Beata Beigman Klebanov es investigadora principal en EduSoft, una filial de ETS. Obtuvo un doctorado en informática con lingüística computacional en 2008 y una licenciatura (magna cum laude) en informática en 2000 por la Universidad Hebrea de Jerusalén, Israel. Obtuvo un máster con distinción en ciencias cognitivas en la Universidad de Edimburgo, Reino Unido, en 2001. Antes de unirse a ETS, fue investigadora postdoctoral en el Northwestern Institute for Complex Systems y en la Kellogg School of Management, donde investigó enfoques computacionales de la retórica política.
Desde que se unió a ETS en 2011, Beata ha liderado y contribuido a proyectos de investigación sobre alfabetización y habilidades lingüísticas. Desde 2017, lidera el proyecto Relay Reader para desarrollar una herramienta que fomente el desarrollo de la lectura lectora mediante la lectura oral interactiva de literatura. Hasta la fecha, la herramienta se ha utilizado en el innovador programa de alfabetización de verano en la Children's Defense Find's Freedom School en Camden, Nueva Jersey, así como en otros programas de verano en Bellport, Nueva York; Washington, DC; Highstown, Nueva Jersey; y en el programa de tutoría del New Jersey Tutoring Corps. Relay Reader ha impulsado nuevas investigaciones sobre la evaluación de la lectura oral publicadas en espacios como Journal of Educational Psychology y las conferencias de AI in Education and Learning and Knowledge Analytics.
Beata ha contribuido al desarrollo de capacidades automatizadas de puntuación y retroalimentación para la escritura, incluyendo escritura reflexiva, basada en fuentes y escritura argumentativa. Junto con el Dr. Nitin Madnani del grupo de IA e Ingeniería de Producto de ETS, escribió la monografía Automated Essay Scoring, publicada en la prestigiosa serie Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Es editora de acciones para el International Journal of AI in Education.
Actualmente, Beata colidera un proyecto para desarrollar simulaciones de enseñanza apoyadas por IA generativa que permiten a los profesores en formación y en formación practicar competencias docentes críticas y recibir retroalimentación formativa automatizada. El trabajo ha sido reconocido recientemente con el Premio de la Iniciativa Nacional de Liderazgo Tecnológico 2026 otorgado por la Asociación de Educadores de Profesores de Matemáticas.
Última actualización: 12/02/2026