迎戰AI時代!中央資工翻轉教學、深化跨域合作 王尉任:讓AI成為學生前進的加速器

記者林育如/台北報導

面對生成式AI、大語言模型(LLM)與AI Agent快速改變資訊產業,也帶來軟體開發與人才培育模式的轉變,國立中央大學資訊工程學系系主任王尉任表示,AI不代表資工教育的重要性降低,反而使「理解問題、掌握系統、驗證AI、解決複雜問題」的能力更加關鍵。未來中央資工將以扎實資工基礎為核心,逐步翻轉教學與評量方式,深化AI研究,並結合校內機械、電機、太空科學、生醫與地球科學等優勢,推動實體AI(Physical AI)、智慧機器人及AI跨域應用,培養能真正「掌控AI、駕馭AI」的新世代資工人才,期待讓學生更進一步「引領AI的應用與創新」。

張嘉惠教授指導實驗室團隊研究生廖梓逸、簡資烜、陳冠蓉參加台積電校園黑客松 2026 TSMC IT Career Hack 榮獲洞察半導體產業鏈的智慧助理組第一名。(圖/中央資工系提供)
張嘉惠教授指導實驗室團隊研究生廖梓逸、簡資烜、陳冠蓉參加台積電校園黑客松 2026 TSMC IT Career Hack 榮獲洞察半導體產業鏈的智慧助理組第一名。(圖/中央資工系提供)

AI時代翻轉資工教育 不禁AI而是教學生駕馭AI

中央資工自1981年成立研究所、1992年成立大學部,並於2006年成立國內第一所軟體工程研究所,長期累積軟體工程、數位學習等特色研究能量。面對生成式AI進入軟體開發與日常工作,傳統資工教育也必須重新思考。

王尉任指出,AI確實可能取代部分入門型工作,例如查閱API、撰寫基礎程式碼或處理部分除錯,因此未來工程師的價值將逐漸從單純「產生程式碼」,轉向理解問題、設計系統、整合技術與驗證結果。也因此,資料結構、演算法、資料庫、作業系統、網路與軟體工程等核心能力仍是不可取代的基礎,因為工程師必須依靠這些專業能力,判斷AI產出的正確性、可靠性與安全性。

因此,中央資工不會以「禁止使用AI」作為教育策略,而是重新設計課程、作業與評量。如果題目本身AI就能直接解答,作業的意義就必須重新思考;未來將更重視學生對問題的分析、解決方法的說明、AI產出的驗證,以及與AI協作處理複雜問題的能力。

蔡宗翰教授指導實驗室團隊研究生池秉宸、助理韓任倢參加第十三屆 BioASQ 國際級人工智慧競賽 (large-scale biomedical semantic indexing and question-answering challenge) 生醫語意問答任務 Ideal Answers 項目連續六年衛冕冠軍。(圖/中央資工系提供)

蔡宗翰教授指導實驗室團隊研究生池秉宸、助理韓任倢參加第十三屆 BioASQ 國際級人工智慧競賽 (large-scale biomedical semantic indexing and question-answering challenge) 生醫語意問答任務 Ideal Answers 項目連續六年衛冕冠軍。(圖/中央資工系提供)
蔡宗翰教授指導實驗室團隊研究生池秉宸、助理韓任倢參加第十三屆 BioASQ 國際級人工智慧競賽 (large-scale biomedical semantic indexing and question-answering challenge) 生醫語意問答任務 Ideal Answers 項目連續六年衛冕冠軍。(圖/中央資工系提供)

蔡宗翰教授指導實驗室團隊研究生池秉宸、助理韓任倢參加第十三屆 BioASQ 國際級人工智慧競賽 (large-scale biomedical semantic indexing and question-answering challenge) 生醫語意問答任務 Ideal Answers 項目連續六年衛冕冠軍。(圖/中央資工系提供)

從寫程式走向控制品質 軟體工程價值更加凸顯

AI快速產生程式碼,也讓軟體工程的重要性更加凸顯。王尉任表示,當AI可以協助完成部分程式撰寫後,工程師的價值將逐漸從「寫出程式」轉向「確保軟體品質」,包括系統架構、程式碼檢查、漏洞尋找、除錯、測試,以及確保系統符合需求。

中央資工也思考將軟體工程觀念更早融入大學部課程,讓學生從基礎階段理解完整軟體產品如何設計、開發、測試與管理。同時,系上將鼓勵學生接觸人工智慧、資料科學、資安、資料庫與系統、數位學習、軟體工程等不同研究領域,再依興趣選擇專題與發展方向,並透過跨院微學程提升AI跨域應用能力。

張嘉惠教授指導實驗室團隊大學部學生簡資烜,以及研究生廖梓逸、張彣謙參加NSF HDR Scientific-Mood Hackathon,在 Neural Forecasting 項目榮獲台灣區第一名,並於全球決賽獲得第二名。(圖/中央資工系提供)
張嘉惠教授指導實驗室團隊大學部學生簡資烜,以及研究生廖梓逸、張彣謙參加NSF HDR Scientific-Mood Hackathon,在 Neural Forecasting 項目榮獲台灣區第一名,並於全球決賽獲得第二名。(圖/中央資工系提供)

