Beata Beigman Klebanov est chercheuse principale chez EduSoft, une filiale d’ETS. Elle a obtenu un doctorat en informatique avec linguistique computationnelle en 2008 et une licence (magna cum laude) en informatique en 2000 à l’Université hébraïque de Jérusalem, Israël. Elle a obtenu un master avec distinction en sciences cognitives à l’Université d’Édimbourg, Royaume-Uni, en 2001. Avant de rejoindre ETS, elle a été chercheuse postdoctorale à l’Institut Northwestern pour les systèmes complexes et à la Kellogg School of Management, où elle a mené des recherches sur les approches computationnelles de la rhétorique politique.
Depuis son arrivée à l’ETS en 2011, Beata a dirigé et contribué à des projets de recherche sur la littératie et les compétences linguistiques. Depuis 2017, elle dirige le projet Relay Reader visant à développer un outil pour favoriser le développement de la lecture par la lecture orale interactive de la littérature. À ce jour, cet outil a été utilisé dans le programme innovant d’été d’alphabétisation à la Children’s Defense Find’s Freedom School à Camden, New Jersey, ainsi que dans d’autres programmes d’été à Bellport, New York ; Washington, DC ; Highstown, New Jersey ; et dans le programme de tutorat du New Jersey Tutoring Corps. Relay Reader a stimulé de nouvelles recherches sur l’évaluation de la lecture orale publiées dans des lieux tels que le Journal of Educational Psychology et les conférences AI in Education and Learning and Knowledge Analytics.
Beata a contribué au développement des capacités automatisées de notation et de retour d’information pour l’écriture, notamment l’écriture réflexive, l’écriture basée sur les sources et l’écriture argumentative. Avec le Dr Nitin Madnani du groupe ETS AI and Product Engineering, elle a rédigé la monographie Automated Essay Scoring, publiée dans la prestigieuse série Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Elle est éditrice d’actions pour l’International Journal of AI in Education.
Actuellement, Beata co-dirige un projet de développement de simulations d’enseignement soutenues par l’IA générative permettant aux enseignants en formation et en formation de pratiquer des compétences pédagogiques critiques et de recevoir un retour formatif automatisé. Ce travail a récemment été reconnu par un prix National Technology Leadership Initiative 2026 de l’Association of Mathematics Teacher Educators.
Dernière mise à jour : 12/02/2026