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03-4227151-35308 jhyang@csie.ncu.edu.tw |
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期刊論文 |
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楊鎮華教授1995年畢業於美國伊利諾大學芝加哥校區資訊工程博士，目前擔任國立中央大學資訊工程學系講座教授兼研發長/高教深耕執行長。楊教授為教育部首任資訊及科技教育司司長，並歷任國科會資訊教育學門召集人、國立中央大學電子計算機中心主任、校務研究中心主任、副教務長。楊教授目前也是Future Earth Taipei永續數位世代WG的召集人，推動數位科技探索永續發展議題。 楊教授於2010、2017年兩度榮獲國科會傑出研究奬，研究領域包含：人工智慧、機器學習、大數據、學習分析。專題研究計畫包括：ESG分析，精準教育」(Precision education)、以人為本的人工智慧 (Human-center AI)，以及與日本京都大學的BookRoll Partnership. 楊教授是世界頂尖的電腦科學家與教育學者。根據史丹佛大學發布的「全球前2%頂尖科學家榜單」，楊教授在「終身科學影響力排行榜(1960 - 2021)」與「2021年度科學影響力排行榜」兩個榜單均列名全球前2% (實際列名為前1.2%)。Research.com依據2022年Google Scholar上的h-index, 引用次數以及論文數，選出6,300名世界頂尖電腦科學家(Top Computer Science Scientists)，楊教授為台灣42名入榜學者之一。AD Scientific Index, Ranking for Scientist 2023, 楊教授名列台灣電腦科學家第23名。 楊教授至今已發表超過100篇期刊論文，其中80餘篇為SSCI、SCI期刊論文。根據 2016年至2022年Elsevier SciVal的數據，楊教授26.8%的論文列入全球Top
10%被引次數最多的論文；54.5%的論文發表於全球Top 10%的期刊中，五年平均FWCI為2.23。楊教授的論文引用次數在Google scholar citation的統計上已經超過一萬次，h-index為45。 楊教授目前正協助美商應用材料(Applied Materials)分析ESG，研究如何使用自然語言處理技術(esgBERT)分析企業ESG報告書，並透過Fortune 500企業報告與媒體新聞的訓練資料發展更精準的輿情分析與ESG預測演算法，協助企業找出需改善的項目及擬定改善策略，並進一步分析企業的ESG機會和風險管理，及時透過GPT-3生成半自動的反應訊息(post)。 楊教授與京都大學共同成立的「臺日BookRoll夥伴關係」，參與成員涵蓋國內32餘所大學、84餘名教師、383門課程，及22,527餘名學生，為臺日最大的跨國數位學習社群。同時，楊教授與京都大學正在規劃一個7年總資金5億日元的國際聯合研發平台。 楊教授早期研究領域在「情境感知無處不在學習」(Context aware ubiquitous learning)， 2006年發表的論文
“Context aware ubiquitous learning environments for peer-to-peer
collaborative learning,” Educational Technology and Society，直到今日，依據Google scholar資料，該論文已有超過582次引用。 楊教授的近期研究領域在「精準教育」(Precision education)、「以人為本的人工智慧教育」(Human-center AI in education)、以及「AI永續教育」(AI
in sustainable education)。「精準教育」是將人工智慧應用在教育，透過診斷、預測、治療，預防四個步驟，及早診斷出有學習風險之學生，並提供及時之輔導協助。楊教授主編並於2021年在Educational
Technology & Society出版的特刊 “Precision education - a new challenge for AI in education”，是國際上第一本將人工智慧應用在「精準教育」的SSCI期刊特刊。「以人為本的人工智慧教育」強調AI運算必需以人類情境為主要考量，提供可解釋的運算判斷過程，並參照人類以及社會現象不斷調適AI演算法，進而在「以人為本」的條件下增進人類社會福祉。由楊教授主編並將於2023在Educational
Technology & Society (ETS)出版的特刊“Human-centered AI in education: augment human intelligence with machine
intelligence”，是國際上第一本SSCI期刊特刊討論「以人為本的人工智慧教育」。 楊教授目前積極推動「AI永續教育」。當我們在發展AI的同時，也需要反思倫理與社會變遷對教育的影響，兼顧AI科技發展、社會變遷、與教育價值。在教育設計階段時融入公平、平等、多樣、包容、信任、透明等倫理考量，不斷調整演算法，以增強學生的AI技能與素養。公平(fairness)意味著學習科技必須產生公平的結果，分析過程不應該含有歧視、性別與族群的不平等、以及不公平的分析結果。包容(inclusion)是基於多樣性、公平性、與歸屬感。包容教育(inclusive education) 就是要破除影響包容性的障礙，讓學習者得到歸屬感，願意全力投入學習，並在學習中得到更多的啟發。信任(trust)伴隨著可解釋性、準確性、透明度、和公平性。AI的決策過程需要完整的解釋才能獲得信任並避免不必要的負面後果。楊教授主編將於2023在Smart
Learning Environments Journal出版的特刊 “AI
in smart learning for sustainable education”，是國際上第一本期刊特刊討論「AI永續教育」。 |