高大傑出校友吳品頡 勉學弟妹 高科技產業 物理人才不缺席

2019-08-19 國立高雄大學日前表揚第2屆傑出校友,當選人、應用物理學系98級畢業生吳品頡(2009年畢)。吳抱持對物理的熱愛與努力,不僅6年內攻讀完成台灣大學應用物理所碩、博士學位,累積發表多達43篇SCI國際期刊,還擔任國內外知名研究機構博士後研究,優秀表現獲得成功大學青睞,今(2019)年初延攬成為「光電科學與工程學系」專任助理教授。 吳品頡的專長領域為「奈米光學」,主要利用奈米結構(幾十至幾百奈米尺寸)去操控、研究光的基本特性,從中發掘潛在應用價值。 以光學元件尺寸縮小化如鏡頭為例,常有網友抱怨為何手機愈做愈輕薄、畫素愈精緻,但鏡頭總是略凸於機身? 吳解釋,原因出在手機要拍攝出高解析度影像,必須穿插、堆疊很多的凸透鏡、凹透鏡,藉此將不同顏色的光聚集成像,若不這麼做或是抽掉其中幾片就會(影像)失真,導致鏡頭又凸又厚十分不協調。 他的研究可大幅改善該缺點,運用新奈米結構(僅幾百奈米厚度),可讓全可見光波長(從紅光到藍光)全部聚焦在同處,呈現完整不失真影像,意即用奈米結構改變光的物理特性。

吳的另1項研究,是赴美擔任「加州理工學院應用物理與材料科學系」訪問學者時,參與某科技大廠無人車的偵測雷達開發計畫。吳強調,任何車輛開發計畫首重安全,以他參與的委託案為例,高速行駛同時,必須在短時間內準確快速掃描週圍數十米內所有潛藏障礙物且可閃避不撞上。 當時的委託業者遇到最大瓶頸就是偵測雷達的掃描速度過慢,無法達到1秒鐘10億次以上的安全標準。吳參與團隊提出主動式的添加電壓作法,使光波結構因不同的電壓跟電流產生變化,例如直射光(原本物理特性)變成往左偏或往右偏(繞射),也解決了難題。 再以台灣舉世聞名的半導體產業為例,晶片追求高效能又得輕薄、尺寸愈做愈小(業界常講的3奈米、5奈米製程)已遭遇到很大的「物理極限」,包括過熱、漏電、量子穿隧效應等,這些難題就需靠基礎科學如物理學人才,運用量子力學等所學重新設計結構,治本協助突破。 「半導體、智慧手機製程,乃至自駕車開發,都少不了物理(專長)人才參與!」吳品頡以上開數個例子勉勵學弟妹,現今高科技時代,無法單靠某專業,而是需要跨領域整合,尤其愈高端科技遭遇瓶頸時,基礎科學(如物理學)人才價值愈能體現,所以只要充實專業,不必擔心未來出路。

吳品頡為高雄大學應物系大學部98級畢業,為系上第4屆畢業生,回憶當時求學期間,包括孫士傑教授的普通物理、胡裕民教授的電磁學,謝振豪教授的電子學等,教學風格迥異,但教授們共同點都是經常耳提面命,再三提醒單元之間都有連貫性,下次上課務必複習上週進度,否則跟不上。 吳也慶幸自己乖乖照做,打下扎實基礎。尤其大三準備研究所考試,回頭翻閱筆記時,更能體會字字珠璣,教授們用心良苦。 對本科認真執著的態度也持續下去,大學畢業直接考上台大應用物理所(2008年8月1 日成立),師承特聘教授蔡定平門下攻讀碩士、博士,期間也受蔡引薦至新加坡南洋理工大學、中央研究院應用科學研究中心、美國加州理工學院擔任博士後研究或訪問學者,並發表多篇SCI國際期刊,蓄積研究能量。 吳也曾心動過外國研究環境與待遇,但幾經考量家人,還是選擇留在台灣發展,加入成大光電系,並成立「超穎光學實驗室」。 吳實驗室運作方向,除了應用,也會從事「新穎材料(如二維材料)」等基礎研究。當紅有名的二維材料像是「石墨烯(Graphene)」,從前在物理學家眼中認為是完全不可能,因為二維材料本身的熱運動會破壞本身結構,但後來被證實的確存在。 近年來又陸續發現MoS2(二硫化鉬)、WSE2(二硒化鎢)等新穎材料,吳希望找出與已知材料相異處,例如結合奈米結構研究,將微小訊號放大,找出材料特性與極限,並加以應用於先進科學發展。         原文網址:https://www.nuk.edu.tw/p/406-1000-23846,r430.php?Lang=zh-tw

