Concurso para atribuição de quatro Bolsas de Investigação (BI) no âmbito do Projeto de Promoção de Sucesso e de Redução de Abandono no Ensino Superior- Ref 03/BI/2024

Updated: about 2 months ago
Deadline: 08 Mar 2024

26 Feb 2024
Job Information
Organisation/Company

Reitoria da Universidade de Lisboa
Research Field

Other
Researcher Profile

First Stage Researcher (R1)
Country

Portugal
Application Deadline

8 Mar 2024 - 23:59 (Europe/Lisbon)
Type of Contract

Temporary
Job Status

Not Applicable
Offer Starting Date

26 Feb 2024
Is the job funded through the EU Research Framework Programme?

Not funded by an EU programme
Reference Number

03/BI/2024
Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure?

No

Offer Description

Aviso Concurso para atribuição de quatro Bolsas de Investigação (BI) no âmbito do Projeto de Promoção de Sucesso e de Redução de Abandono no Ensino Superior Referência: 03/BI/2024

1. A Universidade de Lisboa (ULisboa) abre concurso para a atribuição de 4 (quatro) Bolsas de Investigação, financiada pela DGES - Fundos europeus estruturais e de investimento (FEEI) e Fundo Social Europeu (FSE), no âmbito do projeto DGES-PPSRAES2023-20 nas seguintes condições:

2. Área Científica Engenharia

3. Requisitos de admissão: Nos termos do art.10º do Regulamento de Bolsas de Investigação da Universidade de Lisboa, podem candidatar-se cidadãos nacionais, de outros estados membros da União Europeia e de estados terceiros, detentores de título de residência válido ou beneficiários do estatuto de residente de longa duração, nos termos previstos na Lei n.º 23/2007, de 4 de julho, alterada pela Lei n.º 28/2019, de 29 de março ou com os quais Portugal tenha celebrado acordos de reciprocidade. 3.2. Habilitações Académicas Estudantes de Mestrado em Engenharia.

3.3. Fatores preferenciais Conhecimentos avançados em Ciência de Dados. Fluência em manipulação de Base de Dados. Experiência no treino de modelos de classificação e/ou preditores baseados em algoritmos de aprendizagem automática, sua avaliação e melhoria.

4. Prazo e forma de apresentação da candidatura

4.1. O concurso encontra-se aberto pelo período de 10 dias úteis, a partir de 26 de fevereiro a 8 de março de 2024.

4.2. O concurso será publicitado através da plataforma informática https://euraxess.ec.europa.eu/jobs e no Portal da Universidade de Lisboa.

4.3. A candidatura deve ser enviada para o email: [email protected] com indicação da referência da bolsa a que se candidata.

4.4. A candidatura é obrigatoriamente instruída, sob pena de exclusão, com os seguintes documentos: a) Requerimento contendo identificação do candidato; b) Documentos comprovativos de que o candidato reúne as condições exigíveis para o respetivo tipo de bolsa, nomeadamente certificados de habilitações dos graus académicos requeridos; c) Curriculum vitae do candidato; d) Relatório de um trabalho de treino de classificadores, realizado anteriormente pelo candidato, em equipa ou não; e) Documento comprovativo da inscrição do candidato no curso conferente de grau ou de diploma do ensino superior, ou de aceitação do candidato por parte da entidade conferente do grau ou diploma; f) Declaração sob compromisso de honra de que não existe qualquer atividade profissional ou de prestação de serviços, que viole o dever de dedicação exclusiva; g) Cópia do documento de identificação civil e, sempre que aplicável, cópia do comprovativo de autorização de residência ou outro documento legalmente equivalente, podendo, no caso de o documento de identificação corresponder ao cartão de cidadão a entrega de cópia ser substituída pela exibição do mesmo, previamente à celebração do contrato, caso a bolsa venha a ser atribuída.

4.5. Relativamente ao certificado de habilitações, no caso de o grau ter sido obtido numa instituição estrangeira, o mesmo deve ser reconhecido por uma instituição portuguesa de acordo com o Decreto-Lei n.º 66/2018, de 16 de agosto e a Portaria n.º 33/2019, de 25 de janeiro, na sua redação em vigor à data da candidatura.

