设计创意学院-陈晴导师介绍
陈晴
副教授
硕，博士生导师
女
设计创意学院
设计学
,软件工程
,计算机科学与技术
智能数据可视化,信息传达设计,人机交互,生成式AI
qingchen@tongji.edu.cn
陈晴，同济大学设计创意学院、上海自主智能无人系统科学中心 双聘副教授，上海市海外高层次计划引进人才，入选上海市晨光计划。陈晴老师博士毕业于香港科技大学，曾担任INRIA和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最佳创新奖银奖等奖项，担任领域内多个顶级国际学术会议程序委员会委员，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、阿里、腾讯、智谱AI等校企合作课题。
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科研项目
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（项目负责人）
2025-2026 校企合作项目，阿里巴巴，基于大模型的交互生成研究（项目联合负责人）
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（项目负责人）
2022-2024 校企合作项目，腾讯-OUTPUT，科技树项目（项目负责人）
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（项目负责人）
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（项目联合负责人）
2021-2023 国家自然科学基金，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（项目负责人）
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 （项目骨干）
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（项目骨干）
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（项目负责人）
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）
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
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）
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）
2014-2017 用户忠诚度可视分析Visual Analysis of Customer Loyalty RGC/GRF16208514
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研究成果
[1] Chen, Q., Chen, Y., Zou R., Shuai, W., Guo Y., Wang J., & Cao, N. (2025). Chart2Vec: A Universal Embedding of Context-Aware Visualizations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 31(4), 2167-2181.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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.
[5] Chen, Q., Cao, S., Wang, J., & Cao, N. (2024). How Does Automation Shape the Process of Narrative Visualization: A Survey of Tools. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 30(8), 4429 - 4448.
[6] Guo, Y., Cao N.*, Cai L., Wu Y., Weiskopf D., Shi D., Chen.Q.* Datamator: An Authoring Tool for Creating Datamations via Data Query Decomposition. Applied Sciences 2023.
[7] 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.
[8] 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.
[9] 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).
[10] 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.
[11] 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.
[12] 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.
[13] 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.
[14] Guo, S., Jin, Z., Chen, Q., Gotz. D., Zha. H., Cao. N. (2019, December). Visual Anomaly Detection in Event Sequence Data. IEEE BigData 2019.
[15] Fekete, J. D., Chen, Q., Feng, Y., & Renault, J. (2019, October). Practical Use Cases for Progressive Visual Analytics. IEEE VIS DISA 2019.
[16] 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.
[17] 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.
[18] Xia, M., Sun, M., Wei, H., Chen, Q., Wang, Y., Shi, L., ... & 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.
[19] 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.
[20] Chen, Q., Chen, Y., Liu, D., Shi, C., Wu, Y., & Qu, H. (2016). Peakvizor: Visual analytics of peaks in video clickstreams from massive open online courses. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 22(10), 2315-2330.
[21] Qu, H., & Chen, Q. (2015). Visual analytics for MOOC data. IEEE computer graphics and applications, 35(6), 69-75.
