Uedu Update｜多受試者生理資料即時擷取與事件對照：Educational Omics 的神經生理向度推進
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Uedu Update｜多受試者生理資料即時擷取與事件對照：Educational Omics 的神經生理向度推進

Uedu 平台正式推出多受試者生理訊號擷取功能，透過 Garmin SDK 即時蒐集 BBI（Beat-to-Beat Interval）資料，並能在課堂、展演、導覽與研究情境中同步觀測多位參與者的生理變化。研究者可依需求選擇即時分析或下載資料後進行事後處理，將生理訊號與實際事件對照，以支持多模態學習分析與 Educational Omics 的神經生理向度研究。單一 iOS 裝置可監控最多二十支手錶，並能透過多裝置擴充以因應更大規模的研究需求。所有生理資料蒐集均需符合研究倫理規範，包含 IRB 審查與受試者知情同意。此功能將協助研究者在真實場域中探索生理訊號與學習行為的關聯，並推動學習者模型與數位孿生研究的深化。
Uedu Update｜問卷施測功能正式推出：打造更貼近教學現場的學習洞察工具
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Uedu Update｜問卷施測功能正式推出：打造更貼近教學現場的學習洞察工具

Uedu 推出全新的問卷施測功能，讓教師能在平台內完成課前、課中與課後的學習診斷與回饋蒐集。此功能兼具彈性與便利，教師可自由設計問卷，也能套用官方提供的公版問卷，在短時間內完成施測流程。整合式的介面讓資料收集更順暢，無需額外使用外部表單工具，並可依照課程需求安排問卷發布時機。這項功能旨在幫助教師更即時地掌握學生學習狀態，並將回饋轉化為可用於課程調整與教學設計的洞察。
Uedu Update｜Uedu 優學院推出十四種 AI 整合式評量：重新定義教與學的能力循環
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Uedu Update｜Uedu 優學院推出十四種 AI 整合式評量：重新定義教與學的能力循環

Uedu 優學院本學期完成 AI 評量系統的全面升級，正式導入國際最新的十四種 AI-integrated Assessment 方法，將生成式 AI 真正融入課堂的日常學習。評量框架以建構主義、後設認知、自我調節學習及多模態學習分析為基礎，透過 AI 對話紀錄、修訂版本追蹤、提示演化、學習歷程資料湖與教學儀表板，讓評量不再只是驗收結果，而成為支持理解、反思與知識建構的持續過程。這十四種方法跨越「AI 強化傳統評量」與「AI 作為學習對象」兩大向度，能依課程需求動態組合，從程式設計到文學分析、從數學概念推理到跨領域專題，都能形成循序遞進的學期學習路徑。學生在與 AI 的互動中逐漸建立判準、辨識偏誤、優化作品並理解 AI 的能力與限制；教師則能利用平台提供的軌跡資料與儀表板減少備課負擔，使教學引導與學習診斷更精準且可追蹤。這次更新標誌著 Uedu 正式踏入「AI 伴隨、學習者中心」的教學新時代，讓每個班級、每門課程都能運用 AI-in-the-loop 的方式強化學習動機、促進深度思考，並以更具透明度與可解釋性的方式展現學習成長。