سماح الشريف، دكتوراه
عالمة بيانات في الذكاء الاصطناعي، ومتخصصة في الحوسبة البحثية، ومحللة سياسات التعليم العالي.
أساعد الجامعات والباحثين على تحويل الأسئلة المعقّدة إلى بيانات وحوسبة قابلة للتطبيق. أبني خدمات البيانات البحثية، وأدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة، والبنية التحتية التي تجعل البحث الحاسوبي ممكنًا. ولي تركيز خاص: وصل المؤسسات الصغيرة بموارد الحوسبة الوطنية التي يستحقها باحثوها أصلًا.
نبذة
أعمل عالمة بيانات ومتخصصة في الحوسبة البحثية في جامعة Seton Hall، حيث أساعد أعضاء هيئة التدريس والطلاب، بل مؤسسات بأكملها، على تحويل أسئلة البحث المتعثّرة إلى مسارات عمل للبيانات، وسير عمل حاسوبي، وأدلة يمكن الوقوف خلفها. شاركت في إطلاق أوائل مشاريع البحث الحاسوبي في الجامعة، وأشارك اليوم في قيادة مبادرة الحوسبة البحثية فيها.
يقع عملي حيث تلتقي ثلاثة مجالات: دكتوراه في قيادة التعليم العالي وإدارته وسياساته (بتخصص في البحث والتقويم وتقييم البرامج)، وماجستير العلوم في علم البيانات والهندسة، وماجستير التربية في قيادة التعليم العالي. وهذا المزيج هو بيت القصيد: أبني الأداة التقنية، وأشرح في الوقت نفسه بلغة واضحة لماذا تهمّ لمن يموّلها.
الخيط الجامع هو التقييم والأدلة. تدرّبت على المناهج الكمية في البرنامج الصيفي لـ ICPSR بجامعة ميشيغان، ويمتد عملي في السياسات من تقييم البرامج وتحليل الميزانيات إلى دراسات السلاسل الزمنية المنقطعة لسياسات الالتحاق الجامعي. وعلى هذا الطريق ساهمت في مشاريع ممولة تتجاوز 136 ألف دولار، ودعمت طلبات لجان المراجعة الأخلاقية (IRB) لفرق بحثية، وقدّمت أكثر من 100 استشارة بيانات، ونسّقت 43 مشروعًا بحثيًا متزامنًا. وأشغل دور الممثلة الرسمية لـ ICPSR في جامعة Seton Hall وسفيرة النساء في علم البيانات (WiDS)، وأرشد المتجهين إلى مهن البيانات.
مقيمة في نيو جيرسي ومدينة نيويورك، وأعمل مع الفِرق حضوريًا وعن بُعد.
أنظمة إدارة البيانات، وخدمات البيانات البحثية، والحوسبة عالية الأداء والسحابية.
تقييم البرامج وأبحاث السياسات المبنية على منهجيات دقيقة.
ممارِسة داخل الجامعة، أبني قدرات الحوسبة البحثية وأدرّب الناس على استخدامها.
ذكاء اصطناعي مستند إلى المستندات مبني على بيانات المؤسسة، مع عناية بالخصوصية والأخلاقيات.
لنعمل معًا
استشارات وتدريب وبناء للجامعات وفرق البحث والجهات الحكومية والمؤسسات التي تعمل بالبيانات والذكاء الاصطناعي.
للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة التي لا تملك مكتب حوسبة بحثية: أصِل باحثيكم بالموارد الوطنية مثل OSPool وNSF ACCESS (وكثير منها مجاني الاستخدام)، وأختار المكان المناسب لكل عبء عمل، وأشغّل التجارب الأولى بحيث تبقى القدرة بعد انتهاء عملي معكم. أعرف طرفي هذه الفجوة لأنني أبني القدرة نفسها داخل جامعة الآن.
استراتيجية البيانات البحثية، وإعداد الحوسبة البحثية (عالية الأداء والسحابية)، وحوكمة البيانات، وإدارة البيانات المتوافقة مع لجان المراجعة الأخلاقية (IRB). أساعد الفرق على بناء البنية التحتية والممارسات التي تجعل البحث الحاسوبي ممكنًا.
