Zentrum für verantwortungsvolle KI im Lernen und zur Bewertung

{"id":"image-grid-1013068645","imageGridModuleTitle":"Lernen Sie unser Team kennen","loadMoreBtnText":"Weiterlesen","contentViewer":"slide","textAlign":"left","readMoreLabel":"Weiterlesen","readLessLabel":"Weniger lesen","enableFullDescription":false,"imageGridModuleTheme":"ets-light","imageType":"image","mobileNoSlider":false,"noOfGrids":"three","enableLoop":false,"displayFullBorder":"false","contentCtas":[],"ctas":[{"ctaLabel":"Kontaktieren Sie uns","ctaLabelAccessible":"Kontaktieren Sie uns","ctaLink":"#target-signup","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false}],"imageGridCards":[{"imageGridCardEyebrow":"GESCHÄFTSFÜHRENDER DIREKTOR FÜR INNOVATIONSFORSCHUNG, ETS-FORSCHUNGSINSTITUT","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMatt Johnson\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/matt-johnson.png","imageGridCardImageAlt":"Matt Johnson, Geschäftsführer der Innovationsforschung, ETS Research Institute","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Matthew (Matt) S. Johnson ist Geschäftsführer der Innovationsforschung am ETS Research Institute, wo er Initiativen zur Förderung verantwortungsvoller, KI-gestützter Bewertungs- und translationaler Messforschung leitet. Seine Arbeit konzentriert sich auf Fairness- und Validitätsmethodik für KI-Bewertung und Testsicherheit, neben Human-in-the-Loop-Ansätzen, multimodalen Daten und der Integration psychometrischer/statistischer Methoden (z. B. IRT) mit modernen ML-Systemen."},{"imageGridCardEyebrow":"ASSOCIATE RESEARCH SCIENTIST","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 Associate Research Scientist","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eAkshay Badola \u003c/b\u003eist Associate Research Scientist am ETS Research Institute, wo er sich auf die Entwicklung valider und fairer KI-Systeme für Bildungsbewertungen konzentriert. Er promovierte in Informatik an der Universität Hyderabad. Seine Forschung umfasst Deep Learning, selbstüberwachtes Repräsentationslernen und die Interpretierbarkeit neuronaler Netze, insbesondere im Kontext des natürlichen Sprach- und Bildverständnisses. Seine Arbeit zielt darauf ab, die Lücke zwischen modernsten KI-Methoden und realen Bildungsanwendungen zu überbrücken und sicherzustellen, dass intelligente Systeme nicht nur genau, sondern auch transparent, zuverlässig und gerecht sind."},{"imageGridCardEyebrow":"FORSCHUNGSDIREKTOR","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eIkkyu Choi\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/ikkyu-choi.png","imageGridCardImageAlt":"Ikkyu Choi, Forschungsdirektor","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eIkkyu Choi\u003c/b\u003e ist Forschungsdirektor am ETS Research Institute, wo er die Bemühungen leitet, KI verantwortungsvoll in der Bildungsbewertung einzusetzen. Seine Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-basierten Lösungen, die valid, zuverlässig und fair sind, um Innovationen voranzutreiben, ohne die Integrität zu beeinträchtigen. Ikkyu promovierte in Angewandter Linguistik an der University of California, Los Angeles, und seine Forschung verbindet statistische Modellierung, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um neue Fähigkeiten in der Bildungsmessung zu entwickeln. Er hat umfangreich in verschiedenen Fachrichtungen veröffentlicht und wurde 2019 mit dem Best Article Award der International Language Testing Association ausgezeichnet.\u0026nbsp;"},{"imageGridCardEyebrow":"FORSCHUNGSWISSENSCHAFTLER","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 Forschungswissenschaftler","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMichael Fauss\u003c/b\u003e ist Forschungswissenschaftler am ETS Research Institute. Seine Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz in Bildung und Bewertung, mit Schwerpunkt auf Fairness und Testsicherheit. Dazu gehören multimodale Ansätze zur Testsicherheit sowie robuste statistische Methoden zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Michael promovierte 2016 in Elektrotechnik an der Technischen Universität Darmstadt. 2017 erhielt er den Dissertation Award der Deutschen Informationstechnologiegesellschaft für seine Doktorarbeit über robuste sequentielle Erkennung. Vor seinem Eintritt bei ETS im Jahr 2022 war er Postdoktorand in Prof. H. Vincent Poors Gruppe an der Princeton University."},{"imageGridCardEyebrow":"LEITENDER FORSCHUNGSWISSENSCHAFTLER","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eHongwen Guo\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/hongwen-guo.png","imageGridCardImageAlt":"Hongwen Guo, leitender Forschungswissenschaftler","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Als ausgebildete Mathematikerin und Statistikerin war \u003cb\u003eHongwen Guo\u003c/b\u003e als Psychometrikerin am ETS tätig (arbeitete an PSAT, SAT usw.) und anschließend als Forscherin (beriet zu Themen wie AP, NAEP, TOEFL, TOEIC).\u0026nbsp;Sie veröffentlichte umfangreich in den Bereichen Mathematik, Statistik und Psychometrie und hatte auch Lehrerfahrung in diesen Bereichen. Derzeit ist Hongwen Principal Research Scientist mit Schwerpunkt auf menschenzentrierte KI-Anwendungen beim Verstehen, Analysieren und Modellieren von Bildungsdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Lehre, Lernen und politische Entscheidungen zu informieren. Einige ihrer Arbeiten werden mit AERA- und NCME-Auszeichnungen gewürdigt und durch Fördermittel des Bildungsministeriums, der Gates Foundation usw. unterstützt."