Carolyn (Carol) Forsyth é cientista investigadora em investigação fundamental no ETS Research Institute. Obteve um doutoramento em psicologia cognitiva com certificação de pós-graduação em ciências cognitivas pela Universidade de Memphis em 2014. A sua investigação na ETS foca-se na criação e avaliação de aplicações de IA para a educação, incluindo para aprendizagem e avaliação. Criou uma metodologia para fazer inferências a partir de ficheiros de registo para atualizar sistemas conhecidos como dados educativos teoricamente fundamentados. Aplica esta metodologia para investigar e melhorar os processos e resultados de avaliação e aprendizagem em simulações e tarefas interativas, empregando algoritmos de aprendizagem automática, estatística avançada e teoria num processo iterativo. Além disso, aplicou a sua experiência a vários contextos e construtos, incluindo empatia, resolução colaborativa de problemas, avaliação baseada em conversa, sistemas inteligentes de tutoria, processos de discurso e jogos sérios.
Carol entrelaça a sua formação como cientista cognitiva com uma variedade de metodologias que abrangem IA, linguística computacional, ciência da computação, estatística, mineração de dados educativos (EDM) e psicologia cognitiva, para fazer inferências sobre a cognição com base em ações realizadas pelos aprendentes em ambientes simulados.
Carol alcançou reconhecimento internacional na área da IA e EDM, com participação profissional ativa nas principais conferências nesta área: a International Conference on Educational Data Mining e a International Conference on Artificial Intelligence in Education. Serviu estas comunidades em várias funções ao longo dos últimos 15 anos, incluindo como apresentadora, membro do comité de programa e presidente de pista. Foi convidada para 15 palestras e atividades de painelistas, tanto a nível nacional como internacional, sobre IA e técnicas de mineração de dados, e forneceu 80 publicações com revisão por pares e mais de 100 contribuições valiosas (por exemplo, palestras convidadas) para o campo da IA e mineração de dados.
Data de atualização: 27/01/2026