5. Plano de trabalhos A atividade a desenvolver visa a conceção de um sistema de antecipação de casos de insucesso e abandono na Universidade de Lisboa. Neste contexto, espera-se definir, implementar e validar o processo de conceção do mesmo, de modo a colocar sistemas de antecipação ajustados a cada escola da universidade. Em particular, os trabalhos desenvolver-se-ão em 3 fases: - na primeira fase, devem ser identificados os dados a coligir, os processos de recolha, anonimização e transformação dos mesmos, e por último, a conceção dos modelos de dados que melhor suportem a antecipação das situações de abandono e insucesso. Desta fase, resultará o conjunto de dados que será usado nas fases seguintes; - a descoberta de perfis de estudantes é o objetivo da segunda fase. Nesta, serão produzidos modelos que se espera serem capazes de distinguir entre casos de sucesso e insucesso entre os estudantes, identificando as variáveis/fatores que melhor discriminam entre os dois casos, nomeadamente as condições de risco que potenciam situações de insucesso académico e de abandono. Com estes modelos, será então possível identificar os diferentes perfis de sucesso e insucesso; - por último, a terceira fase passa pela exploração de algoritmos de criação de modelos de previsão, que permitam antecipar as situações problemáticas identificadas na fase anterior, em particular as situações de insucesso académico e abandono.

6. Local de trabalho e orientação científica Sem prejuízo de deslocações que venham a ser necessárias no âmbito das tarefas a desempenhar, a bolsa será desenvolvida no Instituto Superior Técnico, sob a orientação científica da Professora Cláudia Antunes.

7. Métodos de seleção e respetiva valoração

7.1 O método de seleção a utilizar é a avaliação curricular (AC = 50%) e a avaliação de um relatório referente a um trabalho de treino de classificadores e/ou preditores, desenvolvido no âmbito académico no passado recente, designado Relatório (R = 50%). O Júri reserva, caso se revele necessário, a possibilidade de convocação de até cinco candidatos para uma entrevista (E). Neste caso, para os/as candidatos/as que passarem à fase da entrevista, a primeira componente de avaliação (AC =35% + R=35%) pesará 70% e a entrevista pesará 30%. O júri poderá não atribuir a bolsa caso não seja encontrado candidato com o perfil considerado adequado.

7.2 A Avaliação Curricular (AC) é expressa numa escala de 0 a 20 valores, com valoração até às centésimas; o Relatório (R) e a Entrevista (E), se existir, são avaliados segundo os níveis classificativos de Elevado, Bom, Suficiente, Reduzido ou Insuficiente, aos quais correspondem, respetivamente, as classificações de 20, 16, 12, 8 e 4 valores;

7.3. Na Avaliação Curricular (AC) dos/as candidatos/as são apreciadas as suas aptidões, ponderando-se a experiência de acordo com os parâmetros definidos em ata do Júri e tendo em conta as competências expressas pelo candidato no Curriculum Vitae nas seguintes vertentes: Conhecimentos avançados em Ciência de Dados (35%) Fluência em manipulação de Base de Dados (30%) Experiência no treino de modelos de classificação baseados em algoritmos de aprendizagem automática, sua avaliação e melhoria (35%)

7.4 Na avaliação do Relatório é apreciada, de forma objetiva e sistemática, o alinhamento da experiência demonstrada no relatório com as atividades a realizar no âmbito do plano de trabalhos proposto.

7.5 Na entrevista (E), caso seja realizada, são avaliados, de forma objetiva e sistemática, os conhecimentos e as competências técnicas e aspetos comportamentais evidenciados durante a interação estabelecida entre o entrevistador e o/a entrevistado/a.

7.6 Cada um dos métodos de seleção é eliminatório.

7.6.1 Na (AC+R) são excluídos os/as candidatos/as que não obtenham classificação igual ou superior a 12 valores em ambas as componentes, ou cumprindo-as não se encontrem ordenados nos 5 primeiros lugares.

8. Composição do Júri:

Presidente: - Cláudia Martins Antunes, Professora Associada, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa. Vogais efetivos: - Rui Henriques, Professor Auxiliar, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa.

