Teresa M. Ober é cientista pesquisadora no Instituto de Pesquisa ETS. Seu trabalho se concentra em compreender e medir as habilidades que os aprendizes precisam para ter sucesso em ambientes cada vez mais moldados pela inteligência artificial (IA). Ela realiza pesquisas em três áreas conectadas: (a) avaliação de habilidades humanas complexas; (b) criação e validação de estruturas que conectam o aprendizado do ensino fundamental e médio com as habilidades necessárias para a educação pós-secundária e o mercado de trabalho; e (c) desenvolvimento de métodos habilitados por IA para avançar a pesquisa e medição educacional. Em seu trabalho sobre habilidades complexas, ela estuda como os aprendizes respondem a situações desafiadoras em ambientes digitais, como eles progridem diante da dificuldade e como esses comportamentos podem ser avaliados de forma confiável. Suas publicações incluem pesquisas sobre dados de processos, carga cognitiva, medidas de autorrelato e a conexão entre comportamentos do aprendiz e resultados de desempenho. Trabalhos recentes e contínuos incluem o desenvolvimento e validação de um modelo de adaptabilidade e uma escala de formato curto relacionado, além de investigar como as perspectivas de professores e alunos informam a definição de habilidades que complementam o papel da IA na aprendizagem e no trabalho.
Além disso, a pesquisa de Teresa busca conectar o conhecimento de conteúdo do ensino fundamental e médio com estruturas de competências mais amplas que refletem as demandas enfrentadas pelos alunos além da escola. Ela co-desenvolveu estruturas para comunicação, alfabetização digital e alfabetização em IA, bem como modelos para educação baseada em competências, alinhadas às necessidades futuras de habilidades. Esse trabalho conecta o desenvolvimento conceitual com orientações práticas de design para avaliações, apoios instrucionais e análises voltadas para o professor. Também informa relatórios e ferramentas orientadas a políticas usadas por educadores e líderes de programas para fortalecer a preparação dos alunos para os caminhos pós-secundários.
Outra linha de seu trabalho foca no avanço de métodos para pesquisa educacional usando ferramentas de IA. Isso inclui o desenvolvimento de protocolos para uso de grandes modelos de linguagem para apoiar análises qualitativas, examinar o uso de dados sintéticos para desenvolvimento e validação de instrumentos, e estudar a confiabilidade das recomendações geradas por IA em sistemas de aprendizagem. Esses esforços enfatizam transparência, interpretabilidade e solidez metodológica, e se baseiam em seu trabalho anterior envolvendo abordagens de aprendizado de máquina para entender o engajamento dos alunos, previsão de desempenho e análise de processos de avaliação.
Teresa contribuiu para múltiplos projetos de pesquisa financiados externamente que avançam o estudo da aprendizagem, avaliação e uso de IA na educação. Seu trabalho inclui papéis em projetos financiados pelo Institute of Education Sciences e pela National Science Foundation, bem como colaborações com parceiros universitários e equipes de pesquisa interdisciplinares. Seu trabalho financiado abrange o desenvolvimento de sistemas de feedback habilitados por IA para aprendizagem científica no ensino fundamental, investigações sobre persistência dos alunos durante tarefas baseadas em computador e estudos que aplicam aprendizado de máquina e análises avançadas para entender processos de aprendizagem. Nesses projetos, ela contribui com expertise em avaliação complexa de habilidades, análise de aprendizagem e métodos de pesquisa apoiados por IA, ajudando a projetar estudos, desenvolver instrumentos e protocolos, analisar dados de aprendizes e traduzir resultados em ferramentas e práticas que apoiem a instrução e a avaliação. Essas colaborações refletem um compromisso contínuo em construir abordagens baseadas em evidências que fortaleçam a medição educacional e melhorem o design dos ambientes de aprendizagem no ensino fundamental e médio.
Seu trabalho aparece em periódicos como Journal of Educational Data Mining, Computers & Education, AERA Open, Psychological Assessment, Journal of Psychoeducational Assessment e Computer Science Education, além de inúmeros artigos em conferências nas áreas de ciências da aprendizagem, medição educacional e IA em comunidades de pesquisa educacional. Ela também publicou manuais, capítulos de livros e relatórios de pesquisa que apoiam educadores, formuladores de políticas e organizações no desenvolvimento de sistemas de avaliação alinhados a habilidades.
Antes de ingressar na ETS, Teresa foi professora assistente de pesquisa na Universidade de Notre Dame e concluiu seu doutorado em psicologia educacional no Graduate Center da City University of New York. Em diversas funções, seu trabalho visa contribuir para o avanço das práticas de medição, com um foco mais recente em melhorar o uso da IA em pesquisas e avaliações e fortalecer o alinhamento entre o que os estudantes aprendem na escola e as habilidades que precisarão em um futuro facilitado pela IA.
Teresa Ober | LinkedIn
Última atualização: 23/01/2026