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由國立臺灣師範大學數學教育中心主辦的「數據×決策：2026 跨域實務工作坊」，於 1 月 12 日至 13 日在臺師大公館校區盛大舉行。本次活動吸引全臺 40 多位大專院校學子參與，透過與凌羣電腦、奧義智慧科技（CyCraft）及衛福部疾管署（CDC）的產學協作，展現數學在人工智慧（AI）、預測式資安防禦及公衛防疫決策中的核心價值。
數學作為核心引擎：連結基礎科學與產業需求
本次工作坊主持人、臺師大數學系林俊吉教授指出，活動設計呼應近年國際間逐漸成形的「數學 × 產業（Mathematics for Industry）」精神，強調數學是理解複雜系統、拆解現實問題的核心語言。林教授表示，大數據與 AI 時代，數學模型、圖論、統計推論等已成為產學界最紮實的橋樑。工作坊旨在引導學生學習如何將產業或公共議題轉譯為可分析的數學問題，從基本原理出發，建立可討論、可驗證的分析框架。
應對地緣政治威脅：資安與 AI 治理的數理邏輯
針對臺灣面臨的資安威脅與 LLM 安全議題，工作坊首日聚焦科技防禦。凌羣電腦陳至善處長解析了 AI 時代下資料治理與異常識別的重要性；奧義智慧則由研發處處長楊政霖博士帶領團隊，展示如何利用圖論管理複雜的企業權限。特別的是，奧義智慧團隊詳細介紹了其自動化應變技術「Otter」背後的數學證明，強調透過標籤偏移（Label Shift）修正與嚴謹的數理邏輯，能讓 AI 在不需頻繁重新訓練的情況下，精準辨識威脅，證明 AI 運作並非不可解釋的黑盒子。
展現社會責任：流行病監測與防疫決策
在公衛議題上，長庚大學王埄彬教授利用系統微分方程模擬臺灣非洲豬瘟疫情，透過 R0（基本再生數）與平衡點分析，為防疫政策提供科學實證。疾管署（CDC）鄭皓元醫師則解構了 SIR 模型在政府決策中的應用，並強調在實務面臨「通報延遲」的殘缺數據時，分析官必須透過數學變換進行即時疫情推估（Nowcasting），才能在極短時間內提供精準的風險評估。
實作巔峰：學子以數理專長解決真實世界挑戰
13 日下午的 Mini-Hackathon 展現了學員將抽象理論轉化為實戰工具的潛力。在資安領域，凌羣實作組運用圖論矩陣運算定義非預期存取路徑；奧義科技組則結合微積分斜率分析與極值理論（EVT），在數據不平衡的真實情境中捕捉攻擊訊號，並設計「斷網 vs. 監控」的科學決策矩陣。在公共事務領域，半數小組投入疾管署實題，針對通報延遲問題，採用指數分佈與伽瑪分佈進行統計回補，試圖還原真實疫情趨勢。
強化產學連結：透過實務體驗深化學術應用
成果評審中，業界與學界導師一致肯定學員在短時間內展現的「問題定義與轉譯能力」。奧義智慧楊政霖博士讚賞學生能迅速將講座中的數學概念應用於實務，顯示其具備拆解複雜問題的潛力；疾管署鄭皓元醫師則表示，學員從資料校正到政策解讀的分析流程，已初步掌握防疫決策的精神。
林俊吉教授於閉幕式強調，本次工作坊是強化學術界師生與業界連結的重要契機。為延續實作體驗的深度，後續將接力推動「實習課程」，並定於 1 月 28 日下午 12:10 舉辦「實習課線上說明會」。屆時大數據公司、凌羣電腦、奧義智慧及疾管署等單位將進一步說明媒合細節。透過實習課程的參與，學生能進一步深化課堂理論與產業實務的連結，親自體驗數學如何驅動真實世界的決策創新。（資料來源：數學教育中心 / 編輯：胡世澤）
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