Joseph Jay Williams

Joseph Jay Williams 是多伦多大学计算机科学系助理教授，同时在心理学、统计科学和人工智能方面拥有研究生导师资格。他领导着智能适应性干预实验室（Intelligent Adaptive Interventions Lab），致力于开发基于人工智能和机器学习的技术，用以改善教育、心理健康和决策制定等领域的行为改变干预。他的研究涵盖人机交互、教育技术、心理学、应用机器学习和统计学领域，并专注于自适应实验和数据分析方法的设计与优化。Joseph 曾在新加坡国立大学、哈佛大学和斯坦福大学担任研究职务，并在加州大学伯克利分校完成了计算认知科学博士学位。他的研究成果已在多个顶级会议和期刊发表，并获得了包括 100 万美元 Xprize 教育技术大奖在内的多项奖项。

• 2020年至今·多伦多大学·助理教授
  • 领导智能适应性干预实验室，研究自适应实验技术在教育、心理健康和行为改变中的应用。
• 2014-2020·新加坡国立大学·计算机学院信息系统与分析系助理教授
  • 研究智能交互系统和行为科学干预。
• 2014·斯坦福大学·博士后研究员
  • 参与在线学习办公室和开放学习计划的研究。
• 2012-2014·哈佛大学·研究员
  • 在副教务长学习创新办公室工作，支持在线学习研究。

• 2007-2012·加州大学伯克利分校·博士
  • 计算认知科学，研究人类学习和推理的贝叶斯统计与机器学习模型。
• 2002-2006·多伦多大学·学士
  • 主修认知科学、人工智能和数学。