Teresa M. Ober, ETS Araştırma Enstitüsü'nde araştırma bilimcisidir. Çalışmaları, yapay zeka (YZ) tarafından giderek şekillenen ortamlarda öğrenenlerin başarılı olmak için ihtiyaç duydukları becerileri anlama ve ölçmeye odaklanmaktadır. Üç bağlantılı alanda araştırma yürütüyor: (a) karmaşık insan becerilerini değerlendirmek; (b) K–12 öğrenimini yükseköğretim ve iş gücü için gerekli becerilerle bağlayan çerçeveler oluşturmak ve doğrulamak; ve (c) eğitim araştırma ve ölçümünü ilerletmek için yapay zeka destekli yöntemler geliştirmek. Karmaşık beceriler üzerine yaptığı çalışmalarda, öğrenenlerin dijital öğrenme ortamlarında zorlu durumlara nasıl yanıt verdiğini, zorluk karşısında nasıl ilerlediklerini ve bu davranışların güvenilir şekilde nasıl değerlendirilebileceğini inceliyor. Yayınları arasında süreç verileri, bilişsel yük, kendi raporlama ölçümleri ve öğrenen davranışları ile performans sonuçları arasındaki bağlantı üzerine araştırmalar yer almaktadır. Son ve devam eden çalışmalar, uyumlanabilirlik çerçevesi ve ilgili kısa form ölçeğinin geliştirilmesi ve doğrulanması, ayrıca öğretmen ve öğrenci bakış açılarının, yapay zekanın öğrenme ve çalışma rolünü tamamlayan becerilerin tanımını nasıl şekillendirdiğini araştırmayı içermektedir.
Ayrıca, Teresa'nın araştırması, K–12 içerik bilgisini öğrencilerin okul dışındaki talepleri yansıtan daha geniş yeterlilik çerçeveleriyle ilişkilendirmeyi amaçlamaktadır. İletişim, dijital okuryazarlık ve yapay zeka okuryazarlığı için çerçeveler ve gelecekteki beceri ihtiyaçlarına uygun yetkinlik temelli eğitim modelleri geliştirmiştir. Bu çalışma, kavramsal geliştirmeyi değerlendirmeler, öğretim destekleri ve öğretmenle yüzleşme analitikleri için pratik tasarım rehberliği ile bağlar. Ayrıca, öğrencilerin yükseköğretim yollarına hazırlıklarını güçlendirmek için eğitimciler ve program liderleri tarafından kullanılan politika odaklı raporlar ve araçlar da yer alır.
Çalışmalarının bir diğer bölümü, yapay zeka araçları kullanılarak eğitim araştırmalarında yöntemlerin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Bu, nitel analizi desteklemek için büyük dil modellerinin kullanılmasına yönelik protokollerin geliştirilmesini, enstrüman geliştirme ve doğrulama için sentetik verilerin kullanımını incelemeyi ve öğrenme sistemlerinde yapay zeka oluşturulan önerilerin güvenilirliğini incelemeyi içerir. Bu çabalar, şeffaflık, yorumlanabilirlik ve metodolojik sağlamlığı vurgular ve öğrenci katılımını, performans tahminini ve değerlendirme süreçlerinin analizini anlamak için makine öğrenimi yaklaşımlarını içeren önceki çalışmalarına dayanmaktadır.
Teresa, öğrenme, değerlendirme ve eğitimde yapay zeka kullanımını ilerleten birçok dış kaynaklı araştırma projesine katkıda bulunmuştur. Çalışmaları, Eğitim Bilimleri Enstitüsü ve Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edilen projelerdeki rolleri ve üniversite ortakları ile disiplinlerarası araştırma ekipleriyle iş birliklerini içermektedir. Fonlanan çalışmaları, ortaokul fen öğrenimi için yapay zeka destekli geri bildirim sistemlerinin geliştirilmesini, bilgisayar tabanlı görevlerde öğrenci azımının araştırılmasını ve makine öğrenimi ile ileri analizleri öğrenme süreçlerini anlamak için uygulayan çalışmaları kapsamaktadır. Bu projeler boyunca, karmaşık beceri değerlendirmesi, öğrenme analitiği ve yapay zeka destekli araştırma yöntemleri konusunda uzmanlık katkısında bulunuyor; çalışmaların tasarımına, aletler ve protokoller geliştirmeye, öğrenen verilerini analiz etmeye ve bulguların öğretim ile değerlendirmeyi destekleyen araçlar ve uygulamalara dönüştürülmesine yardımcı oluyor. Bu iş birlikleri, K–12 ve ötesinde eğitim ölçümünü güçlendiren ve öğrenme ortamlarının tasarımını geliştiren kanıta dayalı yaklaşımlar oluşturma konusundaki sürekli bağlılığı yansıtmaktadır.
Çalışmaları Journal of Educational Data Mining, Computers & Education, AERA Open, Psychological Assessment, Journal of Psychoeducational Assessment ve Computer Science Education gibi dergilerde yer almakta; ayrıca öğrenme bilimleri, eğitim ölçümü ve eğitim araştırmalarında yapay zeka alanlarında çok sayıda konferans makalesi yer almaktadır. Ayrıca, eğitimcileri, politika yapıcıları ve organizasyonları beceri uyumlu değerlendirme sistemleri geliştirmelerini destekleyen el kitapları, kitap bölümleri ve araştırma raporları yayımlamıştır.
ETS'ye katılmadan önce Teresa, Notre Dame Üniversitesi'nde yardımcı araştırma profesörüydü ve New York Şehir Üniversitesi Lisansüstü Merkezi'nde eğitim psikolojisi alanında doktora derecesini tamamladı. Farklı rollerde, çalışmaları ölçüm uygulamalarının ilerlemesine katkıda bulunmayı hedefliyor; daha yakın zamanda ise yapay zekanın araştırma ve değerlendirmede nasıl kullanıldığını iyileştirmeye ve öğrencilerin okulda öğrendikleriyle yapay zeka destekli gelecekte ihtiyaç duyacakları beceriler arasındaki uyumu güçlendirmeye odaklanıyor.
Teresa Ober | LinkedIn
Son güncelleme: 23.01.2026