研究室で開発されるすべての解決策は実証的研究に基づいています。AI研究・データサイエンスグループは、以下のことを目的としています:
- ラボ製品のコンセプト開発を支える強固な理論的基盤、データモデル、実証的証拠を確立すること
- ETSが概念の実現可能性に関するエビデンスに基づく意思決定を行い、既存の市場価値のあるエビデンスを持つ製品コンセプトを戦略的に前進させることを可能にします
- ラボが科学的根拠に基づく概念を、堅牢なデータモデルと実証的に裏付けられるインパクト、有効性、公平性に関する主張を生み出すことを保証します。
AI研究・データサイエンスの科学者たちは、ユーザーのニーズを理解し、実証的な基礎研究を活用してそのニーズに応じる方法を考え出します。AI技術および学習科学・デザイングループと密接に連携し、メンバー:
- 開発中のソリューションの意図した成果を明確にします
- 行動理論を創り出せ
- 意図的にユーザーデータフットプリントをソリューションに組み込み、影響を測定できるようにします
基礎研究、応用研究、インパクト研究の結果は以下に活用されます:
- 教育技術分野での知識の進歩
- ラボで開発中のソリューションを継続的に改善し続ける
- どのような解決策がどのような状況で機能するかについて、ユーザーに洞察を提供します
重点分野
AI研究・データサイエンスグループには、以下の主要な重点分野があります。
- 個別学習と評価
- 言語学習、教育および評価
- テクノロジー支援型教育・学習
- 形成的評価と成長の測定
- 教育技術の妥当性と有効性
- 教育技術の実装と利用の忠実度の評価
- 教室での技術利用の影響の測定