Centro para el Avance de las Competencias Humanas

{"id":"image-grid-2031254924","imageGridModuleTitle":"Conoce a nuestro equipo","loadMoreBtnText":"Leer más","contentViewer":"slide","textAlign":"left","readMoreLabel":"Leer más","readLessLabel":"Lee menos","enableFullDescription":false,"imageGridModuleTheme":"ets-light","imageType":"image","mobileNoSlider":false,"noOfGrids":"three","enableLoop":false,"displayFullBorder":"false","contentCtas":[],"ctas":[{"ctaLabel":"Contáctanos","ctaLabelAccessible":"Contáctanos","ctaLink":"#target-signup","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false,"enableIcon":false}],"imageGridCards":[{"imageGridCardEyebrow":"VICEPRESIDENTE ASOCIADO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eLydia Liu\u003c/h3\u003e\r\n\u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/research/lydia-liu-headshot.jpg","imageGridCardImageAlt":"Lydia Liu","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eLa Dra. Liu\u003c/b\u003e es una experta reconocida mundialmente en la investigación y evaluación de habilidades críticas en educación y en la fuerza laboral. Su investigación desarrolla tanto fundamentos conceptuales como aplicaciones empíricas sobre cómo se definen, evalúan y validan las habilidades críticas en contextos educativos y laborales. La Dra. Liu ha sido autora o coautora de más de 110 artículos revisados por pares, informes de investigación y capítulos de libros en medición aplicada, evaluación de habilidades, educación superior y evaluación científica. Su trabajo ha aparecido en revistas líderes como Science, Nature Human Behavior, Educational Researcher y Proceedings of the National Academy of Sciences. Ha impartido más de 130 seminarios invitados y presentaciones en congresos revisados por pares a nivel nacional e internacional. En reconocimiento a sus contribuciones académicas, la Dra. Liu fue nombrada Fellow de la American Educational Research Association (AERA) en 2023. También recibió el Robert Linn Memorial Lecture Award 2019 y el Premio Promising Measurement Scholar 2011 del National Council on Measurement in Education (NCME) por sus contribuciones a la evaluación de resultados de aprendizaje en educación superior y a la evaluación científica K–12.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eLa Dra. Liu ha gestionado subvenciones federales y no federales y supervisado más de 35 millones de dólares en proyectos plurianuales financiados por la NSF, IES, Banco Mundial, Fundación Gates, Overdeck Foundation y otras agencias nacionales e internacionales de EE. UU. Forma parte del consejo de ETS China y del Consorcio de Transcripciones de Maestría. En ETS, la Dra. Liu lidera el apoyo a la investigación para productos y servicios de educación K–16, mano de obra y evaluación del lenguaje, y impulsa iniciativas de impacto social que conectan la ciencia de la medición con aplicaciones de campo.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eEl Dr. Liu tiene una licenciatura en Ciencias e Inglés por la Universidad de Ciencia y Tecnología de China y un doctorado en Métodos y Evaluación Cuantitativa por la Universidad de California, Berkeley.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/loliu/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"DISTINGUIDO DESIGNADO POR EL PRESIDENTE","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003ePatrick Kyllonen\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/research/pat-k.jpg","imageGridCardImageAlt":"Patrick Kyllonen","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003ePatrick Kyllonen\u003c/b\u003e es Distinguido Nombrado Presidencial en el Instituto de Investigación ETS en Princeton, NJ. Obtuvo su doctorado en la Universidad de Stanford y es autor de Generación de ítems para pruebas cognitivas (con S. Irvine, 2001); Aprendizaje y diferencias individuales (con P. Ackerman y R. Roberts, 1999); Extendiendo la inteligencia: mejora y nuevos constructos (con R. Roberts y L. Stankov, 2008), y Evaluación innovadora de la colaboración (con A. von Davier y M. Zhu, 2017), además de más de 100 artículos y capítulos en revistas científicas. Coescribió cuatro informes de la Academia Nacional de Ciencias: Education for Life and Work (2012), Measuring Human Capabilities (2014), Supporting Students\u0027 College Success (2017) y Adult Learning in the Military Context (2024). Es becario de la APA y la AERA, forma parte de los consejos editoriales de varias revistas, entre ellas Intelligence: A Multidisciplinary Journal, donde actualmente es editor invitado de un número especial, Models and Tools for Measuring and Understanding Intelligence in the Age of AI. Recientemente ha publicado varios artículos sobre el uso de la IA en la resolución de problemas y evaluación de capacidades de IA (por ejemplo, General Scales Unlock AI Evaluation with Explanatory and Predictive Power [Nature]) y contribuye a la iniciativa de la OCDE sobre IA y el Futuro de las Habilidades.