Curriculum Vitae et Studiorum di Pasquale De Meo data di nascita 17 Dicembre 1977 luogo di nascita Reggio Calabria cittadinanza Italiana residenza Via Loreto Traversa Basile, 4-89131 Reggio Calabria tel. ufficio 0965 875304 tel. personale 340 9295224 e-mail demeo@unirc.it Questo curriculum è strutturato come di seguito specificato: la Sezione 1 contiene una descrizione dell iter formativo percorso da Pasquale De Meo; la Sezione 2 descrive le sue attività di ricerca; la Sezione 3 illustra le attività didattiche che ha svolto all interno delle strutture universitarie mentre la Sezione 4 descrive le attività didattiche svolte all esterno di strutture universitarie; nella Sezione 5 vengono illustrate le attività organizzative da lui condotte. Al termine del curriculum viene presentato l elenco delle sue pubblicazioni e lavori scientifici sottomessi per la pubblicazione. 1
Indice 1 Attività di studio e posizioni ricoperte 4 1.1 Studio universitario................................................ 4 1.2 Studi post-universitari............................................... 4 1.3 Posizioni Ricoperte................................................ 4 1.4 Riconoscimenti e Premi.............................................. 5 1.4.1 Riconoscimenti all attività scientifica................................... 5 1.4.2 Riconoscimenti all attività didattica.................................... 5 2 Attività di ricerca 6 2.1 Temi di Ricerca.................................................. 6 2.2 Attività di Ricerca nel settore dei Sistemi Informativi............................... 7 2.2.1 Derivazione di proprietà interschema da sorgenti informative XML................... 7 2.2.2 Clustering di Schemi XML........................................ 8 2.2.3 Sistemi per l interoperabilità tra sorgenti informative XML....................... 8 2.3 Attività di ricerca nel settore dell Intelligenza artificiale e dello User Modeling................. 8 2.3.1 Sistemi multi-agente adattativi per l accesso personalizzato a servizi erogati sul Web.......... 8 2.3.2 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-commerce........................... 9 2.3.3 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-learning............................ 9 2.3.4 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-recruitment........................... 9 2.3.5 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-government.......................... 9 2.3.6 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-health............................. 10 2.3.7 Sistemi per il team building e il team update............................... 10 2.3.8 Ottimizzazione della Qualità del Servizio nell accesso a reti eterogenee di telecomunicazioni...... 10 2.3.9 Approcci content-oriented per la gestione della Qualità del Servizio................... 11 2.3.10 Sistemi agent-based a supporto delle attività di Web Browsing...................... 11 2.4 Attività di ricerca nel settore del Web 2.0..................................... 11 2.4.1 Approcci per supportare attività di Information Retrieval in una folksonomy............... 11 2.4.2 Approcci per il calcolo del trust e della reputation di un utente in un sistema di Social Internetworking. 12 2.5 Organizzazione di Workshop e Conferenze.................................... 12 2.6 Attività di Revisione................................................ 12 2.7 Attività di Revisione di Progetti di Ricerca.................................... 13 2.8 Partecipazione a Progetti di Ricerca........................................ 13 2.9 Partecipazione a Reti Internazionali di Ricerca.................................. 13 2.10 Trasferimento Tecnologico............................................ 14 2.11 Sistemi Prototipali................................................. 14 2.12 Relazioni Invitate................................................. 15 2.13 Indici Bibliometrici................................................ 15 3 Attività didattica svolta presso Università 15 3.1 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2002-2003............................ 15 3.2 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2003-2004............................ 16 3.3 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2004-2005............................ 16 3.4 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2005-2006............................ 17 3.5 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2006-2007............................ 17 3.6 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2007-2008............................ 17 3.7 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2008-2009............................ 18 2
3.8 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2009-2010............................ 18 3.9 Attività di relatore e correlatore di tesi di laurea.................................. 19 4 Attività didattica non universitaria 19 5 Attività Professionali 20 Elenco delle pubblicazioni 21 3
1 Attività di studio e posizioni ricoperte 1.1 Studio universitario Nel mese di Settembre 1996 Pasquale De Meo si è iscritto al Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica presso la Facoltà di Ingegneria dell Università di Reggio Calabria. Nel periodo Ottobre 2001 - Maggio 2002 ha svolto attività di studio e ricerca volte alla stesura della propria tesi di laurea dal titolo Un modello basato su XML per gestire dinamicamente la Qualità del Servizio (QoS) in ambiente multimediale (relatori Proff. A. Iera e D. Ursino), lavorando presso il Dipartimento di Informatica, Matematica, Elettronica e Trasporti (DIMET) dell Università di Reggio Calabria. L 8 Maggio 2002 ha conseguito la laurea in Ingegneria Elettronica presso la stessa Università, riportando la votazione di 110/110 e lode. 1.2 Studi post-universitari Nel mese di Giugno 2002 è risultato vincitore del concorso per l ammissione al XVII ciclo del Dottorato di Ricerca in Ingegneria dei Sistemi ed Informatica presso l Università della Calabria. Nel mese di Novembre 2003 ha superato, presso l Università di Reggio Calabria, l esame di stato per l abilitazione all esercizio della professione di Ingegnere. Nel mese di Dicembre 2003 ha frequentato un corso di dottorato della durata di 6 ore intitolato XML: models, languages and techniques tenuto dalla Dott.ssa Angela Bonifati dell ICAR-CNR di Rende (Cosenza). Nel mese di Luglio 2004 ha partecipato, a Liverpool, alla scuola riservata agli studenti di Dottorato di Ricerca: The Sixth European Agent Systems Summer School (EASSS 2004). Il 3 Febbraio 2006 ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dei Sistemi ed Informatica (XVII ciclo) presso l Università della Calabria discutendo una tesi dal titolo Semantic Approaches for accessing distributed information (Supervisori: Proff. L. Palopoli e D. Ursino). 