Aida 優學伴
Agentic AI Learning Companion

1. 設計理念

Aida（優學伴）的名稱來自 AIDA 學習框架的四個階段縮寫，同時也代表 Agentic Intelligent Development Assistant。不同於傳統的問答式 AI 助教，Aida 是一位具有自主行動能力（Agentic）的學習夥伴，能夠：

• 主動感知：即時分析學生的認知層次（Bloom's Taxonomy），判斷學習階段
• 自主調用工具：根據對話脈絡自動搜尋課程教材、查詢學習歷程
• 引導而非告知：採蘇格拉底式對話，永遠不直接給答案，而是用提問幫助學生自己發現
• 跨 session 累積：建立個人學習者模型，越用越懂學生

2. AIDA 學習框架

AIDA 框架將學習歷程分為四個階段，每個階段對應不同的認知活動與引導策略：

階段	認知活動	Aida 的引導行為	典型學生語言
Ask 提問	提出問題、表達困惑、釐清需求	幫助學生將模糊困惑轉化為具體問題	「我不懂...」「為什麼...」「這是什麼意思？」
Imagine 構想	提出假設、聯想、比較可能性	鼓勵發散思考，提供多角度線索	「我覺得可能是...」「會不會是...」
Design 規劃	組織想法、列出步驟、建立架構	檢視計畫完整性，提問遺漏面向	「我打算先...再...」「步驟是...」
Act 實踐	執行計畫、產出成果、反思結果	提供具體回饋，引導反思與改進	「我做了...結果是...」「這樣對嗎？」

階段自動偵測

Aida 在每次回應後分析最近的對話內容，使用輕量級 LLM（GPT-5-mini）判斷學生目前所處的 AIDA 階段。偵測結果需達到 60% 以上信心度才會更新，避免頻繁跳動。

3. Agentic 架構

Aida 採用 OpenAI function calling 實現 Agentic 行為，所有工具定義集中於 chat_tools.py（與 ClassroomGPT、UeduGPTs 共用同一份 tool registry）。當 AI 判斷需要額外資訊時，會自主決定調用哪些工具。目前共 45 個工具，分為 9 群；下表於每次載入時直接讀取註冊表產生，與程式永遠一致。

課程情境（9 個，需 classroom_id）

讀取當前課程／頻道的資料；AIDA 自由探索未綁課程時回 {"error": "未指定課程"} 屬預期行為

工具	用途	參數
get_course_overview	查詢當前課程的總覽資訊，包括：課程基本資料（課名、學期、系所、授課教師、課號、修課期間）、課綱（教學目標與教學內容）、教材列表、即將到期的測驗、問卷、AI 互動作業，以及蘇格拉底對話與模擬辯論主題。	include_materials、include_deadlines、days_ahead
get_bloom_trend	分析學生在當前課程中的 Bloom's Taxonomy 認知層次趨勢。	time_range
get_forum_stats	查詢學生在當前課程討論區的發文統計，包括發文數、回覆數、獲得的按讚數、計分成績等。	無
get_worksheets	查詢當前課程的學習單列表，包括學習單標題、截止時間、學生的作答狀態與成績。	無
get_class_recordings	查詢當前課程的課堂影音紀錄（螢幕錄製與音訊錄製），列出已公開的影片與錄音。	無
get_podcasts	查詢當前課程的 Podcast 節目列表，包括標題、時長、是否有個人化版本。	無
get_peer_comparison	匿名比較學生在當前課程中的表現與全班同學的相對位置。	無
get_health_summary	查詢學生的健康與生理數據摘要，包括心率、壓力指數、血氧、步數等。	days
search_channel_materials	搜尋本頻道（教師教室或學生 mygpts）已上傳的課程教材內容（PDF / DOCX / PPTX / TXT），也涵蓋 Uedu K12 認證教材匯入此頻道的內容。	query、top_k

