Centro para IA Responsável na Aprendizagem e Avaliação

{"id":"image-grid-761253755","imageGridModuleTitle":"Conheça a nossa equipa","loadMoreBtnText":"Ler Mais","contentViewer":"slide","textAlign":"left","readMoreLabel":"Ler mais","readLessLabel":"Leia menos","enableFullDescription":false,"imageGridModuleTheme":"ets-light","imageType":"image","mobileNoSlider":false,"noOfGrids":"three","enableLoop":false,"displayFullBorder":"false","contentCtas":[],"ctas":[{"ctaLabel":"Contacte-nos","ctaLabelAccessible":"Contacte-nos","ctaLink":"#target-signup","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false}],"imageGridCards":[{"imageGridCardEyebrow":"DIRETOR-GERAL DE INVESTIGAÇÃO EM INOVAÇÃO, INSTITUTE DE INVESTIGAÇÃO ETS","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMatt Johnson\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/matt-johnson.png","imageGridCardImageAlt":"Matt Johnson Diretor-Geral de Investigação em Inovação, Instituto de Investigação ETS","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Matthew (Matt) S. Johnson é Diretor-Geral de Investigação em Inovações no ETS Research Institute, onde lidera iniciativas para promover a avaliação responsável, habilitada por IA e a investigação de medição translacional. O seu trabalho centra-se em metodologias de justiça e validade para pontuação e segurança de testes por IA, juntamente com abordagens de contacto humano no ciclo, dados multimodais e a integração de métodos psicométricos/estatísticos (por exemplo, IRT) com sistemas modernos de ML."},{"imageGridCardEyebrow":"INVESTIGADOR ASSOCIADO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eAkshay Badola\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/akshay-badola.jpg","imageGridCardImageAlt":"Akshay Badola Investigador Associado","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eAkshay Badola \u003c/b\u003eé Investigador Associado no ETS Research Institute, onde se foca no desenvolvimento de sistemas de IA válidos e justos para avaliação educativa. Obteve o doutoramento em Ciência da Computação pela Universidade de Hyderabad. A sua investigação abrange deep learning, aprendizagem por representação auto-supervisionada e interpretabilidade de redes neurais, particularmente no contexto da compreensão de linguagem natural e imagem. O seu trabalho visa colmatar as metodologias de IA de ponta e as aplicações educativas do mundo real, garantindo que os sistemas inteligentes sejam não só precisos, mas também transparentes, fiáveis e equitativos."},{"imageGridCardEyebrow":"DIRETOR DE INVESTIGAÇÃO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eIkkyu Choi\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/ikkyu-choi.png","imageGridCardImageAlt":"Ikkyu Choi Diretor de Investigação","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eIkkyu Choi\u003c/b\u003e é Diretor de Investigação no ETS Research Institute, onde lidera esforços para garantir que a IA seja usada de forma responsável na avaliação educativa. O seu trabalho centra-se no desenvolvimento de soluções baseadas em IA que sejam válidas, fiáveis e justas, para ajudar a promover a inovação sem comprometer a integridade. Ikkyu obteve o seu doutoramento em Linguística Aplicada pela Universidade da Califórnia, Los Angeles, e a sua investigação combina modelação estatística, aprendizagem automática e processamento de linguagem natural para desenvolver novas capacidades em medição educativa. Publicou extensivamente em várias disciplinas e foi distinguido com o Prémio de Melhor Artigo de 2019 da International Language Testing Association.\u0026nbsp;"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTISTA INVESTIGADOR","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eMichael Fauss\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/michael-fauss.jpg","imageGridCardImageAlt":"Michael Fauss Cientista de Investigação","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMichael Fauss\u003c/b\u003e é cientista investigador no Instituto de Investigação ETS. O seu trabalho centra-se na aplicação da inteligência artificial à educação e avaliação, com ênfase na justiça e segurança dos testes. Isto inclui abordagens multimodais para a segurança dos testes, bem como métodos estatísticos robustos para a tomada de decisões em situações de incerteza. Michael obteve o doutoramento em engenharia eletrotécnica pela Universidade Técnica de Darmstadt em 2016. Em 2017, recebeu o Prémio de Dissertação da Sociedade Alemã de Tecnologias de Informação pela sua tese de doutoramento sobre deteção sequencial robusta. Antes de ingressar na ETS em 2022, foi investigador pós-doutorado no grupo do Prof. H. Vincent Poor na Universidade de Princeton."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTISTA PRINCIPAL DE INVESTIGAÇÃO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eHongwen Guo\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/hongwen-guo.png","imageGridCardImageAlt":"Hongwen Guo Cientista Principal de Investigação","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Matemático e estatístico de formação, \u003cb\u003eHongwen Guo\u003c/b\u003e esteve na ETS como psicometrista (trabalhando em PSAT, SAT, etc.) e depois como investigadora (consultou em questões em AP, NAEP, TOEFL, TOEIC).\u0026nbsp;Publicou extensivamente em Matemática, Estatística e Psicometria, com experiência de ensino nestas áreas. Atualmente, Hongwen é Cientista Principal de Investigação, focando-se em aplicações de IA centradas no ser humano na compreensão, análise e modelação de dados educativos para obter insights e informar o ensino, a aprendizagem e a formulação de políticas. Parte do seu trabalho é reconhecido com prémios da AERA e NCME, e apoiado por bolsas do Departamento de Educação, Fundação Gates, entre outros."