جلسات تطبيقية في علم البيانات وأدوات البحث (R، Python، STATA، ArcGIS، Atlas.ti، Qualtrics، إدارة البيانات البحثية، والثقافة بالذكاء الاصطناعي)، مصمّمة وفق مشاريع فريقك ومستوى مهاراته.
تصميم ونشر أدوات ذكاء اصطناعي خاصة مستندة إلى المستندات فوق بيانات مؤسستك: أنظمة معزَّزة بالاسترجاع تُبقي المواد الحساسة داخل المؤسسة، كما في منصّتي لتحليل المقررات الدراسية.
محاضرات وجلسات ضيف حول الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي، والحوسبة البحثية، والذكاء الاصطناعي الخاص، وأخلاقيات البيانات، للمؤتمرات والحُرم الجامعية والمؤسسات.
للجهات الحكومية والمؤسسات والمنظمات غير الربحية: تصميم التقييم، والتحليل الكمي والنوعي، وتقارير بلغة واضحة عمّا يفعله البرنامج فعلًا. دكتوراتي تخصصت في البحث والتقويم وتقييم البرامج، وخلفها مناهج تدرّبت عليها في ICPSR.
دعم منهجي وبياناتي لطلاب الدكتوراه وفرق البحث: تصميم الدراسات والاستبانات، والتحليل الكمي والنوعي، وتجهيز البيانات غير المرتّبة لرسالة علمية أو لمخطوطة بحثية.
توجيه فردي للطلاب والباحثين في بداية مسيرتهم لبناء مهارات البيانات والحوسبة والذكاء الاصطناعي، من أول تحليل إلى مسار عمل للحوسبة البحثية يديرونه بأنفسهم.
أعمال مختارة
عيّنة من المشاريع التطبيقية عبر الذكاء الاصطناعي والحوسبة البحثية وعلم البيانات. السجل الكامل في سيرتي الذاتية.
صمّمت ونشرت تطبيق ذكاء اصطناعي خاص لأعضاء هيئة التدريس في كلية إدارة الأعمال لتحليل المقررات وتوليد ملاحظات مستندة إلى المستندات، مبنيًا باستخدام Python وStreamlit وChromaDB ومسار معزَّز بالاسترجاع.
ضمن الفريق الذي يشكّل لجنة الحوسبة البحثية ومقترح منحة داخلي لعناقيد الحوسبة عالية الأداء والتخزين عالي الأداء والموارد القابلة للتوسّع، لدعم البحث الحاسوبي عبر التخصصات.
ساعدت في إطلاق أول مشروع حوسبة بحثية سحابي في الجامعة (RStudio على AWS LightSail for Research) ودرّست تحليل بيانات التسلسل باستخدام أدوات SRA وNCBI.
بنيت نماذج تنبؤية على بيانات ميكانيكا حيوية ثلاثية الأبعاد للاعبي البيسبول، باستخدام الانحدار وأشجار القرار والغابات العشوائية وآلات المتجهات الداعمة (SVM)، لتحديد مؤشرات السرعة وتقليل خطر الإصابة.
نسّقت 43 مشروعًا بحثيًا متزامنًا، وقدّمت تدريبًا على إدارة البيانات وتحليلها عبر المناهج الكمية والنوعية وArcGIS ووسائل التواصل، مع استشارات فردية للطلاب.
عملت متخصصة بيانات لكلية الدبلوماسية، أدعم التدريب على Atlas.ti وStata وأبني محتوى الدروس مع أمين مكتبة السياسات لأبحاث العلاقات الدولية.
الخلفية
التدريس
مقررات جامعية وورش تطبيقية في علم البيانات ومناهج البحث والحوسبة. اضغط على أي مقرر لطلب مخططه الدراسي.
الكتابة والمحاضرات
محاضرات مختارة في الأسفل. مقالات وتعليقات حول الذكاء الاصطناعي والحوسبة البحثية والتعليم العالي في طريقها إلى هنا. اشترك أو تواصل معي للمتابعة.
لماذا لا تكفي عبارة «نفّذنا البرنامج وتحسّنت الأمور» جوابًا، ومشكلة «مقارنةً بماذا» في قلب كل تقييم، وأي تصاميم تستطيع ميزانية واقعية دعمها.
