Donner aux apprenants les moyens d'agir grâce à des outils assistés par l'IA conçus pour favoriser le développement cognitif et la maîtrise créative en informatique.
Majeed est professeur d'informatique à l'Université de l'Alberta et membre de l'Amii. En tant que créateur d'outils, ses recherches sur l'interaction entre l'homme et l'IA explorent la conception d'outils et de techniques d'interaction qui protègent et augmentent délibérément la cognition humaine plutôt que de la remplacer. En se concentrant sur la programmation comme moyen de recherche sur l'apprentissage, la productivité et la créativité, son objectif est de développer des outils de programmation assistés par l'IA qui engagent les programmeurs dans un processus itératif de résolution de problèmes et de décomposition des tâches, tout en nourrissant leur curiosité, leur goût pour l'expérimentation et leur confiance pour prendre des risques et repousser les limites. Cette vision prend différentes formes selon les publics. Pour les jeunes apprenants, il vise à leur donner les moyens de créer des artefacts computationnels alimentés par l'IA et de devenir des créateurs avec l'IA plutôt que des utilisateurs passifs. Pour les développeurs émergents et professionnels, il vise à concevoir des outils de programmation alimentés par l'IA qui équilibrent la productivité et l'engagement cognitif profond. Des outils qui aident les experts à garder le contrôle, à faire des compromis éclairés et à renforcer leur expertise en matière de conception et d'architecture de logiciels lorsqu'ils collaborent avec l'IA.
Majeed a obtenu son doctorat à l'université de Toronto en 2025 et a terminé son master à l'université du Maryland. Ses recherches doctorales comprenaient l'une des premières études explorant l'impact d'une dépendance excessive à l'IA chez les novices apprenant à coder, examinant en particulier ce qui se passe lorsque le soutien de l'IA est supprimé par la suite et son effet sur les résultats d'apprentissage. Ces travaux ont inspiré la conception (a) d'interventions qui engagent cognitivement les programmeurs dans le processus de résolution de problèmes et les solutions de l'IA, (b) d'interactions homme-IA novatrices qui rendent le raisonnement de la chaîne de pensée de l'IA modifiable afin d'améliorer le contrôle et la vérification de son processus, et (c) d'assistants pédagogiques IA qui encouragent la résolution indépendante de problèmes sans révéler les solutions de code, étudiés dans le cadre de déploiements à grande échelle et longitudinaux.
Majeed publie fréquemment dans le cadre des conférences CHI, UIST et d'autres conférences de premier plan consacrées à l'interaction homme-machine. Ses travaux figurent parmi les articles les plus cités des conférences CHI 2023 et 2024, et il a reçu le prix du meilleur article lors de la conférence CHI 2017.