1.3 Posizioni Ricoperte Dal 1 Settembre 2006 al 31 Agosto 2007 è stato titolare di un assegno di ricerca presso il Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica (DEIS) dell Università della Calabria dal titolo Sistemi Multi-Agente ed E-Service. Dal 26 Settembre 2007 al 12 Novembre 2007 ha svolto, per conto del Dipartimento DIMET dell Università di Reggio Calabria, attività di ricerca relativa all implementazione di un modulo per la gestione della Qualità del Servizio nei Web Service. Dal 12 Marzo 2008 al 31 Dicembre 2008 ha fruito di una borsa per lo svolgimento di un Tirocinio di Ricerca dal titolo Estrazione semantica da sorgenti informative bandito dalla Regione Calabria. Il tirocinio si è svolto in parte presso presso l istituto ICAR-CNR di Palermo e in parte presso il Dipartimento DIMET dell Università di Reggio Calabria. Dal 1 Giugno 2009 al 30 Maggio 2010 è stato titolare di un assegno di ricerca presso il Dipartimento DIMET dell Università di Reggio Calabria dal titolo Studio di metodologie e tecnologie avanzate per l accesso agli e- service. Dal mese di Giugno 2010 è Marie Curie Fellow (Project Number 254701) presso la Vrije Universiteit (VU University) di Amsterdam, Department of Computer Science. L obiettivo del suo progetto di ricerca è lo studio di algoritmi per il calcolo del trust nel contesto del Social Web. 4
1.4 Riconoscimenti e Premi 1.4.1 Riconoscimenti all attività scientifica Nel mese di Luglio 2004 Pasquale De Meo ha ricevuto un grant per la partecipazione alla scuola di dottorato: The Sixth European Agent Systems Summer School (EASSS 2004). Nel mese di Luglio 2006 la sua tesi di dottorato è stata premiata dall Associazione Italiana per l Intelligenza Artificiale (AI*IA) come miglior tesi italiana di dottorato nel settore dell Intelligenza Artificiale. La tesi di dottorato è stata successivamente pubblicata sotto forma di monografia (si veda [1]). Le pubblicazioni scientifiche: P. De Meo, J. Mbale, G. Terracina, D.Ursino. An XML-based multi-agent system for the user-oriented management of QoS in telecommunications networks. In Proc. of the IEEE/WIC International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT 2003), pp. 96 102, Halifax, Canada, 2003. IEEE Computer Society Press. P. De Meo, G. Quattrone, G. Terracina, D. Ursino. A Multi-Agent System for the management of E-Government Services. In Proc. of 2005 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT 2005), pp. 718 724, Compiegne University of Technology, France, 2005. IEEE Computer Society Press. sono state valutate tra i migliori contributi alle conferenze IAT 2003 (IEEE/WIC International Conference on Intelligent Agent Technology - acceptance rate 17%) e IAT 2005 (acceptance rate 16%) e sono state successivamente invitate per la pubblicazione presso la rivista Web Intelligence and Agent Systems Journal (si vedano, in particolare, i riferimenti bibliografici [8] e [15]). La pubblicazione scientifica: P. De Meo, G. Quattrone, G. Terracina, D. Ursino. An approach for clustering semantically heterogeneous XML Schemas. In Proc. of the International Conference on Cooperative Information Systems (CoopIS 2005), pp. 329 346, Agia Napa, Cyprus, 2005. Lecture Notes in Computer Science, Springer. è stata valutata tra i migliori contributi alla conferenza CoopIS 2005 (International Conference on Cooperative Information Systems) ed è stata successivamente invitata per la pubblicazione presso la rivista Journal on Data Semantics (si veda, in particolare, il riferimento bibliografico [14]). 1.4.2 Riconoscimenti all attività didattica Nella Tabella 1 vengono riportate le valutazioni dell attività didattica svolta da Pasquale De Meo come docente a contratto presso l Università di Reggio Calabria. In particolare: (i) la prima colonna della tabella indica il nome dell insegnamento, (ii) la seconda colonna indica il nome della Facoltà e del Corso di Laurea (CDL) in cui il corso si è svolto, (iii) la terza colonna riporta l Anno Accademico in cui il corso si è svolto, (iii) la quarta colonna riporta l indice di gradimento attributo dagli studenti al corso (espresso in decimi), e, infine, (iv) la quinta colonna specifica la posizione dell insegnamento nella graduatoria dei migliori insegnamenti del CDL corrispondente. Le informazioni riportate nella Tabella 1 sono, in parte, presenti sul Web ai seguenti indirizzi: 5
Denominazione Facoltà Anno Valutazione Posizione del Corso -CDL Accademico degli studenti Fondamenti di Ingegneria 2005/06 8.90/10 3 Informatica II CDL in Ingegneria Elettronica Sistemi di Giurisprudenza 2007/08 9.25 /10 2 Elaborazione CDL in Scienze delle Informazioni Economiche Sistemi di Giurisprudenza 2008/09 9.67 /10 1 Elaborazione CDL in Scienze delle Informazioni Economiche Sistemi di Giurisprudenza 2009/10 9.81 /10 N.D. Elaborazione CDL in Scienze delle Informazioni Economiche Tabella 1: Valutazione dei Corsi Accademici http://www.unirc.it/documentazione/verbali/20091008all150259312.pdf - (Migliori insegnamenti risultanti dalla valutazione dei corsi da parte degli studenti a.a. 2008-09, Università di Reggio Calabria) http://www.unirc.it/documentazione/verbali/20081110res150259227.pdf - (Migliori insegnamenti risultanti dalla valutazione dei corsi da parte degli studenti a.a. 2007-08, Università di Reggio Calabria) http://www.unirc.it/documentazione/verbali/20070420all15025950.pdf - (Migliori insegnamenti risultanti dalla valutazione dei corsi da parte degli studenti aa.aa. 2004-05 e 2005-06, Università di Reggio Calabria) 2 Attività di ricerca Sin dal periodo di svolgimento del proprio lavoro di tesi, Pasquale De Meo ha collaborato in attività di ricerca con il gruppo di Ingegneria Informatica (presso il Dipartimento DIMET) dell Università di Reggio Calabria. Le sue attività di studio e ricerca sono state condotte anche in collaborazione con ricercatori afferenti a diverse istituzioni scientifiche italiane e straniere, tra cui: il Dipartimento di Matematica dell Università della Calabria (Cosenza), il Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica dell Università della Calabria, il Computer Science Department del Politecnico di Harbin (Cina), l Equipe CoSY (Systemes Complexes Cooperants) dell Institut National Polytechnique de Grenoble (Francia), il Dipartimento di Elettronica e Informazione del Politecnico di Milano, l istituto ICAR-CNR di Palermo, il Dipartimento di Informatica dell Università di Bari, il Dipartimento di Informatica dell Università di Torino, il Pune Institute of Computer Science (PICT) presso l Università di Pune (India), il Department of Computer Science della Vrije University di Amsterdam, il Dipartimento di Informatica e Automazione, Università Roma Tre e il Milan-Messina Action Group presso il Dipartimento di Fisica dell Università di Messina. 2.1 Temi di Ricerca Le principali aree di ricerca di Pasquale De Meo riguardano i Sistemi Infomativi, l Intelligenza Artificiale e il Web 2.0. 6
