{"id":"image-grid-482952872","imageGridModuleTitle":"우리 팀을 만나보세요","loadMoreBtnText":"더 읽기","contentViewer":"슬라이드","textAlign":"왼쪽","readMoreLabel":"더 읽기","readLessLabel":"더 읽기 줄여","enableFullDescription":false,"imageGridModuleTheme":"ETS-라이트","imageType":"이미지","mobileNoSlider":false,"noOfGrids":"셋","enableLoop":false,"displayFullBorder":"false","contentCtas":[],"ctas":[{"ctaLabel":"문의해 주세요","ctaLabelAccessible":"문의해 주세요","ctaLink":"#target-가입","ctaTarget":true,"ctaType":"세컨더리-CTA","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false,"enableIcon":false}],"imageGridCards":[{"imageGridCardEyebrow":"ETS 연구소 혁신 연구 전무이사","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e맷 존슨\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/matt-johnson.png","imageGridCardImageAlt":"맷 존슨, ETS 연구소 혁신 연구 전무이사","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"매튜(맷) S. 존슨은 ETS 연구소의 혁신 연구 전무이사로, 책임 있는 AI 기반 평가 및 중개 측정 연구를 진전시키는 이니셔티브를 이끌고 있습니다. 그의 연구는 AI 점수 매기기와 테스트 보안을 위한 공정성 및 타당성 방법론에 중점을 두고 있으며, 인간 중심 접근법, 다중 모달 데이터, 그리고 심리측정/통계 방법(예: IRT)과 현대 ML 시스템의 통합을 포함합니다."},{"imageGridCardEyebrow":"부연구원","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003e악샤이 바돌라\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/akshay-badola.jpg","imageGridCardImageAlt":"악샤이 바돌라 부연구원","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e악샤이 바돌라는 \u003c/b\u003eETS 연구소의 부연구원으로, 교육 평가를 위한 유효하고 공정한 AI 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 그는 하이데라바드 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다. 그의 연구는 딥러닝, 자기 지도 표현 학습, 신경망의 해석 가능성, 특히 자연어 및 이미지 이해 맥락에서 다룹니다. 그의 연구는 최첨단 AI 방법론과 실제 교육 응용 사이의 간극을 메워, 지능형 시스템이 정확할 뿐만 아니라 투명하고 신뢰할 수 있으며 공정하도록 하는 것을 목표로 합니다."},{"imageGridCardEyebrow":"연구 책임자","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e최익규\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/ikkyu-choi.png","imageGridCardImageAlt":"최익규 연구이사","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e최익큐는\u003c/b\u003e ETS 연구소의 연구 책임자로, 교육 평가에서 AI가 책임감 있게 사용되도록 노력하는 역할을 이끌고 있습니다. 그의 연구는 혁신을 진전시키면서도 신뢰성을 훼손하지 않고 공정하고 유효한 AI 기반 솔루션 개발에 중점을 두고 있습니다. 잇큐는 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 캠퍼스에서 응용언어학 박사 학위를 받았으며, 그의 연구는 통계 모델링, 머신러닝, 자연어 처리를 결합하여 교육 측정의 새로운 역량을 개발하고 있습니다. 그는 다양한 학문 분야에서 광범위하게 논문을 발표했으며, 2019년 국제언어시험협회(International Language Testing Association)로부터 최우수 논문상을 수상했습니다.\u0026nbsp;"},{"imageGridCardEyebrow":"연구 과학자","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003e마이클 포스\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/michael-fauss.jpg","imageGridCardImageAlt":"마이클 포스 연구 과학자","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e마이클 포스\u003c/b\u003e 는 ETS 연구소의 연구 과학자입니다. 그의 연구는 인공지능을 교육과 평가에 적용하는 데 중점을 두며, 공정성과 테스트 보안에 중점을 두고 있습니다. 여기에는 보안 테스트를 위한 다중 모달 접근법과 불확실성 하에서의 의사결정을 위한 견고한 통계적 방법이 포함됩니다. 마이클은 2016년 다름슈타트 공과대학교에서 전기공학 박사 학위를 취득했습니다. 2017년에는 강인한 순차 검출에 관한 박사 논문으로 독일 정보기술학회로부터 박사 논문상을 받았습니다. 2022년 ETS에 합류하기 전에는 프린스턴 대학교 H. 빈센트 푸어 교수 그룹에서 박사후 연구원으로 근무했습니다."},{"imageGridCardEyebrow":"수석 연구 과학자","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e홍원곽\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/hongwen-guo.png","imageGridCardImageAlt":"훙원궈 수석 연구원","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"수학자이자 통계학자인 \u003cb\u003e홍원궈는\u003c/b\u003e ETS에서 심리측정사(PSAT, SAT 등) 연구를 수행했으며, 이후 연구원으로서 AP, NAEP, TOEFL, TOEIC 관련 이슈에 대해 자문을 했습니다. \u0026nbsp;그녀는 수학, 통계학, 심리측정학 분야에서 광범위하게 논문을 발표했으며, 이 분야에서도 강의 경험이 있습니다. 