Teresa M. Ober ist Wissenschaftlerin am ETS Research Institute. Ihre Arbeit konzentriert sich auf das Verständnis und die Messung der Fähigkeiten, die Lernende benötigen, um in zunehmend von künstlicher Intelligenz (KI) geprägten Umgebungen erfolgreich zu sein. Sie forscht in drei verbundenen Bereichen: (a) Bewertung komplexer menschlicher Fähigkeiten; (b) Erstellung und Validierung von Rahmenwerken, die K–12-Lernen mit Fähigkeiten verbinden, die für die postsekundäre Ausbildung und den Arbeitsmarkt erforderlich sind; und (c) Entwicklung KI-gestützter Methoden zur Förderung von Bildungsforschung und Messung. In ihrer Arbeit zu komplexen Fähigkeiten untersucht sie, wie Lernende auf herausfordernde Situationen in digitalen Lernumgebungen reagieren, wie sie bei Schwierigkeiten vorankommen und wie diese Verhaltensweisen zuverlässig bewertet werden können. Ihre Veröffentlichungen umfassen Forschung zu Prozessdaten, kognitiver Belastung, Selbstberichtsmessungen und den Zusammenhang zwischen Lernverhalten und Leistungsergebnissen. Aktuelle und laufende Arbeiten umfassen die Entwicklung und Validierung eines Anpassungsrahmens und einer zugehörigen Kurzformskala sowie die Untersuchung, wie Lehrer- und Schülerperspektiven die Definition von Fähigkeiten beeinflussen, die die Rolle von KI im Lernen und Arbeiten ergänzen.
Darüber hinaus zielt Teresas Forschung darauf ab, das Wissen im K–12-Bereich mit breiteren Kompetenzrahmen zu verknüpfen, die die Anforderungen widerspiegeln, denen Schüler außerhalb der Schule gegenüberstehen. Sie hat gemeinsam Rahmenwerke für Kommunikation, digitale Kompetenz und KI-Kompetenz entwickelt sowie Modelle für kompetenzbasierte Bildung, die auf zukünftige Kompetenzbedürfnisse abgestimmt sind. Diese Arbeit verbindet konzeptionelle Entwicklung mit praktischer Designanleitung für Bewertungen, Unterrichtsunterstützung und lehrerbezogene Analysen. Sie informiert auch richtlinienorientierte Berichte und Werkzeuge, die von Lehrkräften und Programmleitern genutzt werden, um die Vorbereitung der Schüler auf postsekundäre Wege zu stärken.
Ein weiterer Schwerpunkt ihrer Arbeit konzentriert sich auf die Weiterentwicklung von Methoden für Bildungsforschung mit KI-Tools. Dazu gehört die Entwicklung von Protokollen zur Nutzung großer Sprachmodelle zur Unterstützung qualitativer Analysen, die Untersuchung des Einsatzes synthetischer Daten für die Entwicklung und Validierung von Instrumenten sowie die Untersuchung der Zuverlässigkeit von KI-generierten Empfehlungen in Lernsystemen. Diese Bemühungen betonen Transparenz, Interpretierbarkeit und methodische Solidität und bauen auf ihrer früheren Arbeit mit maschinellen Lernmethoden zum Verständnis der Schülerbeteiligung, Leistungsprognose und Analyse von Bewertungsprozessen auf.
Teresa hat zu mehreren extern geförderten Forschungsprojekten beigetragen, die das Studium von Lernen, Bewertung und Einsatz von KI in der Bildung vorantreiben. Ihre Arbeit umfasst Tätigkeiten an Projekten, die vom Institute of Education Sciences und der National Science Foundation finanziert werden, sowie Kooperationen mit Universitätspartnern und interdisziplinären Forschungsteams. Ihre geförderte Arbeit umfasst die Entwicklung von KI-gestützten Rückkopplungssystemen für das naturwissenschaftliche Lernen an der Mittelstufe, Untersuchungen zur Persistenz von Schülern während computergestützter Aufgaben sowie Studien, die maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen zum Verständnis von Lernprozessen anwenden. In diesen Projekten bringt sie Fachwissen in komplexe Kompetenzbewertung, Lernanalyse und KI-gestützte Forschungsmethoden ein, hilft bei der Gestaltung von Studien, der Entwicklung von Instrumenten und Protokollen, Analyse von Lerndaten und Übersetzung von Ergebnissen in Werkzeugen und Praktiken, die Unterricht und Bewertung unterstützen. Diese Kooperationen spiegeln ein fortlaufendes Engagement für evidenzbasierte Ansätze wider, die die Bildungsmessung stärken und das Design von Lernumgebungen in der Klassen K–12 und darüber hinaus verbessern.
Ihre Arbeiten erscheinen in Fachzeitschriften wie Journal of Educational Data Mining, Computers & Education, AERA Open, Psychological Assessment, Journal of Psychoeducational Assessment und Computer Science Education sowie in zahlreichen Konferenzbeiträgen zu den Bereichen Lernwissenschaften, Bildungsmessung und KI in Bildungsforschungsgemeinschaften. Sie hat außerdem Handbücher, Buchkapitel und Forschungsberichte veröffentlicht, die Lehrkräfte, politische Entscheidungsträger und Organisationen bei der Entwicklung kompetenzorientierter Bewertungssysteme unterstützen.
Vor ihrem Eintritt bei ETS war Teresa Assistenzprofessorin an der University of Notre Dame und promovierte in Bildungspsychologie am Graduate Center der City University of New York. In verschiedenen Rollen zielt ihre Arbeit darauf ab, zur Weiterentwicklung von Messpraktiken beizutragen, mit einem neueren Schwerpunkt auf der Verbesserung des Einsatzes von KI in Forschung und Bewertung sowie der Stärkung der Übereinstimmung zwischen dem, was Schüler in der Schule lernen, und den Fähigkeiten, die sie in einer KI-geförderten Zukunft benötigen werden.
Teresa Ober | LinkedIn
Zuletzt aktualisiert: 23.01.2026