Dragan Gašević
Savoir si les outils d'IA utilisés dans des contextes éducatifs aident réellement les apprenants pour lesquels ils sont construits — et quel type d'infrastructure d'évaluation cette question exige au-delà des benchmarks ML conventionnels.
Gašević est l'un des fondateurs de l'analyse de l'apprentissage comme discipline de recherche, et le président fondateur de la série de conférences Learning Analytics and Knowledge (LAK). Sa longue carrière a construit l'infrastructure méthodologique nécessaire à l'évaluation de l'IA dans l'éducation à l'échelle d'écoles et d'universités réelles — mesurer non pas l'exactitude de benchmark, mais les résultats d'apprentissage, les effets d'équité et les conséquences pédagogiques imprévues à travers des populations d'étudiants. Pour ai100, le parallèle est méthodologiquement direct : un système d'IA déployé dont l'évaluation doit rendre compte de résultats humains en contexte.