培育AI大數據人才！14所大學推微學程、分析中小學教育數據
教育部引領14所大學推動教育大數據微學程，積極培育AI與大數據結合教育領域的人才，並引導學生進行教育大數據分析專題，透過協助縣市教育局挖掘中小學相關數據，並與數位學習平台產業合作，分析後台中小學生的學習數據，為我國中小學適性化學習提供實證支持，共創數位學習新時代。
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教育部引領14所大學推動教育大數據微學程，分析中小學教育數據，積極培育AI與大數據結合教育領域的人才。（圖／台師大提供）[/caption]
「教育部第3期教育大數據微學程啟動會議」1月8日在國立臺灣師範大學登場，匯集14所大學與22縣市政府數位學習辦公室，共同推動大數據技術應用於教育，致力培育具備數據分析能力的人才，提升台灣數位學習的國際競爭力。
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該計畫由教育部資訊及科技教育司主辦、台師大承辦，並由國立臺中教育大學與國立陽明交通大學協辦。教育部資科司副司長邱仁杰致詞時指出，透過本案的推動，許多大學與縣市政府的數位學習辦公室合作進行數據分析，不僅將結果反饋給政府機構及教師參考，更重要的是培育具備大數據分析能力的人才。
台師大教授、教育大數據微學程分項辦公室主持人許庭嘉表示，14所大學作為計畫核心執行單位，積極推動AI與大數據結合教育領域的人才培育，並引導學生進行教育大數據分析實務專題。透過協助縣市教育局挖掘中小學相關數據、探索學習過程的黑盒子，以及與數位學習平台產業合作，分析後台中小學生的學習數據，為我國中小學適性化學習提供實證支持。
台中教大校長郭伯臣說，透過教育大數據的應用，不僅提升師生的數據分析與實證教育研究能力，也鼓勵與各縣市教育局及數位學習相關產業合作，為學生提供操作真實數據的機會，進一步分析中小學教育現場的議題。
許庭嘉在會議上，分享教育大數據應用與教學創新的最佳實務，她曾與台北市教育局合作進行「酷課雲」學習平台的數據分析，聚焦疫情期間學生的學習行為。
許庭嘉指導碩士生吳宇凡分析7768名小學生在討論區的發言數據，發現高頻或正面情緒的發言促進行為參與（Behavioral Engagement）及社交參與（Social Engagement），但對認知學習成效的提升並不顯著。進一步利用深度神經網路對發言內容進行分類，研究發現，專注於糾正同儕錯誤的學生，其線上測驗成績顯著較佳。
吳宇凡進一步利用深度神經網路對發言內容進行分類，研究發現，專注於糾正同儕錯誤的學生，其線上測驗成績顯著較佳。此類發言展現了發言者具備批判思考能力，能辨識並指出錯誤，體現高水平的認知參與（Cognitive Engagement）。與過往偏重於學生從同儕回饋中獲益的研究不同，此次研究從發言者的角度切入，提供了全新視野。
此外，許庭嘉指導碩士生劉櫂弘利用酷課雲小學英語科教學影片的觀看紀錄，結合前綴投影發掘序列模式與卡爾曼濾波（Kalman Filter）技術，大幅提升學生測驗成績的預測準確性。
該研究發現，偏好結合快轉、播放與重播操作的學生，展現重點複習及學習調整的後設認知，其測驗成績較佳；而僅以持續播放單一行為的學生，多屬低分組。
台師大指出，上述成果彰顯了教育大數據從「數據糞土」轉化為「證據黃金」的價值，也成功培育大數據人才，台師大首位修畢教育大數據微學程並取得證書的學生，已成功跨領域進入知名上市公司，從事大數據分析工作。
台師大說，AI技術未來在各領域的應用舉足輕重，而教育更是不可或缺的場域。這些大學作為領航者，不僅致力於人才培育，更在教育大數據應用中取得實質成果，為適性化數位學習奠定堅實基礎，並在國際教育趨勢中扮演關鍵角色。
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