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(2) In future presentations of the research findings, in addition to the course project website and public presentations, your real name and personal information will not appear in this research report. If you are interested in the research results, we can provide you with an executive summary after the study is completed.
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114-2 學期教師增能工作坊

Uedu Faculty Workshop Series

Uedu 優學院教師工作坊

6 場(每場 1 小時) 2026 年 3 月–5 月 國立中央大學教學發展中心 Chia-Kai Chang
Session 5 Demo + Discussion 教材已準備

Learning Analytics Dashboard

學習分析儀表板與教學決策:數據驅動的教學決策

12:00–13:00(60 分鐘)

單元概述

深入了解 Uedu 的學習分析功能,學習如何解讀學生學習歷程數據,並運用數據視覺化儀表板做出教學決策。

教學主題

1
Bloom 認知分析儀表板
Bloom Cognitive Analytics Dashboard
看學生在跟 AI 對話時想到哪一層認知層次(記憶/理解/應用/分析/評鑑/創造),並透過 Trajectory 觀察整學期的層次變化軌跡。
2
蘇格拉底對話與模擬辯論前後測
Pre/Post-test for Socratic Dialogue & Debate
蘇格拉底前後測測量「知識增益」(Normalized Gain),模擬辯論前後測測量「態度位移」(立場/信心/開放性三維度)。老師可從個別學生、班級彙整、題目層級三個視角觀察學生的真實作答反應。
3
從數據到教學決策的四個情境
Four Scenarios from Data to Decisions
找出該被關注的學生、評估 system prompt 設計效果、寫教學實踐研究計畫成果報告、期中課程微調。建立 Session 2「設計 prompt」與 Session 5「看儀表板」的教學閉環。

學習分析功能

Uedu 平台記錄豐富的學習歷程數據,透過視覺化儀表板幫助教師掌握學生的學習狀況:

對話分析 學生與 AI 助教的對話次數、對話長度、互動頻率
參與度追蹤 學生的登入頻率、活躍時段、持續使用天數
測驗表現 測驗成績分布、各題答對率、進步趨勢
學習時間 每位學生的總學習時間、各功能使用時長

數據驅動的教學決策

學習分析的核心價值在於幫助教師做出更好的教學決策:

哪些學生需要額外關注?

透過參與度與測驗表現,識別落後或不活躍的學生,及時介入輔導。

教材的哪些部分需要加強?

從測驗答對率與 AI 對話中常見問題,發現學生普遍困難的概念。

AI 助教的設計是否有效?

分析對話品質與學生回饋,評估 System Prompt 的引導效果是否達到預期。

完成本場後你將能夠

1 操作學習分析儀表板,查看班級與個別學生的學習數據
2 解讀各類學習分析圖表與指標的意義
3 根據數據識別需要額外關注的學生與待加強的教學內容

教材資源

本單元的教材資源已準備完成。

開啟簡報 下載講義 (PDF)
工作坊資訊
預期參與人數
30 人
適合對象
國立中央大學全校教師
先備條件
無需技術背景,歡迎所有教師參加
請攜帶筆電(建議使用 Edge 瀏覽器)
部分場次可獨立參加,建議從第一場開始
邀請我們辦工作坊

歡迎邀請 Uedu 團隊到您的研討會或學校,分享生理感知學習分析的實作經驗。

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