John R. Donoghue est chercheur principal à la division Recherche et Développement de l’ETS. Il a obtenu un master en psychologie générale/expérimentale à la California State University, Northridge en 1987, puis un doctorat en psychologie quantitative à l’Université de Californie du Sud en 1990.
Ses recherches couvrent un large éventail de questions en psychométrie, notamment en étudiant les propriétés des modèles de la théorie de la réponse aux items, les mesures de la dérive des paramètres et du fonctionnement différentiel des items, ainsi que des modèles tests supposant que les données d’items ne fournissent que des informations ordinales sur le concept d’intérêt. Son second domaine d’intérêt est la connexion avec le domaine émergent de la science des données et la combinaison de ces techniques avec des méthodes psychométriques plus traditionnelles. Un troisième domaine de recherche est l’étude du score à réponse construite, englobant la conception et le suivi de modèles de notation et statistiques pour détecter et ajuster les effets du notateur tels que les différences de clémence/sévérité du rateur. Un quatrième domaine majeur de recherche a été l’analyse de clusters. Ses travaux récents ont examiné les propriétés et l’estimation des mélanges finis de distributions normales.
Ses travaux au cours des dernières années ont également examiné la production d’implémentations logicielles de haute qualité de modèles statistiques complexes. Un axe majeur de ce travail est l’utilisation et la diffusion des meilleures pratiques industrielles dans le développement de systèmes logiciels psychométriques/statistiques complexes. Il détient plusieurs certifications professionnelles en techniques de science des données, en programmation Java et C# et a participé à de nombreux projets de développement logiciel. Ces projets couvrent un éventail d’activités allant de la modernisation d’applications statistiques héritées complexes au développement de systèmes de haute qualité et nouveaux qui estiment de nouveaux modèles psychométriques et statistiques novateurs.