Qiwei (Britt) Es científico investigador en la división de Investigación y Desarrollo de ETS. Su enfoque de investigación se sitúa en el campo de la medición educativa y psicológica, con especial atención al avance metodológico en evaluaciones a gran escala como el Programa de Evaluación Internacional de Estudiantes, Programa para la Evaluación Internacional de Competencias de Adultos y Evaluación Nacional del Progreso Educativo, así como a fuentes de datos complejas como datos de procesos y datos textuales. La naturaleza innovadora de su investigación ha recibido un gran reconocimiento, incluyendo el Premio Jason Millman Promising Measurement Scholar 2019 del National Council on Measurement in Education (NCME), el Premio Alicia Cascallar NCME 2017 por un artículo sobresaliente de un becario en etapas tempranas, y la aceptación en la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico como beca Thomas J. Alexander. Lidera un proyecto financiado por la National Science Foundation como una de las investigadoras principales para desarrollar modelos latentes y gráficos para datos dependientes complejos en educación. También está muy involucrada y lidera numerosos proyectos ETS relacionados con datos de procesos y evaluaciones a gran escala.
Obtuvo un doctorado en psicometría y análisis de datos en la Universidad de Twente, Países Bajos, en 2013. Su tesis, Text Mining and IRT for Psychiatric and Psychological Assessment, demostró que la minería de textos, en combinación con técnicas de teoría de respuesta a ítems, es un enfoque prometedor para manejar datos textuales y respuestas basadas en ítems en un marco sistemático para evaluaciones psiquiátricas y psicológicas. Esta tesis obtuvo el prestigioso Premio Abbas de Tesis Holandesa en 2013 y el Premio a la Mejor Tesis en la División 5 de la American Psychological Association (Metodologías de Investigación Cuantitativa y Cualitativa).
Última actualización: 14/12/2022