樹德科技大學 教學實踐研究計畫共創協作教師社群
張家凱 (Chia-Kai Chang)
國立中央大學 通識教育中心 助理教授 · 斑實驗室 BorgLab
2026.04.10（四）· 樹德科技大學（高雄市燕巢區）
通識教育中心 助理教授
生成式人工智慧導論、Linux與邊緣運算
BorgLab 斑實驗室
Educational Omics 多模態學習分析
Uedu 優學院平台
創建者與主要開發者
學好知識 → 取得文憑 → 找到好工作
這條路徑在過去數十年基本成立。
但 AI 能通過律師考試、醫師考試、程式面試⋯⋯
如果 AI 都會了，我們還要教什麼？
教師：我教的東西 AI 都會了
學生：學這些有用嗎？問 AI 不就好了
學校：課程設計追不上技術的變化
研究預估，現在的大學生畢業後，
將有大量職業是今天尚未出現的。
與其培養「就業能力」，不如培養「在未知中學習的能力」
Star Trek 24 世紀的想像 — 離我們多遠？
科技解決了物質需求 — 沒有金錢。
人不再為生存而工作，
而是為了成為更好的自己。
"We work to better ourselves
and the rest of humanity."
— Captain Picard
Voyager 的副艦長 Chakotay，
專長是歷史與人類學。
但他能指揮戰術、操作防護罩、
在未知危機中做全艦決策。
面對未知文明時，理解文化脈絡
反而是他最大的優勢。
啟發：通識素養 × 專長熱情 × 跨領域學習力 — 這才是面對未知的裝備
當 AI 做認知工作、機器人做體力工作⋯⋯
| AI 擅長 | 人類擅長 |
|---|---|
| 回答已知問題 | 提出從未被問過的問題 |
| 從數據找規律 | 在模糊情境中做價值判斷 |
| 生成大量內容 | 賦予內容意義與脈絡 |
| 24/7 不間斷執行任務 | 建立信任、同理心與人際關係 |
| 優化已知目標 | 定義「什麼值得追求」 |
價值不只是診斷
而是在病人恐懼時
給予信任與判斷
價值不只是傳遞知識
而是在學生徬徨時
指引方向、點燃動機
價值不只是畫圖
而是理解人的需求
賦予形式意義
AI 越強大，「引導學生成為有判斷力的人」就越不可被取代
• 學生用 ChatGPT 交作業，難以評估真實學習
• 大班教學難以個別指導（通識課常 60+ 人）
• 教學實踐研究需要數據，但收集耗時
• 跨領域教師想用 AI，但不知從何下手
• 管理 AI：讓 AI 在教師的規則下運作
• 個別引導：AI 助教 24/7 引導每位學生
• 自動出題：秒速生成各類測驗題
• 學習分析：自動收集教學實踐研究數據
與其禁止 AI，不如讓 AI 在教師的指導下成為教學與研究的助力
當 AI 能回答所有問題，教育的價值在哪裡？
不盲信 AI 輸出
能判斷資訊的正確性與偏見
提出有根據的質疑
從「記憶」走向「分析、評鑑、創造」
Bloom 高層次認知能力
AI 做不到的獨立思辨
問對問題比找到答案更重要
與 AI 有效協作的核心素養
從被動接收到主動探究
理解演算法偏見與隱私風險
辨識 AI 生成內容的界限
負責任地使用 AI 工具
AI 擅長模仿，不擅長原創
跨領域整合與創新應用
人類不可取代的核心價值
後設認知：知道自己不知道什麼
規劃學習路徑的能力
終身學習的心態與習慣
Uedu 的每項功能都在培養這些能力 — 而不只是傳遞知識
| 教學現場的痛點 | Uedu 的解法 | 對應功能 |
|---|---|---|
| 學生用 ChatGPT 交作業，無法判斷真實學習 | AI 在教師的規則下運作，引導而非給答案 | UeduGPTs + RAG 知識庫 |
| 大班教學無法個別指導（60+ 人） | AI 助教 24/7 一對一引導每位學生 | 蘇格拉底對話 + 模擬辯論 |
| 出題、批改耗時費力 | 上傳教材秒速出題，AI 輔助批改 | AI 出題 + AI 學習單 |