- Daniel Jorge Viegas Gonçalves, Professor Catedrático, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa. Vogais suplentes: - Daniel Pedro de Jesus Faria, Professor Auxiliar, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa. - Sandra Pereira Gama, Professora Auxiliar, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa.

9. Forma de publicitação/notificação dos resultados A lista de admissão e exclusão ao concurso, os resultados obtidos em cada uma das fases e a lista de ordenação final dos candidatos que completem o procedimento são publicitados no portal da Universidade de Lisboa em https://www.ulisboa.pt .

9.1 Os/as candidatos/as admitidos/as para o primeiro método de seleção são convocados/as para a realização do método seguinte, por correio eletrónico remetido para o endereço eletrónico comunicado no respetivo Curriculum Vitae.

9.2 Os/as candidatos/as excluídos/as são notificados/as, por correio eletrónico com recibo de entrega remetido para o endereço eletrónico comunicado no Curriculum Vitae, para a realização da audiência dos interessados nos termos do Código do Procedimento Administrativo.

9.3 A lista de ordenação final é notificada a todos os/as candidatos/as por correio eletrónico com recibo de entrega.

9.4 Decorrido o prazo de reclamação da lista de ordenação final o/a candidato/a selecionado/a é notificado/a para no prazo máximo de 10 dias úteis, apresentar declaração escrita de aceitação da bolsa, sob pena de, não sendo invocado motivo atendível dentro do referido prazo, tal equivaler a renúncia ou desistência da bolsa.

9.5 Em caso de renúncia ou desistência do/a candidato/a selecionado/a, é notificado/a para efeitos do disposto no nº anterior, o/a candidato/a classificado/a no lugar subsequente, se aplicável.

10. Duração da Bolsa e Valor do subsídio de manutenção mensal A bolsa terá a duração de 8 meses eventualmente renovável até ao término do projeto, com início previsto a 1 de abril de 2024, em regime de dedicação exclusiva, em conformidade com o artigo 5.º da Lei nº 40/2004, de 18 de agosto. O montante da bolsa será de 990,98€ (novecentos e noventa euros e noventa e oito cêntimos). O/a bolseiro/a usufruirá de um seguro de acidentes pessoais e, caso não se encontre abrangido/a por qualquer regime de proteção social, pode assegurar o exercício do direito à segurança social mediante adesão ao regime do seguro social voluntário, nos termos previstos do Código dos Regimes Contributivos do Sistema Previdencial de Segurança Social. O valor da bolsa será pago mensalmente por transferência bancária. A atribuição da bolsa não gera nem titula uma relação de natureza jurídico-laboral, é exercida em regime de dedicação exclusiva e atribuído ao Bolseiro o Estatuto de Bolseiro da Universidade de Lisboa conforme disposto no Regulamento de Bolsas de Investigação da Universidade de Lisboa.

11. Legislação e regulamentação aplicável Estatuto do Bolseiro de Investigação, aprovado pela Lei nº 40/2004, de 18 de agosto, na redação que lhe foi dada pelo Decreto-Lei n.º 123/2019, de 28 de agosto. Regulamento de Bolsas de Investigação da Universidade de Lisboa, Despacho n.º 6238/2020 publicado no Diário da República n.º 113, IIª série, de 12 de junho, atualizado pelo Despacho nº 8061/2022 publicado no Diário da República nº 126, IIª série, de 1 de julho. Lisboa, 24 de fevereiro de 2024, Presidente do júri, Cláudia Martins Antunes

 

Notice

Call for the award of four Research Grants (BI) within the scope of the Project Promoting Success and Reducing Dropout in Higher Education Referência: 03/BI/2024

1. The University of Lisbon (ULisboa) opens a call to award 4 (four) research scholarships, funded by DGES - European Structural and Investment Funds (FEEI) and the European Social Fund (FSE), within the scope of the project DGES-PPSRAES2023-20 under the following conditions:

2. Scientific Area Engineering

3. Admission Requirements: According to Article 10 of the University of Lisbon's Research Scholarship Regulations, national citizens, citizens of other European Union member states, and third-country nationals holding a valid residence permit or long-term resident status, as provided for in Law No. 23/2007 of July 4, amended by Law No. 28/2019 of March 29, or with whom Portugal has reciprocal agreements, may apply.