破除網路「假鬼假怪」影音 高雄大學資工系師生打造手機端 Deepfake 偵測系統

破除網路上的「假鬼假怪」,就靠這項實用工具。國立高雄大學資訊工程學系教授潘欣泰,指導陳冠霖、張卜驊、黃羿禎、廖冠丞等學生,開發一套 Deepfake(深偽)偵測系統,主打便攜與機動性,可在手機端同時檢視畫面與聲音的一致性,專門破解換臉、變聲影片的細微破綻,讓假影音不再只能靠人眼猜測。

指導教授潘欣泰指出,隨著生成式 AI 技術快速發展,Deepfake 相關的換臉、變聲影音大量出現在社群平台與通訊軟體中,真假愈來愈難辨,甚至被濫用於詐騙、造假或操弄輿論。他強調,Deepfake 技術本身並非全然負面,關鍵在於如何被使用;現行多數偵測技術仰賴大型模型與高效能運算設備,一般使用者難以即時應用,因此在指導專題時,特別鼓勵學生從實際需求出發,思考如何讓人工智慧不只停留在研究室或高階設備中,而能成為一般人也用得上的工具。

團隊組長陳冠霖表示,在系統設計上,團隊以輕量化深度學習模型為核心,並透過影像及語音多模態學習方式,同步檢視影像與聲音之間的一致性。相較於讓模型記憶大量真實影像特徵,團隊更著重於 Deepfake 常見的偽造瑕疵,例如畫面邊緣不自然等細節,藉此提升在實際應用情境下的辨識效果。他也指出,該系統在既有資料集上的辨識準確率可達九成以上,並透過量化與前處理流程優化,使模型能在行動裝置端完成即時推論,不需將影音上傳至雲端,有效降低延遲並兼顧使用者隱私,亦有助於系統在不同裝置與使用場域中保持穩定表現。

該項專題成果亦獲得多項外部肯定,於2025年底舉辦之本屆賽事中,榮獲「2025全國AI專題創意競賽」資電領域組第一名,並同時奪下高雄大學資訊工程學系「畢業專題競賽」第一名,亦於教育部「2025 第30 屆大專校院資訊應用服務創新競賽」獲得資安技術組佳作肯定。相關成果顯示學生團隊已能將人工智慧技術有效轉化為實務應用,回應當前深偽影音辨識等社會關注的資安議題。

學生團隊回顧專題歷程時指出,專題製作過程需不斷在辨識效能與行動端運算資源之間取得平衡,從資料處理、模型調校到系統整合,每一環節都仰賴團隊分工與反覆討論。透過實際動手解決問題,學生不僅深化對深度學習與多模態技術的理解,也更清楚人工智慧應如何被負責任地應用;團隊並期望未來持續擴充資料來源與應用情境,讓這套 Deepfake 偵測系統成為一般使用者面對假影音時的實用輔助工具。


#SDG4 #SDG9 #SDG16 @資訊工程學系 &活動

破除網路「假鬼假怪」影音 高雄大學資工系師生打造手機端 Deepfake 偵測系統

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指導教授潘欣泰指出,隨著生成式 AI 技術快速發展,Deepfake 相關的換臉、變聲影音大量出現在社群平台與通訊軟體中,真假愈來愈難辨,甚至被濫用於詐騙、造假或操弄輿論。他強調,Deepfake 技術本身並非全然負面,關鍵在於如何被使用;現行多數偵測技術仰賴大型模型與高效能運算設備,一般使用者難以即時應用,因此在指導專題時,特別鼓勵學生從實際需求出發,思考如何讓人工智慧不只停留在研究室或高階設備中,而能成為一般人也用得上的工具。

團隊組長陳冠霖表示,在系統設計上,團隊以輕量化深度學習模型為核心,並透過影像及語音多模態學習方式,同步檢視影像與聲音之間的一致性。相較於讓模型記憶大量真實影像特徵,團隊更著重於 Deepfake 常見的偽造瑕疵,例如畫面邊緣不自然等細節,藉此提升在實際應用情境下的辨識效果。他也指出,該系統在既有資料集上的辨識準確率可達九成以上,並透過量化與前處理流程優化,使模型能在行動裝置端完成即時推論,不需將影音上傳至雲端,有效降低延遲並兼顧使用者隱私,亦有助於系統在不同裝置與使用場域中保持穩定表現。