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/patrick-kyllonen-4b53112/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eLei Liu\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/research/lei-liu.jpg","imageGridCardImageAlt":"Lei Liu","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eLa Dra. Lei Liu\u003c/b\u003e es una destacada académica en evaluación STEM de K–12, habilidades preparadas para el futuro e innovación educativa potenciada por tecnología. Su trabajo avanza en cómo se definen, desarrollan, evalúan y validan competencias complejas y habilidades duraderas, con experiencia en razonamiento científico y matemático, argumentación basada en evidencia, colaboración, comunicación, alfabetización en IA, alfabetización digital, progresiones de aprendizaje, evaluación basada en el rendimiento y retroalimentación apoyada por IA.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eEn ETS, la Dra. Liu reúne ciencias del aprendizaje, medición educativa y tecnologías emergentes para generar evidencia auténtica y accionable del aprendizaje estudiantil. Ha diseñado enfoques innovadores para tareas de rendimiento alineadas con NGSS, evaluaciones basadas en simulación, laboratorios virtuales de ciencias, evaluaciones colaborativas de resolución de problemas, evaluaciones basadas en conversaciones y puntuación automatizada. A lo largo de estos esfuerzos, demuestra cómo las tareas STEM significativas pueden hacer visibles el razonamiento, la colaboración y la comunicación de los estudiantes, al tiempo que conectan el aprendizaje disciplinario con habilidades duraderas.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eLa Dra. Liu ha liderado y contribuido a una amplia cartera de investigaciones financiadas externamente apoyadas por agencias federales, fundaciones filantrópicas y agencias internacionales de educación, incluyendo IES, NSF, NCES, la Fundación Gates, la Overdeck Family Foundation y la Autoridad Municipal de Exámenes Educativos de Shanghái. En este ámbito, ha contribuido a desarrollar modelos de evaluación basados en la investigación, herramientas tecnológicas mejoradas y evidencia de validez que informan la práctica en el aula, la evaluación a gran escala y las iniciativas emergentes de habilidades.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eLa Dra. Liu ha escrito y coescrito más de 90 publicaciones revisadas por pares en mediciones educativas, ciencias del aprendizaje, educación científica, evaluación de habilidades, IA en educación y tecnología educativa. Sus contribuciones académicas fueron reconocidas con el Premio NARST a la Investigación Doctoral y el Premio Evelyn Headley a la Mejor Tesis. Obtuvo su doctorado en Psicología Educativa en la Universidad Rutgers y es profesora adjunta titular en la Universidad de Pensilvania.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/lei-liu-5b085014/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eGuangming Ling\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/g-ling.jpg","imageGridCardImageAlt":"Guangming Ling","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eGuangming Ling\u003c/b\u003e es director de investigación en el área de educación superior y fuerza laboral en ETS. Su investigación se centra en la evaluación y formación de habilidades duraderas; evaluaciones de resultados de aprendizaje estudiantiles; y factores relacionados con cuestiones de validez, fiabilidad y equidad en las selecciones educativas, abarcando una amplia gama de temas como los efectos de los modos de prueba, la notificación de subpuntuaciones, la motivación para realizar exámenes, las pruebas adaptativas informatizadas y la puntuación humana y automática de respuestas a ensayos y discursos.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eEl Dr. Ling ha dirigido proyectos de investigación relacionados con una amplia gama de programas de exámenes, incluyendo el examen GRE®, los® ETS Major Field Tests, la evaluación de resultados HEIghten®, el test SAT®, el test TOEFL iBT®\u0026nbsp; y el Programa para la Evaluación de la Preparación para la Universidad y la Carrera. Además, ha sido un colaborador clave en múltiples proyectos financiados por el Institute for Education y el equipo de Quick-Forward, Skills for a New Economy. Posee una patente estadounidense sobre tecnología que utiliza un sistema automatizado de puntuación para mejorar la precisión y eficiencia de las respuestas en inglés.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eEl Dr. Ling ha realizado más de 110 presentaciones en congresos internacionales y nacionales, incluyendo la Reunión Internacional de la Sociedad de Psicometría, la Comisión Internacional de Pruebas y la Asociación Americana de Investigación Educativa. Ha publicado más de 50 artículos en revistas revisadas por pares, incluyendo Nature, Human Behavior, Proceedings of the National Academy of Sciences, Exceptional Children, Child Development, Educational Assessment, Assessing Writing y International Journal of Testing. Es doctor en psicometría (psicología cuantitativa) por la Universidad de Fordham.