Jiangang Hao é diretor de pesquisa no Instituto de Pesquisa ETS. Lá, ele lidera o programa de Avaliação de Habilidades Complexas. Sua pesquisa atual foca no uso de IA, ciência de dados e psicometria para medir habilidades humanas complexas, com áreas específicas como resolução colaborativa de problemas, codificação automatizada, segurança de testes e avaliação baseada em jogos. Jiangang liderou projetos de pesquisa de grande escala e vários anos para construir infraestruturas de software e dados para aprendizagem e avaliação digital interativa no ETS, incluindo a plataforma ETS para avaliação e aprendizagem colaborativa (EPCAL) e a solução de análise de dados de avaliação ETS (glassPy). Essas infraestruturas desempenharam papéis críticos no apoio a inúmeros projetos sobre interações humano-humano financiados pelo Instituto de Pesquisa do Exército (ARI), Instituto de Ciências Educacionais (IES), Fundação Nacional de Ciências (NSF) e Escritório de Educação Fundamental e Secundária (OESE) do Departamento de Educação. Também atuou como co-investigador principal em uma bolsa recentemente concluída pela ARI, focada em identificar contribuições individuais no desempenho em pequenos grupos, e em um projeto em andamento financiado pela OESE que implementa aprendizagem colaborativa assistida por computador para o desenvolvimento de habilidades socioemocionais.
Jiangang é atualmente editor associado da revista Frontiers in Psychology: Quantitative Psychology and Measurement e integra o conselho editorial do Journal of Educational Measurement. Ele também é revisor frequente de muitos periódicos líderes em educação e medição, incluindo Psychometrika, Journal of Educational Measurement e Computers & Education. Ele atua nos comitês de programa de grandes conferências internacionais, incluindo a Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), Artificial Intelligence in Education (AIED), Association for Computational Linguistics (ACL), International Conference on Learning Sciences (ICLS) e Educational Data Mining (EDM), e organizou múltiplos workshops de treinamento para o National Council on Measurement in Education (NCME) e aprendizagem colaborativa assistida por computador (CSCL). Ele publicou mais de 100 artigos revisados por pares, recebeu mais de 10.000 citações e alcançou um índice h de 46. Mais recentemente, coeditou Computational Psychometrics: New Methodologies for a New Generation of Digital Learning and Assessment, que recebeu o Prêmio Anual de 2024 por Realização Excepcional em Mensuração Educacional do NCME.
Jiangang obteve seu doutorado em física e mestrado em estatística pela Universidade de Michigan. Antes de ingressar na ETS, trabalhou na modelagem de dados astronômicos em grande escala no Fermi National Accelerator Laboratory. Seu trabalho foi amplamente divulgado pela principal mídia tecnológica, como Wired e MIT Technology Review.
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Última atualização: 22/01/2026