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 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|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 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。
Uedu Release Note 25.9

Uedu Release Note 25.9

Uedu 優學院在 2025 年 9 月推出多項功能優化,包含彈性協作面板(Flex Collab Panel),讓教師可快速建立小組任務並即時互動,以及將 MyGPTs 保存期限延長至 90 天,方便師生長期追蹤學習歷程。同時明確化角色與權限,教師新增 TA 管理與班級紀錄檢視功能,TA 則可進行錄音、互動、Quiz 派送與題庫編修;若需檢視對話紀錄,必須簽署研究合作保密協議,以強化資料安全。
Uedu優學院辦公室正式掛牌成立|教學研究大樓四樓

Uedu優學院辦公室正式掛牌成立|教學研究大樓四樓

2025年9月17日,Uedu優學院辦公室在國立中央大學教學研究大樓四樓正式掛牌成立,以教育Omics (Educational Omics) 為核心,推動跨校數據整合與多模態學習分析,打造可驗證、可持續的教育研究實踐平台。學院已建構包含 Uedu、Uedu Fit、Uedu Mind、Uedu Brain、Uedu Lab 的完整框架,累積超過2,200名會員並蒐集15.7萬筆學習對話紀錄,於114-1學年度在中央、虎科大、陽明交大與清華大學共近1.1萬堂課程部署虛擬助教,展現跨校教育數據研究的規模。近期研究聚焦於學習焦慮量化測量,並將邀請美國Suffolk大學學者展開國際合作,未來將持續推動教師參與與跨校共學,探索生成式AI在教育中的新典範。