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/guangming-bright-ling-07024830/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"ASOCIADO DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eAmy Adair Midyett\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/amy-midyett.jpg","imageGridCardImageAlt":"Amy Adair Midyett","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eLa Dra. Amy Adair Midyett\u003c/b\u003e es investigadora asociada en el Instituto de Investigación ETS, donde utiliza principios de ciencias del aprendizaje y técnicas de IA para diseñar, desarrollar y evaluar herramientas para la enseñanza, aprendizaje y evaluación STEM. Su trabajo reciente se ha centrado en desarrollar evaluaciones apoyadas por IA sobre el razonamiento y la colaboración estudiantil, incluyendo herramientas que involucran a los estudiantes en el trabajo con agentes de IA en tareas STEM.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eYa sea diseñando evaluaciones de desempeño basadas en el diseño centrado en la evidencia, construyendo modelos de puntuación automatizados o evaluando la eficacia de los sistemas de IA, Amy está comprometida a unir la investigación y la práctica para crear herramientas educativas significativas y efectivas para estudiantes y profesores.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eExprofesora de matemáticas y robótica en instituto, Amy tiene una licenciatura en Matemáticas por la Universidad Estatal de Luisiana y un máster y doctorado en Educación, con especialización en Ciencias del Aprendizaje, por la Universidad de Rutgers, donde fue becaria de investigación de posgrado de la National Science Foundation.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/amy-adair/\"\u003eperfil de LikendIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eGoogle Scholar: \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" href\u003d\"https://scholar.google.com/citations?user\u003dyLRBn_4AAAAJ\u0026amp;hl\u003den\u0026amp;oi\u003dao\" target\u003d\"_blank\"\u003ehttps://scholar.google.com/citations?user\u003dyLRBn_4AAAAJ\u0026amp;hl\u003den\u0026amp;oi\u003dao\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003ePuerta de investigación: \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" href\u003d\"https://www.researchgate.net/profile/Amy-Adair-6\" target\u003d\"_blank\"\u003ehttps://www.researchgate.net/profile/Amy-Adair-6\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO ASOCIADO DE MEDICIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eDiego Figueiras\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/diego-f.jpg","imageGridCardImageAlt":"Diego Figueiras","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eDiego Figueiras\u003c/b\u003e es Científico Asociado de Medición en el Instituto de Investigación ETS. Se incorporó a ETS en 2024 tras completar su doctorado en Psicología Industrial/Organizacional en la Universidad Estatal de Montclair. También posee una licenciatura en Psicología por la Universidad Rutgers.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eSu investigación integra psicometría, aprendizaje automático e inteligencia artificial para mejorar la medición de habilidades, personalidad y resultados laborales. En ETS, ha contribuido a la validación y optimización del PSQ y el GRE, incluyendo investigaciones sobre la validez predictiva a largo plazo del GRE utilizando indicadores de productividad académica de Google Scholar y estudios metaanalíticos sobre el éxito en estudios de posgrado. Ha desarrollado métodos psicométricos para acortar inventarios de personalidad, investigado la resistencia a la simulación de respuesta en la evaluación de personalidad y evaluado la validez de datos sintéticos para investigaciones de evaluación.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eSu trabajo reciente se centra en la evaluación habilitada por IA, incluyendo el uso de IA generativa para el desarrollo de evaluaciones, la puntuación automatizada de respuestas abiertas en el lugar de trabajo y la medición de la alfabetización en IA. En sus proyectos, examina cuestiones de fiabilidad, validez, equidad y utilidad práctica en entornos educativos y laborales. Ha presentado su investigación en congresos nacionales y colabora en iniciativas relacionadas con las habilidades laborales, las habilidades duraderas y la evaluación mejorada por tecnología.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/diego-figueiras-ph-d-012644123/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR SENIOR","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eLin Gu\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/lingu.jpg","imageGridCardImageAlt":"Lin Gu","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eLa Dra. Lin Gu\u003c/b\u003e es investigadora senior en el Research Institute of Educational Testing Service (ETS), una organización global de soluciones educativas y de talento con sede en EE. UU.\u0026nbsp; Obtuvo su doctorado en Adquisición de Segunda Lengua en la Universidad de Iowa.