學生通用（5 個）

任何場景可用的計算、繪圖、生圖、課綱查詢與技能載入

工具	用途	參數
execute_code	前端瀏覽器透過 Pyodide（WebAssembly）執行 Python 程式碼的程式教學與科學計算沙箱，回傳 stdout / stderr，並自動截獲 matplotlib figure 顯示為圖檔。	code、language
calculate_and_plot	單一數學表達式的求值、求解、化簡、微分、積分（sympy 後端）。	expression、operation、x_range
generate_image	MUST CALL when student explicitly asks to draw/generate any image.	prompt、orientation
get_hs_curriculum	查詢台灣 108 課綱（十二年國教）國中或高中的科目清單與學習內容。	school_level、subject、grade、area
load_skill	載入一個已安裝技能（Skill）的完整操作指引。	skill_name

平台知識（6 個）

回答「Uedu 是什麼／有哪些論文」等問題；description 皆標示「切勿憑記憶回答」以防 hallucination

工具	用途	參數
list_uedu_team_papers	查詢 Uedu 研究團隊已發表的學術論文清單（教學實踐研究成果），資料來源為 Uedu 平台官方維護的論文資料庫，內容真實可信。	year、category
list_uedu_team_conferences	查詢 Uedu 學術交流的國際研討會清單。	無
list_uedu_universities	查詢 Uedu 平台目前收錄的台灣大學清單。	region
get_uedu_platform_intro	查詢 Uedu（優學院）平台本身的介紹資訊，包括願景、子系統、Educational Omics 框架、核心子系統等。	無
list_science_experiments	查詢 Uedu Science 科學實驗室的互動模擬實驗清單（物理／化學／生物／地球科學，全部可在瀏覽器直接操作：調參數、看即時圖表、記錄匯出數據，實驗頁並有 AI 實驗助教陪同）。	subject、keyword
list_emi_teaching_methods	查詢 Uedu「實證教學法文章系列」——每篇對應一份近年同儕審查研究與量化效果量（effect size），並附可在 Uedu 平台實作與驗證成效的具體建議。	keyword、group

知識專區讀本（4 個）

跨域通識知識專區的文章、術語表與資料庫

工具	用途	參數
search_knowledge_zone	搜尋 Uedu 跨域通識的知識專區文章。	zone、query、category
get_knowledge_article	依文章 slug 取得某知識專區單篇文章的完整內容（回答後需要更詳細內文時用）。	zone、slug
lookup_knowledge_term	查詢某知識專區的術語詞彙表（中英對照 + 白話定義 + 延伸文章）。	zone、query
query_knowledge_database	查詢知識專區的資料庫。	zone、kind、query、filter

環境資料（3 個）

中央氣象署與環境部公開資料（校園／縣市／全台排行）

工具	用途	參數
get_school_environment	查詢學校層級的環境資料：氣溫（含日均/最低/最高）、相對濕度、雨量、風速、UV、日照時數、PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、CO、AQI、CH4/NMHC/THC 碳氫類。	period、school_query
get_county_environment	查詢台灣縣市層級的環境資料：氣溫、相對濕度、雨量、風速、PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、AQI。	county、period、start_date、end_date
get_taiwan_environment_ranking	全台縣市排行——依指定指標（AQI、PM2.5、溫度、雨量等）+ 時間範圍，回傳排序後的縣市清單。	metric、period、order、top_k

財經（6 個）

Uedu 優財經的台股／美股資料（公開資料，非投資建議）

工具	用途	參數
search_stocks	搜尋台股／美股／指數，依關鍵字（symbol、中文名、英文名）回傳最相符的標的清單。	query、market、limit
get_stock_overview	查詢單一個股／指數的歷史走勢與最新報價。	market、symbol、lookback_days
get_top_movers_stocks	取台股／美股當日漲跌幅排行（不含指數）。	market、direction、limit
get_foreign_institutional_ranking	取台股三大法人買賣超排行。	type、direction、limit
get_market_indices_snapshot	取台股加權指數、美股三大指數（道瓊、那斯達克、S&P 500）、費城半導體指數（^SOX）的最新報價與漲跌幅。	無
get_tw_sector_performance	取台股各產業當日平均漲跌幅、家數、上漲/下跌家數、總成交額。	min_companies_per_sector

