El Instituto de Investigación de ETS es uno de los principales motores detrás del crecimiento e innovación continuos de ETS en los campos de la evaluación y la medición. Nuestros investigadores desempeñan un papel fundamental en apoyar evaluaciones precisas y justas de las habilidades de los estudiantes, promoviendo al mismo tiempo un uso ético de la IA, con trabajos que abarcan una amplia gama de áreas de enfoque, desde la configuración de políticas hasta el examen de cómo las experiencias culturales y personales influyen en los resultados de aprendizaje. No solo los investigadores del ETS lideran el futuro de la ciencia de la evaluación y la medición, sino que también están ayudando a desarrollar a la próxima generación de investigadores y científicos.
A través del Programa de Prácticas Ida Lawrence, el Instituto de Investigación ETS dio la bienvenida a su cohorte de verano al equipo de investigación. El programa reconoce la carrera y contribuciones de su homónimo, la Dra. Ida Lawrence, que pasó 38 años en ETS y lideró el área de Investigación y Desarrollo durante más de 20 años. El Dr. Lawrence tenía un vínculo especial con los becarios y logró traer a muchos de ellos a ETS tras completar sus prácticas. Nombrar el programa de prácticas en su honor reconoce el impacto significativo que tuvo en decenas de jóvenes investigadores que ahora son líderes en el campo de la medición.
Los talentosos investigadores emergentes seleccionados para este programa apoyan proyectos de investigación activos mientras exploran nuevas cuestiones dentro de sus áreas de especialización. Cada becario aporta no solo una sólida formación académica, sino también perspectivas frescas, curiosidad y el impulso de contribuir a un trabajo impactante.
Conoce a los becarios
Yucheng Chu es estudiante de doctorado en Informática en la Universidad Estatal de Michigan. Bajo la dirección de los mentores Lei Liu y Field Watts, se centra en desarrollar sistemas basados en LLM para la calificación y retroalimentación automatizados. Yucheng está entusiasmado por contribuir a trabajos significativos en la intersección de la inteligencia artificial, la educación y la evaluación.
Gözde Durgut es doctoranda en Adquisición y Enseñanza de Segundas Lenguas con especialización en Lingüística Teórica, en la Universidad de Arizona, y también está completando un Máster en Ciencias en Ciencia de Datos. Gözde trabajará con Tenaha O'Reilly, Caitlin Tenison y Mikyung Wolf para realizar investigaciones sobre el diseño de directrices para la evaluación de la alfabetización basada en IA basada en el rendimiento.
Xiaomeng Huang está cursando su doctorado en Comunicación y Tecnología Educativa en la Universidad de Nueva York. Trabajando con los mentores Jiangang Hao, Pat Kyllonen, Teresa Ober y Lei Liu, Xiaomeng está investigando la evaluación automatizada de habilidades de comunicación, especialmente el comportamiento de agentes de IA y la validación en la evaluación de comunicación habilitada por IA.
Miryeong Koo es doctoranda en Psicología Educativa en la Universidad de Illinois Urbana–Champaign. Miryeong trabajará con Usama Ali para realizar investigaciones que evalúen el impacto de la información contextual en los modelos de regresión latente de IRT para evaluaciones a gran escala.
Xinyi Lu, doctoranda en Informática e Ingeniería en la Universidad de Michigan, está trabajando en generar y evaluar comentarios para ensayos argumentativos junto a su mentor Mo Zhang. Espera colaborar con su equipo y obtener una visión más profunda sobre la redacción, evaluación y evaluación.
Xiaoxiao Liu está cursando su doctorado en Medición, Evaluación y Ciencia de Datos en la Universidad de Alberta. Su investigación explora los posibles beneficios de los chatbots de IA para apoyar el razonamiento científico de los estudiantes de secundaria. Bajo la guía de las mentoras Jessica Andrews Todd y Yang Jiang, Xiaoxiao busca desarrollar sus habilidades de investigación mientras amplía su comprensión de las evaluaciones basadas en la conversación.
Nanyu Luo está cursando un doctorado en Psicometría en la Universidad de Toronto. Trabaja con los mentores Michael Fauss y Xiang Liu en proyectos relacionados con la validez, la equidad y la ética de la IA.
Anna Nasyrova es estudiante de doctorado en Medición Educativa y Psicometría en la Universidad de Massachusetts Amherst. Trabajando con los mentores Burcu Arslan y Sandip Sinharay, está explorando la metodología de medición en evaluaciones culturalmente responsivas.
Zhen Xu es doctoranda en Ciencias Cognitivas en la Universidad de Columbia. Zhen trabajará con Jamie Mikeska y Beata Beigman Klebanov para realizar investigaciones sobre la validación de evaluaciones de rendimiento habilitadas por IA para apoyar el aprendizaje de prácticas docentes de alto nivel.
Shan Zhang es doctoranda en el programa de Tecnología Educativa de la Universidad de Florida, con una especialización secundaria en Investigación, Evaluación y Metodología. Shan trabajará con Caitlin Tenison, Tenaha O'Reilly y Teresa Ober para realizar investigaciones sobre la medición de la alfabetización en IA utilizando tareas de escritura argumentativa apoyadas por IA. Está entusiasmada por explorar más a fondo formas de evaluar los procesos de alfabetización en IA.