师资

陈晴

计算机科学与工程博士,副教授

 

个人学术简介

上海海外高层次计划引进人才,入选上海市晨光计划。先后于浙江大学及香港科技大学计算机学院获本科及博士学位,曾任法国国家信息与自动化研究所INRIA及巴黎综合理工École Polytechnique博士后研究员。研究方向包括信息可视化、大数据分析、人机交互、生成式人工智能及其在智慧教育、智慧医疗、智能设计及商业智能中的应用,在IEEE TVCG/VIS及ACM CHI等国际顶级期刊及会议发表论文二十余篇,获得CSIG自然科学奖二等奖、香港ICT最佳创新奖银奖、亚太地区ICT Awards等奖项。担任VIS领域多个国际学术会议程序委员会委员,现任顶级学术会议IEEE VIS社区主席,主持国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金面上项目、上海市自然科学基金面上项目、上海市教委纵向课题、教育部产学研合作育人项目,及多项与蚂蚁集团、腾讯、智谱AI等公司的校企合作横向课题。

 

研究方向

信息可视化、大数据分析、人机交互、生成式人工智能及其在智能设计、智慧教育、智慧医疗、商务智能等领域的应用

 

学术与社会兼职

2024  IEEE VIS Fast Forward Chair

2023-至今   Computer Science Review 客座编辑(guest editor)

2023-至今   CCF 人机交互专委会委员

2022-2023  IEEE VIS社区主席(community chair)

2021-至今   IEEE VIS/PacificVis/ChinaVis学术委员会成员(committee member)

2020-至今   CSIG 可视化与可视分析专委会委员

2020-至今   CCF YOCSEF上海学术AC

2019  IEEE VIS分会主席(session chair)

2015-至今   ACM CHI, IEEE TVCG, IEEE InfoVis, IEEE VAST, IEEE EuroVis, IEEE PacificVis, ACM TIST, IEEE TLT, ACM IUI等期刊及会议论文评审

2015-2018  ACM-W HKUST Chapter活动主席(activity chair)

 

教育背景

2018           访问学者,法国国家信息与自动化研究所

2013-2018  计算机博士学位(PhD),香港科技大学

2011-2012  交换项目,西蒙菲沙大学交互艺术学院与计算机学院

2009-2013  数字媒体学士(B.Eng),浙江大学计算机学院

 

工作经历

2024-至今   同济大学设计创意学院,副教授

2020-2023  同济大学设计创意学院,助理教授

2018-2019  法国国家信息与自动化研究所(Inria) &巴黎综合理工大学(École Polytechnique),博士后研究员

2014-2018  香港科技大学计算机学院,教学助理/科研助理

 

代表研究成果和作品

[1] 2024-2027  国家自然科学基金,面上项目,混合驱动下智能可视化方法与技术研究(主持)

[2] 2023-2026  上海市自然科学基金,面上项目,面向数据智能的信息传达设计 (主持)

[3] 2022-2023  教育部高等教育司,产学合作协同育人项目,数据可视化系列示范课程建设项目(主持)

[4] 2022-2023  校企合作项目,蚂蚁集团,商业智能应用中的自助分析系统设计(联合主持)

[5] 2022-2023  校企合作项目,腾讯-OUTPUT,科技树设计项目(主持)

[6] 2022-2023  上海市教委,纵向课题,承传红色基因的数据故事可视化设计研究(主持)

[7] 2021-2023  国家自然科学基金委员会,青年项目,基于在线学习行为数据辅助自我调节式学习的可视分析研究(主持)

[8] 2021-2023  国家自然科学基金,面上项目,信息可视化自动生成技术的研究

[9] 2021-2023  国际(地区)合作与交流项目,针对复杂事件序列数据的可视分析研究

[10] 2020-2021  校企合作项目,蚂蚁集团,基于人工智能的自动可视化生成研究(主持)

[11] 2018-2020  医疗路径大数据的大数据展示(法国社会保障局合作项目)Dynamic representation of large volumes of care pathways (collaboration with France government CNAMS) (项目负责人)

