SEAS의 새로운 리더십

데이비드 C. 파크스(David C. Parkes)는 2023년 10월 15일부터 하버드 존 A. 폴슨 공학 및 응용과학 대학(SEAS)의 차기 학장이 될 예정입니다.

현재 컴퓨터 과학과의 George F. Colony 교수인 Parkes는 다중 에이전트 시스템, 인공 지능 및 기계 학습에 중점을 두고 경제와 컴퓨터 과학 간의 인터페이스 연구를 이끌고 있습니다.

임명을 발표하면서 예술과학부 호피 훅스트라(Hopi Hoekstra) 학장은 파크스(Parkes)를 "공유된 질문을 중심으로 사람, 학문, 산업을 하나로 묶어 혁신과 통찰력을 주도하는 뛰어난 기술 및 사회 학자"라고 불렀습니다. 그녀는 다음과 같이 덧붙였습니다. “그는 차세대 리더를 준비하는 데 투자하는 사랑받는 교사이자 조언자이자 멘토입니다. 그리고 그는 헌신적이고 통찰력 있는 학문적 리더입니다...그는 자신의 특유한 공정성, 사려 깊음, 동료애, 그리고 그를 그토록 신뢰할 수 있고 가치 있는 동료로 만든 다른 사람들의 말을 경청하려는 의지를 학장직에 가져올 것입니다.”

2001년부터 하버드 교수진의 일원인 Parkes는 SEAS에 EconCS 연구 그룹을 설립했습니다. 이 그룹은 경제와 컴퓨터 과학의 교차점에서 이론적이고 실증적인 연구를 수행하고 사회 및 경제적 영향을 위한 인공 지능과 알고리즘을 탐구합니다. 최근 몇 년 동안 그는 학생 및 박사후 연구원과 함께 경제적 발견, 다중 에이전트 학습, 책임 있는 AI, 온라인 플랫폼 및 분산 금융을 포함한 AI 중재 시장 이해를 위한 AI에 중점을 두었습니다. 그는 미국과학진흥협회, 컴퓨터기계협회, 인공지능진흥협회의 회원으로 선출되었습니다.

Parkes는 교육, 조언 및 멘토링에 대한 헌신으로 찬사를 받았습니다. Harvard College가 가장 좋아하는 교수 중 한 명으로 두 번 선정된 그는 Roslyn Abramson 교육 부문, Capers 및 Marion McDonald 상 멘토링 및 조언 부문 우수상을 수상했습니다. "컴퓨터 분야의 학자들로 구성된 따뜻하고 협력적이며 생산적인 커뮤니티를 만드는 데 사심 없이 기여한 공로" 과학." 그는 최근 1년차 박사 학위를 제공하는 새로운 세미나를 시작하는 데 협력했습니다. 기술 구축, 커뮤니티 구축, 전문성 개발을 갖춘 학생입니다.

2012년에 Parkes는 모범적인 교육을 인정하는 5년 임기의 Harvard 대학 교수로 임명되었을 때 다음과 같이 말했습니다. “Harvard를 진정으로 위대하게 만드는 것은 우리 학부생의 강점입니다. 새로운 것을 가르치는 즐거움과 학생들에게서 반사되는 에너지와 열정이라는 측면에서 새로운 아이디어를 공유할 수 있다는 것은 흥미롭고 보람있는 경험이며 개념에 대해 새로운 방식으로 생각하고 이해하도록 동기를 부여합니다."

Parkes가 일반적으로 200명 이상의 학생을 끌어들이는 알고리즘 경제 과정인 CS 136을 가르치면서 SEAS 학장으로서의 새로운 책임을 다하기 때문에 학생 중심의 관점은 이번 가을에 특히 도움이 될 것입니다.

Parkes는 열정적인 대학 시민으로서 Harvard의 Allston 캠퍼스 개발, 도서관의 미래, 교통 및 전략 계획을 다루는 위원회 및 태스크포스에서 활동하고 있습니다. 그는 또한 여러 이니셔티브를 공동으로 이끌고 도왔습니다. 여기에는 데이터 과학 석사 학위 프로그램과 데이터 과학 학부생을 위한 여름 프로그램이 포함됩니다. 그는 또한 Karim Lakhani 교수와 함께 데이터 분석 분야의 리더를 교육하기 위한 대학 간 프로그램인 Harvard Business Analytics Program의 창립 교수 공동 디렉터를 역임했습니다. 가장 주목할 만한 점은 2017년부터 그는 프란체스카 도미니치 교수와 함께 법학, 경영학, 경영학 등 분야의 컴퓨터 과학자, 통계학자, 도메인 전문가가 대학 전체에서 모이는 하버드 데이터 과학 이니셔티브(Harvard Data Science Initiative)의 창립 교수진 공동 디렉터로 활동하고 있다는 것입니다. 의학, 공중 보건. 이러한 리더십 역할을 통해 Parkes는 데이터 과학의 새로운 분야를 형성하고 데이터 중심 정책 개발을 발전시키며 빅 데이터의 사회적 영향에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주었습니다.