Carolyn (Carol) Forsyth ist Wissenschaftlerin im Bereich der Fundamentalforschung am ETS Research Institute. Sie promovierte 2014 in Kognitionspsychologie mit einer Graduiertenzertifizierung in Kognitionswissenschaften an der University of Memphis. Ihre Forschung am ETS konzentriert sich auf die Entwicklung und Bewertung von KI-Anwendungen für die Bildung, einschließlich für Lernen und Bewertung. Sie entwickelte eine Methodik zur Erschließung aus Logdateien zur Aktualisierung solcher Systeme, die als theoretisch fundierte Bildungsdaten bekannt sind. Sie wendet diese Methodik an, um Bewertungs- und Lernprozesse und -ergebnisse in interaktiven Simulationen und Aufgaben zu untersuchen und zu verbessern, indem sie maschinelle Lernalgorithmen, fortgeschrittene Statistiken und Theorie in einem iterativen Prozess einsetzt. Darüber hinaus hat sie ihr Fachwissen auf verschiedene Kontexte und Konstrukte angewandt, darunter Empathie, kollaborative Problemlösung, konversationsbasierte Bewertung, intelligente Nachhilfesysteme, Diskursprozesse und ernsthafte Spiele.
Carol verknüpft ihre Ausbildung als Kognitionswissenschaftlerin mit einer Reihe von Methoden, die KI, Computerlinguistik, Informatik, Statistik, Bildungsdatenanalyse (EDM) und kognitive Psychologie umfassen, um auf Basis von Handlungen von Lernenden in simulierten Umgebungen Schlussfolgerungen über Kognition zu ziehen.
Carol hat internationale Anerkennung im Bereich KI und EDM erlangt, mit aktiver professioneller Teilnahme an den wichtigsten Konferenzen auf diesem Gebiet – der International Conference on Educational Data Mining und The International Conference on Artificial Intelligence in Education. Sie hat diese Gemeinschaften in den letzten 15 Jahren in verschiedenen Funktionen betreut, unter anderem als Referentin, Mitglied des Programmkomitees und als Leiterin der Track. Sie wurde zu 15 Vorträgen und Podiumsdiskussionen sowohl national als auch international zu KI- und Data-Mining-Techniken eingeladen und hat 80 peer-reviewte Publikationen sowie über 100 wertvolle Beiträge (z. B. eingeladene Vorträge/Vorträge) im Bereich KI und Data Mining veröffentlicht.
Aktualisierungsdatum: 27.01.2026