学習・評価における責任あるAIセンター

{"id":"image-grid-1344530847","imageGridModuleTitle":"私たちのチームをご紹介します","loadMoreBtnText":"続きを読む","contentViewer":"slide","textAlign":"left","readMoreLabel":"続きを読む","readLessLabel":"読む","enableFullDescription":false,"imageGridModuleTheme":"ets-light","imageType":"image","mobileNoSlider":false,"noOfGrids":"three","enableLoop":false,"displayFullBorder":"false","contentCtas":[],"ctas":[{"ctaLabel":"お問い合わせ","ctaLabelAccessible":"お問い合わせ","ctaLink":"#target-signup","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false}],"imageGridCards":[{"imageGridCardEyebrow":"ETS研究所イノベーションリサーチマネージングディレクター","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eマット・ジョンソン\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/matt-johnson.png","imageGridCardImageAlt":"マット・ジョンソン ETS研究所イノベーション研究マネージングディレクター","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"マシュー(マット)S・ジョンソンはETS研究所のイノベーション研究マネージングディレクターであり、責任あるAIを活用した評価およびトランスレーショナル測定研究の推進に向けたイニシアチブを率いています。彼の研究は、AIスコアリングとテストセキュリティのための公平性と妥当性の手法、ヒューマン・イン・ザ・ループのアプローチ、マルチモーダルデータ、そして心理測定・統計手法(例:IRT)と現代の機械学習システムとの統合に焦点を当てています。"},{"imageGridCardEyebrow":"准研究科学者","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eアクシャイ・バドーラ\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/akshay-badola.jpg","imageGridCardImageAlt":"アクシャイ・バドラ 准研究科学者","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eアクシャイ・バドラ \u003c/b\u003eはETS研究所のアソシエイトリサーチサイエンティストであり、教育評価のための有効かつ公正なAIシステムの開発に注力しています。彼はハイデラバード大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得しました。彼の研究は、ディープラーニング、自己教師あり表現学習、ニューラルネットワークの解釈可能性、特に自然言語や画像理解の文脈に及びます。彼の研究は、最先端のAI手法と実際の教育応用との間のギャップを埋め、インテリジェントシステムが正確であるだけでなく、透明性、信頼性、公平性を確保することを目指しています。"},{"imageGridCardEyebrow":"研究部長","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eチェ・イッキュ\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/ikkyu-choi.png","imageGridCardImageAlt":"チェ・イッキュ 研究部長","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eイッキュウ・チェ\u003c/b\u003e イはETS研究所のリサーチディレクターであり、教育評価におけるAIの責任ある活用を確保する取り組みを主導しています。彼の研究は、信頼性が高く公正なAI駆動ソリューションの開発に焦点を当てており、信頼性を損なうことなくイノベーションを推進することを目指しています。一休はカリフォルニア大学ロサンゼルス校で応用言語学の博士号を取得し、統計モデリング、機械学習、自然言語処理を組み合わせた研究で教育測定の新たな能力を開発しています。彼は多分野にわたる論文を発表しており、2019年には国際言語試験協会から最優秀論文賞を受賞しています。\u0026nbsp;"},{"imageGridCardEyebrow":"研究科学者","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003eマイケル・ファウス\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/michael-fauss.jpg","imageGridCardImageAlt":"マイケル・ファウス 研究科学者","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eマイケル・ファウス\u003c/b\u003e はETS研究所の研究科学者です。彼の研究は、教育と評価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セキュリティに重点を置いています。これには、セキュリティを検証するためのマルチモーダル手法や、不確実性下での意思決定のための堅牢な統計手法が含まれます。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から論文賞を受賞しました。2022年にETSに加わる前は、プリンストン大学のH. Vincent Poor教授のグループでポスドク研究員を務めていました。"},{"imageGridCardEyebrow":"主任研究科学者","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e郭洪文\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/hongwen-guo.png","imageGridCardImageAlt":"郭洪文 主任研究科学者","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"数学者かつ統計学者としての訓練を受けた \u003cb\u003e郭洪文\u003c/b\u003e は、ETSで心理測定士(PSAT、SATなどに取り組む)や研究者として(AP、NAEP、TOEFL、TOEICの課題にコンサルティング)として勤務しました。