Centro para la IA Responsable en el Aprendizaje y la Evaluación

{"id":"image-grid-212599746","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}],"imageGridCards":[{"imageGridCardEyebrow":"DIRECTOR GENERAL DE INVESTIGACIÓN EN INNOVACIÓN, INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN DE LA ETS","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMatt Johnson\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/matt-johnson.png","imageGridCardImageAlt":"Matt Johnson Director General de Investigación en Innovación, Instituto de Investigación ETS","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Matthew (Matt) S. Johnson es Director General de Investigación en Innovaciones en el Instituto de Investigación ETS, donde lidera iniciativas para promover la evaluación responsable habilitada por IA y la investigación en medición traslacional. Su trabajo se centra en la metodología de equidad y validez para la puntuación y seguridad de pruebas con IA, junto con enfoques humanos en el bucle, datos multimodales y la integración de métodos psicométricos/estadísticos (por ejemplo, IRT) con sistemas modernos de ML."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR ASOCIADO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eAkshay Badola\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/akshay-badola.jpg","imageGridCardImageAlt":"Akshay Badola Científico Investigador Asociado","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eAkshay Badola \u003c/b\u003ees Investigador Asociado en el Instituto de Investigación ETS, donde se centra en desarrollar sistemas de IA válidos y justos para la evaluación educativa. Obtuvo su doctorado en Informática en la Universidad de Hyderabad. Su investigación abarca el aprendizaje profundo, el aprendizaje por representación autosupervisada y la interpretabilidad de redes neuronales, especialmente en el contexto del lenguaje natural y la comprensión de imágenes. Su trabajo tiene como objetivo tender puentes entre metodologías de IA de vanguardia y aplicaciones educativas reales, asegurando que los sistemas inteligentes no solo sean precisos, sino también transparentes, fiables y equitativos."},{"imageGridCardEyebrow":"DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eIkkyu Choi\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/ikkyu-choi.png","imageGridCardImageAlt":"Ikkyu Choi Director de Investigación","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eIkkyu Choi\u003c/b\u003e es Director de Investigación en el Instituto de Investigación ETS, donde lidera los esfuerzos para garantizar que la IA se utilice de forma responsable en la evaluación educativa. Su trabajo se centra en desarrollar soluciones impulsadas por IA que sean válidas, fiables y justas para ayudar a impulsar la innovación sin comprometer la integridad. Ikkyu obtuvo su doctorado en Lingüística Aplicada en la Universidad de California, Los Ángeles, y su investigación combina modelado estadístico, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para desarrollar nuevas capacidades en la medición educativa. Ha publicado extensamente en diversas disciplinas y fue galardonado con el premio al Mejor Artículo 2019 de la International Language Testing Association.\u0026nbsp;"},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eMichael Fauss\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/michael-fauss.jpg","imageGridCardImageAlt":"Michael Fauss, científico investigador","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMichael Fauss\u003c/b\u003e es científico investigador en el Instituto de Investigación ETS. Su trabajo se centra en aplicar la inteligencia artificial a la educación y la evaluación, con énfasis en la equidad y la seguridad de pruebas. Esto incluye enfoques multimodales para la seguridad de pruebas, así como métodos estadísticos robustos para la toma de decisiones bajo incertidumbre. Michael obtuvo un doctorado en ingeniería eléctrica por la Universidad Técnica de Darmstadt en 2016. En 2017, recibió el Premio a la Tesis de la Sociedad Alemana de Tecnologías de la Información por su tesis doctoral sobre detección secuencial robusta. Antes de unirse a ETS en 2022, fue investigador postdoctoral en el grupo del Prof. H. Vincent Poor en la Universidad de Princeton."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR PRINCIPAL","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eHongwen Guo\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/hongwen-guo.png","imageGridCardImageAlt":"Hongwen Guo Investigador Principal","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Matemático y estadístico de formación, \u003cb\u003eHongwen Guo\u003c/b\u003e ha trabajado en ETS como psicometrista (trabajando en PSAT, SAT, etc.) y luego como investigadora (asesora en temas de AP, NAEP, TOEFL, TOEIC).\u0026nbsp;Ha publicado extensamente en Matemáticas, Estadística y Psicometría, con experiencia docente en estas áreas. Actualmente, Hongwen es Investigadora Principal, centrada en aplicaciones de IA centradas en el ser humano para comprender, analizar y modelar datos educativos para obtener conocimientos e informar la enseñanza, el aprendizaje y la formulación de políticas. Parte de su trabajo ha sido reconocido con premios de la AERA y NCME, y apoyado por subvenciones del Departamento de Educación, la Fundación Gates, etc."