Nell ambito dei Sistemi Informativi le sue ricerche si sono focalizzate sulle problematiche relative all interoperabilità tra sorgenti informative codificate in XML. In particolare, ha definito una metodologia volta a gestire la loro cooperazione attraverso un processo costituito dai seguenti passi: Derivazione di proprietà interschema da sorgenti informative XML. Clustering di Schemi XML. Sistemi per l interoperabilità tra sorgenti informative XML. Nell ambito dell Intelligenza Artificiale, le attività di ricerca di Pasquale De Meo si sono concentrate sull utilizzo di tecniche di User Modeling e sugli Agenti Intelligenti. In particolare, in questo contesto, egli si è occupato delle seguenti problematiche: Sistemi multi-agente adattativi per l accesso personalizzato a servizi erogati sul Web. Sistemi multi-agente adattativi per l e-commerce, l e-learning, l e-recruitment, l e-government e l health. Sistemi per il team building e il team update. Ottimizzazione della Qualità del Servizio nell accesso a reti eterogenee di telecomunicazioni. Approcci content-oriented per la gestione della Qualità del Servizio. Sistemi agent-based a supporto delle attività di Web Browsing. Nel contesto del Web 2.0 le attività di Pasquale De Meo si sono concentrate sullo studio delle folksonomie e sull analisi dei dati che descrivono gli utenti affiliati a più Social Network (Social Internetworking). In questo contesto sono stati forniti i seguenti contributi: Approcci per supportare attività di Information Retrieval in una folksonomy. Approcci per il calcolo del trust e della reputation di un utente in un sistema di Social Internetworking. Nel seguito di questa sezione viene riportata una descrizione più dettagliata dell attività di ricerca di Pasquale De Meo. La descrizione è organizzata per tematiche. Si ritiene, tuttavia, opportuno evidenziare come molti dei risultati conseguiti, descritti nei suoi lavori apparsi nella letteratura scientifica, abbiano natura intersettoriale. 2.2 Attività di Ricerca nel settore dei Sistemi Informativi 2.2.1 Derivazione di proprietà interschema da sorgenti informative XML In [48, 54] viene proposto un metodo per l estrazione di proprietà interschema quali sinonimie e omonimie tra sorgenti informative XML. L approccio proposto analizza la DTD (Document Type Definition) associata a ciascuna sorgente e ha, come principale pregio, quello di essere scalabile e di operare su un gran numero di sorgenti. L approccio proposto in [48, 54] è stato significativamente ampliato e approfondito in [23]. In tale lavoro viene inoltre proposta una metodologia per identificare i conflitti di tipo tra due DTD. In [40] viene studiato il problema dell identificazione delle proprietà interschema tra Schemi XML. In [11] è stata svolta un analisi teorica volta a definire la complessità computazionale degli algoritmi proposti in [40]; nello stesso lavoro viene presentato un confronto sperimentale con altri sistemi proposti in letteratura. 7
In [42, 51] viene studiato il problema di identificare iponimie ed overlapping tra Schemi XML. L approccio propone una definizione formale del concetto di iponimia ed overlapping e utilizza degli opportuni algoritmi di graph-matching per la loro identificazione. In [12] viene proposto un approccio uniforme per l estrazione di sinonimie, omonimie, iponimie ed overlapping da Schemi XML semanticamente eterogenei; per tale approccio viene, inoltre, calcolata la complessità computazionale. In [41] viene proposto uno studio preliminare volto a definire e a derivare le similarità tra porzioni di Schemi XML (ovvero di sotto-schemi XML). Il lavoro dimostra che il numero di sotto-schemi potenzialmente estraibili da uno Schema XML è esponenziale rispetto al numero di elementi che compongono lo schema stesso. Il lavoro mostra come la conoscenza delle proprietà interschema semplici, assieme all analisi strutturale di uno Schema XML, consente di definire delle euristiche efficaci per la selezione dei sotto-schemi più simili. In [16] viene proposta l analisi teorica degli algoritmi proposti in [41] e viene effettuata una valutazione sperimentale di natura comparativa con altri approcci già presenti in letteratura. In [9] viene trattato il problema dell inferenza di pattern complessi di conoscenza da sorgenti XML. L approccio combina una opportuna logica descrittiva (DL P ) con una tecnica di compressione dei dati basata sull utilizzo delle sinossi, ovvero strutture dati leggere capaci di sintetizzare le caratteristiche di una sorgente informativa. 2.2.2 Clustering di Schemi XML In [44, 52] viene proposta una tecnica per effettuare il clustering di Schemi XML basata sull analisi delle loro proprietà interschema. La tecnica proposta trasforma uno Schema XML in un vettore di uno spazio euclideo multi-dimensionale. Ciò permette di costruire, in maniera agevole, la matrice di dissimilarità associata agli Schemi coinvolti e di applicare ad essa un qualunque algoritmo di clustering. Una sistematizzazione di tale tecnica viene presentata in [14]. In tale lavoro viene illustrata un accurata indagine sperimentale e vengono descritti svariati contesti applicativi che possono beneficiare del clustering di Schemi XML. 2.2.3 Sistemi per l interoperabilità tra sorgenti informative XML In [30] viene presentato XIKE (XML source Intensional Knowledge Extractor), un sistema che si propone di estrarre le proprietà interschema tra sorgenti XML al fine di costruire un Data Repository. XIKE prevede la traduzione di tutte le sorgenti coinvolte in XML, l estrazione delle proprietà interschema dalle sorgenti tradotte e il loro successivo utilizzo per la costruzione del Data Repository. In [27] viene proposta una descrizione molto più approfondita di XIKE, che rappresenta un compendio di tutti gli approcci implementati al suo interno per risolvere le problematiche di riconciliazione e di cooperazione delle sorgenti informative. 2.3 Attività di ricerca nel settore dell Intelligenza artificiale e dello User Modeling 2.3.1 Sistemi multi-agente adattativi per l accesso personalizzato a servizi erogati sul Web Negli ultimi anni gli e-service (quali e-commerce, e-learning, e-recruitment e cosi via) hanno conquistato un ampia visibilità. 8
