Link: https://scholarshipscorner.website/nottingham-research-fellowship-program/

Benefits:

1) Three years’ independent research funding, covering salary costs at c. £43,155 to £54,421 
2) the link to a permanent academic post, subject to performance
3) additional funding for research expenses totaling £75,000
childcare costs of up to £15,000
4) access to mentoring, career development, and networking with the wider fellowship community

Deadline:Friday 6 October 2023.

#ScholarshipsCorner #ResearchFellowship #fellowship #fellowships #NottinghamResearchFellowship #UK #research

Metodologi penelitian kualitatif melibatkan serangkaian langkah dan pendekatan yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data kualitatif. Berikut adalah beberapa metodologi yang sering digunakan dalam penelitian kualitatif:

1. Penelitian Lapangan (Field Research): Penelitian lapangan melibatkan pengamatan langsung dan interaksi dengan subjek penelitian dalam lingkungan alami mereka. Metode ini dapat mencakup observasi partisipatif, wawancara mendalam, dan pencatatan catatan lapangan.

2. Wawancara Kualitatif: Wawancara kualitatif melibatkan percakapan mendalam antara peneliti dan subjek penelitian. Wawancara ini sering kali bersifat terstruktur, semi-terstruktur, atau tak terstruktur, tergantung pada tujuan penelitian.

3. Pengamatan: Metode pengamatan melibatkan pemantauan langsung terhadap perilaku, interaksi, atau situasi tertentu tanpa intervensi langsung. Ini dapat mencakup pengamatan partisipatif atau pengamatan non-partisipatif.

4. Analisis Dokumen: Penelitian kualitatif juga dapat melibatkan analisis dokumen seperti teks, laporan, jurnal, surat, dan materi tertulis lainnya. Peneliti menganalisis dokumen-dokumen ini untuk memahami isinya dan mengidentifikasi pola atau temuan kualitatif.

5. Pendekatan Studi Kasus: Metode studi kasus digunakan untuk memahami konteks yang mendalam dari satu kasus atau beberapa kasus terbatas. Ini sering digunakan untuk menginvestigasi fenomena yang kompleks dan unik.

6. Analisis Konten: Analisis konten adalah pendekatan sistematis untuk menganalisis isi teks, gambar, atau materi media lainnya. Peneliti mencari pola, tema, dan makna dalam data yang dikumpulkan.

7. Grounded Theory: Pendekatan teori terkait (grounded theory) bertujuan untuk mengembangkan teori yang muncul secara induktif dari data yang dikumpulkan. Ini sering digunakan untuk menggali makna dalam data kualitatif.

8. Pendekatan Etnografi: Etnografi melibatkan penelitian yang mendalam dan panjang di dalam komunitas atau kelompok tertentu. Peneliti menjadi bagian dari komunitas tersebut untuk memahami budaya, norma, dan nilai-nilai yang ada.

9. Pendekatan Fenomenologi: Pendekatan fenomenologi berfokus pada pemahaman mendalam tentang pengalaman subjek. Peneliti mencari makna yang terkandung dalam pengalaman individu atau kelompok.

10. Metode Triangulasi: Metode ini melibatkan penggunaan beberapa metode kualitatif dalam satu penelitian untuk memastikan keandalan dan validitas temuan.

Metodologi penelitian kualitatif dipilih berdasarkan pertanyaan penelitian, tujuan penelitian, dan jenis data yang akan dikumpulkan. Kombinasi berbagai metode kualitatif sering kali digunakan untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang fenomena yang diteliti.

Selamat datang di era baru dalam dunia pendidikan dan penelitian! Tahun 2024 menjadi titik balik yang menandai revolusi dalam cara kita melakukan penelitian dan pengajaran, dengan kehadiran tools Artificial Intelligence (AI) yang memudahkan dan mengubah paradigma. Teknologi Artificial Intelligence (AI) telah merevolusi berbagai aspek kehidupan kita, dan tak terkecuali dalam dunia penelitian dan kepenulisan. Dengan kemampuannya untuk menganalisis data besar-besaran, memprediksi tren, dan bahkan menyusun teks, AI telah membawa perubahan signifikan dalam cara kita melakukan penelitian dan menulis.

