트리스탄은 인지 이론과 첨단 수학적 모델링을 접목하여 잠재된 학습 과정을 가시화하고 활용 가능한 형태로 만드는 연구를 수행하는 신진 학자입니다. 현재 Edulwise에서 AI 연구원이자 수석 데이터 과학자로 재직 중이며, 이전에는 프리부르 대학교에서 연구 데이터 과학자로 활동했습니다. 그의 연구는 해석 가능한 진단 아키텍처에 중점을 두고 있습니다. 실제 교실 내 상호작용을 분석함으로써, 그는 학습자의 세밀한 행동을 적응형 스캐폴딩을 위한 투명하고 검증 가능한 신호로 변환합니다. 

이러한 형식적 시스템 사고는 설명 가능하고 교사가 개입할 수 있는 AI 설계의 원동력이 되며, 이를 통해 교육 기술은 불투명한 자동화에서 벗어나 교육자들에게 역량을 부여하는 공정하고 과정을 고려한 지원 체계로 전환되고 있다. 

유럽과 아시아 전역에서 연구 결과를 발표하도록 초청받은 그는 최근 ASEM LLL 글로벌 어워드(2025–2026)의 ‘교육 분야 최우수 AI’ 부문에서 1위를 차지했다.