In [28] viene descritto un sistema multi-agente per supportare un utente nell accesso personalizzato ad e- service. Il sistema tiene in considerazione sia gli interessi dei fruitori dei servizi (modellati medianti opportuni profili) che le caratteristiche dei terminali da loro utilizzati nell accesso ai servizi stessi. Il modello proposto in [28] è stato arricchito in [26]. In questo lavoro viene proposto un modello, basato sugli agenti intelligenti, che consente di creare comunità virtuali di utenti (Social Network). Inoltre, viene dimostrato come l utilizzo di una Social Network possa garantire un elevato livello di proattività del sistema. 2.3.2 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-commerce In [46] viene proposto un sistema multi-agente adattativo basato su XML per la gestione di attività di e-commerce. Il sistema analizza i comportamenti passati e gli interessi dell utente per suggerirgli i prodotti più utili. Il sistema è, inoltre, adattativo rispetto alle caratteristiche del dispositivo utilizzato per accedere al sito. Un approfondimento di tale approccio, corredato da un esempio applicativo e da un confronto con altri approcci presenti in letteratura viene illustrato in [22]. 2.3.3 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-learning In [37] viene proposto un sistema multi-agente basato su XML per supportare attività di e-learning adattativo rispetto all utente e al dispositivo utilizzato. Il sistema proposto modella le esigenze formative dell utente e le caratteristiche tecnologiche della piattaforma da egli utilizzata mediante opportuni profili. La selezione dei contenuti didattici viene, infine, effettuata risolvendo un opportuno problema di programmazione lineare. Una sistematizzazione di tale approccio è stata proposta in [6]. In particolare, il sistema descritto in [6] è dotato di un modulo che permette allo studente di valutare il livello di preparazione conseguito. Nel lavoro è stata inoltre inserita una dettagliata analisi volta a studiare la stabilità dell approccio proposto in presenza di incertezze sui parametri presenti nei profili utente. 2.3.4 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-recruitment In [13] viene proposto un recommender system multi-agente per supportare un utente nella ricerca delle offerte lavorative per lui più interessanti (e-recruitment). Il lavoro presenta due algoritmi per generare i suggerimenti: il primo basato sul concetto di apprendimento pavloviano e il secondo basato sulla tecnica LSE (Least Square Error). 2.3.5 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-government In [43] viene descritto un sistema multi-agente per supportare un cittadino nell accesso ai servizi di e-government erogati da un Ente Pubblico. Il sistema è adattativo rispetto all utente e al dispositivo da lui utilizzato e propone un formalismo, basato su XML, per la descrizione dei servizi erogati da un Ente Pubblico; inoltre, presenta un algoritmo che, in rapporto ai feedback ricevuti dall utente nel passato, seleziona i servizi capaci di soddisfare al meglio le sue query future. Le idee proposte in [43] sono state raffinate in [31]; in tale lavoro viene descritta dettagliatamente l architettura del sistema proposto e vengono evidenziati i suoi vantaggi rispetto ad altre soluzioni implementative (ad esempio, quelle basate sui Web Service) già presenti in letteratura. In [15], infine, viene presentata una sistematizzazione dell approccio proposto in [43]. In particolare, in tale lavoro, viene illustrata una campagna di validazione che pone in luce l efficacia del sistema al variare di molteplici parametri e un confronto con altri sistemi presenti in letteratura. 9
In [36] viene proposto un approccio per identificare i fornitori dei servizi di e-government ritenuti più promettenti in base al profilo e alle esigenze dei cittadini. L approccio proposto presenta due algoritmi: il primo considera la similarità tra i servizi di un fornitore e il profilo dell utente mentre il secondo raggruppa i fornitori dei servizi in cluster omogenei in rapporto al loro contenuto e successivamente individua, all interno di un cluster, il fornitore più simile al profilo dell utente. In [21] viene descritta in modo più approfondito l architettura del sistema proposto in [36]. Il sistema presenta, inoltre, un modulo per la costruzione di comunità virtuali di cittadini. In [45] viene descritta una metodologia per identificare la struttura della comunità di cittadini maggiormente interessati all attivazione di un servizio. Una sistematizzazione di questo sistema viene presentata in [20] dove vengono forniti maggiori dettagli tecnici sul sistema e viene presentata un estesa campagna sperimentale. 2.3.6 Sistemi multi-agente ed adattativi per l e-health In [19, 35] viene proposto un sistema multi-agente per supportare i cittadini e i pazienti nell accesso ai servizi sanitari. In questo sistema le esigenze dei cittadini/pazienti, nonchè le caratteristiche dei servizi disponibili, vengono rappresentate in modo conforme allo standard sanitario HL7. Il sistema seleziona le sorgenti informative candidate a rispondere alle query dell utente; a tal fine può far uso di tre distinti algoritmi. Il primo sfrutta la conoscenza delle informazioni memorizzate nei profili utente; il secondo considera la similarità tra le sorgenti informative; infine, il terzo utilizza un ben noto algoritmo di Intelligenza Artificiale, detto A*. In [29] viene presentato un sistema informativo basato su HL7 per supportare i manager degli Enti Pubblici Sanitari nei loro processo decisionali. L attività di decision making implementata dal sistema prende in considerazione una grande varietà di fattori e una grande quantità di informazioni eterogenee. 2.3.7 Sistemi per il team building e il team update In [10, 25] viene proposto un sistema per la gestione di attività di formazione (team building) e aggiornamento (team update) di gruppi di lavoro da impiegare nell esecuzione di progetti. Il sistema utilizza un modello derivato dall Europass Curriculum Vitae per rappresentare gli skill degli esperti e le richieste dei task associati ai progetti. Inoltre, esso considera non solo gli skill tecnici degli esperti ma anche i loro skill sociali e organizzativi nonchè il grado di affinità mostrato dagli esperti quando hanno lavorato insieme nel passato. 2.3.8 Ottimizzazione della Qualità del Servizio nell accesso a reti eterogenee di telecomunicazioni In [2] viene proposto un sistema che utilizza tecniche di user profiling per gestire la QoS in reti di telecomunicazioni. Il sistema associa a ciascun utente un profilo che descrive le sue preferenze nell accesso e nella fruizione dei servizi multimediali. Il lavoro definisce degli indici analitici che permettono di collegare (mapping) i parametri che rappresentano la qualità a livello rete (ad esempio, banda disponibile) con quelli che misurano la qualità percepita dagli utenti. Il lavoro, infine, definisce e risolve una coppia di problemi di ottimizzazione che consentono di ridistribuire le risorse al fine di ottimizzare la qualità percepita dagli utenti. Le idee proposte in [2] sono state successivamente riprese in [7, 50]. In particolare, il lavoro proposto in [50] svolge un analisi preliminare dell impatto della tecnologia multi-agente per la gestione adattativa della QoS. Questa analisi viene completata in [7] dove vengono presentate, tra l altro, un indagine teorica che studia la complessità computazionale dell approccio proposto nonchè una campagna sperimentale volta a verificare la sua efficacia in un contesto reale. 10