},{"imageGridCardEyebrow":"SPEZIALIST FÜR COMPUTERGESTÜTZTE FORSCHUNG","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eChen Li\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/chen-li.jpg","imageGridCardImageAlt":"Chen Li, Spezialist für computergestützte Forschung","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eChen Li\u003c/b\u003e ist Computational Research Specialist bei ETS mit mehr als fünfzehn Jahren Forschungserfahrung und praktischer Erfahrung in Python und R. Ihre Arbeit konzentriert sich auf den gültigen\u0026nbsp;Einsatz von KI in Bewertung und Ausbildung. Sie hat zu bedeutenden Bestrebungen in der automatisierten Bewertung, der Überwachung von Testsicherheiten, der Bewertung von Schreibeigenschaften und kritischem Denken, der Analyse von Tastendruckdaten sowie der Fairness Evaluation für die Inhaltserstellung beigetragen. Chen spielte Schlüsselrollen bei Forschungsdesign, Toolentwicklung und Anwendung fortschrittlicher statistischer und psychometrischer Modelle. Sie war außerdem leitende Datenanalystin bei mehreren bundesfinanzierten Projekten und nationalen Bewertungen, darunter IES, NSF, NAEP und PISA."},{"imageGridCardEyebrow":"FORSCHUNGSWISSENSCHAFTLER","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":"Xiang Liu Forschungswissenschaftler","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e ist Forschungswissenschaftler am ETS Research Institute. Seine Forschung konzentriert sich auf Modellierung latenter Variablen, statistische Inferenz, Bayessche Statistik, nichtparametrische Methoden und maschinelles Lernen. Seine jüngste Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung statistischer und psychometrischer Methoden, die das grundlegende Verständnis und praktische Anwendungen von KI-gesteuertem Lernen und Bewerten voranbringen. Xiang promovierte in Messung und Evaluation an der Columbia University. Er hat umfangreich in den Bereichen Lernen, Messung, Psychometrie und Statistik publiziert und ist Mitglied des National Council on Measurement in Education sowie der Psychometric Society."},{"imageGridCardEyebrow":"ASSOCIATE RESEARCH SCIENTIST","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, Associate Research Scientist","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eRenjith P. Ravindran\u003c/b\u003e ist Associate Research Scientist bei ETS Assessment Services, wo er an KI-basierten Methoden für Bildungsmessungen arbeitet, mit Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit und Robustheit automatisierter Bewertungssysteme. Er promovierte in Informatik an der Universität Hyderabad, wo seine Doktorarbeit eine strukturalistische Perspektive auf Repräsentationslernen für Sprache entwickelte. Seine aktuellen Interessen liegen in mechanistischer Interpretierbarkeit und Entscheidungsfindung in maschinellen Lernmodellen, insbesondere im Hinblick auf High-Stakes Assessments."},{"imageGridCardEyebrow":"LEITENDER FORSCHUNGSWISSENSCHAFTLER","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMo Zhang\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/mo-zhang.png","imageGridCardImageAlt":"Mo Zhang, leitender Forschungswissenschaftler","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMo Zhang\u003c/b\u003e ist Principal Research Scientist am ETS Research Institute. Ihre Arbeit konzentriert sich auf die Integration von Psychometrie, Statistik, maschinellem Lernen und modernen KI-Technologien zur Weiterentwicklung von Bildungsbewertungen. Sie hat einen Ph.D. in Pädagogischer Psychologie von der Washington State University. Sie leitet Projekte von der Entwicklung leistungsbasierter Bewertungen und der KI-Bewertung von Constructed-Response-Items bis hin zur Modellierung von Zeit- und Prozessdaten, einschließlich Klickströmen und Tastaturaktivitäten. Sie hat umfangreich zu Bildungsmessung, Psychometrie und Schreibbewertung sowie verwandten interdisziplinären Bereichen publiziert. Ihre Forschung wurde von Bundesbehörden wie der National Science Foundation unterstützt, und sie ist Mitempfängerin des NCME Bradley Hanson Award 2019 zusammen mit ihren Kollegen am ETS."},{"imageGridCardEyebrow":"LEITENDER MESSWISSENSCHAFTLER","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eJiyun Zu\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/jiyun-zu.jpeg","imageGridCardImageAlt":"Jiyun Zu, leitender Messwissenschaftler","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eJiyun Zu\u003c/b\u003e ist Senior Measurement Scientist am ETS Research Institute. Sie hat einen Ph.D. und M.A. in Quantitativer Psychologie von der University of Notre Dame sowie einen B.S. in Psychologie von der Peking University, China. Jiyun hat psychometrische Designs für neue Assessments geleitet und operative psychometrische Analysen in mehreren Testprogrammen durchgeführt. Ihre aktuelle Arbeit integriert Psychometrie und Deep Learning mit Schwerpunkt auf a) der Entwicklung von KI-Fähigkeiten, die valid, zuverlässig und fair für die Bildungsbewertung sind – einschließlich der Erstellung von Bewertungsinhalten, automatisierter Essay-Bewertung und Testsicherheit; und b) der Bewertung der KI-Leistung unter Nutzung psychometrischer Konzepte und Methoden."}]}