| 教實計畫需要數據，手動收集耗時 | 自動收集學習歷程、認知層次、前後測 | 學習分析儀表板 + 問卷 |
| 跨領域教師想用 AI，但技術門檻高 | 免安裝、瀏覽器即用、5 分鐘建課 | 零門檻平台設計 |
| 教師各自備課，資源難以傳承 | 一鍵分享題庫、對話設計、教案 | 教師社群 + Uedu Note |
每個功能都回應一個真實的教學現場需求
教育優先 · 數據驅動 · 人機共學
所有功能免費使用 · 瀏覽器即可操作 · 無需安裝
多模態學習分析的六維度研究框架
為教學實踐研究提供多面向的學習數據基礎
每個維度彼此影響，共同描繪學習者的完整樣貌
例：壓力升高（PhysioNeuromics）→ 認知表現下降（Cognomics）→ 社交退縮（Sociomics）
UeduGPTs · RAG 知識庫 · 蘇格拉底對話
• 教師設定 AI 的教學策略
• AI 只依據教師上傳的教材回答
• 不直接給答案，引導思考
• 所有對話教師可追蹤
• 支援多語系（中、英、日...）
• 自訂 System Prompt（教學風格）
• 選擇 AI 模型（GPT-5、GPT-5.4...）
• 上傳教材建立專屬知識庫
• 設定回答範圍與限制
• 查看每位學生的對話紀錄
「讓 AI 教你的教材，用你的教法」
上傳教材
PDF / Word / PPT
AI 理解
切段 + 索引
學生提問
AI 找到相關段落
精準回答
引用教材內容
AI 可能胡說八道（幻覺）
回答超出教材範圍
學生可能學到錯誤知識
AI 只根據你的教材回答
引用來源可追溯
「AI 教的就是你教的」
• 教師設定討論主題
• AI 用提問引導學生，不給答案
• 自動出前後測評估學習成效
• 適合：通識課、專業課概念探究
範例：
通識課「AI 倫理」議題，
AI 引導學生思考「演算法偏見的責任歸屬」
• 教師設定辯論命題
• 學生需正反方都練習
• 自動測量前後態度變化
• 適合：倫理、政策、社會議題
範例：
「大學是否應該全面導入 AI 教學？」
學生分別練習正反方論點
AI 出題 · 學習單 · 問卷
PDF、Word
課本、講義
題型、題數
難度、範圍
即時顯示
生成進度
教師檢查後
發佈給學生
選擇題、是非題
填空題、簡答題
選擇題即時批改
簡答題 AI 輔助評分
答對率統計
難題自動識別
• 上傳教材或課堂逐字稿
• AI 依據教學目標自動生成
• 五層架構：情境設定 → 閱讀理解 →
探究任務 → 反思回饋 → 遷移應用
• 可依學科特性調整
• 支援列印 PDF
• 選擇題：即時自動批改
• 開放式題目：AI 預批 + 教師覆核
• 教師可調整 AI 的給分
• 不同學科有不同評分策略
• 大幅減少批改時間
一份學習單從製作到批改完成，時間從數小時縮短到數分鐘
多人同時編輯同一份文件
類似 HackMD / Google Docs
支援 Markdown 語法
教師建立範本
一鍵派發給全班
每位學生獨立副本
自動儲存所有修改
可回溯任意版本
權限控制（公開/私密/唯讀）
適用場景：課堂筆記、分組報告、學習歷程記錄、共備教案
• 分享測驗題庫：AI 出的好題一鍵分享
• 分享蘇格拉底對話設計
• 分享模擬辯論命題
• 分享問卷範本
• 其他老師一鍵複製到自己的課程
• 組建跨校教師社群共備共學
• 社群內討論區交流教學經驗
• 共編文件協作備課教案
• 資源庫集中管理教學素材
• 累積可複用的教學資產
不用每個老師都從零開始 — 好的教學設計值得被分享
單選、複選、填答
李克特量表
矩陣題、排序題
設定開放與截止時間
匿名 / 具名填答
限填一次或可重複
填答率即時追蹤
自動生成統計圖表
資料可匯出 CSV
適用場景：課前調查、滿意度問卷、教學實踐研究前後測量表
Bloom 認知分析 · 學習儀表板 · 教實計畫數據支持