Il sistema proposto in [7, 50] è stato successivamente specializzato per operare in ambiente radiomobile. In particolare, in [33] viene proposta un analisi volta a verificare come le peculiarità di un ambiente radiomobile (ad esempio la rapida variabilità delle risorse disponibili) influiscano sul processo di gestione della QoS. In [3] tale studio viene integrato con un estesa indagine sperimentale che analizza il comportamento del sistema al variare di numerose condizioni operative: ad esempio, viene esaminato l impatto dell algoritmo di codifica dei dati multimediali nel processo di adattamento e re-distribuzione delle risorse, oppure l impatto del processo di adattamento sul call setup delay. Le problematiche legate alla QoS relativa alla cooperazione di e-service, nonchè alle possibili azioni di recovery vengono illustrate in [4, 5, 49]. 2.3.9 Approcci content-oriented per la gestione della Qualità del Servizio In [38], viene descritto un formalismo capace di decomporre un flusso informativo multimediale in blocchi più semplici (detti Information Content). Il sistema proposto associa a ciascun Information Content un coefficiente numerico che esprime il potenziale interesse dell utente verso di esso. In presenza di una riduzione delle risorse, il sistema definisce un opportuno problema di 0/1 Knapsack la cui soluzione permette di identificare gli Information Content maggiormente interessanti per l utente e di filtrare quelli poco rilevanti. Una significativa estensione di tale approccio viene presentata in [32] dove, oltre ad una sistematizzazione dell architettura del sistema proposto, viene presentata un analisi volta ad illustrare come tale architettura sia capace di offrire elevate garanzie di affidabilità e robustezza. Infine, in [8] viene presentata una campagna sperimentale capace di evidenziare l efficacia del sistema. 2.3.10 Sistemi agent-based a supporto delle attività di Web Browsing In [34] viene proposto un sistema agent-based denominato DL-WBA (Description Logic based Web Browsing Assistant Agent) per supportare un utente nelle sue attività di browsing sul Web. DL-WBA, utilizzando le informazioni che descrivono le preferenze dell utente utente e un meccanismo inferenziale derivato da una variante probabilistica della Logica Descrittiva, genera un insieme di sorgenti informative capaci di soddisfare le aspettative dell utente. 2.4 Attività di ricerca nel settore del Web 2.0 2.4.1 Approcci per supportare attività di Information Retrieval in una folksonomy Il termine collaborative tagging si riferisce alla pratica di etichettare in modo collaborativo risorse di varia natura per mezzo di semplici stringhe dette tag. In [53] viene presentato un approccio per supportare la classificazione delle risorse e la navigazione in una folksonomy. L approccio utilizza una tecnica probabilistica per determinare, in modo veloce ed accurato, il grado di similarità e di generalizzazione tra due tag e definisce due algoritmi per organizzare gerarchicamente gruppi di tag semanticamente correlati. L approccio descritto in [53] è stato successivamente espanso in [18]. In questo lavoro vengono proposte diverse strategie per il calcolo della similarità semantica tra tag e per indurre una gerarchia di tag. Nello stesso lavoro viene effettuato un confronto sperimentale volto ad accertare l efficacia di ciascuna strategia e viene proposta una comparazione qualitativa con altri approcci già presenti in letteratura. 11
In [24] viene, infine, presentata una descrizione approfondita del sistema software descritto in [53, 18]. In particolare, mediante l utilizzo del linguaggio UML, vengono illustrati i componenti principali del sistema e le loro interazioni. In [17] è stato proposto un sistema per espandere le query degli utenti di una folksonomy. Il sistema analizza i pattern di co-occorrenza tra i tag e identifica i tag più adeguati per l espansione di una query. 2.4.2 Approcci per il calcolo del trust e della reputation di un utente in un sistema di Social Internetworking In [39, 47] viene presentato un modello per la gestione delle attività di Social Internetworking. I sistemi di Social Internetworking sono una realtà emergente nel panorama del Web 2.0; un sistema di Social Internetworking consente di raggruppare un insieme di Social Network a consente ai propri utenti di condividere risorse, acquisire opinioni e, più in generale, di interagire con altri utenti anche se questi non appartengono alla sua rete. In [47] sono stati proposti dei modelli computazionali di trust e reputation. Questi concetti, ampiamente studiati nella letteratura in contesti quali il commercio elettronico, hanno, invece, ricevuto una scarsa attenzione nel contesto del Social Internetworking. I concetti di trust e reputation sono stati utilizzati per identificare risorse di elevata qualità da suggerire agli utenti. In [39], gli stessi modelli di trust e reputation descritti in [47] sono stati impiegati per supportare l utente nell identificazione di altri utenti con cui interagire e nella selezione di Social Network a cui affiliarsi. 2.5 Organizzazione di Workshop e Conferenze Pasquale De Meo: È stato componente del Comitato Organizzativo dell International Joint Conference on Declarative Programming (AGP-2003). È stato componente del Comitato di Programma dell International Symposium on Social and Organizational Informatics and Cybernetics SOIC 2005 e SOIC 2006. È stato componente del Comitato di Programma dell IEEE International Workshop on Security and Privacy in Telecommunications and Information Systems (SePTIS 2009). 2.6 Attività di Revisione Pasquale De Meo: Ha partecipato come revisore all attività di selezione degli articoli proposti per la pubblicazione nelle riviste Information Sciences (4 articoli), Data and Knowledge Engineering (2 Articoli), Information Systems, Journal on Web Semantics (2 articoli), International Journal of Human-Computer Studies, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part C, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part A, International Journal of Data Mining, Modelling and Management, Educational Technology and Society Journal, Computational and Mathematical Organization Theory. Ha partecipato come revisore all attività di selezione degli articoli proposti per la pubblicazione nell Encyclopedia of Data Warehousing and Mining (I e II Edizione), IGI Group Publisher, Handbook of Research 12
