工學院教師沙龍
張家凱 (Chia-Kai Chang)
通識教育中心 助理教授 · 斑實驗室 BorgLab
2026.03.05（四）12:00–13:00 · 工程五館 A111
通識教育中心 助理教授
智慧財產權、Python 程式設計
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
60+ 人的工程課程
每位學生的個別回饋有限
助教人力不足
問題解決導向
需要大量練習與反覆運算
步驟推導過程比答案更重要
教學的放大器，不是取代者
24/7 耐心回應學生提問
教師設定策略，AI 執行引導
「讓每位學生都有一位不會累的助教」
教育優先 · 數據驅動 · 人機共學
AI 助教 · 測驗
問卷 · 討論區
Garmin 穿戴裝置
HRV · 睡眠 · 壓力
PALM 生理感知
語言模型
IoT 環境感測
光照 · 溫濕度
EEG + fNIRS
腦波感測
Educational Data Lake
研究資料平台
今天聚焦：Uedu Core — AI 助教、測驗、學習分析
每所學校有獨立的子網域（如 ncu.uedu.tw）、品牌與課程空間
新學校加入只需設定，不需改程式
為每門工程課程打造專屬 AI 助教
每門課程有自己的 AI 助教
教學內容不會混淆
學生隨時提問
課後也能獲得引導
透過 System Prompt
完全控制 AI 的教學風格
輸入課程名稱
選擇學期
撰寫 System Prompt
定義教學風格
取得課程連結
或課程代碼
全程不需要寫任何程式 · 5 分鐘即可上線
一段文字指令，告訴 AI 助教：
• 你是哪門課的助教
• 用什麼方式回應學生
• 哪些事情不該做
• 遇到特定問題怎麼引導
核心原則：提問引導，而非直接告知
• 學生問「答案是什麼？」
→ AI 反問「你已經嘗試了什麼？」
• 學生卡關時
→ AI 給提示，不給完整解答
教師只需要用自然語言描述，不需要寫程式
點擊連結或
輸入課程代碼
用自然語言
描述學習問題
AI 以提問方式
引導解題步驟
學生自己推導
出正確答案
• 上傳 PDF 講義、教科書章節
• 工程規範文件
• 實驗手冊
• 系統自動建立向量索引
• AI 回答時自動檢索教材
• 引用具體段落與頁碼
• 避免 AI 自行編造內容
• 確保回答符合課程教學
適合：工程規範、設計準則、教科書特定章節
學生：這個樑的反力怎麼算？
AI：RA = 5kN，RB = 3kN。把這兩個值代入即可。
學生：這個樑的反力怎麼算？
AI：你已經畫好自由體圖了嗎？先把所有外力和支撐反力標出來，我們再一起看平衡方程式。
學生用自己的話分享學習心得
• 這週學到什麼
• 生活中看到的應用
• 跨領域聯想
鼓勵反思而非複製貼上
AI 判讀貼文是否包含：
• 個人觀點或獨特見解
• 課程知識的應用
• 跨領域連結
依教師設定的規則自動計點
數據驅動的教學決策支持
PDF 講義、教科書章節
AI 自動理解內容
選擇題 · 填空題 · 簡答題
教師可指定題數與難度
教師可修改、刪除、重新生成
也可手動新增題目
傳統出 20 題需要 2-3 小時 → AI 只需 2-3 分鐘
拖曳教材到
上傳區域
題數 · 題型
難度範圍
即時顯示
生成進度
教師檢查後
發佈給學生
• 修改題目文字與選項
• 調整正確答案
• 刪除不適合的題目
• 手動新增補充題目
• 重新生成特定題目
• 選擇題、填空題即時批改
• 簡答題 AI 輔助評分
• 成績自動統計
• 答題結果可匯出
• 支援多次作答
電腦開啟瀏覽器直接使用
無需安裝任何軟體
提交後立即看到結果
AI 提供解題說明
LLM 自動判斷學生回答屬於哪個認知層次
工程教育應用：
• 學生只是背公式？→ 記憶層
• 能解釋原理？→ 理解層
• 能應用到新情境？→ 應用層
• 能設計新方案？→ 創造層
幫助教師發現學生停留在哪個階段
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
與課程目標對齊
答對率分析
難題識別
班級成績分布
從「感覺學生不太懂」→「數據顯示 40% 學生停留在記憶層次」
• AI 對話歷程與學習軌跡
• 測驗成績與進步趨勢
• 討論區分享與觀點
• 課程參與度統計
• 認知層次成長曲線
• 學生個人成長儀表板
• 數位證書
• 學習旅程時間軸
• 可匯出供教學評鑑使用
研究成果、應用案例與工程教育展望
| 論文 | 會議 | 年份 | 備註 |
|---|---|---|---|
| 以生成式 AI 測驗平台提升學習成效 | IEEE ICALT | 2024 | |
| AI 自動化貼文評分系統促進跨領域知識分享 | IEEE ICALT | 2023 | |
| 生成式 AI 圖形化學習輔助工具於智財權課程之分析 | IEEE ICALT | 2025 | Best Short Paper |
| 以提示工程方法透過 LLM 評估教育中的認知表現 | IEEE ICALT | 2025 | |
| 生成式 AI Python 學習輔助系統評估 | IEEE ETOP | 2025 | |
| 邊緣部署 EEG 睡眠分期協作推理框架 | IEEE BigDataService | 2025 | |
| 運用知識圖譜與 LLM 追蹤分析學習軌跡 | LAK / arXiv | 2025 | |
| Python 課程中對話焦點與學習體驗之相關分析 | ICMET | 2025 | |
| Educational Omics 教育資料湖：多模態基礎建設 | ICMET | 2025 |
所有功能都經過教學現場驗證與學術同儕審查
• AI 圖形化學習輔助工具
• 學生透過 AI 對話理解法律概念
• 研究成果獲 ICALT 2025 Best Short Paper
• 發現：AI 圖形引導有效提升抽象概念理解
• AI 助教輔助 debug 與解釋錯誤
• 學生可隨時詢問程式語法
• IEEE ETOP 2025 發表
• 發現：對話焦點與學習成效正相關
這些都是通識課程的案例 — 工程課程的潛力更大！
• AI 引導畫自由體圖
• 步驟拆解力學分析
• 常見錯誤提醒
• 不同解法比較
• AI 輔助 debug
• 解釋錯誤訊息
• 引導演算法思考
• Code Review
• AI 協助實驗報告撰寫
• 數據分析引導
• 實驗原理解說
• 安全規範提醒
微積分、線性代數
AI 引導解題步驟
電路分析、元件選用
AI 引導電路除錯
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