Burcu Arslan é cientista investigadora no Instituto de Investigação ETS (remota, sediado na Alemanha). Possui um doutoramento em inteligência artificial (IA), um mestrado em ciências cognitivas e uma licenciatura em estatística. A sua investigação interdisciplinar integra IA, ciências cognitivas e modelação estatística para avançar na avaliação e aprendizagem educativa.
O trabalho da Arslan centra-se em (a) abordagens personalizadas de avaliação e aprendizagem habilitadas por IA que aumentem a motivação, o envolvimento e o desempenho dos alunos; (b) modelação de comportamentos relevantes para construtos utilizando dados de processos provenientes de avaliações digitais e ambientes de aprendizagem para obter uma compreensão mais profunda dos conhecimentos, competências e estratégias dos alunos; e (c) desenhar itens e tarefas de avaliação interativas para medir competências complexas, como a empatia, permitindo ao mesmo tempo uma interpretação válida dos ricos dados de processo que geram.
As suas contribuições académicas abrangem o desenvolvimento de quadros para adaptação impulsionada por máquinas e pelo aprendiz, investigações sobre os efeitos dos nudges personalizados, modelação de dados de processos para informar o desenho de tarefas e caracterizar o comportamento do aprendiz, estudos experimentais que examinam o impacto de diferentes tipos de feedback na aprendizagem e modelos cognitivos computacionais que simulam tanto a cognição e o comportamento do aprendiz como do avaliador humano.
Arslan foi co-diretora da iniciativa de investigação NAEP Survey Assessment Innovations Laboratory (SAIL), investigadora principal num projeto financiado pelo Institute of Education Sciences e co-investigadora principal num projeto financiado pela União Europeia através da Northern Netherlands Alliance. Também desempenhou funções editoriais como editora académica do PLoS ONE e editora consultora do Journal of Memory and Cognition. Além disso, foi especialista convidada no painel científico da RAND Corporation sobre a avaliação da viabilidade técnica e utilidade operacional da aplicação de sistemas de IA e aprendizagem automática de última geração.
Última atualização: 28/01/2026