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Donatella Merlini è professore associato di Informatica (INF/01) presso il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazione dell'Università di Firenze. Ha conseguito la laurea in Matematica nel 1992 e il Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica e dell'Automazione nel 1996 presso l'Università di Firenze. Dal 1995 al 1997 ha usufruito di borse di studio finanziate dalla Regione Toscana. Da novembre 1997 a novembre 2005 è stata ricercatore e poi dal 2005 a dicembre 2012 professore associato presso il Dipartimento di Sistemi e Informatica dell'Università di Firenze.
Attività di ricercaL’area di ricerca di Donatella Merlini si colloca tra l’analisi degli algoritmi e delle strutture dati, secondo l’approccio reso popolare da D. Knuth [Knu73], e la combinatoria analitica di P. Flajolet e R. Sedgewick [FS08]. Le funzioni generatrici, i Riordan array e il sistema di calcolo simbolico Maple sono gli strumenti centrali della sua attività di ricerca. In particolare, i suoi interessi di ricerca si concentrano sullo studio e la valutazione sperimentale degli strumenti necessari alla valutazione del comportamento degli algoritmi, con particolare riferimento al comportamento nel caso medio, e sulla ricerca delle possibili applicazioni di tali metodi. Le applicazioni studiate hanno riguardato la teoria dei linguaggi regolari e liberi dal contesto, i problemi di ricoprimento, gli algoritmi di generazione casuale, di ranking e unranking, la simulazione di giochi e la musica e si sono basate su modelli e strumenti combinatori quali i cammini nel piano e gli alberi di generazione. Svariati risultati sono stati trovati nel contesto delle dimostrazioni costruttive di identità combinatorie tramite l'uso delle funzioni generatrici e dei Riordan array. In particolare, nel contesto dei Riordan array è stata:
Fra i suoi interessi più recenti troviamo anche il Data Mining, in particolare l’Educational Data Mining [Bak14], un’area di ricerca che ha lo scopo di sviluppare metodologie per comprendere e migliorare le prestazioni e la valutazione del processo di apprendimento degli studenti. Membro del Comitato di Programma per l'International Conference on Educational Data Mining negli anni 2015, 2016, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023 e 2024 per il Workshop on Enabling Data-Driven Decisions from Learning on the Web nel 2021, per l'International Tutorial and Workshop on Responsible Knowledge Discovery in Education, Side event at ECML-PKDD Conference nel 2023 e nel 2024, per il 1st International Workshop on Artificial Intelligence with and for Learning Sciences: Past, Present, and Future Horizons (WAILS’24) nel 2024.
E' stata guest editor del numero speciale Education Data Mining della rivista internazionale Data.
Nel complesso, l'attività di ricerca di Donatella Merlini è documentata da più di 40 pubblicazioni su riviste internazionali e da numerose pubblicazioni su atti di convegni internazionali. Oltre alla lista di pubblicazioni su questo sito, si veda Scopus, DBLP, Google scholar e Math Reviews (richiede la licenza Mathscinet).
Ha partecipato a progetti di ricerca finanziati dal MIUR ed è responsabile di progetti scientifici di Ateneo dal 2001. Dal 2007 è editor della rivista internazionale Applicable Analysis and Discrete Mathematics e da febbraio 2017 Membro dei reviewer per Mathematical Reviews, American Mathematical Society.
Dal 2013 al 2021 ha fatto parte del Collegio dei docenti del Dottorato in Matematica, Informatica e Statistica dell’Università di Firenze.Bibliografia di riferimento
Attività didatticaL'attività didattica di Donatella Merlini si svolge presso la Scuola di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell'Università di Firenze dove ha tenuto corsi su Basi di dati, Data mining, Algoritmi e strutture dati per il Corso di Laurea in Informatica e corsi di Informatica di base per il Corso di Laurea in Fisica. Inoltre ha tenuto corsi su tematiche più avanzate per la Laurea Magistrale in Informatica (e Laurea Specialistica in Scienze e Tecnologie dell' Informazione). Ha seguito in qualità di relatore numerose tesi di Laurea in Informatica aventi come oggetto prevalentemente problematiche di Analisi degli algoritmi, Algoritmi e strutture dati, Basi di dati e Data Mining.
Legenda
Donatella Merlini is associate professor of Computer Science (INF/01) at the Department of Statistics, Computer Science, Application of the University of Florence. She obtained a degree in Mathematics in 1992 and a PhD in Computer Engineering and Automation in 1996 from the University of Florence. From 1995 to 1997 benefited from scholarships funded by the Region of Tuscany. From November 1997 to November 2005 she has been a researcher, and then from 2005 to December 2012 an associate professor, at the Department of Systems and Computer Science of the University of Florence.
Research activityThe research area of Donatella Merlini is located between the analysis of algorithms and data structures, according to the approach popularized by D. Knuth [Knu73], and the analytic combinatorics introduced by P. Flajolet and R. Sedgewick [FS08]. Generating functions, Riordan arrays and the symbolic computation system Maple are the central instruments of her research activities. In particular, her research interests focus on the study and the experimental evaluation of the tools necessary to evaluate the behavior of algorithms, with particular reference to the behavior in the average case, and on the possible applications of these methods. The applications studied include the theory of regular and context-free languages, tiling problems, algorithms for random generation, ranking and unranking, simulation of games and music, and are based on combinatorial models and tools such as lattice paths and generating trees. Several results have been found in the context of constructive proofs of combinatorial identities through the use of generating functions and Riordan arrays. In particular, in the context of Riordan arrays she has been:
Among her recent interests we find also data mining, in particular Educational Data Mining [Bak14], an emerging research area that aims to develop methodologies to understand and improve the performance and evaluation of the students learning process. She has been PC member for the International Conference on Educational Data Mining in the years 2015, 2016, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023 and 2024, for the Workshop on Enabling Data-Driven Decisions from Learning on the Web in 2021, for the International Tutorial and Workshop on Responsible Knowledge Discovery in Education, Side event at ECML-PKDD Conference in 2023 and 2024, for the 1st International Workshop on Artificial Intelligence with and for Learning Sciences: Past, Present, and Future Horizons (WAILS’24) in 2024.
She has been guest editor of the special issue Education Data Mining.
Overall, the research activities of Donatella Merlini is documented by more than 40 publications in international journals and numerous publications in proceedings of international conferences. In addition to the list of publications on this site, see Scopus, DBLP, Google scholar e Math Reviews (requires MathSciNet license).
She has participated in research projects funded by the Ministry of Education and has been responsible for scientific projects at the University of Florence since 2001. She is editor since 2007 of the international journal Applicable Analysis and Discrete Mathematics and member of reviewers for Mathematical Reviews, American Mathematical Society since Febraury 2017.
From 2013 to 2021 she has been member of the Mathematics, Computer Science and Statistics PhD board of the University of Florence.Bibliography
Teaching activityThe teaching activity of Donatella Merlini takes place at the School of Sciences of the University of Florence, where she has taught courses on Databases, Data mining, Algorithms and data structures, for the Computer Science degree course, as well as basic Computer Science courses for the degree in Physics. She also taught courses on advanced topics for the Computer Science Master degree course. She has been supervisor of numerous computer science thesis concerning analysis of algorithms, algorithms and data structures, databases and data mining.
