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 eksperimen adalah pendekatan penelitian kuantitatif yang sering digunakan untuk menguji hipotesis kausal dan memahami hubungan sebab-akibat antara variabel. Ada beberapa langkah utama dalam metodologi eksperimen pada penelitian kuantitatif:

Identifikasi Masalah Penelitian: Langkah pertama adalah mengidentifikasi masalah penelitian atau pertanyaan penelitian yang ingin Anda jawab. Anda perlu merumuskan hipotesis yang akan diuji melalui eksperimen.

Desain Eksperimen: Ini adalah langkah kunci dalam metodologi eksperimen. Anda perlu merancang eksperimen dengan cermat, termasuk pemilihan variabel independen (variabel yang Anda ubah) dan variabel dependen (variabel yang Anda ukur). Selain itu, Anda juga harus memutuskan tentang grup eksperimen dan grup kontrol, serta bagaimana Anda akan mengontrol faktor-faktor yang tidak diinginkan (variabel-variabel pengganggu).

Pengumpulan Data: Selanjutnya, Anda mengumpulkan data berdasarkan desain eksperimen yang telah Anda rancang. Pastikan pengumpulan data dilakukan dengan hati-hati dan sesuai dengan prosedur eksperimental yang telah ditentukan.

Analisis Data: Setelah data terkumpul, Anda melakukan analisis statistik untuk menguji hipotesis Anda. Anda dapat menggunakan berbagai metode statistik, seperti uji t, analisis varians (ANOVA), regresi, dll., tergantung pada jenis data dan pertanyaan penelitian Anda.

Interpretasi Hasil: Hasil analisis data Anda akan memberikan informasi tentang apakah hipotesis Anda didukung atau tidak. Anda perlu menginterpretasikan hasil ini dan mengevaluasi implikasi mereka terhadap masalah penelitian Anda.

Penyajian Hasil: Hasil eksperimen harus disajikan dengan jelas dalam laporan penelitian Anda. Ini termasuk tabel, grafik, dan narasi yang membantu pembaca memahami temuan Anda.

Kesimpulan dan Implikasi: Anda perlu menyimpulkan penelitian Anda berdasarkan temuan eksperimen Anda. Juga, bahas implikasi hasil Anda dalam konteks masalah penelitian yang lebih luas.

Penulisan Laporan Penelitian: Terakhir, Anda menulis laporan penelitian yang mencakup semua langkah di atas. Laporan ini harus mengikuti struktur penelitian ilmiah yang biasanya mencakup judul, abstrak

Analisis Statistik Deskriptif adalah langkah awal yang penting dalam penelitian kuantitatif. Ini membantu peneliti untuk merangkum, menggambarkan, dan memahami data yang dikumpulkan. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam melakukan Analisis Statistik Deskriptif:

1. Pengumpulan Data:
  - Mulailah dengan mengumpulkan data kuantitatif yang relevan sesuai dengan tujuan penelitian Anda. Data ini dapat berupa angka, ukuran, atau hasil dari survei, eksperimen, atau observasi.

2. Organisasi Data:
  - Susun data Anda dengan rapi. Data dapat disusun dalam bentuk tabel, grafik, atau diagram. Pastikan data tersusun dengan jelas untuk memudahkan analisis.

3. Pengukuran Pusat:
  - Hitung ukuran pusat yang mencerminkan pusat distribusi data, seperti mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan modus (nilai yang paling sering muncul). Ini memberikan informasi tentang "nilai tengah" data Anda.

4. Pengukuran Variabilitas:
  - Hitung ukuran variabilitas data, seperti rentang (range), deviasi standar, dan varians. Ini memberikan gambaran tentang sebaran data Anda.

5. Visualisasi Data:
  - Buat grafik atau diagram yang sesuai dengan jenis data yang Anda miliki. Misalnya, histogram untuk data yang kontinu atau diagram batang (bar chart) untuk data kategorikal. Visualisasi membantu Anda memahami pola-pola dalam data.

6. Interpretasi Hasil:
  - Analisis data deskriptif membantu Anda memahami karakteristik data Anda, termasuk apakah data tersebut condong ke kiri atau kanan, memiliki outlier (data yang jauh dari yang lain), atau memiliki pola tertentu.

7. Menyusun Ringkasan:
  - Sajikan hasil analisis deskriptif dalam bentuk narasi atau laporan yang mudah dimengerti. Jelaskan apa yang ditemukan dari analisis Anda.

8. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan awal berdasarkan analisis deskriptif yang telah Anda lakukan. Kesimpulan ini bisa mengarahkan penelitian Anda ke tahap selanjutnya, seperti pengujian hipotesis atau analisis lebih mendalam.

Analisis Statistik Deskriptif adalah tahap penting dalam penelitian kuantitatif karena memberikan gambaran awal tentang data yang Anda miliki. Ini membantu peneliti untuk merinci karakteristik data sebelum melakukan analisis statistik lebih lanjut.

Akses Terbuka (Open Access) adalah konsep di dunia penelitian di mana informasi ilmiah dapat diakses secara gratis oleh siapa saja tanpa batasan berlangganan atau pembayaran. Ini menciptakan akses yang lebih luas dan meningkatkan distribusi pengetahuan. Beberapa arah baru yang mungkin terjadi dapat mencakup:

Model Bisnis Berbeda:

• Munculnya model bisnis baru untuk mendukung Open Access. Beberapa penerbit mungkin mulai mengadopsi model bisnis yang tidak sepenuhnya mengandalkan langganan atau pembayaran individu, tetapi mungkin melibatkan sponsor atau institusi untuk memastikan akses terbuka.

Teknologi Blockchain:

• Penggunaan teknologi blockchain untuk mengelola proses penerbitan dan distribusi jurnal. Ini dapat meningkatkan transparansi, keamanan, dan keterlibatan dalam sistem Open Access.

Peningkatan Kualitas dan Reputasi:

• Peningkatan fokus pada kualitas dan reputasi jurnal Open Access. Beberapa mungkin berusaha meningkatkan standar editorial dan proses peer review untuk membuktikan bahwa akses terbuka tidak mengorbankan kualitas penelitian.

Kolaborasi Antarinstitusi:

• Kolaborasi lebih lanjut antara institusi dan penerbit untuk mendukung model akses terbuka. Mungkin ada upaya untuk membangun jaringan atau konsorsium yang dapat berbagi sumber daya dan dukungan finansial.

Data Terbuka:

• Lebih banyak penekanan pada data terbuka bersama dengan artikel jurnal terbuka. Ini bisa mencakup peningkatan dalam praktik pembagian data dan dukungan infrastruktur untuk menyimpan dan mengelola data penelitian.

Pendidikan dan Kesadaran:

• Upaya lebih lanjut dalam pendidikan dan kesadaran terkait Open Access di kalangan peneliti, mahasiswa, dan institusi. Ini mungkin melibatkan pelatihan tentang manfaat akses terbuka dan cara mengelola hak cipta.

Isu-isu Etika dan Hak Cipta:

• Penanganan lebih lanjut terhadap isu-isu etika dan hak cipta yang mungkin muncul dalam konteks akses terbuka. Pemikiran lebih lanjut tentang cara mengakui kontribusi dan hak cipta peneliti dalam lingkungan akses terbuka.

Penting untuk menyadari bahwa perkembangan dalam Open Access terus berlangsung, dan berbagai inisiatif dan eksperimen mungkin muncul seiring waktu. Artikel yang berbicara tentang "Arah Baru Akses Terbuka pada Artikel Jurnal" mungkin memberikan wawasan lebih lanjut tentang tren dan perkembangan terkini di bidang ini.