マイケル・ファウスはETS研究所の研究科学者です。彼の研究は、教育とテストに人工知能を応用することに焦点を当てており、特に公平性とテストの安全性に重点を置いています。この焦点には、ヒューマン・イン・ザ・ループAIシステムにおける公平性を促進する新しい手法の開発と評価、言語および文章評価における盗用検出の正確性と公平性の向上、協働問題解決タスクにおける音声および文章コミュニケーションの分類技術の探求が含まれます。さらに、過度に楽観的な仮定に対処することで、項目反応理論モデル内で統計的に堅牢な手法を用いて公平性と信頼性を向上させる研究も行っています。
ミヒャエルは2016年にダルムシュタット工科大学で電気工学の博士号を取得しました。2017年には、ロバストシーケンシャル検出に関する博士論文でドイツ情報技術学会の博士論文賞を受賞しました。2019年から2022年まで、プリンストン大学のH.ヴィンセント・プア教授のグループでポスドク研究員として、統計的堅牢性、逐次検出と推定、統計的推論における類似性指標の役割に取り組みました。主任研究者(PI)または共同研究者として、米国国立科学財団およびドイツ研究財団から複数の助成金を獲得しています。彼は『 Annals of Statistics 』や ISI世界統計会議など、主要な学術誌や学会に60本以上の査読付き論文を発表しています。
マイケル・ファウス |LinkedIn
最終更新日:2025年3月10日