以生成式人工智慧為核心的教育科技平台，融合教學、學習與研究
我們相信科技能夠讓教育更有溫度、更具成效
每個功能的設計都以「這對學習者有什麼幫助？」為核心出發點，確保科技真正服務於教育目標。
透過 Educational Omics 多模態資料整合，以科學化的方式分析學習歷程，優化教學成效。
AI 是學習的夥伴而非取代者，透過蘇格拉底式對話引導學生思考，培養獨立思辨能力。
學界共享的研究基礎設施，不是另一個商業平台，也不需要每所大學重新打造一次
生成式 AI 已經滲透教學、寫作、搜尋與知識產出，難以退場。要回答「為什麼有 74% 的 Gen Z 在用 AI、卻有 79% 覺得自己變懶」這類問題（Lira et al., 2026, Gallup），需要對話互動的縱貫資料，而商業平台不會把這層資料開放給研究者。Uedu 的 Educational Omics 框架建立在這個觀測權上，目的是把學習研究的主導權留在教育學界，而不是讓單一廠商定義 AI 素養該長什麼樣（Pangrazio, 2026）。
學界基礎設施需要規模——arXiv、ORCID、OpenAlex 都是各校共享而非重複建構的例子。Uedu 已經部署多個整合模組、通過 Umbrella IRB（202507EM058）、累積跨校研究 stack 與多篇國際發表。一所新大學從零開始重建這些，需要數年與大量重複投入；更關鍵的是，各自為政會切碎跨校研究社群，使比較性學習研究無從成立。Uedu 是台灣唯一一個讓多所學校共用同一份方法論、同一套倫理框架的學界平台。
合作大學擁有專屬子網域（如 ntu.uedu.tw、nc.uedu.tw），保留校徽與品牌識別。平台採 BYO-LLM 架構，學校可帶自己的模型金鑰，API 成本不轉嫁；學習互動資料不進入任何模型廠商的訓練語料；跨校比較研究須經各校 IRB 個別授權。學生免費使用，平台只接受捐款與企業贊助，不向學生或學校收費，也不依賴單一商業廠商。
模型層由商業大型語言模型提供，各校自由選擇 OpenAI、Vertex AI、Gemini 或其他來源——模型是基礎建設的一塊磚，不是研究貢獻。 框架層由 Uedu 學界社群共同維護，包括 Educational Omics 理論、UCG 認知工具箱、Chat as Learning 觀測方法、IRB 範本與評量設計——這是值得各校共建的層次。 資料層由各合作大學自治，每所學校的學生資料、教學內容、衍生分析都由該校 IRB 與 Uedu 三層權限框架共同保護。
整合多個子系統，提供完整的教育科技解決方案
研究團隊包括博士生、碩士生及研究助理，歡迎有志於教育科技研究的同學加入。
聯繫我們了解更多 →發展跨維度整合的學習分析理論框架，將認知、生理、社交、環境、語言、倫理六大維度納入學習科學研究。
研究如何運用大型語言模型進行蘇格拉底式教學對話，培養學生批判思考與自主學習能力。
探索穿戴裝置生理數據（HRV、睡眠、壓力）與學習成效之間的關聯性。
開發基於 AI 的身心健康評估與支持工具，促進學習者的整體福祉。
本平台所有研究活動皆通過正式倫理審查，公開揭露 IRB 框架以保障師生知情權。
本平台採 Umbrella IRB 統整性研究倫理框架， 涵蓋平台所有回溯性與前瞻性資料分析活動，並以三層架構（A／B／C）區分研究者對資料的接觸權限， 確保使用者隱私與自主權。
核准文號 202507EM058 | 核准日期 2026 年 4 月 10 日 | 計畫主持人 張家凱 助理教授