指導老師媒合（7 個）

銜接 advisor_match；Uedu 認證老師與 OpenAlex 外部論文嚴格區隔

工具	用途	參數
list_advisor_research_topics	列出 Uedu 平台上所有 opt-in 教師的熱門研究主題（依教師人數由高到低排序）。	無
find_advisors_by_topic	依單一研究主題關鍵字，找出所有提到該主題的 opt-in 教師（不限制 5 位）。	topic、limit
search_advisor_papers	跨所有 opt-in 教師的論文做關鍵字搜尋（標題與摘要）。	query、limit
search_external_papers	搜尋 Uedu 之外的公開學術論文（OpenAlex 資料庫），預設限定亞洲五國的機構作者：台灣、新加坡、日本、韓國、中國（注意：台灣與中國為兩個獨立國家）。	query、countries、limit
list_research_clusters	列出 Uedu 平台依語意自動分群的研究領域地圖。	無
get_cluster_advisors	取得某個語意研究群集底下的所有老師清單。	cluster_id
recommend_potential_advisors	當學生表達想找專題指導老師、研究指導教授、論文指導老師、想加入某個研究領域的實驗室時使用。	interests、university、limit

學習目標（3 個）

跨對話追蹤的學習目標（建立需學生確認）

工具	用途	參數
propose_learning_goal	為學生建立一份「學習目標提案」，含分步驟計畫（例：12 週備考計畫）。	title、description、target_date、plan_steps
get_my_goals	查詢學生的學習目標與進度（含待確認提案與進行中目標的計畫步驟勾稽狀態）。	無
update_goal_progress	學生回報某個進行中目標的進展（如「大綱寫完了」「第三章讀完了」）時呼叫：勾稽已完成的計畫步驟、記錄進度摘要；學生明確說整個目標完成時可標記完成。	goal_id、progress_note、completed_step_indexes、mark_completed

對話歷史（2 個）

搜尋學生本人跨課程的歷史對話

工具	用途	參數
search_my_conversations	搜尋學生過去的對話記錄。	query、course_name、time_range
list_my_courses	列出學生已加入的所有課程名稱及其對話數量。	無

工具調用流程

1. 學生送出訊息
2. Aida 分析訊息，由 LLM 自主決定是否呼叫工具、呼叫哪些
3. 如需工具 → 執行 → 將結果回饋給 LLM → 可能再次呼叫（多輪 tool call）→ 生成回應
4. 如不需工具 → 直接生成引導式回應
5. 回應完成後，背景執行 Bloom's 分類 + AIDA 階段偵測

Strict mode 與 hallucination 防線

所有工具皆設 "strict": True 並完整列出 required 欄位，符合 OpenAI strict function calling 要求。平台知識工具的 description 特別加上「切勿憑記憶或推測回答」指示，強制 LLM 走工具而非直接回答，避免 hallucination 團隊論文或研討會資訊。

4. 認知層次追蹤

每則學生訊息都會由 Bloom's Taxonomy 分類器在背景非同步分析，記錄六個認知層次的分數：

層次	說明	典型行為
Remember（記憶）	回憶事實與基本概念	定義、列舉、辨識
Understand（理解）	解釋想法或概念	分類、描述、解釋
Apply（應用）	在新情境中使用知識	執行、實作、解題
Analyze（分析）	拆解資訊建立關聯	比較、區辨、組織
Evaluate（評鑑）	判斷與決策	批判、辯護、評估
Create（創造）	產出新的觀點或作品	設計、建構、發明

這些資料同時供 Aida 的引導策略參考（透過 classify_bloom_level 工具），也匯入教師儀表板做班級層級的學習分析。

5. 對話引導策略

Aida 的核心引導原則：

• 蘇格拉底式提問：每次回應至少包含一個引導式問題
• 不直接給答案：當學生卡住時，提供一個小線索而非完整解答
• 回應精簡：控制在 2-4 段以內，避免資訊過載
• 尊重自主：大學生是成年學習者，用平等的語氣交流

