Életrajz
Vanessa Camilleri a Máltai Egyetem Információs és Kommunikációs Technológiai Karának Mesterséges Intelligencia Tanszékén egyetemi docens. Oktatói pályáját pedagógiai területen kezdte, informatikai mesterfokozatot szerzett, a Coventry Universityn a virtuális világok tanárképzésbeli alkalmazásáról írta doktori disszertációját. Kutatási területe a mesterséges intelligencia az oktatásban, az intelligens interfészek, az ember–számítógép interakció, a komoly játékok, a virtuális és kiterjesztett valóság, valamint az MI etikája. VR-alapú fejlesztéseivel az empátia erősítését és a mentális egészséggel összefüggő képzést is támogatja, többek között az autizmus és a skizofrénia jobb megértését célzó oktatási alkalmazásokkal. A SWIM-360 és a DIVE projektek vezető kutatója; multimodális, magyarázható MI és intelligens videóértékelés fejlesztésén dolgozik. Generatív MI-t és MI-etikát oktat, részt vesz az egyetem technológiai ismeretterjesztési programjaiban. A Máltai Egyetem hivatalos profilja szerint az oktatásban a generatív mesterséges intelligencia és az MI-etika tárgyakat is tanítja. A virtuális valóság pedagógiai és egészségügyi felhasználásáról szóló projektjei mellett a Zurichi Egyetem Digital Society Initiative kutatói ösztöndíjprogramjában is részt vesz. Ismeretterjesztő tevékenységében fontos szerepet kap, hogy fiatalok számára hozzáférhetővé tegye az MI alapfogalmait és az etikus technológiahasználat kérdéseit.
Intézményi és szakmai profilok
Konferencia-előadások (0)
A személy szekcióelnökként, műhelyvezetőként vagy más közreműködőként is szerepelhet.
Egyéb konferenciaprogram
- Vanessa Camilleri – plenáris előadás (cím egyeztetés alatt)2026. november 26., csütörtök · Időpont egyeztetés alatt
Bibliográfia (2)
Camilleri, R. Y., Camilleri, V., & Montebello, M. (2026). Developing a large language model-based feedback tool for primary school teachers supporting neurodivergent learners. AI, Computer Science and Robotics Technology. https://doi.org/10.5772/acrt20260007
Camilleri, V., Camilleri, R. Y., Fialovszky, M., Pace, D., Seychell, D., & Montebello, M. (2025). Towards explainable multimodal sensing for swimming analysis: Early findings from the SWIM-360 project. Sensors, 25(22), 7047. https://doi.org/10.3390/s25227047