扎卡里一个。 paRDos

博士。布朗的研究通过学生的行为和工程师利用个性化的大数据支持教育的知识传达的表示。他目前的项目集中在向上流动的增加加州的高中后系统和使用的语义和行为数据绘制出的职业生涯路径,认知和成就在K-16。 His've在伍斯特理工学院计算机科学博士学位获得。由美国国家科学基金会奖学金(GK-12)的资助,我花了大量的时间与K-12教育工作者和合作,以教育技术融入课程的形成性评估工具的学生。我有几个拥有在学习分析界学术领导职务,对待包括岗位作为发布的董事会成员为两名如果期刊(jedm和ijaied),执行委员会成员在教育社会人工智能和2018年会议的教育程序委员会成员; ICLS,其,LAK,IASP和L @秒。博士。365滚球盘网站(安全登录)的棕色在MIT人工智能计算机科学实验室(CSAIL)博士后后食用。在UC berkeley've指导的计算方法,以人类的学习(CAHL)的研究实验室和教上的数据挖掘和分析,数字化学习环境,和机器学习的教育课程。

教学:

信息254: 数据挖掘和分析 (每弹簧)教学大纲]
信息/ EDU c290f: 机器学习教育 (每下降)[]
EDUC W161: 数字化学习环境 (每到秋天 - 在网上,UC宽 - 网站教学大纲]
EDUC 290A / 003:人类学习的计算方法(CAHL)研究小组(网站)
信息一流的研究组:该组将运行作为对话题从校园公平性,多样性,和包容的分析,以AI的K-16教育中的作用进行讨论的平台。每次会议将涉及workshoping方面,如设计分类或与同学和主持人(我)共享新的学习分析工具运行分析。而ESTA类可以在我的实验室研究一个SEGUE,它意味着是一个主要种类的智囊机构,它自己。该小组将满足周三11:30-1pm在4529托尔曼厅(CCN为15555)。

请参阅CV PDF我的出版物和更新的列表中,我 ischool 网页。

出版物

最近的工作 (2017年):

paRDos,z.a.,horodyskyj,L。 (2017)在使用连续表示可视化可居住世界的学生的行为分析。 科尔预印本,ABS / 1710.06654. [的arXiv]

paRDos,z.a.,大渡河,一。 (2017年)与归咎于问题内容和上下文表示KCS。在 用户建模,适应性和个性化(umap'17)第25届会议的程序。斯洛伐克布拉迪斯拉发。 ACM。 148-155页。 [ACM] [幻灯片]

paRDos,z.a.,唐,S。戴维斯,D,乐。简历。 (2017),使在具有个性化的下一步的建议框架moocs实时适应性。 在第四(2017)ACM学习@大型会议的程序(L @小号'17)。马萨诸塞州剑桥市。 ACM。 23-32页。 [ACM] [幻灯片]

PaRDos, Z.A. & Nam, A. (2017) The School of Information and its Relationship to Computer Science at 365滚球盘网站(安全登录). In iconference 2017年诉讼 (pp.309-316)。中国武汉。 [PDF格式] [幻灯片]

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过去的5年:

杂志文章

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会议记录(严格的同行评审)

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·高达,S。,paRDos,z.a.,面包,s.j.d.r. (2012)内容使用力矩由力矩检测器的学习的学习分析。在cerri,股份公司,clancey,W.J. (编智能教学系统第11届国际会议。)程序(它的)。希腊克里特岛。斯普林格。 434-443页。

劳,米。,棕色,Z.A. (2012)与多个表示交错练习:分析了基于知识的追踪技术。在Yacef,K。,Zaiane,或,Hershkovitz小时。,yudelson,米,和压模,J。 (编。对教育数据挖掘(EDM第五届国际会议上的)程序)。 希腊克里特岛。 168-171页。

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Trivedi, S., Pardos, Z. & Heffernan, N. (2011) 簇ing Students to Generate an Ensemble to Improve StandaRD Test Score Predictions In Biswas et al (eds.) 15的诉讼 一年两次的人工智能在教育会议(AIED)。斯普林格。 LNAI 328-336 6738.页。

Trivedi, S., PaRDos, Z., Sarkozy, G. & Heffernan, N. (2011) Spectral 簇ing in 教育数据挖掘. In Pechenizkiy, M., Calders, T., Conati, C., Ventura, S., Romero , C., and Stamper, J. (eds.) 有关教育数据挖掘第四届国际会议论文集(EDM)。 129-138页。

Qiu, Y., Qi, Y., Lu, H., PaRDos, Z. & Heffernan, N.T. (2011) Does Time Matter? Modeling 该 Effect of Time wi日 Bayesian Knowledge Tracing In Pechenizkiy, M., Calders, T., Conati, C., Ventura, S., Romero , C., and Stamper, J. (Eds.) 有关教育数据挖掘第四届国际会议论文集(EDM)。宾夕法尼亚州匹兹堡。 139-148页。

Baker, R., PaRDos, Z., Gowda, S., Nooraei, B., & Heffernan, N. (2011) Ensembling Predictions of Student Knowledge wi日in Intelligent Tutoring Systems. In Konstant et al (Eds.) 第20届国际会议的用户模型,适应性和个性化程序 (UMAP)。赫罗纳,西班牙。斯普林格。 13-24页。

。Nooraei,B,棕色,Z.A.,赫弗南,N.T.,面包,r.s.j.d(2011)以下是更:通过使用较少的数据跟踪提高速度和知识预测的功率。文图拉,S。,迷迭香,C,和压模,J。 (编辑。) 有关教育数据挖掘(EDM)第四届国际会议论文集。 荷兰埃因霍温。 101-110页。

演讲/专业经验

1.白宫/ OSTP大数据:值和治理,“在卫生和教育新的机遇和挑战深潜“[链接 - 2014年4月1日。

2.阿西洛马highered convetion,“至理名言” [链接] - 6月1-4日,2014

3. UC搞:提高通过技术的学习体验,“UC创新:数据分析” [链接] - 2014年10月24日。

(加到历史演示文稿)

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Postdoctoral Associate, Physics & CSAIL - Massachusetts Institute of Technology

哲学,计算机科学博士 - 伍斯特理工学院

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