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eFormada ampliamente en pedagogía del lenguaje, pruebas de lenguaje y medición educativa, centra su investigación en avanzar en el conocimiento científico de la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación de idiomas en la era digital. Su trabajo ha dado lugar a soluciones educativas aumentadas con IA, bien fundamentadas en principios de aprendizaje y teorías de la medición, y han brindado apoyo a pruebas operativas y programas de aprendizaje, incluyendo pruebas de competencia lingüística, evaluación de resultados de aprendizaje de estudiantes, pruebas de admisión a posgrado y programas de desarrollo profesional docente. Recientemente, el alcance de su investigación se amplió para incluir habilidades transferibles y duraderas. En relación con la evaluación de habilidades, lideró y contribuyó al encuadre conceptual, prototipado de evaluaciones y puntuación de múltiples habilidades, incluyendo comunicación, colaboración e indagación de investigación.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eLa Dra. Gu ha publicado y presentado ampliamente en aprendizaje de idiomas, evaluación y educación superior. Sus publicaciones más recientes incluyen temas como la retroalimentación automatizada sobre la evaluación oral, el aprendizaje de idiomas impulsado por IA y la evaluación.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/lin-gu-05860618/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"ASOCIADO DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eZach Hesson\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/zach-hesson.jpg","imageGridCardImageAlt":"Zach Hesson","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eZach Hesson\u003c/b\u003e es investigador asociado en el área de educación superior y fuerza laboral en el ETS Research Institute. Obtuvo su doctorado en Psicología Industrial/Organizacional en el Florida Institute of Technology y se incorporó a ETS poco después de defender su tesis en 2026. Su tesis doctoral examinó un trabajo decente, la inseguridad laboral, las experiencias de los empleados y el rendimiento, con especial enfoque en promover entornos laborales saludables y sostenibles. Zach ha coescrito un capítulo de libro sobre psicología laboral intercultural y ha contribuido al desarrollo de una medida integral de las demandas de autorregulación. Su trabajo está impulsado por la pasión de comprender cómo los cambios en las condiciones laborales afectan a la experiencia, el bienestar y la percepción de la continuidad laboral de los empleados. En ETS, Zach contribuye a múltiples proyectos, como la investigación de la validez del GRE asociada con resultados a largo plazo en la fuerza laboral (por ejemplo, mediante el índice de Google Scholar), así como la evaluación de las propiedades de medición y validez de la evaluación de habilidades en el ámbito de la educación superior.\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/zacharyhesson/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO SENIOR DE MEDICIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eChing-Ni Hsieh\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/ching-ni-hsieh-gray.jpg","imageGridCardImageAlt":"Ching-Ni Hsieh","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eChing-Ni Hsieh\u003c/b\u003e es Científica Senior de Medición en ETS y su trabajo se centra en avanzar en el diseño, validación e interpretación de evaluaciones de lenguaje y habilidades. Formada en estudios de segundas lenguas, ha liderado y contribuido a investigaciones sobre evaluación de jóvenes aprendices, validación TOEFL y TOEIC, evaluación de habilidades de expresión oral y escritura, retroalimentación y puntuación automatizada del habla, y aprendizaje y evaluación de idiomas asistidos por tecnología. Su trabajo académico incluye artículos en revistas líderes como TESOL Quarterly, Language Testing y Language Assessment Quarterly, capítulos de libros e informes de investigación. Ha impartido conferencias principales, presentaciones en congresos, seminarios, talleres de formación docente y seminarios web para audiencias en Asia, Europa, Norteamérica, Sudamérica y en línea. Actualmente, la Dra. Hsieh es la científica principal de ETS para la iniciativa OCE PISA Vocational Education and Training (PISA-VET), un esfuerzo internacional para medir habilidades específicas de ocupación y empleabilidad en educación profesional. Su trabajo en PISA-VET se centra en diseñar evaluaciones basadas en el rendimiento defendibles que respalden pruebas auténticas, comparables y relevantes para la política sobre las habilidades de los estudiantes.