楊鎮華教授  Stephen J.H. Yang 

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，目前為國立中央大學資訊工程學系講座教授。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、國立中央大學研發長、高教深耕執行長、電子計算機中心主任、校務研究中心主任、總教學中心主任、學科中心主任、副教務長。楊教授目前也是中研院Future Earth Taipei國家委員以及永續數位世代WG的召集人，推動數位科技探索永續發展議題，並於2023年榮獲「中研院Future Earth Taipei 2023年度貢獻獎」。

楊教授於2025年榮獲 教育部114年「師鐸獎」以及 第69屆「學術獎 」、2010及2017年兩度榮獲「國科會傑出研究奬」，並於2024年獲選為「中國電機工程學會會士」，研究領域包含：人工智慧、Green AI、數位永續、機器學習、學習分析。楊教授目前主持多項國家及產業大型計畫，包括：國科會多年期計畫、教育部教育雲、教育部國家重點領域國際合作聯盟 (UAAT-UI)、中研院永續綠色AI (TW Green AI)、日本京都大學的BookRoll 聯盟、精準教育(Precision education)、以人為本的人工智慧(Human-centered AI)。

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」，楊教授連續六年(2019-2024)在「終身科學影響力排行榜」與「年度科學影響力排行榜」均名列全球前2% (實際為前1%)。AD Scientific Index, Ranking for Scientist 2025, 楊教授名列台灣電腦科學家第23名 (全國前3%)。

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 2019年至2023年Elsevier Scopus/SciVal的數據，楊教授30%的論文為全球Top 1% high-cite (vs. 全球平均值 1%); 50%的論文為全球Top 10% high-cite (vs.全球平均值 10%); 五年平均 FWCI為 6.11 (vs. 全球平均值 1)。楊教授的論文引用次數在Google scholar citation的統計上已經超過一萬五千次，h-index為55.

楊教授目前主持教育部教育雲計畫，建立教育雲單一入口AI檢索服務，導入檢索與生成技術(Retrieval-Augmented Generation, RAG)，以提供更加精確和豐富的回應。建立教育使用的繁體中文資料集，支持大型語言模型/檢索增強式生成(LLMs/RAG)效能評估與架構設計。建立一個專門針對教育雲的繁體中文資料集(Benchmark)，以支援大型語言模型與檢索增強式生成架構在快速進展下，以評估各個元件在教育雲上的適用度。

楊教授近期研究領域在 Green AI、精準教育、以及以人為本的永續AI。「Green AI」建構一套科學、嚴謹且可複製的系統，連接Green AI與 Green Finance之間的橋樑，揭示人工智慧的「真實成本」(true cost)，計算LLMs在 AI晶片生命週期、模型訓練、模型推論 所產生的總碳足跡、電量消耗、水資源消耗、電子廢棄物、時間、成本，實現真正由數據驅動的永續決策。在推動永續AI的過程中，楊教授帶領學生從生活中理解「看不見的環境成本」。讓學生知道，每次查詢大型語言模型，所消耗的電力是一般網路搜尋的數倍。希望學生從日常中培養永續意識，理解科技背後也有環境代價。楊教授也帶領研究團隊研究如何減少AI運算的碳排，例如降低模型複雜度、使用綠色學習模型(Green learning)分工運算，這樣不僅節能，也能讓企業實踐減碳目標。

楊教授與京都大學共同成立的「臺日BookRoll聯盟」，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。楊教授以「精準教育」為學習核心，與京都大學共同開發電子書與學習分析系統「BookRoll」，這項技術不只推動教學改進，也成為許多研究者的研究數據，促進國際學術交流與論文產出。楊教授以「學習歷程分析」為設計理念的BookRoll，透過分析、診斷、治療、預防方法，落實「精準教育」。分析學習成效就必須有數據，藉由這套系統便可以量化學生的學習過程，引導老師知道學生哪裡不知道，老師可以透過系統看見學生對於哪些內容不了解，進而調整教學方向，這也是台灣「學習分析」概念的起始。

當AI浪潮席捲全球，楊教授提出「以人為本的永續AI」，主張在AI發展中融入人性價值與倫理思考。楊教授指出，AI可以有善的一面，也可能有惡的一念。當機器能自主行動時，若沒有人的價值作為界線，就可能做出錯誤決策。楊教授強調，以人為本不只是技術議題，而是一種教育哲學，AI要具備可解釋、可被信任，才是負責任的AI。AI教育的終點不是訓練工程師，而是培養能理解人性、具判斷力的「更好的人」。

楊教授協助美商應用材料(Applied Materials)分析ESG，研究如何使用生成式AI (GenAI)及大語言模型 (LLMs)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，及時透過生成式AI提供半自動的反應策略。

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。由楊教授主編並於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」。楊教授主編並於2023在Smart Learning Environments Journal出版的特刊 “AI in smart learning for sustainable education，” 也是國際上第一本期刊特刊討論「AI永續教育」。