on Telecommunications Planning and Management for Business, IGI Group Publisher, Encyclopedia of E- Business Development and Management in the Digital Economy, IGI Group Publisher, Data Management in Semantic Web, Nova Publisher. Ha partecipato come revisore all attività di selezione degli articoli proposti per la pubblicazione negli Atti dei Congressi IJCAI 2003, SEBD 2003, SEBD 2004, IDEAS 2004, PISTA 2004, SEBD 2005, PISTA 2005, IIWEB 2006, KPRC 2006, SEBD 2006 e SOIC 2006, SEBD 2007, SEBD 2008, IDEAS 2008, DAWAK 2008, OM 2008, BIS 2009, PAMS 2009, CSO 2009, IDEAS 2009, FQAS 2009, ICALT 2010, DEST 2010, PAAMS 2010, NDT 2010, IDEAS 2010, EKAW 2010, SEBD 2010. 2.7 Attività di Revisione di Progetti di Ricerca Pasquale De Meo ha svolto attività di revisore di progetti di ricerca nell ambito del National Priorities Research Program (NPRP) finanziato dal Qatar National Research Fund (QNRF) per gli anni 2009 e 2010. 2.8 Partecipazione a Progetti di Ricerca Pasquale De Meo ha partecipato ai seguenti progetti di ricerca: Progetto di Ricerca (annuale) RdB (ex 60 %) dal titolo Modelli e Sistemi per la Rappresentazione della Conoscenza per lo Sviluppo di Applicazioni Basate su Agenti ed Orientate al Supporto dell Utente nell Accesso a Sorgenti Informative del Web, anno 2002. Progetto interdipartimentale (annuale) PRIT dal titolo Commercio Elettronico: Modelli, Tecniche, Applicazioni e Regolamentazione, anno 2002. Progetto di Ricerca dal titolo: SESTANTE: Strumenti Telematici per la Sicurezza e l Efficienza Documentale della Catena Logistica di Porti e Interporti, finanziato dall Unione Europea nell ambito del Programma INTERREG III B-Area Mediterraneo Occidentale (MEDOCC). Progetto di Ricerca (annuale) RdB (ex 60%) dal titolo Modelli e Tecniche per l Utilizzo Efficiente di Risorse e Servizi su Internet, anno 2004. Progetto interdipartimentale (annuale) PRIT dal titolo Sistemi Evoluti per la Telemedicina: Modelli, Applicazioni e Problemi Giuridici, anno 2004. Progetto di ricerca PRIN dal titolo Tecniche per la diagnosi, valutazione e adattività per la Qualità del Servizio nei sistemi informativi (QuaDRAnTIS), anni 2006-2007, finanziato per un importo pari a 92.000. Progetto di ricerca PRIN dal titolo EASE (Entity Aware Search Engines): motori di ricerca modellati come entità per un efficace accesso ai dati del Web, anni 2008-2010, finanziato per un importo pari a 123.057. 2.9 Partecipazione a Reti Internazionali di Ricerca Pasquale De Meo è componente delle seguenti reti di ricerca internazionale: Rete internazionale di ricerca (nodo di Reggio Calabria) AGENTLINK III - Coordination Actions, finanziato dal 6th Framework Program della Commissione Europea per gli anni 2004-2005. 13
Rete internazionale di ricerca WASP (nodo di Reggio Calabria) (Working Group on Answer Set Programming) - finanziata dal contratto IST (Information Society Technologies) - 2001-37004, 5th Framework Programme, Action Line FET (Future and Emerging technologies), per gli anni 2003-2005. Inoltre è membro dell Advisory Board del DCMFR (Digitalization, Computerization and Mobilization Research Foundation). 2.10 Trasferimento Tecnologico Pasquale De Meo ha partecipato alla progettazione di un prototipo software per derivare proprietà interschema tra sorgenti XML. Il prototipo è stato poi acquisito dalla società EXEURA s.r.l.. 2.11 Sistemi Prototipali Pasquale De Meo ha contribuito alla realizzazione di alcuni sistemi prototipali, i principali dei quali vengono di seguito specificati. Il Sistema XIKE. Tale sistema ha lo scopo di supportare la cooperazione tra sorgenti XML semanticamente eterogenee. A tal fine esso consente l estrazione delle proprietà interschema eventualmente esistenti tra le sorgenti coinvolte. Tali correlazioni vengono utilizzate per effettuare l integrazione semantica delle sorgenti e, più in generale, per facilitare la loro cooperazione. Il sistema possiede anche un modulo che consente di raggruppare le sorgenti informative coinvolte in cluster semanticamente omogenei. XIKE è stato sviluppato in tecnologia XML e in Java. Esso è stato testato su numerose basi di dati ed è stato utilizzato da alcune aziende software come motore interno nell ambito di sistemi di cooperazione tra sorgenti informative complesse. Un sistema multi-agente per la gestione efficiente del query answering su uno scenario di e-government. Tale sistema ha lo scopo di assistere i cittadini nell attuale scenario di e-government caratterizzato da una quantità enorme di servizi eterogenei gestiti spesso da enti pubblici distinti e tra loro autonomi e scorrelati, e dalla conseguente difficoltà di rispondere velocemente alle richieste dei cittadini. Il sistema è basato sull utilizzo della tecnologia degli Agenti Intelligenti; tale tecnologia assicura un elevato livello di proattività perchè può aiutare ad identificare servizi potenzialmente rilevanti per un cittadino anche se egli non li ha mai esplicitamente richiesti; infine, esso può facilitare la partecipazione dei cittadini ai processi decisionali perchè può incoraggiarli a formare comunità che possono cooperare per proporre l attivazione di nuovi servizi di loro interesse. Un sistema multi-agente per supportare i pazienti nella ricerca di servizi sanitari di loro interesse. Tale sistema è basato sullo standard sanitario HL7 in quanto rappresenta sia i profili dei pazienti che quelli dei servizi secondo le direttive di questo standard. Esso, inoltre, utilizza la tecnologia degli Agenti Intelligenti. Ogniqualvolta un paziente sottomette una query, il sistema provvede ad inoltrare quest ultima soltanto agli Health Care Provider più promettenti, ovvero a quei Provider che forniscono servizi potenzialmente conformi sia alla query sottomessa che al profilo del paziente. Per garantire ciò il sistema implementa tre strategie ad hoc, progettate tenendo conto delle caratteristiche del contesto di riferimento e con lo scopo di evitare ad un paziente di dover contattare e interrogare un gran numero di Provider. Un sistema per supportare i manager della Sanità nella loro attività di decision making. Anche tale sistema è basato sullo standard HL7 menzionato in precedenza; esso ha lo scopo di assistere i manager di un 14