현재 홍원은 수석 연구 과학자로서 교육 데이터를 이해, 분석, 모델링하여 인사이트를 얻고 교수, 학습, 정책 결정에 정보를 제공하는 인간 중심 AI 응용에 집중하고 있습니다. 그녀의 일부 업적은 AERA와 NCME 상으로 인정받았으며, 교육부, 게이츠 재단 등으로부터 지원받고 있습니다."},{"imageGridCardEyebrow":"계산 연구 전문가","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e첸리\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/chen-li.jpg","imageGridCardImageAlt":"첸 리 계산 연구 전문가","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e첸 리(Chen Li\u003c/b\u003e )는 ETS의 계산 연구 전문가로, 15년 이상의 연구 경험과 파이썬 및 R 실무 능력을 갖추고 있습니다. 그녀의 연구는 평가와 교육에서 AI의 유효\u0026nbsp;한 활용에 중점을 두고 있습니다. 그녀는 자동 채점, 테스트 보안 모니터링, 글쓰기 특성 및 비판적 사고 평가, 키입력 데이터 분석, 콘텐츠 생성을 위한 공정성 평가 등 주요 노력에 기여했습니다. 첸은 연구 설계, 도구 개발, 고급 통계 및 심리측정 모델 적용 분야에서 핵심 역할을 해왔습니다. 또한 IES, NSF, NAEP, PISA 등 여러 연방 지원 프로젝트와 국가 평가에서 수석 데이터 분석가로 활동했습니다."},{"imageGridCardEyebrow":"연구 과학자","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e\u003cb\u003e샹류(향류)\u003c/b\u003e\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/xiang-liu.jpg","imageGridCardImageAlt":"상류 연구원","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e샹 류\u003c/b\u003e 는 ETS 연구소의 연구원입니다. 그의 연구는 잠재변수 모델링, 통계 추론, 베이지안 통계, 비모수 방법, 머신러닝에 중점을 두고 있습니다. 그의 최근 연구는 AI 기반 학습과 평가의 기초 이해와 실용적 적용을 증진하는 통계 및 심리측정 방법론 개발에 중점을 두고 있습니다. 시앙은 콜롬비아 대학교에서 측정 및 평가 박사 학위를 받았습니다. 그는 학습, 측정, 심리측정학, 통계 분야에서 광범위하게 논문을 발표했으며, 미국 교육 측정 위원회와 심리측정학회 회원입니다."},{"imageGridCardEyebrow":"부연구원","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e렌지트 P. 라빈드란\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/renjith-ravindran.jpg","imageGridCardImageAlt":"렌지트 P. 라빈드란 부연구원","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e렌지스 P. 라빈드란\u003c/b\u003e 은 ETS 평가 서비스의 부연구원으로, 교육 측정을 위한 AI 기반 방법을 연구하며, 자동화된 채점 시스템의 신뢰성과 견고성에 중점을 두고 있습니다. 그는 하이데라바드 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며, 박사 연구는 언어 표현 학습에 대한 구조주의적 관점을 발전시켰습니다. 현재 그의 관심사는 기계 학습 모델에서의 기계적 해석 가능성과 의사결정, 특히 고위험 평가와 관련된 부분에 있습니다."},{"imageGridCardEyebrow":"수석 연구 과학자","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e모장\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/mo-zhang.png","imageGridCardImageAlt":"장 모 수석 연구원","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e모장\u003c/b\u003e 은 ETS 연구소의 수석 연구 과학자입니다. 그녀의 연구는 심리측정학, 통계학, 머신러닝, 현대 AI 기술을 통합하여 교육 평가를 발전시키는 데 중점을 두고 있습니다. 그녀는 워싱턴 주립대학교에서 교육심리학 박사 학위를 받았습니다. 그녀는 성과 기반 평가 설계, AI 점수 매김, 클릭 스트림 및 키보드 활동 등 타이밍 및 프로세스 데이터 모델링에 이르기까지 다양한 프로젝트를 이끌고 있습니다. 그녀는 교육 측정, 심리측정학, 글쓰기 평가 및 관련 학제간 분야에서 폭넓게 논문을 발표했습니다. 그녀의 연구는 국립과학재단(NSF) 등 연방 기관의 지원을 받았으며, ETS 동료들과 함께 2019년 NCME 브래들리 핸슨 상을 공동 수상했습니다."},{"imageGridCardEyebrow":"수석 측정 과학자","imageGridCardDescription":"\u003ch3\u003e지윤 토\u003c/h3\u003e","imageGridCardImage":"/content/dam/ets-org/brands/ai-hub/research-center/jiyun-zu.jpeg","imageGridCardImageAlt":"지윤 주 수석 측정 과학자","imageGridCardImageTarget":false,"imageGridCardLongDescription":"\u003cb\u003e지윤 쭌\u003c/b\u003e 은 ETS 연구소의 수석 측정 과학자입니다. 그녀는 노틀담 대학교에서 정량 심리학 박사 및 석사 학위를, 중국 베이징대학교에서 심리학 학사 학위를 받았습니다. 지윤은 새로운 평가의 심리측정 설계를 주도했으며, 여러 시험 프로그램에서 운영 심리측정 분석을 수행했습니다. 현재 그녀의 연구는 심리측정학과 딥러닝을 통합하며, a) 교육 평가에 유효하고 신뢰할 수 있으며 공정한 AI 역량 개발(평가 내용 생성, 자동 에세이 채점, 시험 보안 포함); 그리고 b) 심리측정 개념과 방법을 활용한 AI 성능 평가."}]}