Centre pour une IA responsable dans l’apprentissage et l’évaluation

{"id":"image-grid-1268505477","imageGridModuleTitle":"Rencontrez notre équipe","loadMoreBtnText":"Lire la suite","contentViewer":"slide","textAlign":"left","readMoreLabel":"En savoir plus","readLessLabel":"Lire moins","enableFullDescription":false,"imageGridModuleTheme":"ets-light","imageType":"image","mobileNoSlider":false,"noOfGrids":"three","enableLoop":false,"displayFullBorder":"false","contentCtas":[],"ctas":[{"ctaLabel":"Contactez-nous","ctaLabelAccessible":"Contactez-nous","ctaLink":"#target-signup","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false}],"imageGridCards":[{"imageGridCardEyebrow":"DIRECTEUR GÉNÉRAL DE LA RECHERCHE SUR L’INNOVATION, INSTITUT DE RECHERCHE ETS","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMatt Johnson\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/matt-johnson.png","imageGridCardImageAlt":"Matt Johnson Directeur général de la recherche sur l’innovation, Institut de recherche ETS","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Matthew (Matt) S. Johnson est directeur général de la recherche sur l’innovation à l’Institut de recherche ETS, où il dirige des initiatives visant à promouvoir la recherche responsable en évaluation et en mesure translationnelle habilitée par l’IA. Son travail porte sur la méthodologie d’équité et de validité pour le score et la sécurité des tests par IA, ainsi que sur les approches humaines, les données multimodales et l’intégration de méthodes psychométriques/statistiques (par exemple, IRT) avec les systèmes modernes d’apprentissage automatique."},{"imageGridCardEyebrow":"CHERCHEUR ASSOCIÉ","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eAkshay Badola\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/akshay-badola.jpg","imageGridCardImageAlt":"Akshay Badola Chercheur associé","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eAkshay Badola \u003c/b\u003eest chercheur associé à l’Institut de recherche ETS, où il se concentre sur le développement de systèmes d’IA valides et équitables pour l’évaluation éducative. Il a obtenu son doctorat en informatique à l’Université d’Hyderabad. Ses recherches couvrent l’apprentissage profond, l’apprentissage par représentation autonome et l’interprétabilité des réseaux neuronaux, en particulier dans le contexte de la compréhension du langage naturel et des images. Son travail vise à combler le fossé entre les méthodologies d’IA de pointe et les applications éducatives réelles, garantissant que les systèmes intelligents soient non seulement précis mais aussi transparents, fiables et équitables."},{"imageGridCardEyebrow":"DIRECTEUR DE LA RECHERCHE","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eIkkyu Choi\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/ikkyu-choi.png","imageGridCardImageAlt":"Ikkyu Choi Directeur de la recherche","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eIkkyu Choi\u003c/b\u003e est directeur de recherche à l’ETS Research Institute, où il dirige les efforts pour garantir une utilisation responsable de l’IA dans l’évaluation éducative. Ses travaux se concentrent sur le développement de solutions pilotées par l’IA valides, fiables et équitables afin de favoriser l’innovation sans compromettre l’intégrité. Ikkyu est titulaire d’un doctorat en linguistique appliquée à l’Université de Californie à Los Angeles, et ses recherches combinent modélisation statistique, apprentissage automatique et traitement du langage naturel pour développer de nouvelles capacités en mesure éducative. Il a publié abondamment dans plusieurs disciplines et a été honoré du prix du meilleur article 2019 de l’International Language Testing Association.\u0026nbsp;"},{"imageGridCardEyebrow":"CHERCHEUR SCIENTIFIQUE","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eMichael Fauss\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/michael-fauss.jpg","imageGridCardImageAlt":"Michael Fauss, chercheur scientifique","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMichael Fauss\u003c/b\u003e est chercheur à l’Institut de recherche de l’ETS. Ses travaux portent sur l’application de l’intelligence artificielle à l’éducation et à l’évaluation, avec un accent sur l’équité et la sécurité des tests. Cela inclut des approches multimodales pour la sécurité des tests ainsi que des méthodes statistiques robustes pour la prise de décision en période d’incertitude. Michael a obtenu un doctorat en génie électrique à l’Université technique de Darmstadt en 2016. En 2017, il a reçu le prix de thèse de la Société allemande des technologies de l’information pour sa thèse de doctorat sur la détection séquentielle robuste. Avant de rejoindre l’ETS en 2022, il était chercheur postdoctoral dans le groupe du Professeur H. Vincent Poor à l’Université de Princeton."},{"imageGridCardEyebrow":"CHERCHEUR PRINCIPAL","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eHongwen Guo\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/hongwen-guo.png","imageGridCardImageAlt":"Hongwen Guo Chercheur principal","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"Mathématicienne et statisticienne de formation, \u003cb\u003eHongwen Guo\u003c/b\u003e a travaillé à l’ETS en tant que psychométricienne (travaillant sur le PSAT, SAT, etc.), puis comme chercheuse (consultante sur des questions en AP, NAEP, TOEFL, TOEIC).\u0026nbsp;Elle a publié abondamment dans les domaines des mathématiques, des statistiques et de la psychométrie, avec également une expérience pédagogique dans ces domaines. Actuellement, Hongwen est chercheuse principale, se concentrant sur les applications de l’IA centrées sur l’humain pour comprendre, analyser et modéliser les données éducatives afin d’acquérir des informations et d’orienter l’enseignement, l’apprentissage et l’élaboration des politiques. Une partie de son travail est honorée par des bourses AERA et NCME, et soutenue par des subventions du Département de l’Éducation, de la Fondation Gates, etc."