Michael Fauss es científico investigador en el Instituto de Investigación ETS. Su trabajo se centra en aplicar la inteligencia artificial a la educación y las pruebas, con especial énfasis en la equidad y la seguridad de las pruebas. Este enfoque incluye el desarrollo y evaluación de métodos novedosos para promover la equidad en sistemas de IA con humanos en el circuito, mejorar las propiedades de precisión y equidad de la detección de plagio en evaluaciones de lenguaje y redacción, y explorar técnicas para clasificar la comunicación oral y escrita en tareas colaborativas de resolución de problemas. Además, investiga el uso de métodos estadísticamente robustos dentro de modelos de teoría de respuesta a ítems para mejorar la equidad y la fiabilidad abordando supuestos demasiado optimistas.
Michael obtuvo un doctorado en ingeniería eléctrica en la Universidad Técnica de Darmstadt en 2016. En 2017, recibió el Premio a la Tesis de la Sociedad Alemana de Tecnologías de la Información por su tesis doctoral sobre detección secuencial robusta. De 2019 a 2022, fue investigador postdoctoral en el grupo del Prof. H. Vincent Poor en la Universidad de Princeton, donde trabajó en robustez estadística, detección y estimación secuencial, y el papel de las medidas de similitud en la inferencia estadística. Como investigador principal (PI) o co-PI, ha conseguido múltiples subvenciones de la Fundación Nacional para la Ciencia y la Fundación Alemana de Investigación. Ha publicado más de 60 artículos revisados por pares en revistas y congresos líderes, incluyendo Annals of Statistics y el Congreso Mundial de Estadística del ISI.
Michael Fauss | LinkedIn
Última actualización: 10/03/2025