厄玛Perez-Johnson
Irma Perez-Johnson是AIR的副总裁。她是设计和实施就业、成人培训和K-12教育干预措施(包括试点和示范)的专家,并在各种政策环境中应用行为洞察力来改善项目成果和表现。
在美国劳工部(DOL),佩雷斯-约翰逊博士领导了许多大规模、复杂的随机分配和混合方法的研究,包括对“自我雇佣培训示范”的评估,该示范帮助失业和未充分就业的失业工人在他们的专业领域创业。她还指导了一项研究,对各种正在进行的DOL项目中的低成本行为干预进行快速周期评估,并领导了一个工作组,确定了帮助有经验的残疾人留在工作场所或重返工作岗位的策略。佩雷斯-约翰逊博士指导了对培训券、求职援助、再就业奖金、资格评估和失业保险计划以及劳动力创新和机会法案的其他内容的评估。
在美国教育部,佩雷斯-约翰逊博士帮助设计和指导了数据驱动教学的评估。她还在全美50个州和哥伦比亚特区、65个地区和500多所学校领导了“力争上游”和“学校改善赠款”的影响和实施评估;指导了一项“力争上游”(race -to- top)早期学习挑战赠款州分层质量评级和改进系统的研究;并监督分析和技术支助服务项目下的20多项方法研究。
Perez-Johnson博士拥有超过20年的研究经验,领导或扮演主要角色的研究主题,如求职援助;福利的转换;职业技能/职业培训;创业和自主创业;培训及其他类型的凭证;失业保险;为流离失所的工人、退伍军人、处境危险的青年和残疾人提供就业和再就业支持;美国劳动力发展体系;经济发展;保健专业人员短缺; workplace health/safety regulations; retirement savings; teacher training, evaluation, and compensation; school improvement/turnaround; educational standards and assessments; achievement gaps; “small schools;” educational standards and assessments; data-driven instruction; tiered quality-rating/improvement systems; and substance abuse prevention. She’s deeply interested in efforts to link research and practice and to promote evidence-based policy; to leverage existing administrative data to support low-cost evaluation and research; more effective use of analytics and innovative designs (e.g., Bayesian, factorial) for continuous quality improvement; and to draw on methods and findings across disciplines to design and implement more effective social policies and programs.
Perez-Johnson博士有大量的出版物,并向政策和从业人员广泛介绍她的工作。她也是一位经验丰富的经理。在加入AIR之前,她在Mathematica Policy Research工作了20多年,担任进步的领导角色,包括担任公司董事会成员、行为洞察应用企业领导、人类服务研究副主任。