凯伦·萨克斯
首席研究员凯伦·萨克斯（Karen Saxe）是麦克莱斯特学院（Macalester College）的德维特·华莱士（DeWitt Wallace）数学教授。她最近担任MAA第二副总裁（2014-16年）。她是2013-2014年AMS/AAAS科学技术政策国会研究员，为参议员Al Franken的教育议程工作。在担任参议员之前，Saxe曾担任Macalester数学、统计和计算机科学系2007-2013年的主席。她是MAA《Anneli Lax新数学图书馆》系列丛书的编辑。
约翰·贝勒
约翰·拜勒（John Bailer）是迈阿密大学（Miami University）的杰出教授和统计系主任。他是国际统计学会副会长，曾任美国统计协会董事会成员。他在董事会期间担任ASA硕士学位项目工作组主席。他是INGenIOuS（通过创新和杰出战略投资下一代）项目的指导委员会成员，该项目是数学和统计专业协会之间的合作。该项目考虑了增加数学科学学生流入劳动力管道的计划和策略。
琳达·布拉迪
2012-2016年，琳达·布拉迪（Linda Braddy）担任MAA的副执行董事，负责监督MAA项目，包括NExT项目和美国数学竞赛、会议和设施部以及公共政策工作。2012年加入MAA之前，她曾担任俄克拉何马州东中央大学数学系主任，并担任终身教授，之后担任德克萨斯州塔兰特县学院数学与自然科学系主任。她在俄克拉荷马大学获得数学博士学位，她的研究领域是本科数学教育。
罗布·法利内利
Rob Farinelli目前是南马里兰州学院的数学教授和临时副校长。他是AMATYC前主席（2009-2011年），曾参与国家、地区和国家层面的多项改革工作。他就大学生真正需要了解的数学做了几次演讲。他曾参与Statway/Qantway项目以及New Mathways项目的顾问委员会。他还参与了CBMS 2015年本科数学课程调查。
塔拉·霍姆
塔拉·霍姆是康奈尔大学数学副教授，也是AMS教育委员会主席。霍尔姆是辛几何及其与代数几何、拓扑和组合学的相互作用方面的专家。她的研究得到了国家科学基金会、数学女性协会和西蒙斯基金会的支持。2012年，霍尔姆被任命为AMS研究员。2014年，霍尔姆是牛津大学巴利奥尔学院的奥利弗·史密斯讲师和客座研究员，普林斯顿高等研究院的冯·诺伊曼研究员。霍尔姆于2005-06年担任项目NExT研究员，是布达佩斯数学学期董事会成员，也是数学转型后二级教育领导团队成员。
维尔马·梅萨
维尔马·梅萨是密歇根大学教育学副教授。她调查了资源在发展本科数学教学专业知识方面所起的作用，特别是在社区学院和基于探究的学习课堂上。她对教科书和评估项目进行了多次分析，探讨创新数学教学实践对科学、技术、工程和数学学生的影响。她拥有哥伦比亚波哥大洛斯安第斯大学的计算机科学学士学位和数学学士学位，以及佐治亚大学的数学教育硕士和博士学位。
特雷斯曼
乌里·特雷斯曼（Uri Treisman）是德克萨斯大学奥斯汀分校（The University of Texas at Austin）数学与公共事务教授，也是该校查尔斯·达纳中心（Charles A.Dana Center）的创始人和执行董事。2009年至2011年，乌里是卡内基教学促进基金会的高级合伙人，他在该基金会共同领导了Statway和Quantway的开发。他现在领导新数学项目。他是2014年，也将是2015年美国教育委员会杰出研究员，在那里他与各州高级政治领导人合作制定和实施政策。在他的职业生涯中，乌里一直在委员会、特别工作组、NRC和专业社会委员会中任职，致力于改善美国数学教育。他是数学转型后中等教育领导团队的成员。由于他在加州大学伯克利分校（University of California at Berkeley）研究支持少数民族学生在数学方面取得高成就的因素，他于1987年获得了美国高等教育先驱成就奖（Charles A.Dana Award For Pionenting achievement in American Higher Education）。1992-1997年，他是麦克阿瑟研究员。1999年12月，《高等教育中的黑人问题》杂志提名他为20世纪高等教育领域的杰出领导者之一。
彼得·特纳
克拉克森大学艺术与科学学院院长彼得·特纳是SIAM的研究员。奖学金旨在表彰对本组织服务领域做出杰出贡献的SIAM成员。特纳被选中是因为他在推进应用数学教育方面发挥了领导作用，包括创建了SIAM本科生在线研究。特纳也是克拉克森大学的数学教授，他代表SIAM参加并组织了几次外联活动，包括SIAM-NSF跨课程建模倡议、SIAM与数学博物馆的合作以及SIAM参与美国科学与工程节。他还主持了一个工作组，该工作组编写了SIAM关于本科计算科学和工程教育的报告。特纳的研究兴趣是计算机算术、水平诱导系统、函数分析、优化、数值分析、并行处理、计算机视觉和计算机代数。