該項專題成果亦獲得多項外部肯定,於2025年底舉辦之本屆賽事中,榮獲「2025全國AI專題創意競賽」資電領域組第一名,並同時奪下高雄大學資訊工程學系「畢業專題競賽」第一名,亦於教育部「2025 第30 屆大專校院資訊應用服務創新競賽」獲得資安技術組佳作肯定。相關成果顯示學生團隊已能將人工智慧技術有效轉化為實務應用,回應當前深偽影音辨識等社會關注的資安議題。

學生團隊回顧專題歷程時指出,專題製作過程需不斷在辨識效能與行動端運算資源之間取得平衡,從資料處理、模型調校到系統整合,每一環節都仰賴團隊分工與反覆討論。透過實際動手解決問題,學生不僅深化對深度學習與多模態技術的理解,也更清楚人工智慧應如何被負責任地應用;團隊並期望未來持續擴充資料來源與應用情境,讓這套 Deepfake 偵測系統成為一般使用者面對假影音時的實用輔助工具。


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破除網路「假鬼假怪」影音 高雄大學資工系師生打造手機端 Deepfake 偵測系統

破除網路上的「假鬼假怪」,就靠這項實用工具。國立高雄大學資訊工程學系教授潘欣泰,指導陳冠霖、張卜驊、黃羿禎、廖冠丞等學生,開發一套 Deepfake(深偽)偵測系統,主打便攜與機動性,可在手機端同時檢視畫面與聲音的一致性,專門破解換臉、變聲影片的細微破綻,讓假影音不再只能靠人眼猜測。

指導教授潘欣泰指出,隨著生成式 AI 技術快速發展,Deepfake 相關的換臉、變聲影音大量出現在社群平台與通訊軟體中,真假愈來愈難辨,甚至被濫用於詐騙、造假或操弄輿論。他強調,Deepfake 技術本身並非全然負面,關鍵在於如何被使用;現行多數偵測技術仰賴大型模型與高效能運算設備,一般使用者難以即時應用,因此在指導專題時,特別鼓勵學生從實際需求出發,思考如何讓人工智慧不只停留在研究室或高階設備中,而能成為一般人也用得上的工具。

團隊組長陳冠霖表示,在系統設計上,團隊以輕量化深度學習模型為核心,並透過影像及語音多模態學習方式,同步檢視影像與聲音之間的一致性。相較於讓模型記憶大量真實影像特徵,團隊更著重於 Deepfake 常見的偽造瑕疵,例如畫面邊緣不自然等細節,藉此提升在實際應用情境下的辨識效果。他也指出,該系統在既有資料集上的辨識準確率可達九成以上,並透過量化與前處理流程優化,使模型能在行動裝置端完成即時推論,不需將影音上傳至雲端,有效降低延遲並兼顧使用者隱私,亦有助於系統在不同裝置與使用場域中保持穩定表現。

該項專題成果亦獲得多項外部肯定,於2025年底舉辦之本屆賽事中,榮獲「2025全國AI專題創意競賽」資電領域組第一名,並同時奪下高雄大學資訊工程學系「畢業專題競賽」第一名,亦於教育部「2025 第30 屆大專校院資訊應用服務創新競賽」獲得資安技術組佳作肯定。相關成果顯示學生團隊已能將人工智慧技術有效轉化為實務應用,回應當前深偽影音辨識等社會關注的資安議題。

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破除網路「假鬼假怪」影音 高雄大學資工系師生打造手機端 Deepfake 偵測系統

破除網路上的「假鬼假怪」,就靠這項實用工具。國立高雄大學資訊工程學系教授潘欣泰,指導陳冠霖、張卜驊、黃羿禎、廖冠丞等學生,開發一套 Deepfake(深偽)偵測系統,主打便攜與機動性,可在手機端同時檢視畫面與聲音的一致性,專門破解換臉、變聲影片的細微破綻,讓假影音不再只能靠人眼猜測。

指導教授潘欣泰指出,隨著生成式 AI 技術快速發展,Deepfake 相關的換臉、變聲影音大量出現在社群平台與通訊軟體中,真假愈來愈難辨,甚至被濫用於詐騙、造假或操弄輿論。他強調,Deepfake 技術本身並非全然負面,關鍵在於如何被使用;現行多數偵測技術仰賴大型模型與高效能運算設備,一般使用者難以即時應用,因此在指導專題時,特別鼓勵學生從實際需求出發,思考如何讓人工智慧不只停留在研究室或高階設備中,而能成為一般人也用得上的工具。