},{"imageGridCardEyebrow":"ESPECIALISTA EN INVESTIGACIÓN COMPUTACIONAL","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eChen Li\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/chen-li.jpg","imageGridCardImageAlt":"Chen Li, especialista en investigación computacional","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eChen Li\u003c/b\u003e es especialista en investigación computacional en ETS con más de quince años de experiencia en investigación y dominio práctico de Python y R. Su trabajo se centra en el uso válido\u0026nbsp;de la IA en la evaluación y la educación. Ha contribuido a importantes esfuerzos en puntuación automatizada, monitorización de seguridad de pruebas, evaluación de rasgos de escritura y pensamiento crítico, análisis de datos de pulsaciones de teclas y evaluación de equidad para la generación de contenidos. Chen ha desempeñado papeles clave en el diseño de investigación, desarrollo de herramientas y la aplicación de modelos estadísticos y psicométricos avanzados. También ha sido analista principal de datos en múltiples proyectos financiados federalmente y evaluaciones nacionales, incluyendo IES, NSF, NAEP y PISA."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/xiang-liu.jpg","imageGridCardImageAlt":"Científico investigador Xiang Liu","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e es científico investigador en el Instituto de Investigación ETS. Su investigación se centra en el modelado de variables latentes, inferencia estadística, estadística bayesiana, métodos no paramétricos y aprendizaje automático. Su trabajo reciente se centra en desarrollar metodologías estadísticas y psicométricas que impulsen la comprensión fundamental y las aplicaciones prácticas del aprendizaje y evaluación impulsados por IA. Xiang obtuvo su doctorado en Medición y Evaluación en la Universidad de Columbia. Ha publicado extensamente en las áreas de aprendizaje, medición, psicometría y estadística, y es miembro del Consejo Nacional de Medición en la Educación y de la Sociedad Psicométrica."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR ASOCIADO","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eRenjith P. Ravindran\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/renjith-ravindran.jpg","imageGridCardImageAlt":"Renjith P. Ravindran Científico Investigador Asociado","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eRenjith P. Ravindran\u003c/b\u003e es investigador asociado en ETS Assessment Services, donde trabaja en métodos basados en IA para la medición educativa, con un enfoque en la fiabilidad y robustez de los sistemas automatizados de puntuación. Obtuvo su doctorado en Informática en la Universidad de Hyderabad, donde su investigación doctoral desarrolló una perspectiva estructuralista sobre el aprendizaje por representación en el lenguaje. Sus intereses actuales se centran en la interpretabilidad mecanicista y la toma de decisiones en modelos de aprendizaje automático, especialmente en lo que respecta a la evaluación de alto riesgo."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO INVESTIGADOR PRINCIPAL","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMo Zhang\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/mo-zhang.png","imageGridCardImageAlt":"Mo Zhang Científico Investigador Principal","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMo Zhang\u003c/b\u003e es Investigadora Principal en el Instituto de Investigación ETS. Su trabajo se centra en integrar psicometría, estadística, aprendizaje automático y tecnologías modernas de IA para avanzar en evaluaciones educativas. Posee un doctorado en Psicología Educativa por la Universidad Estatal de Washington. Lidera proyectos que van desde el diseño de evaluaciones basadas en el rendimiento y la puntuación por IA de ítems de respuesta construida hasta la modelización de datos de tiempos y procesos, incluyendo flujos de clics y actividades de teclado. Ha publicado ampliamente en medición educativa, psicometría y evaluación de escritura, y campos interdisciplinarios relacionados. Su investigación ha sido apoyada por agencias federales como la National Science Foundation, y es co-receptora del Premio Bradley Hanson NCME 2019 junto a sus colegas en ETS."},{"imageGridCardEyebrow":"CIENTÍFICO SENIOR DE MEDICIÓN","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eJiyun To\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/jiyun-zu.jpeg","imageGridCardImageAlt":"Jiyun Zu Científica Senior de Medición","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eJiyun Zu\u003c/b\u003e es Científica Senior de Medición en el Instituto de Investigación ETS. Posee un doctorado y un máster en Psicología Cuantitativa por la Universidad de Notre Dame y una licenciatura en Psicología por la Universidad de Pekín, China. Jiyun ha liderado el diseño psicométrico para nuevas evaluaciones y realizado análisis psicométricos operativos en múltiples programas de pruebas. Su trabajo actual integra psicometría y aprendizaje profundo, centrándose en a) desarrollar capacidades de IA válidas, fiables y justas para la evaluación educativa, incluyendo la generación de contenidos de evaluación, la puntuación automatizada de ensayos y la seguridad de los exámenes; y b) evaluar el rendimiento de la IA aprovechando conceptos y métodos psicometricos."}]}