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/ching-ni-hsieh-38a80820/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"ASOCIADO DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eEuvelisse (Nicole) Jusino del Valle\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/research/nicole.jpg","imageGridCardImageAlt":"Euvelisse (Nicole) Jusino del Valle","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eEuvelisse Jusino del Valle\u003c/b\u003e es una profesional de investigación y programas con experiencia en el apoyo a la investigación educativa, desarrollo de productos habilitado por IA, operaciones de subvenciones, gobernanza fiscal y coordinación de proyectos transversales. En su papel como Asociada de Investigación en ETS, apoya un complejo portafolio que abarca contratos comerciales, subvenciones filantrópicas y programas federales, contribuyendo al monitoreo presupuestario, optimización de flujos de trabajo, administración de proyectos y entregables de cara a los interesados.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eSu trabajo incluye el apoyo a actividades de investigación y operativas para iniciativas relacionadas con IA conversacional, preparación de la fuerza laboral, evaluación y proyectos educativos internacionales. Ha contribuido al desarrollo de trabajos interactivos de chatbots educativos de IA, incluyendo el flujo conversacional y el diseño de marcos de prompts.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eJusino del Valle ha facilitado grupos focales internacionales para el proyecto PISA-VET apoyado por la OCDE, ha proporcionado traducción al español y localización cultural para la cohorte colombiana, y ha ayudado a desarrollar materiales multimedia accesibles.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eAntes de unirse a ETS, ocupó cargos en orientación profesional, operaciones biotecnológicas, gestión de programas sin ánimo de lucro, educación de adultos e instrucción de ciencias K–12, construyendo una base multidisciplinar en educación, cumplimiento, preparación laboral y liderazgo de proyectos.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eJusino del Valle tiene un MBA en Gestión de Proyectos, una licenciatura en Biotecnología y una licenciatura en Educación Química. También obtuvo una Certificación en Educación a Distancia y es coautora de una publicación de 2025 en Education Sciences sobre el diseño de un chatbot de IA para apoyar la argumentación científica.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/euvelisse-jusino-del-valle-681874395/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eTeresa M. Ober\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/research/t-ober.jpg","imageGridCardImageAlt":"Teresa M. Ober","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eTeresa M. Ober\u003c/b\u003e, Ph.D., es investigadora en el Instituto de Investigación ETS cuyo trabajo se centra en definir y medir las capacidades humanas que importan en un mundo con forma de IA. Su investigación integra psicología educativa, psicometría, ciencias del aprendizaje y métodos habilitados por IA para examinar cómo las personas desarrollan y demuestran capacidades en contextos educativos y laborales.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eUn tema central a lo largo de la carrera de la Dra. Ober ha sido comprender cómo las personas aprenden y se adaptan en entornos mediados por la tecnología. Su investigación previa examinó el compromiso, la motivación, la carga cognitiva y la autorregulación en sistemas de aprendizaje digital, juegos educativos y entornos de evaluación. Utilizando datos de procesos e indicadores de comportamiento, este trabajo exploró cómo los estudiantes se involucran en tareas desafiantes y evalúan su rendimiento, lo que ha generado un interés más amplio en competencias que apoyan el éxito en contextos educativos y profesionales dinámicos. Este trabajo ha sido publicado en medios como Computers \u0026amp; Education, Journal of Computer Assisted Learning, AERA Open y Journal of Psychoeducational Assessment.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eSobre esta base, el trabajo más reciente de la Dra. Ober se ha ampliado hacia la educación basada en competencias y habilidades preparadas para el futuro. Ha desarrollado marcos conceptuales y argumentos de validez para la comunicación, la alfabetización digital, la alfabetización en IA, la colaboración, el aprendizaje personalizado culturalmente sensible y las competencias de IA para la enseñanza. Esta investigación se centra en definir competencias importantes e identificar la evidencia necesaria para respaldar afirmaciones defendibles sobre su crecimiento y aplicación. Este trabajo ha aparecido en Teachers and Teaching: Theory and Practice, Competency-Based Education Research Journal y\u0026nbsp; Practical Assessment, Research, and Evaluation.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eSu investigación actual extiende este trabajo a los retos del aprendizaje y el trabajo con IA. Ha examinado cómo las capacidades establecidas, como la adaptabilidad y la comunicación, y las capacidades emergentes, como la alfabetización en IA, cambian a medida que la IA se integra en el aprendizaje y el trabajo. Su trabajo contribuye a modelos de evidencia, marcos y enfoques de evaluación que ayudan a distinguir qué capacidades perduran, cuáles están evolucionando y qué constituye evidencia fiable de competencia en entornos humano-IA. También ha aplicado enfoques de investigación y medición habilitados por IA, incluyendo grandes modelos de lenguaje, modelado temático, flujos de trabajo de análisis cualitativo y métodos de datos de proceso. Estudios recientes que utilizan estos enfoques han sido publicados en el Journal of Educational Data Mining, con trabajos relacionados publicados en actas de la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial en la Educación y el Taller Internacional sobre Educación en Alfabetización en IA para Todos.