任務規劃

每次開啟新對話時，Aida 會根據學生的歷史 session 摘要與當前課程資訊，自動產生：

• 建議的 AIDA 起始階段
• 本次學習目標
• 具體學習步驟建議
• 個人化的開場問候

Session 摘要

對話結束時，Aida 自動產生學習摘要，包含：涵蓋主題、AIDA 階段進展、最高 Bloom 認知層次、以及下次可繼續探索的方向建議。

6. 使用方式

學生有兩種方式使用 Aida，教師不需要額外設定：

方式一：在 Uedu 助教中切換（推薦）

在現有的課程對話頁面（/mygpts/），header 區域有 [助教] [Aida] 切換按鈕：

• 助教模式（預設）：由教師 System Prompt 控制，直接回答學生問題
• Aida 模式：切換後 AI 行為改為 AIDA 框架引導，蘇格拉底式對話

切換後，所有現有功能（圖片上傳、語音輸入、塗鴉、檔案上傳）都可以繼續使用。對話紀錄統一存在原有的課程 log 中，透過 aida_mode 標記區分。

方式二：個人學習中心

從全域側邊欄的「Aida 優學伴」進入獨立頁面（/aida/）：

• 可選擇課程或自由探索（不綁定課程）
• 左側 sidebar 顯示歷史對話紀錄
• 每次對話有任務規劃（學習目標、建議步驟）和結束摘要
• 跨課程歷史集中管理

Uedu 助教 vs. Aida 優學伴

	Uedu 助教	Aida 優學伴
定位	課程 AI 助教（教師的延伸）	個人學習夥伴（學生的陪伴）
行為控制	教師 System Prompt	AIDA 框架（平台內建）
回答方式	直接回答問題	蘇格拉底式引導，不直接給答案
適用時機	有具體問題需要解答	不確定自己懂不懂、想深入探索
認知追蹤	Bloom's 分析（背景）	Bloom's 分析 + AIDA 階段追蹤

7. 教師儀表板

教師在課程管理頁面左側 sidebar 點擊「Aida 優學伴」，可查看使用數據：

使用概覽

• 對話總次數、使用學生數、平均每次對話訊息數
• Bloom's 認知層次分布圖

學生個別分析

• 每位學生的對話次數、訊息數、主要 Bloom 層次
• 最近活動時間

學習預警

預警分為兩種模式，各自獨立分析：

• 助教模式預警：分析學生在 Uedu 助教模式下的歷史對話
• Aida 模式預警：分析學生在 Aida 引導模式下的對話

每則預警都標示嚴重度（高/中/低）和判斷來源（AI 偵測/資料分析），並可展開查看具體的判斷依據與數據。

8. 學習預警機制

預警透過兩種互補的方式觸發：

AI 即時偵測

在 Aida 獨立對話頁面中，AI 根據對話脈絡自主判斷是否需要觸發預警。觸發情境包含：

• 學生連續多輪無法回答引導問題
• 學生表達挫折、無助或放棄的意圖
• 學生的問題明顯超出課程範圍，可能需要教師介入

資料驅動分析

系統根據客觀資料自動計算，適用於助教模式和 Aida 模式：

預警類型	判斷條件	嚴重度
Bloom 認知層次偏低	最近對話訊息 ≥ 5 則，且 80% 以上停留在記憶（remember）或理解（understand）層次	中～高
對話參與度低	至少 3 次對話，且 80% 以上每次只發 1-2 則訊息就離開	低

9. 研究應用

Aida 的對話資料可供教育研究使用（需通過 IRB 審查），潛在研究方向包含：

Educational Omics 整合

Omics 維度	Aida 提供的資料
Cognomics（認知歷程）	AIDA 階段軌跡、Bloom's 認知層次時序變化
Linguomics（語言表達）	學生訊息的語言複雜度、提問模式分析
Sociomics（社會互動）	人機互動模式、工具使用頻率、session 持續時間

可研究問題

• AIDA 四階段的轉換模式是否與學習成效相關？
• 蘇格拉底式引導對不同 Bloom 認知層次學生的效果差異
• 學習預警的準確度與及早介入的成效
• 跨課程的個人學習者模型如何隨時間演化