يوسف الشمري
- الهاتف: +971 50 123 4567
- البريد الإلكتروني: youssef.alshammari@email.com
- الموقع: دبي، الإمارات العربية المتحدة
- LinkedIn: youssef.alshammari
الملخص
سبع سنوات من الخبرة في تدريس علوم الحاسوب على مستوى الجامعة، مع التركيز على تطوير المناهج ودمج التقنيات الناشئة. قمت بتوجيه أكثر من 50 مشروع تخرج للطلاب بنجاح، مما أدى إلى نشر 5 أوراق بحثية في مؤتمرات إقليمية. لدي سجل حافل في تحسين مشاركة الطلاب في المواد المعقدة بنسبة 20% من خلال أساليب التدريس المبتكرة.
الخبرات المهنية
أستاذ مساعد في علوم الحاسوب, جامعة دبي -- دبي، الإمارات العربية المتحدة
سبتمبر 2019 – الحاضر
-
قمت بتصميم وتدريس مقررات دراسية في الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، وهياكل البيانات لطلاب البكالوريوس والماجستير.
-
طورت منهجًا جديدًا في الأمن السيبراني، مما أدى إلى زيادة التسجيل في الدورة بنسبة 30% خلال عامين.
-
أشرفت على 35 مشروع تخرج للطلاب، 7 منها فازت بجوائز في مسابقات جامعية ومحلية.
-
نشرت 3 أوراق بحثية محكمة حول تطبيقات تعلم الآلة في معالجة اللغات الطبيعية.
-
شاركت في لجنة تطوير المناهج لتحسين برامج علوم الحاسوب بما يتماشى مع متطلبات سوق العمل.
محاضر في علوم الحاسوب, جامعة الشارقة -- الشارقة، الإمارات العربية المتحدة
سبتمبر 2016 – أغسطس 2019
-
قدمت محاضرات ودروسًا عملية في برمجة بايثون، قواعد البيانات، ونظم التشغيل لأكثر من 150 طالبًا سنويًا.
-
طورت مواد تعليمية تفاعلية ومختبرات عملية لتعزيز الفهم العملي للمفاهيم النظرية.
-
قمت بتقييم وتوجيه مشاريع الطلاب، مما ساهم في تحسين متوسط درجات الطلاب في المواد التي درستها بنسبة 15%.
-
قدمت ورش عمل للطلاب حول أساسيات البرمجة وتطوير الويب، مما جذب أكثر من 100 مشارك.
التعليم
جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا, دكتوراه (Ph.D.) في علوم الحاسوب -- أبو ظبي، الإمارات العربية المتحدة
سبتمبر 2012 – أغسطس 2016
الجامعة الأمريكية في الشارقة, ماجستير (MS) في علوم الحاسوب -- الشارقة، الإمارات العربية المتحدة
سبتمبر 2010 – يونيو 2012
جامعة القاهرة, بكالوريوس (BS) في علوم الحاسوب -- القاهرة، مصر
سبتمبر 2006 – يونيو 2010
المهارات
لغات البرمجة: بايثون، جافا، C++، R، SQL
مجالات التدريس: الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، هياكل البيانات، الخوارزميات، الأمن السيبراني، قواعد البيانات، نظم التشغيل، تطوير الويب
التقنيات والأدوات: TensorFlow، Keras، PyTorch، Docker، Git، AWS، Azure، SPSS، MATLAB
أساليب التدريس: تصميم المناهج، التعليم القائم على المشاريع، التقييم التكويني والختامي، التعلم المدمج، التعلم النشط
البحث والنشر: كتابة الأوراق البحثية، مراجعة الأقران، التحليل الإحصائي، العروض التقديمية للمؤتمرات