團隊組長陳冠霖表示,在系統設計上,團隊以輕量化深度學習模型為核心,並透過影像及語音多模態學習方式,同步檢視影像與聲音之間的一致性。相較於讓模型記憶大量真實影像特徵,團隊更著重於 Deepfake 常見的偽造瑕疵,例如畫面邊緣不自然等細節,藉此提升在實際應用情境下的辨識效果。他也指出,該系統在既有資料集上的辨識準確率可達九成以上,並透過量化與前處理流程優化,使模型能在行動裝置端完成即時推論,不需將影音上傳至雲端,有效降低延遲並兼顧使用者隱私,亦有助於系統在不同裝置與使用場域中保持穩定表現。

該項專題成果亦獲得多項外部肯定,於2025年底舉辦之本屆賽事中,榮獲「2025全國AI專題創意競賽」資電領域組第一名,並同時奪下高雄大學資訊工程學系「畢業專題競賽」第一名,亦於教育部「2025 第30 屆大專校院資訊應用服務創新競賽」獲得資安技術組佳作肯定。相關成果顯示學生團隊已能將人工智慧技術有效轉化為實務應用,回應當前深偽影音辨識等社會關注的資安議題。

學生團隊回顧專題歷程時指出,專題製作過程需不斷在辨識效能與行動端運算資源之間取得平衡,從資料處理、模型調校到系統整合,每一環節都仰賴團隊分工與反覆討論。透過實際動手解決問題,學生不僅深化對深度學習與多模態技術的理解,也更清楚人工智慧應如何被負責任地應用;團隊並期望未來持續擴充資料來源與應用情境,讓這套 Deepfake 偵測系統成為一般使用者面對假影音時的實用輔助工具。


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破除網路上的「假鬼假怪」,就靠這項實用工具。國立高雄大學資訊工程學系教授潘欣泰,指導陳冠霖、張卜驊、黃羿禎、廖冠丞等學生,開發一套 Deepfake(深偽)偵測系統,主打便攜與機動性,可在手機端同時檢視畫面與聲音的一致性,專門破解換臉、變聲影片的細微破綻,讓假影音不再只能靠人眼猜測。

指導教授潘欣泰指出,隨著生成式 AI 技術快速發展,Deepfake 相關的換臉、變聲影音大量出現在社群平台與通訊軟體中,真假愈來愈難辨,甚至被濫用於詐騙、造假或操弄輿論。他強調,Deepfake 技術本身並非全然負面,關鍵在於如何被使用;現行多數偵測技術仰賴大型模型與高效能運算設備,一般使用者難以即時應用,因此在指導專題時,特別鼓勵學生從實際需求出發,思考如何讓人工智慧不只停留在研究室或高階設備中,而能成為一般人也用得上的工具。

團隊組長陳冠霖表示,在系統設計上,團隊以輕量化深度學習模型為核心,並透過影像及語音多模態學習方式,同步檢視影像與聲音之間的一致性。相較於讓模型記憶大量真實影像特徵,團隊更著重於 Deepfake 常見的偽造瑕疵,例如畫面邊緣不自然等細節,藉此提升在實際應用情境下的辨識效果。他也指出,該系統在既有資料集上的辨識準確率可達九成以上,並透過量化與前處理流程優化,使模型能在行動裝置端完成即時推論,不需將影音上傳至雲端,有效降低延遲並兼顧使用者隱私,亦有助於系統在不同裝置與使用場域中保持穩定表現。

該項專題成果亦獲得多項外部肯定,於2025年底舉辦之本屆賽事中,榮獲「2025全國AI專題創意競賽」資電領域組第一名,並同時奪下高雄大學資訊工程學系「畢業專題競賽」第一名,亦於教育部「2025 第30 屆大專校院資訊應用服務創新競賽」獲得資安技術組佳作肯定。相關成果顯示學生團隊已能將人工智慧技術有效轉化為實務應用,回應當前深偽影音辨識等社會關注的資安議題。

學生團隊回顧專題歷程時指出,專題製作過程需不斷在辨識效能與行動端運算資源之間取得平衡,從資料處理、模型調校到系統整合,每一環節都仰賴團隊分工與反覆討論。透過實際動手解決問題,學生不僅深化對深度學習與多模態技術的理解,也更清楚人工智慧應如何被負責任地應用;團隊並期望未來持續擴充資料來源與應用情境,讓這套 Deepfake 偵測系統成為一般使用者面對假影音時的實用輔助工具。


