Jiangang Hao est directeur de recherche à l’Institut de recherche ETS. Il y dirige le programme d’évaluation des compétences complexes. Ses recherches actuelles portent sur l’utilisation de l’IA, de la science des données et de la psychométrie pour mesurer les compétences humaines complexes, avec des domaines spécifiques à la résolution collaborative de problèmes, au codage automatisé, à la sécurité des tests et à l’évaluation basée sur les jeux. Jiangang a dirigé des projets de recherche à grande échelle et plusieurs années pour construire des infrastructures logicielles et de données pour l’apprentissage numérique interactif et l’évaluation à l’ETS, notamment la plateforme ETS pour l’évaluation collaborative et l’apprentissage (EPCAL) et la solution d’analyse des données d’évaluation ETS (glassPy). Ces infrastructures ont joué un rôle crucial dans le soutien de nombreux projets sur les interactions humain-humain financés par l’Institut de recherche militaire (ARI), l’Institut des sciences de l’éducation (IES), la National Science Foundation (NSF) et l’Office of Elementary and Secondary Education (OESE) du Département de l’Éducation. Il a également été co-chercheur principal sur une subvention récemment achevée par l’ARI axée sur l’identification des contributions individuelles à la performance en petits groupes, ainsi que sur un projet en cours financé par l’OESE mettant en œuvre l’apprentissage collaboratif assisté par ordinateur pour le développement des compétences socio-émotionnelles.
Jiangang est actuellement rédacteur associé pour Frontiers in Psychology : Quantitative Psychology and Measurement et siège au comité de rédaction du Journal of Educational Measurement. Il est également un réviseur fréquent pour de nombreuses revues majeures en éducation et mesure, notamment Psychometrika, Journal of Educational Measurement et Computers & Education. Il siège aux comités de programme de grandes conférences internationales, notamment l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), Artificial Intelligence in Education (AIED), Association for Computational Linguistics (ACL), International Conference on Learning Sciences (ICLS) et Educational Data Mining (EDM), et a organisé plusieurs ateliers de formation pour le National Council on Measurement in Education (NCME) et l’apprentissage collaboratif assisté par ordinateur (CSCL). Il a publié plus de 100 articles évalués par des pairs, reçu plus de 10 000 citations et atteint un indice h de 46. Plus récemment, il a coédité Computational Psychometrics : New Methodologies for a New Generation of Digital Learning and Assessment, qui a reçu le Prix annuel 2024 pour la réalisation exceptionnelle en mesure de l’éducation décerné par le NCME.
Jiangang a obtenu son doctorat en physique et son master en statistiques à l’Université du Michigan. Avant de rejoindre l’ETS, il a travaillé sur la modélisation de données astronomiques à grande échelle au Fermi National Accelerator Laboratory. Ses travaux ont été largement rapportés par les principaux médias technologiques, tels que Wired et MIT Technology Review.
Jiangang Hao | LinkedIn
Dernière mise à jour : 22/01/2026