اقرأ المزيد ←باحثوكم مؤهلون على الأرجح لموارد حوسبة وطنية مثل OSPool وNSF ACCESS دون تكلفة. لماذا تفوّت الجامعات الصغيرة ذلك، وكيف يبدأ أول باحث بالعمل.
اقرأ المزيد ←ما الذي تغطيه الموافقة فعلًا، ولماذا لا يكفي حذف عمود الاسم لإزالة الهوية، ومتى يحتاج الاستخدام الثانوي نظرة أخرى، وما الذي يُفحص قبل أن تلمس البيانات أداة ذكاء اصطناعي.
اقرأ المزيد ←المهارات الجوهرية التي تستحق أن تُدرَّس لأعضاء هيئة التدريس والموظفين، وأسئلة ثابتة تُطرح على أي إجابة من الذكاء الاصطناعي، وكيف تُدار ورشة تغيّر العادات بدل أن تُبهر الحضور فقط.
اقرأ المزيد ←ما الذي يطلبه فعليًا كل قسم مطلوب في خطة إدارة البيانات، والأخطاء التي تُوقع الخطط في الملاحظات، ومخطط قابل لإعادة الاستخدام تكيّفه مع كل منحة.
اقرأ المزيد ←ما هو الذكاء الاصطناعي الخاص المستند إلى المستندات، ومتى ينبغي للجامعة استخدامه بدل روبوت محادثة عام، وكيف تبنيه بمسؤولية.
اقرأ المزيد ←أسئلة
بعض ما يودّ الناس معرفته عادةً قبل التواصل.
الجامعات والكليات، وفرق البحث، والجهات الحكومية، والمنظمات غير الربحية، وطلاب الدكتوراه. القاسم المشترك هو العمل الذي يعتمد على البيانات أو الحوسبة البحثية أو الذكاء الاصطناعي، سواء كان إنشاء خدمات بيانات بحثية، أو تقييم برنامج، أو بناء أداة ذكاء اصطناعي خاصة.
نعم، وهذا محور أساسي في عملي. الكثير من الحرم الجامعية الصغيرة والمتوسطة مؤهلة بالفعل لموارد وطنية مثل OSPool وNSF ACCESS، وكثير منها متاح للاستخدام مجانًا، لكنها لا تُفعَّل أبدًا. أوصل باحثيك بالمورد المناسب، وأطابق كل عبء عمل مع المكان المناسب له، وأشغّل أولى التجارب حتى تبقى القدرة بعد انتهاء المشروع.
الذكاء الاصطناعي الخاص نظام مبني على مواد مؤسستك نفسها، فتأتي الإجابات من بياناتك ويبقى المحتوى الحساس داخليًا. أما روبوت الدردشة العام فيجيب من بيانات تدريب عامة ويرسل مدخلاتك إلى خدمة خارجية. حين تكون المواد سرية أو محكومة بسياسة، يكون النظام الخاص القائم على الاسترجاع الخيار الأكثر أمانًا عادةً.
مقري في نيوجيرزي ومدينة نيويورك وأعمل مع الفرق عن بُعد. يمكن تقديم ورش العمل والمحاضرات حضوريًا أو عبر الإنترنت حسب ما يناسب مجموعتك.
نعم. تُصمَّم جلسات أدوات البيانات وإدارة البيانات البحثية والثقافة في الذكاء الاصطناعي وفق مشاريع فريقك ومستواه، بما في ذلك المجموعات الجديدة على الموضوع. الهدف عادات يواصل الناس استخدامها، لا عرض لمرة واحدة.
نبدأ بمكالمة تعارف قصيرة لتحديد نطاق مشروعك أو فعاليتك. بعدها تأخذ التعاونات عادةً شكل ورشة عمل أو محاضرة، أو مشروع محدد النطاق، أو استشارة مستمرة. استخدمي نموذج التواصل لإخباري قليلًا بما تحتاجينه وسأرد، عادةً خلال يومي عمل تقريبًا.
تواصل
أخبرني قليلًا عن مشروعك أو فعاليتك وسأرد عليك، عادةً خلال يومَي عمل.