Teresa M. Ober é cientista investigadora no Instituto de Investigação da ETS. O seu trabalho centra-se na compreensão e medição das competências que os aprendizes precisam para ter sucesso em ambientes cada vez mais moldados pela inteligência artificial (IA). Realiza investigação em três áreas ligadas: (a) avaliação de competências humanas complexas; (b) criação e validação de estruturas que ligam a aprendizagem do ensino básico ao secundário e ao mercado de trabalho; e (c) desenvolvimento de métodos habilitados por IA para avançar na investigação e medição educativa. No seu trabalho sobre competências complexas, estuda como os aprendentes respondem a situações desafiantes em ambientes digitais, como progridem perante dificuldades e como estes comportamentos podem ser avaliados de forma fiável. As suas publicações incluem investigação sobre dados de processos, carga cognitiva, medidas de autorrelato e a ligação entre comportamentos do aprendente e resultados de desempenho. Trabalhos recentes e em curso incluem o desenvolvimento e validação de um quadro de adaptabilidade e de uma escala de curta duração relacionada, bem como a investigação de como as perspetivas de professores e alunos informam a definição de competências que complementam o papel da IA na aprendizagem e no trabalho.
Além disso, a investigação de Teresa procura ligar o conhecimento de conteúdos do ensino básico e secundário a quadros de competências mais amplos que reflitam as exigências que os alunos enfrentam para além da escola. Co-desenvolveu quadros para comunicação, literacia digital e literacia em IA, bem como modelos para educação baseada em competências alinhados com necessidades futuras de competências. Este trabalho liga o desenvolvimento conceptual a orientações práticas de design para avaliações, apoios instrucionais e análises orientadas para o professor. Também informa relatórios e ferramentas orientadas para políticas utilizadas por educadores e líderes de programa para reforçar a preparação dos alunos para percursos pós-secundários.
Outra linha do seu trabalho centra-se no avanço de métodos para investigação educativa utilizando ferramentas de IA. Isto inclui o desenvolvimento de protocolos para o uso de grandes modelos de linguagem para apoiar a análise qualitativa, a análise do uso de dados sintéticos para desenvolvimento e validação de instrumentos, e o estudo da fiabilidade das recomendações geradas por IA nos sistemas de aprendizagem. Estes esforços enfatizam a transparência, a interpretabilidade e a solidez metodológica, e baseiam-se no seu trabalho anterior envolvendo abordagens de aprendizagem automática para compreender o envolvimento dos alunos, previsão de desempenho e análise dos processos de avaliação.
Teresa contribuiu para múltiplos projetos de investigação financiados externamente que promovem o estudo da aprendizagem, avaliação e uso da IA na educação. O seu trabalho inclui papéis em projetos financiados pelo Institute of Education Sciences e pela National Science Foundation, bem como colaborações com parceiros universitários e equipas de investigação interdisciplinares. O seu trabalho financiado abrange o desenvolvimento de sistemas de feedback habilitados por IA para a aprendizagem científica do ensino básico, investigações da persistência dos alunos durante tarefas baseadas em computador e estudos que aplicam aprendizagem automática e análises avançadas para compreender processos de aprendizagem. Nestes projetos, contribui com experiência em avaliação complexa de competências, análise de aprendizagem e métodos de investigação apoiados por IA, ajudando a desenhar estudos, desenvolver instrumentos e protocolos, analisar dados dos alunos e traduzir resultados em ferramentas e práticas que apoiem o ensino e a avaliação. Estas colaborações refletem um compromisso contínuo em construir abordagens baseadas em evidências que reforcem a medição educativa e melhorem o design dos ambientes de aprendizagem no ensino básico e secundário e além.
O seu trabalho aparece em revistas como Journal of Educational Data Mining, Computers & Education, AERA Open, Psychological Assessment, Journal of Psychoeducational Assessment e Computer Science Education, juntamente com inúmeros artigos em conferências nas áreas de ciências da aprendizagem, medição educativa e IA nas comunidades de investigação em educação. Também publicou manuais, capítulos de livros e relatórios de investigação que apoiam educadores, decisores políticos e organizações no desenvolvimento de sistemas de avaliação alinhados com competências.
Antes de ingressar na ETS, Teresa foi professora assistente de investigação na University of Notre Dame e concluiu o seu doutoramento em psicologia educacional no Graduate Center da City University of New York. Em várias funções, o seu trabalho visa contribuir para o avanço das práticas de medição, com um foco mais recente em melhorar a utilização da IA em investigação e avaliação e em reforçar a alinhamento entre o que os estudantes aprendem na escola e as competências de que precisarão num futuro facilitado pela IA.
Teresa Ober | LinkedIn
Última atualização: 23/01/2026