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eAntes de unirse a ETS, la Dra. Ober fue profesora investigadora adjunta y asociada postdoctoral en el Departamento de Psicología de la Universidad de Notre Dame, donde contribuyó a investigaciones financiadas externamente sobre evaluación educativa, experiencias de aprendices, adaptación al cambio y equidad en entornos educativos. Fue Co-I en proyectos financiados por la NSF y el IES, y Co-PI en trabajos financiados por la Fundación Spencer. La Dra. Ober obtuvo un doctorado en Psicología Educativa en el Graduate Center de la City University of New York, un máster en Estudios Cognitivos en Educación por Teachers College de la Universidad de Columbia y una licenciatura en Psicología por la Universidad de Cornell.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/teresaober/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eGoogleScholar: \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" href\u003d\"https://scholar.google.com/citations?user\u003dbVEYUnMAAAAJ\u0026amp;hl\" target\u003d\"_blank\"\u003ehttps://scholar.google.com/citations?user\u003dbVEYUnMAAAAJ\u0026amp;hl\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003ePuerta de investigación: \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" href\u003d\"https://www.researchgate.net/profile/Teresa-Ober\" target\u003d\"_blank\"\u003ehttps://www.researchgate.net/profile/Teresa-Ober\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR ASOCIADO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eTim Oxendahl\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/t-oxendahl.jpg","imageGridCardImageAlt":"Tim Oxendahl","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003eEl \u003cb\u003eDr. Oxendahl\u003c/b\u003e es investigador asociado en ETS, cuyo trabajo se centra en el desarrollo y evaluación de habilidades críticas en entornos educativos. Sus intereses de investigación incluyen la colaboración humano-IA, la evaluación mejorada por tecnología y la aplicación de métodos basados en datos para comprender el aprendizaje y el rendimiento.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eEn ETS, el Dr. Oxendahl contribuye a iniciativas de investigación centradas en la colaboración, la comunicación y otras habilidades duraderas necesarias para el éxito en la escuela, el trabajo y la vida cívica. Su experiencia investigadora y profesional abarca la intersección entre la tecnología y el rendimiento humano, con un enfoque en traducir la evidencia científica en soluciones prácticas para contextos del mundo real.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eAntes de unirse a ETS, el Dr. Oxendahl completó su licenciatura en psicología en la Portland State University, así como máster y doctorado en Psicología Industrial-Organizacional en la Universidad Rice.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/timoxendahl\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO ASOCIADO DE MEDICIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eErin Renfrow-Symon\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/erin-renfrow-symon.jpg","imageGridCardImageAlt":"Erin Renfrow-Symon","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003eLa \u003cb\u003eDra. Erin Barno Renfrow-Symon\u003c/b\u003e es científica asociada de la medición que trabaja en la intersección de la formación docente, el diseño de evaluaciones y la IA generativa. Su investigación desarrolla las bases conceptuales y la infraestructura técnica para evaluaciones basadas en simulación en las que los docentes interactúan con personas generadas por LLM para ensayar prácticas docentes de alto nivel. Aplicando el diseño centrado en la evidencia, hace que la relación entre el diseño de tareas y las oportunidades de aprendizaje sea especificable y rastreable, de modo que los datos de interacción paso a paso puedan revelar nuevas perspectivas sobre las competencias docentes.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eComo co-IP en proyectos financiados por Gates, colabora con coaches instruccionales en escuelas públicas de Nueva York para utilizar experiencias prácticas basadas en simulación que apoyen la mentalidad y la implementación de la enseñanza equitativa de las matemáticas. Dentro del equipo de Praxis, lidera la investigación sobre simulación de LLM multiagente para el aprendizaje y evaluación docente.