ente sanitario (ad esempio, un Azienda Sanitaria Locale), che sta pianificando di attivare un nuovo insieme di servizi, ad identificare quei cittadini che potrebbero ottenere il massimo beneficio da questi ultimi e, conseguentemente, ad individuare i servizi potenzialmente più interessanti per i cittadini. Il sistema utilizza degli opportuni profili (basati su HL7) per i cittadini e i servizi. Questi costituiscono l input per una serie di algoritmi di ottimizzazione che consentono di calcolare quanto un cittadino potrebbe trarre beneficio dall attivazione di un servizio e quanto l ente sanitario dovrebbe pagare per poter fornire il servizio stesso al cittadino. Un sistema per supportare l utente nella sua attività di etichettatura in folksonomy. Questo sistema ha lo scopo di supportare un utente che sta etichettato delle risorse oppure sta sottomettendo una query per recuperare delle risorse già etichettate in una folksonomy. In particolare, mano a mano che l utente specifica dei tag, il sistema gli propone una gerarchia di tag semanticamente correlati da cui l utente, se lo desidera, può prelevare i prossimi tag da utilizzare nel processo di etichettatura. Il sistema utilizza una tecnica probabilistica per determinare, in modo veloce ed accurato, il grado di similarità e di generalizzazione tra due tag; esso, inoltre, definisce una struttura dati opportuna che consente di costruire gruppi di tag semanticamente correlati senza dover esplorare l intero spazio dei tag disponibili; esso, infine, adotta due strutture dati e due algoritmi ad esse associati per organizzare gerarchicamente gruppi di tag semanticamente correlati. 2.12 Relazioni Invitate Nel mese di Luglio 2009 Pasquale De Meo ha tenuto una relazione dal titolo A framework for extracting knowledge in folksonomies presso Telefonica R&D Lab (Barcellona, Spagna) su invito della Dott.ssa Nuria Oliver (Scientific Director) e del Dott. Xavier Amaitrian (Senior Research Scientist). 2.13 Indici Bibliometrici Pasquale De Meo ha pubblicato su prestigiose riviste di Informatica come ad esempio IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Impact Factor: 2.2), Information Sciences (Impact Factor: 3.095), Information Systems (Impact Factor: 1.66), User Modeling and User-Adapted Interaction (Impact Factor: 1.483), Journal on Selected Areas in Communications (Impact Factor: 4.249), Data & Knowledge Engineering (Impact Factor: 1.480), IEEE Multimedia (Impact Factor: 1.306). Il suo h-index (indice di Hirsch) calcolato manualmente interrogando Google Scholar è almeno pari a 6 mentre il suo g-index (indice di Egghe) calcolato mediante il software Harzing Publish or Perish è pari a 8. 3 Attività didattica svolta presso Università Il materiale didattico dei corsi è disponibile presso i siti Web: http://pasqualedemeo.altervista.org/didattica.html/ http://www.demerzel.altervista.org/ 3.1 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2002-2003 Esercitatore-Basi di Dati (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. 15
Numero degli studenti: Approssimativamente 70 Esercitatore-Calcolatori Elettronici (CDL in Ingegneria Elettronica), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 40 Esercitatore-Fondamenti di Informatica I (CDL in Ingegneria Civile e CDL in Ingegneria per l Ambiente e il Territorio), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 90 Esercitatore-Fondamenti di Informatica II (CDL in Ingegneria Civile e CDL in Ingegneria per l Ambiente e il Territorio), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 50 3.2 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2003-2004 Esercitatore-Progettazione di Sistemi Multimediali applicati al Patrimonio Storico (CDL Specialistica in Storia e Conservazione dei Beni Culturali), S.S.D. INF/01, Facoltà di Architettura dell Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 15 Esercitatore-Fondamenti di Informatica I (CDL in Ingegneria Elettronica), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 50 Esercitatore-Basi di Dati I (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 70 3.3 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2004-2005 Esercitatore-Complementi di Informatica (CDL Specialistica in Scienze e Tecnologie Agrarie), S.S.D. INF/01, la Facoltà di Agraria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 15 Esercitatore-Basi di Dati I (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 70 Esercitatore-Sistemi Informativi (CDL Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING- INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 70 16
3.4 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2005-2006 Docente del Corso di Fondamenti di Informatica II, S.S.D. ING-INF/05, CDL in Ingegneria Elettronica, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 60 Esercitatore-Basi di Dati I (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 70 Esercitatore-Complementi di Informatica (CDL Specialistica in Scienze e Tecnologie Agrarie), S.S.D. INF/01, presso la Facoltà di Agraria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 20 3.5 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2006-2007 Esercitatore-Fondamenti di Informatica I (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 75 Esercitatore-Fondamenti di Informatica II (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, presso la Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 50 Esercitatore-Fondamenti di Informatica I (CDL in Ingegneria Elettronica), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 50 Esercitatore-Complementi di Informatica (CDL Specialistica in Scienze e Tecnologie Agrarie), S.S.D. INF/01, Facoltà di Agraria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 15 3.6 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2007-2008 Docente del Corso di Complementi di Informatica (CDL Specialistica in Scienze e Tecnologie Agrarie), S.S.D. INF/01, Facoltà di Agraria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 25 Sito Web del Corso: http://www.agraria.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=2247 Docente del Corso di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni (CDL in Scienze Economiche), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Giurisprudenza, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 150 Sito Web del Corso: http://www.giuri.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=2723 Docente di un modulo del Corso di Informatica, Corsi di Azzeramento-Facoltà di Architettura, Università di Reggio Calabria. 17
