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METHODOLOGY

方法論文件目錄

Uedu 平台各項分析系統的方法論說明,供教學研究者撰寫論文時參考引用。每份文件包含系統架構、演算法細節、資料格式與研究引用建議範本。

認知與知識分析
Aida 優學伴
Agentic AI 學習夥伴,透過 AIDA 框架(Ask → Imagine → Design → Act)四階段引導學生自主探索。整合 Bloom's 認知追蹤、課程教材檢索與學習預警。
AIDA 框架Agentic AI蘇格拉底式引導學習預警
Bloom's Taxonomy 認知層次分析
透過 LLM 自動分類學生訊息的認知層次(記憶→理解→應用→分析→評鑑→創造),含有意義性判斷、對話脈絡處理與多模態支援。
LLM 分類即時 + 批次Prompt 版本管理
知識圖譜分析
從教材萃取知識概念與關聯,從學生對話分析知識掌握度(mentioned→exploring→understanding→applying→mastered),追蹤學習進展。
概念萃取掌握度追蹤GraphRAG
跨課程學習側寫
整合 9 種數據來源(修課紀錄、對話、Bloom's、人格量表、成就等),由 LLM 合成結構化學習者畫像,注入 AI 對話實現個人化。
多源整合LLM 合成24h 快取
教材與檢索
RAG 教材檢索增強
教師上傳教材 → 分塊(800 tokens)→ 向量化(text-embedding-3-small, 1536 維)→ cosine similarity 檢索 → 注入 AI 回覆。
Embedding語意分塊Top-K 檢索
語意向量
對每則學生訊息計算 1536 維詞向量,支援語意相似度搜尋、相似問題偵測與研究聚類分析。即時 + 批次雙路徑處理。
Cosine SimilarityScope 快取批次回補
Uedu Open
開放式課程(OCW)的 AI 對話學習介面,匯入 MIT OpenCourseWare 等教材,以逐字稿為基礎的 prompt augmentation,將靜態教材升級為可對話的學習體驗。
OCW 整合GPT-5.4-mini逐字稿 RAGSSE 串流
社群與協作
校版
大學層級的學生社群討論板,以 university_code 為範圍綁定參與者身份。支援匿名雙模式(討論串內固定代號)、顯示名稱快照、階梯式改名冷卻、16 種 emoji 反應與版主審核。
匿名雙模式快照署名編輯歷史版主審核
共編筆記
基於 Yjs CRDT(後端 pycrdt)的多人即時共編文件,Socket.IO 傳輸增量更新,支援快照式版本歷史、line-based 評論、剪貼簿圖片上傳、匯出到課程 RAG 知識庫。
Yjs CRDTSocket.IO版本快照Export to RAG
評量與評分
素養導向學習單
從課堂錄音逐字稿、RAG 教材或教師文字,AI 自動生成 108 課綱素養五層次學習單(情境導入→閱讀理解→探究→反思→遷移)。混合批改:選擇題即時批改、開放題 AI 預批 + 教師確認。
108 課綱素養五層次混合批改PDF 匯出
AI 互動作業
教師設定互動模式與評分標準,學生與 AI 對話完成作業,LLM 依據 scoring_criteria 自動評分,教師可覆核修改。
自訂評分標準LLM 自動評分教師覆核
AI 出題
根據教學內容自動生成試題,支援多種題型與難度分布(easy/medium/hard),按「題型 × 難度」分批呼叫 LLM。
難度分布分批生成多題型
討論區評分
加權計分系統(發文/留言/回覆),Emoji 加分(thumbsup/confetti/rocket)與懲罰(zzz),教師覆核機制(eyes),BERT 品質評估。
加權計分Emoji 機制BERT 評估
Prompt 排行榜
類似 LM Arena 的 AI Prompt 盲測比較系統,使用 ELO 評分(K=32, 初始 1500),最少 30 場對戰才納入排名。
ELO 評分盲測 A/B5 種問題類型
學習者特質與生理
學習特質探索
三份開源心理量表:Holland RIASEC(48 題)、IPIP Big Five(50 題,含反向計分)、OEJTS/MBTI(32 題),完整計分演算法說明。
RIASECBig FiveOEJTS
PALM 生理感知語言模型
整合 Garmin 穿戴裝置數據(睡眠、HRV、壓力、Body Battery),雙基線 z-score 偏移偵測(7 天急性 + 30 天趨勢),注入 AI 對話。
Garmin ETL雙基線Z-Score
資料治理
資料匯出與資料治理
三份電子簽署同意書(教師責任書、匯出同意書、超級助教 NDA),加密匯出流程,個資法§41 告知,IRB 合規框架。
知情同意加密匯出個資法IRB
MCP Server
以 Model Context Protocol 將 Public API v1 包裝給 LLM client 使用,支援 stdio 與 streamable-http 雙傳輸、SHA-256 雜湊金鑰、雙層 rate limit(分鐘 / 日),嚴格區隔公開與敏感資料邊界。
Anthropic MCP雙傳輸SHA-256 金鑰資料邊界