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天下《Cheers》2026企業最愛大學生 高雄大學蟬聯中型大學第一名 全國總排名持續躍升

2026企業最愛大學生 高雄大學蟬聯中型大學第一名

天下《Cheers》雜誌公布最新「2026企業最愛大學生調查」,在前30大榜單中,學生人數最少、約6千多人的國立高雄大學,近兩年表現亮眼,不僅蟬聯中型大學第一名,更持續大幅進步,今年名列全國第24名,展現辦學成果穩定累積的發展趨勢。

國立高雄大學校長陳啓仁表示,高大名次持續進步,來自全校師生長期投入教學、研究與校務推動的共同努力,感謝教職員與學生在各自崗位上的付出,讓學校得以穩健向前。

陳啓仁指出,學校近年以「跨域創新」、「產業鏈結」、「在地實踐」與「國際接軌」作為校務發展的重要方向,透過跨單位合作與團隊協力,精進學生本質學能,同時培養跨領域整合與實作能力;未來也將持續深化教學品質與產學連結,結合大學社會責任與永續發展目標,凝聚全校力量,穩健推動校務發展。

陳啓仁強調,高雄大學位處南臺灣半導體 S 廊帶的樞紐位置,具重要產業區位意義,校方因此積極回應產業需求,與包括台積電等電子大廠合作規劃相關學程,強化人才培育與產業鏈結。

根據《Cheers》說明,「企業最愛大學生調查」排行榜已延續 30 年,長期記錄各大學在雇主心中的地位變化,並透過 2,000 大企業人資主管的視角,提供高教辦學與人才培育的重要參考。

本屆調查結果顯示,前30名大學中,公立普通大學共計13所,國立高雄大學的學生人數最少,並在中型大學中排名第一。《Cheers》相關報導亦指出,高雄大學近年名次穩定前進,反映其在學用合一、跨域學習與產業鏈結等面向的辦學成果,逐步受到企業端關注。

天下《Cheers》雜誌 2026企業最愛大學生調查: https://www.cheers.com.tw/article/article.action?id=5105265

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#SDG4 #高雄大學 #企業最愛大學生

天下《Cheers》2026企業最愛大學生 高雄大學蟬聯中型大學第一名 全國總排名持續躍升

2026企業最愛大學生 高雄大學蟬聯中型大學第一名

天下《Cheers》雜誌公布最新「2026企業最愛大學生調查」,在前30大榜單中,學生人數最少、約6千多人的國立高雄大學,近兩年表現亮眼,不僅蟬聯中型大學第一名,更持續大幅進步,今年名列全國第24名,展現辦學成果穩定累積的發展趨勢。

國立高雄大學校長陳啓仁表示,高大名次持續進步,來自全校師生長期投入教學、研究與校務推動的共同努力,感謝教職員與學生在各自崗位上的付出,讓學校得以穩健向前。

陳啓仁指出,學校近年以「跨域創新」、「產業鏈結」、「在地實踐」與「國際接軌」作為校務發展的重要方向,透過跨單位合作與團隊協力,精進學生本質學能,同時培養跨領域整合與實作能力;未來也將持續深化教學品質與產學連結,結合大學社會責任與永續發展目標,凝聚全校力量,穩健推動校務發展。

陳啓仁強調,高雄大學位處南臺灣半導體 S 廊帶的樞紐位置,具重要產業區位意義,校方因此積極回應產業需求,與包括台積電等電子大廠合作規劃相關學程,強化人才培育與產業鏈結。

根據《Cheers》說明,「企業最愛大學生調查」排行榜已延續 30 年,長期記錄各大學在雇主心中的地位變化,並透過 2,000 大企業人資主管的視角,提供高教辦學與人才培育的重要參考。

本屆調查結果顯示,前30名大學中,公立普通大學共計13所,國立高雄大學的學生人數最少,並在中型大學中排名第一。《Cheers》相關報導亦指出,高雄大學近年名次穩定前進,反映其在學用合一、跨域學習與產業鏈結等面向的辦學成果,逐步受到企業端關注。

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國立高雄大學校長陳啓仁表示,高大名次持續進步,來自全校師生長期投入教學、研究與校務推動的共同努力,感謝教職員與學生在各自崗位上的付出,讓學校得以穩健向前。

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陳啓仁強調,高雄大學位處南臺灣半導體 S 廊帶的樞紐位置,具重要產業區位意義,校方因此積極回應產業需求,與包括台積電等電子大廠合作規劃相關學程,強化人才培育與產業鏈結。

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