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eAntiguo profesor de matemáticas de secundaria y coach instruccional en Boston, el Dr. Renfrow-Symon posee un M.S.T. en educación matemática secundaria por Boston College y un doctorado en currículo e instrucción STEM por la Universidad de Boston.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/erin-barno/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"ANALISTA SENIOR DE ESTRATEGIA E INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eJonathan Rochkind\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/rochkind.jpg","imageGridCardImageAlt":"Jonathan Rochkind","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eJonathan Rochkind\u003c/b\u003e es analista senior de estrategia e investigación en el Instituto de Investigación ETS. Lidera el trabajo de ETS en el Programa de Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA) de Educación y Formación Profesional (VET): una colaboración con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) para desarrollar una evaluación a gran escala de las habilidades de empleabilidad específicas de ocupaciones y generales en la educación y formación profesional. En este cargo, apoya esfuerzos de investigación y desarrollo empresarial transversales centrados en la construcción de marcos de evaluación, el diseño y pilotaje de tareas innovadoras, y la traducción de la evidencia en conocimientos accionables para los actores educativos y laborales.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eJonathan también contribuye a iniciativas de ETS que miden habilidades duraderas y transferibles (por ejemplo, resolución de problemas, comunicación, colaboración, adaptabilidad), incluyendo trabajos en Habilidades para el Futuro (SFF) y proyectos de prototipado de habilidades ETS. En su trabajo, se apoya en una amplia experiencia en investigación de métodos mixtos, detección de necesidades, participación pública y evaluación de programas/políticas, y ha liderado proyectos y asociaciones que abarcan K–12, educación superior, mercado laboral y trayectorias profesionales. Antes de su puesto actual, ocupó cargos de liderazgo en ETS en evaluación de políticas y administración de investigación, y anteriormente fue vicepresidente de Investigación en Public Agenda, una organización sin ánimo de lucro de investigación y participación pública. Obtuvo una licenciatura en filosofía y ciencias políticas por la Universidad de Wisconsin–Madison y completó estudios de posgrado en filosofía en la Universidad de Massachusetts Amherst.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/jon-rochkind/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"GESTOR SENIOR DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eYuan Wang\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/yuan-wang.jpg","imageGridCardImageAlt":"Yuan Wang","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eYuan Wang\u003c/b\u003e es gestora senior de proyectos de investigación en la división de Investigación y Desarrollo de ETS. Se unió a la organización tras obtener su máster en TESOL en Teachers College de la Universidad de Columbia en 2009. También posee un máster en periodismo y una licenciatura en inglés, ambos por la Universidad de Nankín, China.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eActualmente trabaja en el Centro de Educación y Desarrollo Profesional de ETS. Anteriormente en ETS, trabajó como productora en los AI Research Labs en proyectos relacionados con la generación y empaquetado automatizados de contenidos y como gestora de proyectos de investigación en los grupos de Investigación de Aprendizaje y Evaluación del Idioma Inglés y de Investigación Fundamental y de Validez. Sus intereses de investigación incluyen el aprendizaje a través de la colaboración, la enseñanza y evaluación de habilidades de comprensión oral y oral en inglés, el aprendizaje y pedagogía del vocabulario, el análisis de contenidos de materiales de currículo y evaluación, el feedback sobre el rendimiento oral y escrito, y el desarrollo docente en todas esas áreas. Ganó el Premio Presidencial de ETS 2019 por su participación en el proyecto Teaching Academic English. Ha presentado en seminarios, conferencias y talleres internos y externos, y ha publicado en diversas revistas y libros revisados por pares.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/yuan-wang-06795484/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"GESTOR DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eField M. Watts\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/field-watts.jpg","imageGridCardImageAlt":"Field M. Watts","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003eEl \u003cb\u003eDr. Field M. Watts\u003c/b\u003e es gestor de proyectos de investigación en Investigación K-12 en ETS, donde lidera y contribuye a la investigación sobre inteligencia artificial (IA), evaluación y aprendizaje STEM. Su trabajo se centra en comprender y medir el razonamiento estudiantil, diseñar sistemas de evaluación formativa apoyados por IA y promover el uso responsable de la IA para apoyar el aprendizaje en la educación STEM. En ETS, ha ayudado a desarrollar y evaluar herramientas habilitadas por IA que proporcionan retroalimentación automatizada sobre la argumentación, razonamiento y modelado científico de los estudiantes, colaborando con docentes para asegurar que estos sistemas sean significativos, fiables y prácticos para el uso en el aula.