[22] 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.
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学校介绍
同济大学是国家教育部直属重点大学，也是首批被批准成立研究生院、并被列为国家“ 211 工程”和“面向 21 世纪教育振兴行动计划”(985 工程)与上海市重点建设的高水平研究型大学之一。同济大学创建于 1907 年，现已成为拥有理、工、医、文、法、经(济)、管(理)、哲、教(育)9 大门类的研究型、综合性、多功能的现代大学。
同济大学现设有各类专业学院 22 个，还建有继续教育学院、 职业技术教育学院等，设有经中德政府批准合作培养硕士研究生的中德学院、中德工程学院，与法国巴黎高科大学集团合作举办的中法工程和管理学院等。目前学校共有 81 个本科专业、 140 个硕士点、 7 个硕士专业学位授权点、博士授权点 58 个、 13 个博士后流动站，学校拥有国家级重点学校 10 个。各类学生 5 万多人，教学科研人员 4200 多人，其中有中科院院士 6 人、工程院院士 7 人，具有各类高级职称者 1900 多人，拥有长江学者特聘教授岗位 22 个。作为国家重要的科研中心之一，学校设有国家、省部级重点实验室和工程研究中心等国家科研基地 16 个。学校还设有附属医院和 2 所附属学校。
近年来同济大学正在探索并逐步形成有自己特色的现代教育思想和办学理念。以本科教育为立校之本，以研究生教育为强校之路。确立“知识、能力、人格”三位一体的全面素质教育和复合型人才培养模式。坚持“人才培养、科学研究、社会服务、国际交往”四大办学功能协调发展，努力强化服务社会的功能，实现大学功能中心化。以国家科技发展战略和地区经济重点需求为指针，促进传统学科高新化、新兴学科强势化、学科交叉集约化。与产业链紧密结合，形成优势学科和相对弱势学科互融共进的学科链和学科群，构建综合性大学的学科体系，其中桥梁工程、海洋地质、城市规划、结构工程、道路交通、车辆工程、环境工程等学科在全国居领先地位。在为国家经济建设和社会发展做贡献的过程中，争取更多的“单项冠军”，提升学校的学术地位和社会声誉。学校正努力建设文理交融、医工结合、科技教育与人文教育协调发展的综合性、研究型、国际知名高水平大学。
同济大学已建成的校园占地面积 3700 多亩，分五个校区，四平路校区位于上海市四平路，沪西校区位于上海市真南路，沪北校区位于上海市共和新路，沪东校区位于上海市武东路。正在建设中的嘉定校区位于安亭上海国际汽车城内。
同济大学研究生院简介
同济大学一贯重视研究生教育，早在 20 世纪 50 年代初即在部分专业招收培养研究生。 1978 年学校恢复招收硕士研究生， 1981 年起招收博士研究生，同年被国务院学位委员会批准为首批有权授予博士、硕士学位的单位。 1986 年经国务院批准试办研究生院， 1996 年经评估正式成立研究生院，成为我国培养高层次专门人才的重要基地之一。同济大学现有一级学科博士学位授权点 12 个，二级学科博士学位授权点 68 个(含自主设置 10 个二级学科博士点)，硕士学位授权点 147 个(含自主设置 7 个二级学科硕士点)，分属哲学、经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、医学、管理学等 9 个学科门类。其中土木工程、建筑学、交通运输工程、海洋科学、环境科学与工程、力学、材料科学与工程等学科处在全国优势和领先地位，机电、管理、理学等学科近年有了长足进展。我校还设有 13 个博士后科研流动站。近些年来，为了适应我国经济建设和社会发展的需要，学校还十分注重培养不同类型、多个层次、多种规格的高层次专门人才。学校既设科学学位，又设工商管理、行政管理、建筑学、临床医学、工程硕士(含 21 个工程领域)、口腔医学等多种专业学位；既培养学术型、研究型研究生，又培养应用型、复合型专业学位研究生；既有在校全日制攻读学位模式，又有在职人员攻读专业硕士学位或以同等学力申请硕士学位、中职教师在职攻读硕士学位、高校教师在职攻读硕士学位模式。此外，还面向社会举办多种专业研究生课程进修班等，充分发挥了我校学科优势和特色，由此形成了多渠道、多规格、多层次的办学模式，取得了良好的社会效益。
同济大学研究生院是校长领导下具有相对独立职能的研究生教学和行政管理机构，下设招生办公室、管理处、培养处、学位办公室、学科建设办公室和行政办公室。同时，学校党委还专门设立了研究生工作部。学校设有校学位评定委员会，各学院有学位评定分委员会，并设立了各学科、专业委员会，配有学位管理工作秘书、教务员、班主任、研究生教学秘书等教辅人员。研究生院曾多次被评为全国和上海市学位与研究生教育管理工作先进集体。
二十多年来，同济大学始终把全面提高培养质量作为研究生教育改革的指导思想，在严格质量管理方面采取了一系列切实有效的措施，取得了较好效果。在连续多年全国百篇优秀博士学位论文评选中，有 7 篇入选。同济大学为国家培养了一大批高素质的高级专门人才，至今已授予博士学位 1311 人，硕士学位近 9504 人，其中有相当一部分已成为我国社会主义现代化建设的重要骨干力量。至 2004 年 9 月，在校博士、硕士研究生约达 11000 多人，专业学位硕士生约 2700 人。根据本校研究生教育发展规划， 2006 年计划招收博士生、硕士生(含专业学位研究生)超过 4000 名。同济大学正在为我国经济建设和社会发展输送高层次人才做出更大的贡献。
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同济大学硕士研究生学费及奖助政策
收费和奖励
1) 按照国务院常务会议精神，从 2014 年秋季学期起，向所有纳入国家招生计划的新入学研究生收取学费。其中：工程管理硕士(125600)、MBA[微博](125100)、MPA(125200)、法律硕士(非法学)(035101)、软件工程领域工程硕士(085212)、金融硕士(025100)、会计硕士(125300)、翻译硕士(055101、055109)、护理硕士(105400)、教育硕士(045100)、汉语国际教育硕士(045300)、人文学院(210)的艺术硕士(135108)专业学位研究生的学费标准另行公布，其它硕士研究生学费不超过 8000 元/学年。
2) 对非定向就业学术型研究生和非定向就业专业学位硕士研究生，同济大学有完善的奖励体系(工程管理硕士(125600)、MBA(125100)、MPA(125200)、法律硕士(非法学)(035101)、软件工程硕士(085212)、金融硕士(025100)、会计硕士(125300)、翻译硕士(055101、055109)、护理硕士(105400)、教育硕士(045100)、汉语国际教育硕士(045300)、人文学院(210)的艺术硕士(135108)的奖励由培养单位另行制订)。对亍纳入奖励体系的非定向就业学术型硕士生和非定向就业专业学位硕士生在入学时全部都可以获得 8000 元/学年的全额学业奖学金，该奖学金用以抵充学费。对纳入奖励体系的硕士研究生还可获得不少亍 600 元/月的励学金，每年发放10 个月。另外，纳入奖励体系的非定向就业研究生都可以申请励教和励管的岗位，获得额外的资励。所有非定向就业硕士研究生在学期间纳入上海市城镇居民基本医疗保险，可申请办理国家励学贷款，可参加有关专项奖学金评定。
3)工商管理硕士在职班、金融硕士在职班、公共管理硕士、工程管理硕士、会计硕士、护理硕士、教育硕士、汉语国际教育硕士、人文学院的艺术硕士采取在职学习方式，考生录取后，人事关系不人事档案不转入学校，在读期间不参加上海市大学生医疗保障，学校不安排住宿，毕业时不纳入就业计划。
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