প্রতি মাসের নতুন স্কলারশিপ নিয়ে জানুন
|
|
কম্পিউটার সায়েন্সে যারা যুক্তরাজ্যে পিএইচডি করতে আসতে চাচ্ছেন, তাদের জন্যে সম্পূর্ণ ফান্ডিং সহ পিএইচডি স্কলারশিপের সুযোগ তৈরি হয়েছে ইংল্যান্ডের মিল্টন কিন্সে অবস্থিত ওপেন ইউনিভার্সিটির মূল ক্যাম্পাসে। অক্টোবর ২০১৬ তে তিন বছরের জন্যে শুরু হতে যাওয়া এই ফান্ডিং-এ আবেদনের জন্যে IELTS এ 6.5 লাগবে এবং একটা বিশেষ বিষয়ের উপর রিসার্চ প্রোপোজাল লিখতে হবে (আন্যান্য এ্যাকাডেমিক রিকোয়্যারমেন্টস তো আছেই সাথে)  আবেদনের ডেডলাইন ২০ জুন ২০১৬। নিচের বিষয়গুলোর উপর সমপূর্ণ ফান্ডিং স্কলারশিপসহ পিএইচডি করার সুযোগ রয়েছে।আপনি যদি কোন টপিকে আগ্রহী হয়ে থাকেন, তাহলে ঐ সম্ভাব্য সুপারভাইজারকে নক করুন। তিনিই তখন আপনাকে বিস্তারিত জানাবেন কীভাবে কী করতে হবে। আবেদনের পর ইন্টারভিউ হবে স্কাইপে যা আপনাকে সুযোগ দিবে সিলেকশন প্যানেলের সামনে নিজেকে প্রমাণ করার। অতএব, আপনি যদি আত্মবিশ্বাসী হয়ে থাকেন এবং টপিকগুলোর মধ্যে আপনার পছন্দের টপিক থেকে থাকে, তাহলে আবেদন করতে পারেন। এছাড়া, আপনার পরিচিত কেউ যদি স্কলারশিপের সন্ধানে থাকেন, তাহলে তার সাথেও লিঙ্কটা শেয়ার করতে পারেন। নির্ধারিত টপিক এবং সম্ভাব্য সুপারভাইজার- 1. Learning Analytics and Self-Regulated Learning: how can Learning Analytics tools and methodologies facilitate self-regulated learning within formal and informal education settings. 2. Big Data Analytics in the Research Domain. 3. Social Media Analysis for Crises Management, Crime Detection, or Health. 4. Social technology design and communities engagement (HCI). 5. Large-scale information extraction from unstructured textual resources. 6. Discovering semantic relationships in large textual collections with applications to recommender systems for research. 7. Web-scale research analytics for identifying high performance and trends: data-driven approaches to scientometrics. 8. Machine learning methods for performance forecasting in the field of leaning analytics. 9. Personalised content recommenders for learning: optimization strategies with constraints. 10. Interactive live webcasting for distance learning. 11. Embedding innovation in Technology Enhanced Learning. 12. Technology enhanced fieldwork learning. 13. Data Mining the Internet of Things to, for example, automatically annotate sensors, detect events, faults, deviations, etc. 14.Smart and opportunistic discovery and interaction with ubiquitous Internet of Things deployments. 15. Online Collaborative Data Analysis for reproducible Data Science. 16. Extracting knowledge from large numbers of autonomous sensors in a Smart City. 17. Learning analytics for the benefit of the learners in social media platforms. 18. Bridging the gap between knowledge discovery and Big Data Analytics. 19. Applying block chains (the technology which underpins the crypto-currency Bit coin) within higher educational settings: as a new way of accrediting learning; for storing collaboratively created portfolios developing an educational currency to support disruptive learning and teaching processes. 20. Mobile, social or semantic web technologies to support museum learning. 21. Multimedia analysis and retrieval, e.g. making sense of images and video with applications to search engines and automated analysis of the visual content. |
Archives
February 2021
Categories
All
|
RSS Feed
