教育大數據跨域學程

一魚二吃：符合亞洲大學跨領域學程、他系專長、次專長畢業門檻

無程式碼/低程式碼：適合非資訊領域學生修習

手把手教學：問題導向學習(PBL)＋Capstone總結性課程＋沈浸式實習場域

課程介紹

生成式AI在教育上的應用

(1)對於學生學習，生成式AI可以分析大量的文本數據，並生成摘要、摘要或報告，以幫助學生學習，並且整理所學的內容。生成式也可以用於圖像生成、修復、增強和分析。它可以識別圖像中的對象、場景和特徵，並生成新的圖像，協助學生創造。(2) 透過提示工程，利用大型語言模型(LLM)來擷取有用的資訊並進行各種程式學習因子的探討。應用大型語言模型(LLM)進行程式教材的整合以及分析學習成效等作用。

人文社會與人工智慧應用

檢視AI人工智慧對整個社會的影響，包含正負向層面及其自身所產生的倫理議題。將焦聚在AI對人文社會學科的影響，及人文社會可以如何運用它。本課程也會邀專家學者進行演講。在課程設計上也非常強調應用的部分，除講授外，將以案例式搭配影音的教學方法，從中解析每個案例的內涵，成功的原素，及其後可以延伸的發想。發想的部分，將由學生進行。整個學期的課程也會讓學生分組進行個案分析，找一個感興趣的案例，模仿課堂上的案例分析，並發揮創意，構思進一步可能的運用方式，以提升個人及社會福祉。課程的下半部分將著重於人工智慧在教育的應用討論與實作

大數據雲端資料處理

大數據資料處理需要有具有彈性擴充能力的雲端計算平台。本課程將結合亞馬遜雲端服務平台(Amazon Web Services, AWS)所提供的雲端計算服務，來實作教育大數據有關的資料儲存與資料庫系統之網際網路應用開發。亞洲大學目前與 AWS Academy Program 簽訂學術合作協定。教師可以利用AWS Academy Data Analytics AWS Academy 和Cloud Developing進行技術訓練，然後利用 AWS Academy Learner Lab 中所提供各式雲端服務來儲存教育大數據資料於具有可擴充性的關聯性資料庫(AWS Aurora)，並且可以利用資料倉儲(AWS Redshift)來做資料挖掘。最後，可以將這些結果，以靜態(statistics web site)或動態(Restful API)的方式，提通給全球的使用者分享。

大數據分析套裝軟體

Excel 提供各式各樣的資料庫驅動程式，讓使用者可以輕鬆的將各種外部資料，都可以匯入或連結至Excel 工作表中。本課程前半學期介紹如何運用Excel及Excel內商務智慧工具中的Power Pivot與Power View，對資料模型裡的內容進行視覺化，建構出一眼就能看懂的數位儀表板般的報表篩選面板。期中考後則教導學生如何應用Power BI軟體內的Power Query工具針對教育大數據資料進行更進一步的資料處理及彙整分析。期末則以分組方式由學生擇定教育大數據的主題進行分析實作，並將分析結果所得進行報告。

人工智慧在教育上的應用

本課程主要將介紹如何應用人工智慧於教育大數據分析，資料來源為「台灣教育長期追蹤資料庫」。透過人工智慧的方法探討社經地位、文化資本與城鄉差距對學業成就的預測能力。用深度神經網路進行的分析以及預測以下教育的議題：
1. 家庭社經地位對學業成就的影響。
2. 透過文化資本對學業成就的影響。
3. 城鄉差距對學業成就的影響。
　　另一方面，學生在學習平台上的學習歷程以及教學評量資料也會轉換成機器學習所需的大數據，進行資料科學的預處理及整理文本，擷取有用的資訊並進行各種學習因子的探討。應用深度學習模型進行語意及學習序列的分析。

資料科學在教育數據上的應用

本課程主要著眼於資料科學於教育數據應用的介紹及實務操作，內容將教導基於機率統計概念的敘述統計分析、統計推論分析等，然後針對教育數據資料，教導資料前處理的方法以及參數分析等技術，並教導如何透過資料視覺化的技術來呈現教育數據間彼此的比較、組成、分佈及趨勢等，最後介紹如何針對教育數據應用利用上述課程內容來進行實務操作，並能進一步利用人工智慧的技術來進行應用分析所需的迴歸及分類工作，本課程不著重於人工智慧技術的介紹，而是探討進行上述教育數據應用分析工作時，資料科學所扮演的角色及其影響，上述的課程內容也會兼顧程式及套件的實務操作，使理論及實務並重。除此之外，本課程還會邀請跨領域教師及業界專家來教導統計分析、分享教育數據的應用開發經驗及發展趨勢，使課程得以兼顧資訊、教育以及應用發展等議題。

資料視覺化與教育專題製作

本課程教導學生資料視覺化的理論、演算法、以及相關應用，同時包含資料探勘技術的基礎知識，使同學能對完整的資料分析流程有紮實的理解。
　　我們也將使用國內外相關教育資料集作為分析標的，實際處理資料分析面臨的實務問題，從實作中瞭解如何運用課程所學在真實資料，籍由大數據分析教育議題，結合視覺化呈現，對結果作合理的判讀及結論。
　　課程將使用紐西蘭Waikato大學開發的open source軟體Weka作為主要教學工具，輔以Tableau, Google Data Studio等圖形視覺化軟體作為補充。

學習分析專題製作

本課程將說明學習分析（learning analytics）的核心精神及其在當前教與學的相關應用，教導學生使用學習分析相關技術挖掘資料庫或歷程檔案中的學生數據並進行分析，運用學習分析解決真實的教學議題，並能利用我國教育部中小學開放資料完成學習分析的專題實作。

資料探勘在教育上的專題

本課程特色為實際應用Python程式與相關套裝軟體來挖掘現有教育資料庫資料以解決真實教育議題。課程內容以實作為宗旨，對資料探勘進行詳細的入門引導。課程專題範例包括了學習結果預測、教學影片推薦、特徵提取、學習內容聚類等經典案例在教育的應用，並以此為基礎提供了大量練習和專題導向學習活動。

應用人工智慧於教育專題製作

本課程將教導學生利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術實現國民中小學教育資訊辨識的應用，透過AI進行大數據分析與辨識，邁向適性學習及公平優質教育，數據分析與辨識結果將做為學生學習成效提升、教學模式改變、教育政策制訂修改、數位學習內容與平臺改善之依據，減少城鄉差距。

教育大數據實務專題

在教育大數據實務專題課程中融入大數據相關專業技術與知識，應用於教育大數據實務分享與實作，採取以做中學概念提升大數學實務技能與分析經驗。邀請多位教育大數據相關實務經驗業界專業業師分享教育大數據分析經驗，同時結合產學合作之教學及實務專題實作。
課程以教育大數據為核心，與業師協同教學法，培養學生對教育大數據分析概念之了解，期望達到之成果為參與學生能夠熟悉教育大數據分析及大數據工具應用方法，具備大數據與教育相關資料之創新應用能力與教育產學研接軌。可培養學生團隊合作提案能力以及對於教育大數據問題解決與決策的能力。