ماري ديجاردان

ماري ديجاردان عالمة حاسوب أمريكية، اشتهرت بأبحاثها في مجال الذكاء الاصطناعي وتعليم علوم الحاسوب . كما أنها ناشطة في توسيع نطاق المشاركة في مجال الحوسبة.

نشأت ديجاردان في كولومبيا بولاية ماريلاند. حصلت على درجة البكالوريوس في الهندسة وعلوم الحاسوب من جامعة هارفارد عام 1985. وحصلت على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة بيركلي عام 1992.

في عام ١٩٩١، انضمت إلى معهد SRI الدولي، حيث عملت في مركز الذكاء الاصطناعي. وفي عام ٢٠٠١، انضمت إلى قسم علوم الحاسوب والهندسة الكهربائية في جامعة ماريلاند، مقاطعة بالتيمور، كأستاذة مساعدة . وخلال فترة عملها هناك، رُقّيت إلى أستاذة مشاركة في عام ٢٠٠٧، ثم إلى أستاذة في عام ٢٠١١. وفي عام ٢٠١٥، عُيّنت عميدة مشاركة للشؤون الأكاديمية في كلية الهندسة وتكنولوجيا المعلومات بجامعة ماريلاند، مقاطعة بالتيمور. غادرت الجامعة ^{[ ١ ]} في عام ٢٠١٨ لتصبح العميدة المؤسسة لكلية العلوم التنظيمية والحاسوبية والمعلوماتية ^{[ ٢ ]} في جامعة سيمونز في بوسطن.

استكشف ديجاردان تأثير بنية الشبكة على كفاءة تشكيل الفرق في أنظمة متعددة العوامل، موضحًا أن الشبكات غير المتجانسة غالبًا ما تكون أكثر البنى فعالية لتسهيل تشكيل الفرق، مما يؤدي إلى تطوير أساليب تعلم للعوامل لتكييف استراتيجياتها السلوكية. ^{[ 3 ]}

لقد قدمت أول نهج لنمذجة الثقة يفصل بشكل صريح بين تأثير الكفاءة (أي مدى قدرة الفاعل على الوفاء بالتزاماته) والنزاهة (أي مدى التزام الفاعل فعليًا بإتمام دوره في العمل المشترك) على عملية صنع القرار. وقد تم توسيع هذا الإطار لاحقًا ليشمل السمعة (الملاحظات غير المباشرة التي يقدمها وكلاء من أطراف ثالثة، مع تطبيقات على أنظمة التقييم عبر الإنترنت وتكوين سلاسل التوريد). ^{[ 4 ]}

في العديد من المجالات، عندما تُعرض مجموعة من العناصر كمجموعة متكاملة، قد تؤدي التفاعلات بين هذه العناصر إلى زيادة (بسبب التكامل) أو نقصان (بسبب التكرار أو عدم التوافق) جودة المجموعة ككل. على الرغم من أن "تأثير المحفظة" هذا قد ذُكر في بعض الدراسات، إلا أن هذا العمل كان الأول الذي تناول هذه المشكلة بشكل عام، من خلال نمذجة المفاضلة بين "عمق" المجموعة (أي، أي خصائص العناصر الفردية تُعتبر مرغوبة أكثر أو أقل) و"تنوعها" (أي، مدى اتساع أو ضيق توزيع العناصر في المجموعة ضمن نطاقها الممكن). ^{[ 5 ]}

قدم هذا العمل طريقة استدلالية للاستفادة من التصنيفات، أو التسلسلات الهرمية للقيم، في تعلم الشبكات البايزية، وذلك بالبحث عن المستوى الأمثل للتجريد ضمن التصنيف، واكتشاف الفروق ذات الصلة ببيانات الإدخال، وتجاهل الفروق الأخرى. تقلل هذه العملية عدد المعلمات التي يجب تقديرها، وتبسط التمثيل، مع الحفاظ على الفروق المهمة في المجال. ^{[ 6 ]}

تم تعميم هذه الورقة البحثية، التي تقدم نصائح شاملة لمساعدة طلاب الدراسات العليا على اجتياز عملية الحصول على درجة الماجستير أو الدكتوراه وتطوير علاقات إرشادية قوية، على نطاق واسع بين طلاب الدراسات العليا حول العالم، وتُرجمت إلى لغات متعددة. ^{[ 7 ]} كما نُشرت في مجلة IAPPP Communications (شتاء 1995، العدد 58)، واقتُبس منها في مجلة SHPE (المجلة الرسمية لجمعية المهندسين المحترفين من أصل إسباني)، شتاء 2000، وفي مجلة IEEE Potentials (أغسطس/سبتمبر 1996).

في عام 2018، أصبحت زميلة في AAAI ^{[ 8 ]} وزميلة في AAAS في عام 2022. ^{[ 9 ]}

وتشمل جوائزها البارزة الأخرى ما يلي:

• عضو متميز في جمعية آلات الحوسبة ، 2011 ^{[ 10 ]}
• جائزة أ. ريتشارد نيوتن للمعلمين ABIE، معهد أنيتا بورغ، 2017 ^{[ 11 ]}
• زميل المجلس الأمريكي للتعليم، 2014-2015 ^{[ 12 ]}
• جائزة الخريجين المتميزين في علوم الحاسوب، جامعة كاليفورنيا في بيركلي، 2018 ^{[ 13 ]}
• أستاذ التدريس الرئاسي في جامعة ماريلاند، مقاطعة بالتيمور، 2014-2017 ^{[ 14 ]}
• بطولة الكلمات المتقاطعة الأمريكية: بطل القسم ب والفائز في فئة الخمسينيات العمرية، 2018 ^{[ 15 ]}
• جائزة CRA-E (لجنة التعليم التابعة لجمعية أبحاث الحوسبة) لتوجيه أعضاء هيئة التدريس في مجال أبحاث الطلاب الجامعيين، 2016 ^{[ 16 ]}
• جائزة المركز الوطني لتكنولوجيا المعلومات للنساء (NCWIT) للإرشاد البحثي الجامعي، 2014 ^{[ 17 ]}

• جامعة ميريلاند، مقاطعة بالتيمور: ماري ديجاردان، قسم علوم الحاسوب والهندسة الكهربائية