テレサ・M・オーバーはETS研究所の研究科学者です。彼女の研究は、人工知能(AI)によってますます形作られる環境で学習者が成功するために必要なスキルの理解と測定に焦点を当てています。彼女は3つの関連分野で研究を行っています:(a) 複雑な人間スキルの評価;(b) K–12の学習と高等教育や労働力に必要なスキルを結びつける枠組みの作成と検証;(c) 教育研究と測定を進展させるためのAI対応手法の開発。複雑なスキルに関する彼女の研究では、デジタル学習環境における困難な状況に学習者がどのように反応し、困難に直面した際にどのように成長し、これらの行動を信頼性高く評価する方法を研究しています。彼女の出版物には、プロセスデータ、認知負荷、自己報告測定、学習者の行動とパフォーマンス成果の関連に関する研究が含まれます。最近および継続的な研究には、適応性フレームワークおよび関連するショートフォームスケールの開発と検証、教師と生徒の視点が学習や仕事におけるAIの役割を補完するスキルの定義にどのように影響するかの調査が含まれます。
さらに、テレサの研究は、K–12の内容知識と、学校外で生徒が直面する要求を反映したより広範な能力フレームワークと結びつけることを目指しています。コミュニケーション、デジタルリテラシー、AIリテラシーのフレームワークや、将来のスキルニーズに合わせた能力ベースの教育モデルを共同開発しています。この取り組みは、概念開発と評価、指導支援、教師向けの分析のための実践的なデザイン指導を結びつけます。また、教育者やプログラムリーダーが学生の高等教育進路への準備を強化するために使用する政策志向の報告書やツールにも情報を提供しています。
彼女のもう一つの分野は、AIツールを用いた教育研究の手法の発展に焦点を当てています。これには、定性的分析を支援する大規模言語モデルのプロトコル開発、機器開発と検証における合成データの利用の検証、学習システム内でのAI生成推奨の信頼性の研究が含まれます。これらの取り組みは、透明性、解釈可能性、方法論的妥当性を強調しており、彼女のこれまでの研究を基盤とし、機械学習を用いた学生の関与理解、パフォーマンス予測、評価プロセスの分析を活用しています。
テレサは、学習、評価、教育におけるAI活用の研究を推進する複数の外部資金による研究プロジェクトに貢献しています。彼女の仕事には、教育科学研究所や国立科学財団の資金提供を受けたプロジェクトへの関与、大学パートナーや学際的研究チームとの協力が含まれます。彼女の資金提供の研究は、中学校の理科学習のためのAI対応フィードバックシステムの開発、コンピュータベースの課題における生徒の持久性の調査、機械学習や高度な分析を応用して学習プロセスを理解する研究に及びます。これらのプロジェクトを通じて、複雑なスキル評価、学習分析、AI支援の研究手法に関する専門知識を提供し、研究設計、ツールやプロトコルの開発、学習者データの分析、そして発見を指導と評価を支援するツールや実践への翻訳を支援しています。これらの協力は、教育測定を強化し、K–12以降の学習環境設計を改善するエビデンスに基づくアプローチ構築への継続的なコミットメントを反映しています。
彼女の研究は 、Journal of Educational Data Mining、Computers & Education、AERA Open、Psychological Assessment、Journal of Psychoeducational Assessment、Computer Science Educationなどの学術誌に掲載されており、学習科学、教育測定、教育研究コミュニティにおけるAIに関する多数の学会論文も発表しています。また、教育者、政策立案者、スキルに適合した評価システムの開発を支援するハンドブック、書籍の章、研究報告書も出版しています。
ETSに加わる前は、ノートルダム大学で助教授を務め、ニューヨーク市立大学大学院センターで教育心理学の博士号を取得しました。役割を通じて、彼女の研究は測定実践の進歩に貢献することを目指しており、最近では研究や評価におけるAIの活用方法の改善や、学校で学ぶ内容とAIが支援する将来に必要なスキルとの整合性強化に注力しています。
テレサ・オーバー | LinkedIn
最終更新日:2026年1月23日