\u0026nbsp;彼女は数学、統計、心理測定学の分野で幅広く論文を発表し、これらの分野での教育経験も持っています。現在、洪文は主任研究科学者として、教育データの理解、分析、モデリングにおける人間中心のAI応用に注力し、教育・学習・政策立案の洞察や助言を行っています。彼女の業績の一部はAERAやNCMEの賞で表彰され、教育省やゲイツ財団などの助成金も受けています。"},{"imageGridCardEyebrow":"計算研究スペシャリスト","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eチェン・リー\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/chen-li.jpg","imageGridCardImageAlt":"チェン・リー 計算研究スペシャリスト","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eチェン・リー\u003c/b\u003e はETSの計算研究スペシャリストであり、15年以上の研究経験とPythonおよびRの実践的な熟練度を持っています。彼女の研究は、評価と教育におけるAIの有効\u0026nbsp;活用に焦点を当てています。彼女は自動スコアリング、テストセキュリティ監視、ライティング特性および批判的思考の評価、キーストロークデータ分析、コンテンツ生成のための公平性評価など、主要な取り組みに貢献しています。チェンは研究設計、ツール開発、高度な統計・心理測定モデルの応用において重要な役割を果たしてきました。また、IES、NSF、NAEP、PISAなど複数の連邦資金プロジェクトや全国評価でリードデータアナリストを務めています。"},{"imageGridCardEyebrow":"研究科学者","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003e項柳\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/xiang-liu.jpg","imageGridCardImageAlt":"翔劉 研究科学者","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eXiang Liu\u003c/b\u003e はETS研究所の研究科学者です。彼の研究は潜在変数モデリング、統計的推論、ベイズ統計、ノンパラメトリック手法、機械学習に焦点を当てています。彼の最近の研究は、AI駆動の学習と評価の基礎的理解と実践的応用を推進する統計的および心理測定的手法の開発に焦点を当てています。シャンはコロンビア大学で測定・評価の博士号を取得しました。彼は学習、測定、心理測定学、統計学の分野で幅広く論文を発表しており、全米教育測定評議会および心理測定学会のメンバーでもあります。"},{"imageGridCardEyebrow":"准研究科学者","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eレンジット・P・ラヴィンドラン\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/renjith-ravindran.jpg","imageGridCardImageAlt":"レンジット・P・ラヴィンドラン 准研究科学者","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eレンジット・P・ラヴィンドラン\u003c/b\u003e はETSアセスメントサービスのアソシエイトリサーチサイエンティストであり、教育測定のためのAIベースの手法、特に自動化スコアリングシステムの信頼性と堅牢性に注力しています。彼はハイデラバード大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得し、博士研究では言語の表現学習に関する構造主義的視点を発展させました。現在の関心は、機械学習モデルにおけるメカニズム的解釈可能性と意思決定にあり、特に高リスク評価に関連する部分にあります。"},{"imageGridCardEyebrow":"主任研究科学者","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e莫張\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/mo-zhang.png","imageGridCardImageAlt":"モー・チャン 主任研究科学者","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eモー・チャン\u003c/b\u003e はETS研究所の主任研究科学者です。彼女の研究は、心理測定学、統計学、機械学習、現代のAI技術を統合し、教育評価の進展に重点を置いています。彼女はワシントン州立大学で教育心理学の博士号を取得しています。彼女はパフォーマンスベースの評価設計や構築回答項目のAIスコアリングから、クリックストリームやキーボード操作活動を含むタイミングやプロセスデータのモデリングに至るまで、幅広いプロジェクトを主導しています。教育測定、心理測定学、ライティング評価、関連する学際的分野で幅広く論文を発表しています。彼女の研究は国立科学財団などの連邦機関から支援を受けており、ETSの同僚と共に2019年のNCMEブラッドリー・ハンソン賞を共同受賞しています。"},{"imageGridCardEyebrow":"上級測定科学者","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003eジユン・ト\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/jiyun-zu.jpeg","imageGridCardImageAlt":"ジユン・ズ シニア測定科学者","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003eジユン・ズ\u003c/b\u003e ーはETS研究所の上級計測科学者です。彼女はノートルダム大学で定量心理学の博士号と修士号を取得し、中国の北京大学で心理学の学士号を取得しています。Jiyunは新しい評価の心理測定設計を主導し、複数のテストプログラムにわたる運用的心理測定分析を実施してきました。彼女の現在の研究は心理測定学と深層学習を統合しており、a) 教育評価において有効で信頼性が高く、公正なAI機能の開発(評価内容生成、自動エッセイ採点、テストセキュリティを含む)、b) 心理測定の概念や手法を活用したAIのパフォーマンス評価。"}]}