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Dandi Wang (2023 – )

Soutien à la gestion des données de recherche

Dandi Wang est une bibliothécaire MLIS avec une expertise interdisciplinaire dans l’éducation ouverte, la gestion des données de recherche, la conception de l’expérience d’enseignement/ apprentissage, les méthodologies de recherche et l’analyse des données. Elle allie la rigueur statistique à des solutions analytiques pragmatiques et robustes pour apporter un éclairage unique sur l’impact de la recherche, l’évaluation des programmes, l’expérience individuelle, le comportement, l’engagement et d’autres questions liées au fonctionnement des bibliothèques et leur impact sur la performance organisationnelle. Elle s’est concentrée sur la gestion des données de recherche à partir d’un guichet unique, la conception d’expériences d’apprentissage fondées sur des données probantes, l’évaluation de la productivité de la recherche et de l’érudition, et l’apprentissage automatique basé sur le contexte dans l’enseignement supérieur. Avant de rejoindre l’équipe, elle a codirigé l’impact de la recherche en source ouverte et les évaluations alignées sur DORA avec des professionnels des données à la Cumming School of Medicine de l’Université de Calgary. Elle a également travaillé à l’Université du peuple en tant que bibliothécaire chargée d’aider plus de 80000 étudiants issus de milieux divers.

Surina He (2023 – )

Soutien à l’analyse statistique

Surina He est étudiante en doctorat dans le programme de mesure, d’évaluation et de science des données (MEDS) à ‘Université de l’Alberta, Canada. Elle enseigne également un cours de statistique de niveau supérieur à l’Université de l’Alberta. Son expertise est centrée sur la mesure de l’éducation, y compris la conception d’enquêtes, le développement d’items et l’analyse psychométrique, ainsi que sur l’exploration de données éducatives, où elle applique des techniques statistiques (par exemple, la modélisation multiniveau et la modélisation par équations structurelles) et d’apprentissage automatique (par exemple, des méthodes supervisées et non supervisées, des modèles de réseau et l’exploration de processus) aux données éducatives. Elle s’intéresse particulièrement à l’exploration des données de nature temporelle et séquentielle, telles que les données longitudinales et les données de journal informatique, afin d’examiner les processus d’apprentissage et le développement socio-émotionnel des élèves.

Vicky Qualie (2019-2021)

Je suis diplômée de l’Université de l’Alberta avec un B.Sc. en ingénierie des matériaux (2002). J’ai rapidement changé de domaine de travail pour m’orienter vers la santé et la sécurité au travail, à l’emploi d’Alberta Innovates et Alberta Labour pendant quelques années. J’ai quitté le milieu du travail de façon prolongée pour élever mes enfants et, pendant ce temps, mes intérêts ont changé. En 2016, j’ai entrepris une M. Éd. en études interdisciplinaires que j’ai complétée cet été. Pendant mes études, j’ai étudié la santé mentale des enfants, l’aide aux enfants atteints de troubles du spectre de l’autisme, et l’identification des apprenants doublement exceptionnels (twice-exceptional). Mes intérêts de recherche portent sur l’apprentissage social et émotionnel, en particulier sur l’éducation des enfants surdoués et les apprenants doublement exceptionnels. Je m’intéresse également au partenariat entre l’administration scolaire et les chercheurs universitaires afin de créer une recherche mutuellement bénéfique.