Penelitian yang Lebih Cepat dan Efisien:

Dengan kehadiran AI, para peneliti kini memiliki akses ke algoritma pembelajaran mesin yang canggih untuk menganalisis data dengan cepat dan mendalam. Data besar-besaran dapat diurai dalam hitungan jam, membuka pintu bagi penemuan baru dan terobosan ilmiah yang mengesankan.

Prediksi dan Pemodelan yang Akurat:

Tools AI di 2024 telah membuat prediksi dan pemodelan menjadi lebih akurat dan handal. Algoritma yang ditingkatkan dapat mengidentifikasi pola-pola kompleks dalam data, memungkinkan para peneliti untuk meramalkan tren masa depan dengan tingkat keakuratan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Kreativitas dalam Pengajaran:

Dalam dunia pendidikan, AI membuka peluang baru dalam pengajaran yang inovatif dan menarik. Guru dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyesuaikan kurikulum dan materi pembelajaran dengan kebutuhan dan minat individu siswa, menciptakan pengalaman belajar yang personal dan bermakna.

Pengoptimalan Proses Pembelajaran:

Tools AI juga memungkinkan para pendidik untuk mengoptimalkan proses pembelajaran. Dengan analisis data yang mendalam, mereka dapat mengidentifikasi kebutuhan belajar siswa dan merancang strategi pembelajaran yang efektif untuk meningkatkan pencapaian akademis mereka.

Namun, meskipun AI telah membawa berbagai kemajuan, ada juga beberapa tantangan yang perlu diperhatikan. Tentu saja, tidak ada perubahan tanpa tantangan. Tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI dalam dunia penelitian, kepenulisan, dan pengajaran memerlukan pemahaman yang mendalam tentang implikasi teknologi ini terhadap individu, masyarakat, dan proses kreatif secara keseluruhan.

Etika dalam Penggunaan AI:

1. Privasi dan Keamanan Data: Dalam penelitian dan kepenulisan, penggunaan AI sering melibatkan pengumpulan dan analisis data yang sensitif. Penting untuk memastikan bahwa data pribadi dilindungi dengan ketat, dan keamanan sistem diperhatikan dengan serius untuk mencegah pelanggaran privasi dan penyalahgunaan data.

2. Bias dalam Data dan Model: Data yang digunakan oleh AI dapat mencerminkan bias yang ada dalam masyarakat. Jika data tersebut tidak diolah dengan hati-hati, algoritma pembelajaran mesin dapat memperkuat atau bahkan memperluas bias ini. Oleh karena itu, diperlukan langkah-langkah untuk mengidentifikasi, mengurangi, dan memitigasi bias dalam data dan model AI.

3. Tanggung Jawab dalam Pengambilan Keputusan: Penggunaan AI dalam pengambilan keputusan, baik dalam penelitian maupun kepenulisan, memunculkan pertanyaan tentang siapa yang bertanggung jawab atas hasilnya. Penting bagi pengguna AI untuk mempertimbangkan implikasi etis dari keputusan yang diambil oleh sistem, serta untuk memiliki mekanisme yang jelas untuk menanggapi konsekuensi yang mungkin timbul.

Batasan dalam Penggunaan AI:

1. Ketergantungan yang Berlebihan: Terlalu mengandalkan AI dalam penelitian dan kepenulisan dapat mengurangi peran kreativitas, analisis kritis, dan pengambilan keputusan manusia. Penting untuk mengakui bahwa teknologi ini seharusnya menjadi alat, bukan pengganti, dari peran manusia dalam proses kreatif.

3. Kesadaran akan Batasan: Para pengguna AI perlu memiliki kesadaran yang kuat akan batasan teknologi ini. Ini melibatkan pengakuan bahwa AI tidak selalu dapat menggantikan peran manusia sepenuhnya, dan bahwa ada situasi di mana intervensi manusia atau pengambilan keputusan manual masih diperlukan.