深化AI研究 從大語言模型走向AI Agent與實體AI

在AI研究方面,中央資工已累積人工智慧與大語言模型等研究能量,未來將持續深化AI技術,並將AI Agent列為重要發展方向之一。AI Agent不只生成文字或程式碼,更強調理解任務、規劃步驟、使用工具及完成複雜工作,將進一步改變軟體開發與人機協作模式。

此外,中央資工也將結合中央大學校內既有優勢,推動實體AI(Physical AI)與智慧機器人相關合作。實體AI強調讓AI從虛擬環境走向真實世界,結合機械、機器人等技術,發展服務型及產業應用,將AI技術導入真實世界,回應人力需求與實際工作場景。

許富皓教授指導學生丁時揚、吳畬、賴詠文、郭奕宏、陳玨嶧參加2025臺北秋季程式設計節城市通微服務大黑客松榮獲第一名。(圖/中央資工系提供)
許富皓教授指導學生丁時揚、吳畬、賴詠文、郭奕宏、陳玨嶧參加2025臺北秋季程式設計節城市通微服務大黑客松榮獲第一名。(圖/中央資工系提供)

結合太空遙測與生醫 擴大AI跨域應用

中央大學在太空科學、太空遙測與地球科學等領域具有研究特色,未來可進一步將AI應用於衛星影像分析、農業發展及國土監測,讓AI從資訊領域延伸至環境、土地與國家治理等實際問題。

在生醫領域,則可結合生醫與認知科學等研究能量,推動神經復健、認知評估與訓練、虛實整合等跨域研究。王尉任表示,資工的優勢不只在於發展AI技術本身,更在於將AI技術帶入不同專業領域,利用科技協助解決產業與社會面對的真實問題。

林家瑜教授指導實驗室團隊大學部陳昱翔、張高睿、陳永軒、張婷婷、薛耀智、詹宸安、李若宇參加數發部2024 AIGO潛力新星盃競賽,與國立歷史博物館合作,將AI跨領域應用於輔助博物館展場行動導覽,榮獲「優等獎」。(圖/中央資工系提供)

林家瑜教授指導實驗室團隊大學部陳昱翔、張高睿、陳永軒、張婷婷、薛耀智、詹宸安、李若宇參加數發部2024 AIGO潛力新星盃競賽,與國立歷史博物館合作,將AI跨領域應用於輔助博物館展場行動導覽,榮獲「優等獎」。(圖/中央資工系提供)

從課堂走向競賽與產學 讓學生在實戰中驗證所學

中央資工將採循序漸進的人才培育模式,讓學生從大一建立計算機與程式設計等基礎能力,接著認識不同資工研究領域,再依興趣選擇專題與發展方向,並透過大三、大四的專題、競賽與研究訓練,逐步累積解決實際問題的能力。

王尉任認為,競賽是連結課堂與產業實際問題的重要方式。學生除了掌握專業知識,也應在老師帶領下參與專題與競賽,將課堂所學放進接近真實世界的問題中驗證。

在產學合作方面,中央資工目前與台積電、中華電信及半導體相關企業等進行不同領域合作,未來將持續透過學生實習、教師產學計畫及企業共同研究,讓學生接觸產業第一線問題,也讓實務經驗回饋教學。

楊晧琮教授指導大學部學生張苙烜、陳語安、林品妤、李姿慧和戴歆儒參加第三屆Gics尋找資安女婕思榮獲「創意發想賽大專校院組第一名」。(圖/中央資工系提供)
楊晧琮教授指導大學部學生張苙烜、陳語安、林品妤、李姿慧和戴歆儒參加第三屆Gics尋找資安女婕思榮獲「創意發想賽大專校院組第一名」。(圖/中央資工系提供)

下一個十年 打造「駕馭AI」人才生態系

展望未來5至10年,王尉任希望中央資工能在AI應用上形成更鮮明的特色,一方面持續強化大語言模型、AI Agent等AI技術研究,另一方面深化既有的軟體工程與數位學習特色,並透過跨域合作將AI導入不同專業領域。

他認為,台灣未來除了持續鞏固半導體產業的領先優勢,也必須進一步深化AI技術與應用,而資工系的重要角色,就是培養能掌握AI、理解系統並解決複雜問題的人才。

「讓 AI 成為學生前進的加速器」,將成為王尉任接任系主任後對中央資工人才培育與系所發展的重要期待。對他而言,AI不是取代資工教育的力量,而是重新定義資工人才價值的契機。中央資工要做的,不只是讓學生學會使用AI,更要讓學生理解AI、驗證AI、整合AI,並運用AI解決真實世界的複雜問題,成為真正能駕馭AI的新世代人才。

延伸閱讀:迎戰熱島效應 環境部攜中央大學打造「國土綠蔭」新願景

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