[12] 2018-2020  针对电子学习的学习设计,数据分析和可视化的开放性框架二期An Open Learning Design, Data Analytics and Visualization Framework for E-Learning ITS/388/17FP

[13] 2016-2018  针对电子学习的学习设计,数据分析和可视化的开放性框架An Open Learning Design, Data Analytics and Visualization Framework for E-Learning ITS/306/15FP (第二负责人)

[14] 2014-2018  慕课数据可视化分析工具VisMOOC: A Visualization Tool for MOOC F0532-CSE03 HKUST (第二负责人)

[15] 2014-2017  用户忠诚度可视分析Visual Analysis of Customer Loyalty RGC/GRF16208514

 

代表性论著、教材、论文、专利与展览

[1] Chen, Q., Shuai, W., Zhang, J., Sun, Z., & Cao, N. (2024). Beyond Numbers: Creating Analogies to Enhance Data Comprehension and Communication with Generative AI. In Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.

[2] Guo, Y., Shi, D., Guo, M., Wu, Y., Cao, N. * & Chen, Q. * (2024). Talk2Data: A Natural Language Interface for Exploratory Visual Analysis via Question Decomposition. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems.

[3] Chen, Q., Chen, N., Shuai, W., Wu, G., Xu, Z., Tong, H., & Cao, N. (2024). Calliope-Net: Automatic Generation of Graph Data Facts via Annotated Node-link Diagrams. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 30(1), 562-572.

[4] Guo, Y., Cao, N.*, Cai, L., Wu, Y., Weiskopf, D., Shi, D. & Chen, Q.*(2023). Datamator: An Authoring Tool for Creating Datamations via Data Query Decomposition. Applied Sciences, 13(17), p.9709.

[5] Guo, Y., Cao, N., Qi X., Li, H., Shi, D., Zhang J., Chen Q., Daniel Weiskopf. (2023). Enhancing Natural Language-Based Data Exploration with Analysis Pipeline Illustration. IEEE VIS.

[6] Chen, Q., Cao, S., Wang, J., & Cao, N. (2023). How Does Automation Shape the Process of Narrative Visualization: A Survey of Tools. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.

[7] Li, Y., Qi, Y., Shi, Y., Chen, Q., Cao, N., & Chen, S. (2022). Diverse Interaction Recommendation for Public Users Exploring Multi-view Visualization using Deep Learning. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29(1), 95-105.

[8] Lan, X., Wu, Y., Shi, Y., Chen, Q., & Cao, N. (2022, April). Negative emotions, positive outcomes? exploring the communication of negativity in serious data stories. In Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-14).

[9] Chen, Q., Sun, F., Xu, X., Chen, Z., Wang, J., & Cao, N. (2022). Vizlinter: A linter and fixer framework for data visualization. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 28(1), 206-216.

[10] Guo, S., Jin, Z., Chen, Q., Gotz, D., Zha, H., & Cao, N. (2021). Interpretable anomaly detection in event sequences via sequence matching and visual comparison. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 28(12), 4531-4545.

[11] Chen, Q., Yue, X., Plantaz, X., Chen, Y., Shi, C., Pong, T. C., & Qu, H. (2020). ViSeq: Visual Analytics of Learning Sequence in Massive Open Online Courses. IEEE transactions on visualization and computer graphics. 26 (3), 1622-1636.

[12] Qu, H., Shi, C., Fu, S., & Chen, Q. (2020). Method and system for analyzing user activities related to a video. U.S. Patent No. 10,616,626. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.

[13] Guo, S., Jin, Z., Chen, Q., Gotz. D., Zha. H., Cao. N. (2019, December). Visual Anomaly Detection in Event Sequence Data. IEEE BigData 2019.

[14] Fekete, J. D., Chen, Q., Feng, Y., & Renault, J. (2019, October). Practical Use Cases for Progressive Visual Analytics. IEEE VIS DISA 2019.

[15] Chen, Q., Li, Z., Pong, T. C., & Qu, H. (2019, April). Designing Narrative Slideshows for Learning Analytics. In 2019 IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis) (pp. 237-246). IEEE.

