方法、纵向设计、因果评估、异质性处理效应和教育数据科学感兴趣的学生，建议先了解佛罗里达大学 Research and Evaluation Methodology 项目，并用简短邮件说明研究兴趣。
有效的咨询邮件通常包括：
- 你目前的项目或学术背景。
- 你感兴趣的研究项目或方法领域。
- 你在定量方法、编程、教育数据或应用评估方面的经验。
- 你希望通过博士研究学习和发展的内容。
学生也应查看佛罗里达大学申请时间线和 Research and Evaluation Methodology 项目要求。
合作伙伴
实验室欢迎与研究者、学区、数字学习平台、资助方、干预项目开发者和教育组织合作，共同生成关于项目影响、异质性效应、纵向结果、实施和成本效果的严谨证据。
合作问题示例包括：
- 纵向评估需要多少学校、课堂、学生或重复测量？
- 哪些学生最受益，在什么条件下受益？
- 如何使用数字学习或行政数据生成可解释、可用于决策的证据？
- 干预项目成本是多少，成本如何与估计影响进行比较？