Dengan memahami tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI, kita dapat mengembangkan kerangka kerja yang lebih komprehensif dan berkelanjutan untuk memanfaatkan potensi teknologi ini dengan bijaksana. Ini mencakup pembentukan kebijakan yang berbasis pada prinsip-prinsip etika, pengembangan algoritma yang transparan dan terbuka, serta pendidikan dan kesadaran masyarakat tentang implikasi teknologi AI dalam kehidupan sehari-hari. Dengan demikian, kita dapat memastikan bahwa penggunaan AI dalam penelitian dan kepenulisan memberikan manfaat yang maksimal bagi masyarakat, sambil tetap mempertimbangkan nilai-nilai etika dan integritas.

Teknologi blockchain digunakan dalam keamanan peer review untuk memberikan transparansi, keandalan, dan ketidakbisaan terhadap manipulasi data atau proses penilaian. Berikut adalah cara kerja teknologi blockchain dalam konteks keamanan peer review:

1. Distributed Ledger:

• Blockchain menggunakan ledger terdistribusi yang dipegang oleh sejumlah besar peserta (node) dalam jaringan.
• Informasi mengenai setiap tahapan proses peer review dan metrik transparansi disimpan secara terdesentralisasi di seluruh jaringan.

2. Integritas Data:

• Setiap blok dalam rantai terkait dengan blok sebelumnya melalui fungsi kriptografis, menciptakan hubungan yang tidak dapat diubah antara setiap blok.
• Ini memastikan integritas data, sehingga tidak mungkin memanipulasi atau mengganti blok-blok sebelumnya tanpa mengubah seluruh rantai.

3. Proses Identifikasi Terdesentralisasi:

• Sistem menggunakan kunci kriptografis untuk memberikan identitas unik kepada setiap peserta di jaringan.
• Identitas terdesentralisasi ini memastikan bahwa setiap peserta dapat diverifikasi tanpa kebutuhan otoritas pusat atau lembaga kepercayaan.

4. Smart Contracts:

• Kontrak pintar (smart contracts) dapat diterapkan dalam blockchain untuk mengotomatisasi aspek-aspek tertentu dari proses peer review, seperti pengiriman artikel, penugasan penelaian, atau pemberian umpan balik.
• Smart contracts memastikan eksekusi yang tepat dan transparan tanpa kebutuhan untuk perantara.

5. Keamanan dan Enkripsi:

• Data yang disimpan dalam blok blockchain dienkripsi menggunakan kriptografi yang kuat.
• Kunci pribadi dan publik digunakan untuk memberikan tingkat keamanan tambahan, memastikan bahwa hanya pihak yang berhak dapat mengakses informasi tertentu.

6. Token Ekonomi:

• Penerapan token ekonomi atau kripto dapat memberikan insentif kepada penilai dan penulis untuk berpartisipasi dalam proses peer review.
• Token dapat diberikan sebagai pengakuan atau kompensasi untuk kontribusi yang berharga dalam meningkatkan kualitas penelitian.

7. Transparansi dan Trackability:

• Setiap entitas dalam jaringan memiliki visibilitas penuh terhadap setiap tindakan yang terjadi dalam proses peer review.
• Ini menciptakan tingkat transparansi dan pelacakan yang tinggi, memungkinkan peninjauan dan audit yang lebih efektif.

8. Desentralisasi Keputusan:

• Keputusan terkait penerimaan atau penolakan artikel dapat melibatkan seluruh jaringan, dengan mekanisme voting atau konsensus yang terdesentralisasi.
• Ini memastikan keputusan diambil dengan melibatkan banyak pihak, mengurangi risiko bias atau manipulasi.

9. Timestamp:

• Setiap blok dalam rantai memiliki timestamp yang terkait dengan waktu penciptaan. Ini memungkinkan untuk mengonfirmasi urutan kejadian dan mengatasi masalah sehubungan dengan waktu dan prioritas.

10. Ketidakbisaan dan Keamanan:

• Dengan sifat terdesentralisasi dan enkripsi yang kuat, teknologi blockchain memberikan ketidakbisaan terhadap manipulasi dan serangan, menghadirkan lapisan keamanan tambahan dalam proses peer review.
•  

Dengan memanfaatkan teknologi blockchain, keamanan dan transparansi dalam proses peer review dapat ditingkatkan, mengatasi beberapa tantangan yang mungkin terjadi dalam proses konvensional.