Esercitatore-Fondamenti di Informatica I (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 80 Sito Web del Corso: http://www.ing.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=2925 Esercitatore-Fondamenti di Informatica II (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 50 Sito Web del Corso: http://www.ing.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=2930 3.7 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2008-2009 Docente del Corso di Complementi di Informatica (CDL Specialistica in Scienze e Tecnologie Agrarie), S.S.D. INF/01, Facoltà di Agraria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 25 Sito Web del Corso: http://www.agraria.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=6249 Docente del Corso di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni (CDL in Scienze Economiche), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Giurisprudenza, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 150 Sito Web del Corso: http://www.giuri.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=7040 Docente di un modulo del Corso di Informatica, Corsi di Azzeramento-Facoltà di Giurisprudenza, Università di Reggio Calabria. Esercitatore-Fondamenti di Informatica (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 80 Sito Web del Corso: http://www.ing.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=6970 3.8 Attività didattica svolta nell Anno Accademico 2009-2010 Docente del Corso di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni (CDL in Scienze Economiche), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Giurisprudenza, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 130 Sito Web del Corso: http://www.giuri.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=9192 Docente del Corso di Informatica, Corsi di Azzeramento - Facoltà di Giurisprudenza e Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Docente di due moduli (Data Mining e Informatica, S.S.D. INF/01) presso il Master Universitario di Primo Livello per Esperti in Marketing Intelligence e Tecniche di Mercato per la P.A., organizzato dall Istituto Piepoli S.P.A. e dall Università di Reggio Calabria. 18
Esercitatore-Fondamenti di Informatica (CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni), S.S.D. ING-INF/05, Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Numero degli studenti: Approssimativamente 80 Sito Web del Corso: http://www.ing.unirc.it/scheda materia.php?insegnamento=9025 3.9 Attività di relatore e correlatore di tesi di laurea Pasquale De Meo è stato ed è: Relatore di 12 Tesi di Laurea in Scienze Economiche presso la Facoltà di Giurisprudenza, Università di Reggio Calabria di cui 9 attualmente in corso. Correlatore di 9 tesi di Laurea nell ambito del CDL in Ingegneria delle Telecomunicazioni (Nuovo Ordinamento) presso la Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. Correlatore di 6 tesi di Laurea Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazioni presso la Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria di cui una attualmente in corso. Correlatore di 4 Tesi di Laurea in Ingegneria Elettronica (Vecchio Ordinamento) presso la Facoltà di Ingegneria, Università di Reggio Calabria. 4 Attività didattica non universitaria L attività didattiche non universitaria di Pasquale De Meo è la seguente: Nel mese di Marzo 2003 è stato docente di un modulo, della durata di 24 ore, del Corso di Implementazione e Realizzazione di una Base di Dati nell ambito del Corso di Istruzione e Formazione Tecnica Superiore (IFTS) per Tecnici Superiori per lo sviluppo Software, organizzato dall Istituto Tecnico Commerciale Statale A. Da Empoli di Reggio Calabria in collaborazione con l Università di Reggio Calabria. Nei mesi di Giugno e Luglio 2003 ha svolto un ciclo di esercitazioni della durata di 5 ore relative ai moduli Concetti di Base ed Elaborazione dei Testi nell ambito del corso per il rilascio della Patente Europea del Computer (ECDL), organizzato dall Università di Reggio Calabria. Nel mese di Ottobre 2003 è stato docente di un modulo, della durata di 18 ore, del Corso di Introduzione all Informatica nell ambito del corso Supercontact 1 organizzato dall Istituto Tecnico Industriale G. Vallauri di Reggio Calabria. Nei mesi di Aprile e Maggio 2004 ha svolto un ciclo di esercitazione della durata di 25 ore relative ai moduli Concetti di Base ed Internet e Posta elettronica. Inoltre è stato esaminatore accreditato AICA per i corsi della Patente Europea del Computer (ECDL) e, in tale veste, ha partecipato a 6 sedute d esame. Nei mesi di Giugno-Dicembre 2004 ha partecipato, in qualità di commissario, a 6 sedute d esame per il conseguimento della Patente Europea del Computer (ECDL) per una durata complessiva pari a 48 ore. Nel mese di Novembre 2004 è stato docente di due moduli, della durata complessiva di 18 ore, del corso di Basi di Dati nell ambito del Corso di Formazione del Personale Tecnico-Amministrativo dell Università di Reggio Calabria. 19
Nel mese di Settembre 2006 è stato docente di un modulo, della durata complessiva di 5 ore, del corso di Excel e PowerPoint nell ambito del Corso di Formazione del Personale Tecnico-Amministrativo dell Università di Reggio Calabria. Nel mese di Novembre 2006 è stato docente di un modulo, della durata complessiva di 10 ore, del corso di ORACLE nell ambito del Corso di Formazione del Personale Tecnico-Amministrativo dell Università di Reggio Calabria. Nel mese di Novembre 2007 è stato docente di un modulo, della durata complessiva di 10 ore, del corso di Laboratorio di Basi di Dati nell ambito del Corso di Formazione del Personale Tecnico-Amministrativo dell Università di Reggio Calabria. Nei mese di Giugno 2008-Dicembre 2008 è stato docente di un modulo, della durata complessiva di 20 ore, del corso di Ufficio Virtuale e Laboratorio Office nell ambito del Corso di Formazione del Personale Tecnico-Amministrativo dell Università di Reggio Calabria. Nei mese di Febbraio 2010 ha ricevuto l incarico di docenza di un modulo, della durata complessiva di 9 ore, del corso di Laboratorio Word e Excel nell ambito del Corso di Formazione del Personale Tecnico- Amministrativo dell Università di Reggio Calabria. 5 Attività Professionali Pasquale De Meo ha svolto l attività di consulente dell azione INF (che ha curato la progettazione e la realizzazione di tutte le infrastrutture informatiche) del progetto di orientamento ICARO. Nel mese di Ottobre 2005 Pasquale De Meo ha partecipato, in qualità di esperto informatico, alla prova orale di selezione di due dirigenti dell area amministrativa presso la Provincia di Reggio Calabria. Nel mese di Aprile 2009 Pasquale De Meo è stato nominato Presidente di una Commissione per il conferimento degli incarichi di insegnamento delle discipline di INFORMATICA GENERALE e INFORMATICA (COBASLID) presso l Accademia di Belle Arti di Reggio Calabria (A.A. 2008-2009). 20