3.2. Academic Qualifications Master's students in Engineering.

3.3. Preferential Factors Advanced knowledge in Data Science. Fluency in database manipulation. Experience in training classification models and/or predictors based on machine learning algorithms, their evaluation, and improvement.

4. Application Deadline and Procedure

4.1. The call is open for 10 (ten) working days, from February 26 to March 8, 2024.

4.2. The call will be advertised through the https://euraxess.ec.europa.eu/jobs platform and on the University of Lisbon's Portal.

4.3. Applications should be sent to the email: [email protected] with the reference of the scholarship being applied for.

4.4. The application must be mandatorily accompanied, under penalty of exclusion, by the following documents: a) A request form with the candidate's identification, b) Documents proving that the candidate meets the conditions required for the corresponding type of scholarship, namely certificates of qualifications for the academic degrees required. c) Candidate’s curriculum vitae. d) A work report on classification training, previously done by the candidate, alone or as a team member. e) Document proving the candidate's enrollment in a course awarding a higher education degree or diploma, or acceptance of the candidate by the entity awarding the degree or diploma. f) Declaration on honor that there is no professional activity or service provision that violates the duty of exclusive dedication. g) Copy of the civil identification document and, whenever applicable, copy of proof of residence permit or other legally equivalent document, and if the identification document corresponds to the citizen card, the delivery of a copy may be replaced by the display of the same, prior to the conclusion of the contract, if the scholarship is awarded.

4.5. Regarding the qualifications certificate, if the degree was obtained in a foreign institution, it must be recognized by a Portuguese institution in accordance with Decree-Law no. 66/2018, of August 16th and Ordinance no. 33/2019, of January 25th, in its wording in force, on the date of application.

5. Working plan The activities planned aim to design a system for anticipating dropouts and failure cases at the University of Lisbon. In this context, it is expected to define, implement and validate its design process, in order to deploy anticipation systems adjusted to each school at the university. In particular, the work will be carried out in 3 steps: - In the first step, the identification of the data to collect and the processes for collecting, anonymizing, and transforming them, must be identified; after this, the design of data models that best support the anticipation of dropouts and failure situations will be done. This step will return the dataset to be used in the following steps. - The discovery of student profiles is the goal of the second phase. At the end of this taks, we expect to have created models to distinguish between cases of success and unsuccess. The identification of the variables/factors that best discriminate between the two cases, namely the risk conditions that lead to situations of academic failure and dropouts shall be found. With these models, it will then be possible to identify the different profiles of success and failure. - Finally, the third phase involves the exploration of algorithms for creating prediction models, making it possible to anticipate the unsuccess situations identified in the previous phase, in particular situations of academic failure and dropout.

6. Workplace and Scientific Guidance: Excluding some small trips to and from the different schools in the university, the scholarship will be developed at Instituto Superior Técnico, under the scientific guidance of Professor Cláudia Antunes.

7. Selection Methods and Valuation

7.1 The selection method to be used is curricular evaluation (AC = 50%) and the evaluation of a report referring to the training of classifiers and/or predictors, developed in any academic context in the recent past, called Report (R = 50 %). The Jury reserves, if necessary, the possibility of calling up to five candidates for an interview (E). In this case, for candidates who go through to the interview phase, the first assessment component (AC =35% + R=35%) will weigh 70% and the interview will weigh 30%. The jury may not award the scholarship if a suitable candidate is not found.

