陳年興 (Nian-Shing Chen)
國立臺灣師範大學 講座教授
個人網頁 https://www.nschen.net/
E-Mail: nianshing@gmail.com
榮獲科技部特約研究計畫，3次科技部傑出研究獎、三次榮獲全國性傑出貢獻獎(十大傑出資訊人才獎，臺灣學術網路十大貢獻獎，TANET有功人員獎)。
在教育技術領域影響係數(IF)最高的電腦與教育(Computers & Education)學術期刊上發表的文章篇數世界排名第二；
在教育技術領域全球前40位頂尖研究者中論文發表數量排名第四。
曾任中山大學中山講座教授，西灣講座教授，特約講座教授等頭銜。
近五年(2017-2021)總計發表了50多篇SSCI國際期刊論文、80多篇國際研討會論文與專書2本、專書論文15篇、並擁有三項發明專利。
國際知名學習科技與教育科技領域專家，曾任兩屆IEEE學習科技技術委員會主席、獲選為IEEE Golden Core Member及IEEE 傑出服務貢獻獎。
經歷科技部科教發展及國際合作司應用科學教育學門召集人、社團法人台灣數位學習與內容學會常務理事、台灣電腦網路危機處理中心主任、資訊管理學系(所)主任、計算機中心副主任等。
曾獲學術榮譽
2018 科技部特約研究計畫
2008-2017 三次科技部傑出研究獎
2017-2019 中山大學中山講座教授
2012-2016 中山大學西灣講座教授
2010-2012 國立中山大學特聘研究教授
2009 國立中山大學教師教學研究獎勵
2009 國立中山大學傳授教師
2008 國立中山大學研究績優獎
2008 行政院國家科學委員會97年度傑出研究獎
2008 國立中山大學教師教學研究獎勵
2008 國立中山大學97學年第二學期教學優良課程：企業資料通訊
2008 國立中山大學傳授教師
2007 國立中山大學教師教學研究獎勵
2007 國立中山大學96學年第一學期教學優良課程：E-LEARNING理論與實務
2006 國立中山大學教師教學研究獎勵
2002 行政院經建會K12數位學校教師專業進修銀斧獎
2001 中華民國管理科學學會青年管理獎章
1999 教育部非同步網路教材評鑑特優
1996 中華民國十大傑出資訊人才獎
1996 教育部臺灣學術網路傑出貢獻獎
1996 教育部校園軟體創作獎勵 電腦應用類特優
1995 教育部校園軟體創作獎勵 電腦應用類優等
1994 國立中山大學傑出教學教師獎
簡歷
陳年興講座教授為國立清華大學資訊科學博士，學術專長包括網路學習、行動與無所不在的學習、線上同步教與學、認知與體感運算。過去曾主持國科會、教育部、研考會、電信總局、經濟部等單位上百個專案研究計畫，獲得三次科技部傑出研究獎。目前已發表超過400篇與數位學習相關之論文及著作，曾經擔任許多國際重要學術研討會之大會主席及議程主席及數位學習領域六大國際SSCI期刊Educational Technology & Society的主編。陳教授於2011年當選IEEE Technical Committee on Learning Technology的主席， 2014 五月再度當選連任第二屆主席。對提昇我國在數位學領域之國際學術地位具有重要之貢獻。
陳教授除了在學術研究與應用推廣上長年持續投入之外，今年來更積極推動數位學習國際合作的交流。擔任國家型計畫數位學習國際合作的主持人期間，一方面努力將國內數位學習的成果推廣到國外以擴展台灣數位學習在國際上的能見度，另一方面也協助國內研究單位與團隊跟其他國家的卓越研究機構建立雙邊合作關係以進一步強化台灣數位學習研究社群的國際合作與交流。
經歷
Educational Technology & Society (SSCI Journal) 主編
IEEE Technical Committee on Learning Technology 主席
國立中山大學 資訊管理學系 中山講座教授
國立中山大學 資訊管理學系 西灣講座教授
國立中山大學 資訊管理學系 特聘教授
澳洲昆士蘭大學語言與文化比較研究所, 客座教授
澳洲格里菲斯大學高等教育研究所, 兼任教授
澳洲格里菲斯大學高等教育研究所, 客座教授
國立中山大學 認知與體感運算研究中心 主任
國立中山大學 資訊管理學系 主任
國立中山大學 資訊管理學系 教授
國立中山大學 資訊管理學系 副教授
國科會 科教處 應用科學教育學門 召集人
數位典藏與數位學習國家型科技計畫-國際合作計畫 主持人
台灣數位學習與內容學會 常務理事
國科會科教處「資訊教育學門 」 複審委員
台灣網路資訊中心 網路安全委員會 主任委員
台灣電腦網路危機處理暨協調中心 主任
國立中山大學 計算機與網路中心 副主任
國立中山大學 電子計算機中心媒體組 組長
國立中山大學 管理學院電腦中心 主任
專長領域
數位學習，同步教與學，認知與體感運算，教育機器人，區塊鍊技術