},{"imageGridCardEyebrow":"ESPECIALISTA EM INVESTIGAÇÃO COMPUTACIONAL","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eChen Li\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/chen-li.jpg","imageGridCardImageAlt":"Chen Li, especialista em investigação computacional","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eChen Li\u003c/b\u003e é Especialista em Investigação Computacional na ETS com mais de quinze anos de experiência em investigação e proficiência prática em Python e R. O seu trabalho centra-se no uso válido\u0026nbsp;da IA em avaliação e educação. Contribuiu para grandes esforços em pontuação automatizada, monitorização de segurança de testes, avaliação de traços de escrita e pensamento crítico, análise de dados de teclas e avaliação de justiça para geração de conteúdos. Chen desempenhou papéis fundamentais no design de investigação, desenvolvimento de ferramentas e aplicação de modelos estatísticos e psicométricos avançados. Também foi analista principal de dados em vários projetos financiados pelo governo federal e avaliações nacionais, incluindo IES, NSF, NAEP e PISA."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTISTA INVESTIGADOR","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/xiang-liu.jpg","imageGridCardImageAlt":"Cientista Investigador Xiang Liu","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e é Cientista Investigador no Instituto de Investigação ETS. A sua investigação centra-se em modelação de variáveis latentes, inferência estatística, estatística bayesiana, métodos não paramétricos e aprendizagem automática. O seu trabalho recente centra-se no desenvolvimento de metodologias estatísticas e psicométricas que promovam a compreensão fundamental e as aplicações práticas da aprendizagem e avaliação impulsionadas por IA. Xiang obteve o seu doutoramento em Medição e Avaliação pela Universidade de Columbia. Publicou extensivamente nas áreas de aprendizagem, medição, psicometria e estatística, e é membro do Conselho Nacional de Medição na Educação e da Sociedade de Psicometria."},{"imageGridCardEyebrow":"INVESTIGADOR ASSOCIADO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eRenjith P. Ravindran\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/renjith-ravindran.jpg","imageGridCardImageAlt":"Renjith P. Ravindran Investigador Associado","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eRenjith P. Ravindran\u003c/b\u003e é Investigador Associado na ETS Assessment Services, onde trabalha em métodos baseados em IA para medição educativa, com foco na fiabilidade e robustez de sistemas automáticos de pontuação. Obteve o seu doutoramento em Ciência da Computação pela Universidade de Hyderabad, onde a sua investigação doutoral desenvolveu uma perspetiva estruturalista sobre a aprendizagem por representação para a linguagem. Os seus interesses atuais situam-se na interpretabilidade mecanicista e na tomada de decisão em modelos de aprendizagem automática, particularmente no que diz respeito à avaliação de alto risco."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTISTA PRINCIPAL DE INVESTIGAÇÃO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMo Zhang\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/mo-zhang.png","imageGridCardImageAlt":"Mo Zhang Cientista Principal de Investigação","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMo Zhang\u003c/b\u003e é Cientista Principal de Investigação no ETS Research Institute. O seu trabalho centra-se na integração de psicometria, estatística, aprendizagem automática e tecnologias modernas de IA para avançar nas avaliações educativas. É doutorada em Psicologia Educacional pela Washington State University. Lidera projetos que vão desde o design de avaliações baseadas em desempenho e pontuação por IA de itens de resposta construída até à modelação de dados de tempo e processos, incluindo cliques e atividades de digitação. Publicou amplamente em medição educacional, psicometria e avaliação de escrita, bem como em áreas interdisciplinares relacionadas. A sua investigação tem sido apoiada por agências federais como a National Science Foundation, e é co-vencedora do Prémio Bradley Hanson NCME 2019 juntamente com os seus colegas da ETS."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTISTA SÉNIOR DE MEDIÇÃO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eJiyun To\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/jiyun-zu.jpeg","imageGridCardImageAlt":"Jiyun Zu Cientista Sénior de Medição","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eJiyun Zu\u003c/b\u003e é Cientista Sénior de Medição no Instituto de Investigação ETS. Possui um doutoramento e um mestrado em Psicologia Quantitativa pela Universidade de Notre Dame e uma licenciatura em Psicologia pela Universidade de Pequim, China. Jiyun liderou o design psicométrico para novas avaliações e realizou análises psicométricas operacionais em múltiplos programas de testes. O seu trabalho atual integra psicometria e deep learning, focando-se em a) desenvolver capacidades de IA válidas, fiáveis e justas para avaliação educativa — incluindo geração de conteúdos de avaliação, pontuação automática de ensaios e segurança de testes; e b) avaliação do desempenho da IA aproveitando conceitos e métodos psicométricos."}]}