7.2 Curricular Assessment (AC) is expressed on a scale of 0 to 20 values, with valuation up to the hundredths; the Report (R) and the Interview (E), if any, are evaluated according to the classification levels of High, Good, Sufficient, Reduced or Insufficient, which correspond, respectively, to the classifications of 20, 16, 12, 8 and 4 values; 7.3. In the candidates’ Curriculum Assessment (AC), their skills are assessed considering their experience in accordance with the parameters defined in the Jury's minutes and taking into account the skills expressed by the candidate in the Curriculum Vitae in the following aspects: Advanced knowledge in Data Science (35%) Fluency in database manipulation (30%) Experience in training classification models based on machine learning algorithms, their evaluation and improvement (35%)

7.4 When evaluating the Report, the alignment of the experience demonstrated in the report with the activities to be carried out within the scope of the proposed work plan is objectively and systematically assessed,

7.5 In the interview (E), if carried out, the knowledge and technical skills and behavioral aspects evidenced during the interaction established between the interviewer and the interviewee are evaluated, objectively and systematically.

7.6 Each of the selection methods is eliminatory.

7.6.1 In (AC+R), candidates who do not obtain a classification equal to or greater than 12 points in both components, or the ones who doing it are not ranked in the top 5 places, are excluded.

8. Jury Composition: President: - Cláudia Martins Antunes, Associated Professor, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa. Effective members: - Rui Henriques, Assistant Professor, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa. - Daniel Jorge Viegas Gonçalves, Full Professor, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa.

Substitute members: - Daniel Pedro de Jesus Faria, Assistant Professor, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa. - Sandra Pereira Gama, Assistant Professor, Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa.

9. Results Publication/Notification The admission and exclusion list, results of each phase, and the final ranking list of candidates will be published on the University of Lisbon's portal in https://www.ulisboa.pt .

9.1 Candidates admitted by the first selection method are invited to carry out the next method, by email sent to the address communicated in their Curriculum Vitae.

9.2 Excluded candidates are notified, by email with delivery receipt sent to the email address communicated in the Curriculum Vitae, for the hearing of interested parties to take place under the terms of the Code of Administrative Procedure.

9.3 The final ranking list is notified to all candidates by email with delivery receipt.

9.4 After the deadline for complaining about the final ranking list, the selected candidate is notified within a maximum period of 10 (ten) working days, to present a written declaration of acceptance of the scholarship, under penalty of, if no valid reason is cited within the aforementioned period, this is equivalent to renunciation or withdrawal from the scholarship.

9.5 In the event of resignation or withdrawal by the selected candidate, the candidate classified in the subsequent position will be notified for the purposes of the provisions of the previous paragraph, if applicable.

10. Scholarship Duration and Monthly Maintenance Allowance The scholarship amount is €990.98 per month. The scholarship will last for 8 months, possibly renewable until the end of the project, expected to start on April 1, 2024, on an exclusive dedication basis, in accordance with article 5 of Law no. 40/2004, of 18 August. The scholarship amount will be €990.98 (nine hundred and ninety euros and ninety-eight cents). The scholarship holder will benefit from personal accident insurance and, if they are not covered by any social protection scheme, they can ensure the exercise of their right to social security by joining the voluntary social insurance scheme, under the terms set out of the Code of Contributory Regimes of the Social Security Pension System. The scholarship amount will be paid monthly by bank transfer. The granting of the scholarship does not generate or entitle a relationship of a legal-employment nature, it is exercised on an exclusive dedication basis and the Scholarship Holder is granted the Status of Scholarship Holder of the University of Lisbon as set out in the Research Grants Regulations of the University of Lisbon.

11. Applicable Legislation and Regulation Research Fellow Statute, approved by Law No. 40/2004, of August 18, as amended by DecreeLaw No. 123/2019, of August 28. Regulation on Research Grants of the University of Lisbon, Order No. 6238/2020 published in Diário da República No. 113, IIª series, of June 12, updated by Order No. 8061/2022 published in Diário da República No. 126, IInd series, from July 1st. Lisbon, February 24th, 2024, President of the Juri, Cláudia Martins Antunes


Requirements
Research Field
Other
Education Level
Master Degree or equivalent

Additional Information
Work Location(s)
Number of offers available
4
Company/Institute
Reitoria da Universidade de Lisboa
Country
Portugal
Geofield


Where to apply
E-mail

[email protected]

Contact
City

Lisboa
Website

https://www.ulisboa.pt/vista/recrutamento/bolseiros
Street

Alameda da Universidade de Lisboa, Cidade Universitária
Postal Code

1649-004 Lisboa

STATUS: EXPIRED

Similar Positions