弗吉尼亚大学数据科学学院正在寻找一名博士后研究助理，作为与教育与人类发展学院合作的一部分，专注于最佳实践，包括对正在进行的以机器学习为重点的教育研究的公平、偏见和公平评估. 候选人将被嵌入两所学校之间新成立的“合作机构”。合作伙伴的目标和角色期望的详细信息如下。
教育数据科学合作实验室：brian wright 博士、vivian wong 博士和 benjamin castleman 博士成立了一家位于数据科学和教育研究交叉点的合资企业。这种“合作”的目标是建立一种互利和可持续的关系，以支持 uva 的广泛使命以及教育与人类发展学院和数据科学学院的离散目标，同时努力扩展知识和实践数据科学领域进入教育领域。该合作中心的工作集中在两个主要项目上，1﹚ 开发一个开源推荐引擎，供国家机构、高等教育机构、和劳动力发展组织可以用来为其选民提供个性化的就业指导和 2﹚ 众包研究工作，为传统的单一、独立调查员进行研究的范式提供替代方法。众包研究利用更大科学界的力量和共享在线资源（makel 等人，2019 年；uhlmann 等人，2018 年）来加速知识积累。一些项目也已经开始，专注于使用自然语言方法开发用于教育研究的数据模式，并构建一个分类系统，该系统可以根据学校人口统计和调查数据评估教育技术平台是否是可行的选择。众包研究利用更大科学界的力量和共享在线资源（makel 等人，2019 年；uhlmann 等人，2018 年）来加速知识积累。一些项目也已经开始，专注于使用自然语言方法开发用于教育研究的数据模式，并构建一个分类系统，该系统可以根据学校人口统计和调查数据评估教育技术平台是否是可行的选择。众包研究利用更大科学界的力量和共享在线资源（makel 等人，2019 年；uhlmann 等人，2018 年）来加速知识积累。一些项目也已经开始，专注于使用自然语言方法开发用于教育研究的数据模式，并构建一个分类系统，该系统可以根据学校人口统计和调查数据评估教育技术平台是否是可行的选择。
这些努力的基础是嵌入式实践，以识别和消除可能存在的机器学习偏差，并对推进这些项目的能力产生负面影响。在这样做的过程中，该合作机构和数据科学学院已投入资金支持一名全职博士后研究助理，该助理将专注于开发和使用当前的最佳实践来识别与生成机器学习研究相关的系统性偏见和公平问题，具体到教育领域和上述项目。目标是创造一个环境，在该环境中，可以与领域专家合作开发以机器学习公平性为中心的方法，然后广泛共享以鼓励最佳实践并提高意识。
鉴于这些正在进行的项目的范围以及与每个项目相关的需求，预计该角色将不仅限于制定和应用公平措施，而且还会系统地促进开发使这些项目成功所需的分析方法。做出贡献的研究人员认为，这是确保完全了解正在使用的目标、数据和方法的关键步骤，这将允许更有效地应用偏见或公平评估。应该指出的是，数据科学学院还包括一个道德与正义中心，它将成为这项工作的关键贡献者。此外，学院认识到评估机器学习算法的公平性或偏见的方法是一个新的和不断发展的领域。最后，
有兴趣的候选人必须在职位开始日期之前获得或有望获得最终学位。
这是为期一年的预约，最多可续签三年。