},{"imageGridCardEyebrow":"SPÉCIALISTE DE LA RECHERCHE COMPUTATIONNELLE","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eChen Li\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/chen-li.jpg","imageGridCardImageAlt":"Chen Li, spécialiste de la recherche informatique","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eChen Li\u003c/b\u003e est spécialiste de la recherche computationnelle chez ETS avec plus de quinze ans d’expérience en recherche et une maîtrise pratique en Python et R. Son travail porte sur l’utilisation valide\u0026nbsp;de l’IA dans l’évaluation et l’éducation. Elle a contribué à des efforts majeurs en évaluation automatisée, surveillance de la sécurité des tests, évaluation des traits d’écriture et de pensée critique, analyse des données frappées et évaluation de l’équité pour la génération de contenu. Chen a joué un rôle clé dans la conception de recherche, le développement d’outils et l’application de modèles statistiques et psychométriques avancés. Elle a également été analyste principale des données sur plusieurs projets financés par le gouvernement fédéral et évaluations nationales, notamment IES, NSF, NAEP et PISA."},{"imageGridCardEyebrow":"CHERCHEUR SCIENTIFIQUE","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/xiang-liu.jpg","imageGridCardImageAlt":"Chercheur Xiang Liu","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e est chercheur scientifique à l’Institut de recherche ETS. Ses recherches portent sur la modélisation des variables latentes, l’inférence statistique, les statistiques bayésiennes, les méthodes non paramétriques et l’apprentissage automatique. Ses travaux récents portent sur le développement de méthodologies statistiques et psychométriques qui font progresser la compréhension fondamentale et les applications pratiques de l’apprentissage et de l’évaluation pilotés par l’IA. Xiang a obtenu son doctorat en mesure et évaluation à l’Université Columbia. Il a publié de nombreux articles dans les domaines de l’apprentissage, de la mesure, de la psychométrie et des statistiques, et est membre du National Council on Measurement in Education ainsi que de la Psychometric Society."},{"imageGridCardEyebrow":"CHERCHEUR ASSOCIÉ","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eRenjith P. Ravindran\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/renjith-ravindran.jpg","imageGridCardImageAlt":"Renjith P. Ravindran Chercheur associé","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eRenjith P. Ravindran\u003c/b\u003e est chercheur associé chez ETS Assessment Services, où il travaille sur des méthodes basées sur l’IA pour la mesure éducative, avec un accent sur la fiabilité et la robustesse des systèmes automatisés de notation. Il a obtenu son doctorat en informatique à l’Université de Hyderabad, où ses recherches doctorales ont développé une perspective structuraliste sur l’apprentissage par représentation pour le langage. Ses intérêts actuels portent sur l’interprétabilité mécaniste et la prise de décision dans les modèles d’apprentissage automatique, en particulier en ce qui concerne l’évaluation à enjeux élevés."},{"imageGridCardEyebrow":"CHERCHEUR PRINCIPAL","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eMo Zhang\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/mo-zhang.png","imageGridCardImageAlt":"Mo Zhang Chercheur principal","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eMo Zhang\u003c/b\u003e est chercheuse principale à l’Institut de recherche ETS. Ses travaux portent sur l’intégration de la psychométrie, des statistiques, de l’apprentissage automatique et des technologies modernes d’IA pour faire progresser les évaluations éducatives. Elle est titulaire d’un doctorat en psychologie de l’éducation de la Washington State University. Elle dirige des projets allant de la conception d’évaluations basées sur la performance et de l’évaluation par IA des items à réponse construite à la modélisation des données de timing et de processus, y compris les flux de clics et les activités de saisie au clavier. Elle a publié de nombreux ouvrages dans la mesure de l’éducation, la psychométrie, l’évaluation de l’écriture, ainsi que dans des domaines interdisciplinaires connexes. Ses recherches ont été soutenues par des agences fédérales telles que la National Science Foundation, et elle est co-récipiendaire du prix NCME Bradley Hanson 2019 aux côtés de ses collègues de l’ETS."},{"imageGridCardEyebrow":"SCIENTIFIQUE PRINCIPAL EN MESURE","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eJiyun To\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/jiyun-zu.jpeg","imageGridCardImageAlt":"Jiyun Zu Scientifique Senior en Mesure","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eJiyun Zu\u003c/b\u003e est scientifique principale en mesure à l’Institut de recherche ETS. Elle est titulaire d’un doctorat et d’un master en psychologie quantitative de l’Université de Notre Dame et d’une licence en psychologie de l’Université de Pékin, Chine. Jiyun a dirigé la conception psychométrique de nouvelles évaluations et mené des analyses psychométriques opérationnelles à travers plusieurs programmes de tests. Ses travaux actuels intègrent la psychométrie et l’apprentissage profond, en se concentrant sur a) le développement de capacités d’IA valides, fiables et équitables pour l’évaluation éducative — y compris la génération de contenus d’évaluation, la notation automatisée des essais et la sécurité des tests ; et b) l’évaluation des performances de l’IA en tirant parti de concepts et méthodes psychométriques."}]}