[16] Mu, X., Xu, K., Chen, Q., Du, F., Wang, Y., & Qu, H. (2019). MOOCad: Visual Analysis of Anomalous Learning Activities in Massive Open Online Courses. IEEE EuroVis 2019.

[17] Xia, M., Sun, M., Wei, H., Chen, Q., Wang, Y., Shi, L.,Qu, H. & Ma, X. (2019, April). PeerLens: Peer-inspired Interactive Learning Path Planning in Online Question Pool. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (p. 634). ACM.

[18] Chen, Y., Chen, Q., Zhao, M., Boyer, S., Veeramachaneni, K., & Qu, H. (2016, October). DropoutSeer: Visualizing learning patterns in Massive Open Online Courses for dropout reasoning and prediction. In 2016 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST) (pp. 111-120). IEEE.

[19] Chen, Q., Chen, Y., Liu, D., Shi, C., Wu, Y., & Qu, H. (2015). Peakvizor: Visual analytics of peaks in video clickstreams from massive open online courses. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 22(10), 2315-2330.

[20] Qu, H., & Chen, Q. (2015). Visual analytics for MOOC data. IEEE computer graphics and applications, 35(6), 69-75.

[21] Shi, C., Fu, S., Chen, Q., & Qu, H. (2015, April). VisMOOC: Visualizing video clickstream data from massive open online courses. In 2015 IEEE Pacific visualization symposium (PacificVis) (pp. 159-166). IEEE.

 

荣誉与获奖

[1] 2023  国际可视化大会IEEE VIS最佳论文海报提名奖

[2] 2023  同济大学优秀班主任

[3] 2022  中国图象图形学学会自然科学奖二等奖

[4] 2022  同济大学研究生线上精品课程建设项目

[5] 2021  中国可视化大会ChinaVis最佳论文海报提名奖

[6] 2021  上海市晨光计划

[7] 2020  上海市海外高层次计划引进人才

[8] 2016  阿里巴巴公益云图可视化大赛优异奖

[9] 2015  香港ICT Award(资讯与通讯科技大奖) 最佳创新奖银奖

[10] 2015  亚太地区ICT Award(资讯与通讯科技大奖) 教育领域优胜奖

[11] 2014  香港科技大学-中国美术学院设计思维大奖

 

对外交流与活动

[1] 2014-至今  IEEE VIS/EuroVis/PacificVis会议论文/海报演讲报告

[2] 2023  GAMES Webinar专题特邀报告

[3] 2023  ChinaVis专题特邀报告

[4] 2022  CCF YOCSEF上海元宇宙系列论坛执行主席

[5] 2021  南京艺术学院学术季系列讲座

[6] 2021  浙江大学可视化与可视分析暑期学校讲座

[7] 2021  CSIG-VIS走进高校系列报告(武汉大学、中国美术学院)

[8] 2021  CSIG-VIS青年学者论坛特邀报告

[9] 2020  CCF 大数据学术会议大数据可视化论坛特邀报告

[10] 2019  巴黎综合理工数据科学暑期学校课题演讲

[11] 2018  AEARU 2018会议特邀演讲嘉宾

[12] 2016  香港metro电台专题特邀嘉宾

[13] 2015-2016  香港科技大学计算机系研究生代表、教学助理负责人

[14] 2015  香港科技大学25周年25项目(Pulse of UST)课题演讲

[15] 2015  HKICT&Asia Pacific ICT Awards课题演讲

[16] 2015  IEEE Transactions for Big Data创刊号海报设计宣传

[17] 2015  香港科技大学百万创业大赛主持

[18] 2015  第十四届国家挑战杯颁奖典礼主持

 

联系方式

Email: qingchen@tongji.edu.cn


当前位置

首页 >  师资 > 

发布者

设计创意学院办公室

分享

关注 D&I

链接 Links

联系 Contact

dioffice@tongji.edu.cn
电话 +86 21 65983432
传真 +86 21 65983432
上海市杨浦区阜新路281号
同济大学设计创意学院

沪ICP备05032680号