學生發表課後反思
互相觀摩同學的觀點
支援 @標記、表情回應
AI 判斷貼文品質
偵測是否為 AI 代寫或抄襲
教師可設定計分規則
學生可申請教師覆核
AI 的評分僅為參考
最終成績由教師決定
追蹤每位學生的參與度
辨識需要關注的學生
可作為教實計畫研究數據
AI 自動判斷學生回答的認知層次
教學應用：
• 學生只是背誦？→ 記憶層
• 能用自己的話解釋？→ 理解層
• 能應用到新情境？→ 應用層
• 能提出自己的觀點？→ 評鑑層
讓教師「看見」學生的思考深度
每位學生的對話次數
提問主題分布
活躍時段熱力圖
班級認知層次分布
個別學生成長趨勢
與教學目標對齊
測驗成績分析
討論區參與度
學習歷程追蹤
從「感覺學生不太懂」→「數據顯示 40% 學生停在記憶層次」
• AI 對話歷程（質性資料）
• Bloom 認知層次變化（量化指標）
• 前後測成績（學習成效）
• 討論區參與度（學習投入）
• 實驗組 vs 對照組分班設定
• 前後測自動比較
• 態度變化量表整合
• 匿名化資料匯出
• 學習分析圖表可直接引用
• 學生使用數據統計
• 認知層次成長趨勢圖
• 滿意度問卷整合
• 研究成果可投稿 IEEE ICALT、LAK 等
• Uedu 團隊可協助數據分析
• 累計 13 篇國際研討會論文
• IEEE ICALT 2025 最佳論文獎
應用場景 · 研究成果 · 如何開始
• 蘇格拉底引導議題討論
• 模擬辯論培養批判思考
• 大班 AI 助教個別輔導
• 討論區發表反思心得
• AI 助教依教材引導學習
• AI 出題：期中期末複習
• 學習單：案例分析練習
• 認知層次追蹤學習深度
• AI 助教引導 debug 思路
• 沙箱環境即時執行程式
• 不直接給答案，引導思考
• 程式語法即時解說
AI 助教支援多語系
學生可用英/日語練習對話
AI 引導創作反思
作品互評與討論
| 研究主題 | 發表會議 | 年份 | 備註 |
|---|---|---|---|
| AI 自動化貼文評分系統促進跨領域知識分享 | IEEE ICALT | 2023 | |
| 以生成式 AI 測驗平台提升學習成效 | IEEE ICALT | 2024 | |
| 生成式 AI 圖形化學習輔助工具分析 | IEEE ICALT | 2025 | Best Paper |
| 透過 LLM 評估教育中的認知表現 | IEEE ICALT | 2025 | |
| VLM 學習脫離行為分析 | IEEE ICALT | 2026 | |
| Educational Digital Twin 框架 | IEEE ICALT | 2026 | |
| 時序滯後分析學習行為 | IEEE ICALT | 2026 | |
| 運用知識圖譜與 LLM 追蹤分析學習軌跡 | LAK | 2025 | |
| 生成式 AI Python 學習輔助系統評估 | IEEE ETOP | 2025 | |
| Python 課程中對話焦點與學習體驗分析 | ICMET | 2025 | |
| Educational Omics 多模態基礎建設 | ICMET | 2025 | |
| 邊緣部署 EEG 睡眠分期協作推理框架 | IEEE BigData | 2025 | |
| 穿戴裝置 HRV 數據於學習分析之應用 | SDS | 2025 |
所有功能都經過教學現場驗證與國際學術同儕審查 · 累計 13 篇國際研討會論文 · IEEE ICALT 2025 最佳論文獎
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樹德科大教師可在 Uedu 上組建校內教師社群
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