\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eEl Dr. Watts contribuye a múltiples iniciativas financiadas a nivel federal y privado y es coinvestigador principal en una subvención del IES centrada en la medición automática del razonamiento estudiantil en la argumentación científica. Su investigación combina ciencias del aprendizaje, diseño centrado en la evidencia, métodos cualitativos y cuantitativos, y aprendizaje automático para investigar cómo aprenden los estudiantes y cómo la tecnología puede apoyar ese aprendizaje. Además, contribuye a la investigación sobre vías STEM y éxito postsecundario, incluyendo un proyecto financiado por la Fundación Gates que examina cómo la preparación para cálculo se alinea con las demandas disciplinarias STEM. Este trabajo explora cómo los apoyos curriculares y didácticos basados en la evidencia pueden ayudar a ampliar la participación y el éxito en los campos STEM.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eAntes de unirse a ETS, el Dr. Watts fue investigador postdoctoral asociado en la Universidad de Wisconsin-Milwaukee. Su investigación anterior exploró el razonamiento mecanicista de estudiantes de grado en química y desarrolló enfoques de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para analizar las explicaciones escritas de los estudiantes y proporcionar retroalimentación formativa automatizada. El Dr. Watts ha escrito o coescrito más de 30 artículos revisados por pares, actas de congresos y capítulos de libros que abarcan la medición educativa, la educación STEM, el análisis del aprendizaje y la IA en la educación. Recibió una beca de investigación de posgrado de la NSF y posee un doctorado y un máster en Química por la Universidad de Michigan, además de títulos de B.S. en Química y Matemáticas por la Universidad Estatal de Oklahoma.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/field-watts/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eGoogle Scholar: \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" href\u003d\"https://scholar.google.com/citations?user\u003dmTvDVQEAAAAJ\u0026amp;hl\u003den\" target\u003d\"_blank\"\u003ehttps://scholar.google.com/citations?user\u003dmTvDVQEAAAAJ\u0026amp;hl\u003den\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO SENIOR DE MEDICIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eKevin M. Williams\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/williams.jpg","imageGridCardImageAlt":"Kevin M. Williams","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eKevin Williams\u003c/b\u003e es Científico Senior de Medición en el Instituto de Investigación de ETS, incorporándose a ETS en 2016. Obtuvo su doctorado en psicología de la personalidad con especialización en psicología cuantitativa en la Universidad de British Columbia en 2008. Tras coautorar el artículo seminal que introduce la Tríada Oscura de la personalidad, su investigación se ha ampliado para incluir investigaciones sobre la validez predictiva y maleabilidad de constructos no cognitivos en contextos laborales, investigación de validez para pruebas de equivalencia de secundaria, evaluaciones psicométricas de evaluaciones psicológicas novedosas, sesgos de respuesta en evaluaciones de desempeño laboral, vías de educación profesional y técnica (CTE), experiencias educativas y profesionales de grupos subrepresentados, el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de evaluaciones y la identificación de habilidades para la nueva economía a través de las expectativas de los empleadores. En conjunto, la investigación del Dr. Williams ha sido citada más de 12.000 veces y ha recibido premios por sus presentaciones en congresos y artículos en revistas.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eAdemás de su actividad constante como autor de artículos científicos y ponente en congresos, el Dr. Williams actúa frecuentemente como revisor ad hoc para una amplia variedad de capítulos de libros y manuscritos de revistas. Actualmente, el Dr. Williams forma parte del comité ejecutivo de la División 5 (Métodos Cuantitativos y Cualitativos) de la American Psychological Association como editor de \"The Score\", el boletín trimestral de la División. Antes de unirse a ETS, su experiencia profesional incluyó el desarrollo y validación de evaluaciones psicológicas y de licencias para partes interesadas en los ámbitos educativo, laboral, clínico, sanitario, policial y penitenciario.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eVisita el \u003ca rel\u003d\"noopener noreferrer\" target\u003d\"_blank\" href\u003d\"https://www.linkedin.com/in/kevinmwilliamsphd/\"\u003eperfil de LinkedIn\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"}]}