Jiangang Hao es director de investigación en el Instituto de Investigación ETS. Allí, dirige el programa de Evaluación de Habilidades Complejas. Su investigación actual se centra en aprovechar la IA, la ciencia de datos y la psicometría para medir habilidades humanas complejas, con áreas específicas como resolución colaborativa de problemas, codificación automatizada, seguridad de pruebas y evaluación basada en juegos. Jiangang lideró proyectos de investigación a gran escala y varios años para construir infraestructuras de software y datos para el aprendizaje digital interactivo y la evaluación en ETS, incluyendo la plataforma ETS para evaluación y aprendizaje colaborativo (EPCAL) y la solución de análisis de datos de evaluación ETS (glassPy). Estas infraestructuras desempeñaron papeles fundamentales en el apoyo de numerosos proyectos sobre interacciones humano-humano financiados por el Instituto de Investigación del Ejército (ARI), el Instituto de Ciencias Educativas (IES), la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) y la Oficina de Educación Primaria y Secundaria (OESE) del Departamento de Educación. También fue coinvestigador principal en una subvención financiada recientemente por ARI centrada en identificar contribuciones individuales en el rendimiento en pequeños grupos, y en un proyecto en curso financiado por OESE que implementa aprendizaje colaborativo asistido por ordenador para el desarrollo de habilidades socioemocionales.
Actualmente, Jiangang es editor asociado de Frontiers in Psychology: Quantitative Psychology and Measurement y forma parte del consejo editorial del Journal of Educational Measurement. También es un revisor frecuente de muchas revistas líderes en educación y medición, incluyendo Psychometrika, Journal of Educational Measurement y Computers & Education. Forma parte de los comités de programa de importantes conferencias internacionales, incluyendo la Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), Artificial Intelligence in Education (AIED), Association for Computational Linguistics (ACL), International Conference on Learning Sciences (ICLS) y Educational Data Mining (EDM), y ha organizado múltiples talleres de formación para el National Council on Measurement in Education (NCME) y el aprendizaje colaborativo asistido por ordenador (CSCL). Ha publicado más de 100 artículos revisados por pares, recibido más de 10.000 citas y alcanzado un índice h de 46. Más recientemente, coeditó Computational Psychometrics: New Methodologies for a New Generation of Digital Learning and Assessment, que recibió el Premio Anual 2024 al Logro Excepcional en Medición Educativa otorgado por el NCME.
Jiangang obtuvo su doctorado en física y un máster en estadística en la Universidad de Michigan. Antes de unirse a ETS, trabajó en la modelización de datos astronómicos a gran escala en el Fermi National Accelerator Laboratory. Su trabajo ha sido ampliamente reportado por los principales medios tecnológicos, como Wired y MIT Technology Review.
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Última actualización: 22/01/2026