캐롤린(캐롤) 포사이스는 ETS 연구소의 기초 연구를 담당하는 연구 과학자입니다. 그녀는 2014년 멤피스 대학교에서 인지심리학 박사 학위와 인지과학 대학원 자격증을 취득했습니다. ETS에서의 그녀의 연구는 학습과 평가를 포함한 교육용 AI의 응용 창출과 평가에 중점을 두고 있습니다. 그녀는 로그 파일에서 추론을 통해 이론적 기반 교육 데이터로 알려진 시스템을 업데이트하는 방법론을 만들었습니다. 이 방법론을 적용하여 머신러닝 알고리즘, 고급 통계, 이론을 반복적으로 활용하여 인터랙티브 시뮬레이션과 과제에서 평가 및 학습 과정과 결과를 조사하고 개선하고 있습니다. 더 나아가, 공감, 협력적 문제 해결, 대화 기반 평가, 지능형 튜터링 시스템, 담화 과정, 진지한 게임 등 다양한 맥락과 개념에 전문성을 적용해 왔습니다.
캐롤은 인지과학자로서의 훈련을 AI, 계산언어학, 컴퓨터 과학, 통계학, 교육 데이터 마이닝(EDM), 인지심리학 등 다양한 방법론과 결합하여 시뮬레이션 환경에서 학습자들이 수행하는 행동을 바탕으로 인지에 대해 추론합니다.
캐롤은 AI 및 EDM 분야에서 국제적인 인정을 받았으며, 국제 교육 데이터 마이닝 학술대 회와 교육 인 공지능 국제학술대 회에 적극적으로 참여하고 있습니다. 그녀는 지난 15년간 발표자, 프로그램 위원, 트랙 위원장 등 다양한 역할로 이 커뮤니티에 봉사해 왔습니다. 국내외에서 AI 및 데이터 마이닝 기법에 관한 15회의 강연과 패널리스트 활동에 초청받았으며, 80편의 동료 심사 논문과 100편 이상의 귀중한 기여(예: 초청 강연 등)를 AI 및 데이터 마이닝 분야에 기여했습니다.
업데이트 날짜: 2026년 1월 27일