Home
Explore Uedu
Student Console
Register as Member/Login
(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.
問卷中心
Teacher Console
Course Setup
Support & Messages
Uptime Data

UeduGPTs

--

Jupyters

0

Local AI

--

CISOSE26 本地 AI UG26
政治大學 AQI 19 29°C

AI Reply Desktop Notifications

Show a desktop notification when the AI TA finishes replying

Chat Message Notifications

Notify me when classmates post messages in the forum

Sound notification

Play an alert sound whenever there is a new notification

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 6 Sharing + Discussion 教材已準備

Case Studies & Five New Directions for 115-1

教學案例分享與下學期五大新方向:學期回顧 + 五個新模組 + 下學期承諾單

12:00–13:00(60 分鐘)

單元概述

系列工作坊最終場。回顧本學期累積,並展示五個尚未被一般老師看到的新模組——頻道知識庫、Uedu Lingua、Deep Research、學習特質探索、環境資料,讓教師決定下學期 115-1 想試什麼。

教學主題

1
頻道知識庫(per-channel RAG)
Per-Channel Knowledge Base (RAG)
讓 AI 助教只用「老師上傳的教材」回答學生,支援 PDF/DOCX/PPTX/TXT 自動 embedding 與檢索。
2
Uedu Lingua 英語教學模組
Uedu Lingua English Module
寫作共寫、口說研究、學術寫作三條路線,練習/評量雙軌制,多面向 rubric 自動評分。
3
Deep Research Agent
Deep Research Agent
mygpts mode_1 子能力,ReAct 多步研究循環,思考歷程透明化,適合期末報告與研究方法教學。
4
學習特質探索
Learner Profiling Toolkit
三套國際開源量表(RIASEC 48 題、Big Five 50 題、OEJTS 32 題),學生自我探索與導生輔導素材。
5
環境資料(Environomics)
Environomics Module
整合 CWA 氣象(853 站)+ MoEnv 空品(84 站),AI 對話自動引用,為地理/公衛/環科課程提供素材。

案例分享

邀請教師分享本學期使用 Uedu 的教學經驗。分享內容可包含:

數據驅動的教學反思

透過學習分析數據回顧整個學期的教學歷程,進行系統性的反思:

1
回顧數據 查看本學期的學習分析數據,包含學生參與度、對話品質、測驗表現等
2
發現模式 從數據中找出有意義的趨勢或模式,例如哪些教學設計特別有效
3
分析原因 探討數據背後的原因,結合教學經驗與學生回饋進行深入分析
4
規劃改進 根據反思結果擬定下學期的教學改進計畫,持續優化教學實踐

未來展望

感謝所有教師參與本學期的工作坊系列。Uedu 平台將持續發展, 未來規劃的功能包括:

  • 更豐富的學習分析視覺化與報表功能
  • AI 助教的進階自訂選項
  • 跨課程的學習歷程整合
  • 教師社群與教學經驗共享平台

歡迎教師持續使用 Uedu 平台並提供回饋, 讓我們一起打造更好的 AI 輔助教學環境。

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。

預約討論