NPUST 資訊管理系 · AI-EMPOWERED TEACHING

AI 賦能教學 HubOne entry, the whole loop.

從專題創作到課程模擬,從評量數據到論文段落——「先思考、後驗證」的完整迴圈, 教學產生數據,數據長成研究。

📋 課前評量 🎨 專題創作 🖥 課程模擬 📊 評量回饋 📈 統計分析 📝 論文生成
🚦 學號分流:單號 → 主站|雙號 → 備援站

🎨 AI 賦能專題創作

心智圖 → IPO → Python → 簡報 → 影音,五步做完一個專題

AI 賦能學習平台 主力

AI-Empowered Studio

五步一條龍工作區:10 家 AI 提供者可自選、教學中心、40 題學習後測問卷。專題資料存在自己的瀏覽器。

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IPO 工具組

IPO Toolkit

同一件事、兩個起點:還沒寫程式→ 拆解器把一句構想長成 IPO 心智圖;已有程式→ 分析器把 .py/.ipynb 拆回 IPO 模組並出圖表。

構想 → 架構 程式 → 模組

心智圖 → Python 工作台

Gemini Workbench

串接 Gemini API,把心智圖轉成 IPO 結構、再產出可直接於 Colab 執行的 Python 程式碼。

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🖥 IOC 計算機概論課程

硬體・軟體・網路三軸模擬,資管大一的做中學平台

課程模擬平台 次頁

IOC Simulator

在本站直接操作:3C 拆解、虛擬組裝、封包流模擬、即時評量與期末考,12 個模組一鍵直達。

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課程總覽與週次表

Course Hub

課程架構圖與 18 週對照表:從硬體、軟體、網路到 AI 人機協作的完整學習路徑。

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教師版

Teacher Console

題庫控制、班級統計與雲端成績彙整,與學生版共用同一資料結構。

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📊 問卷・評量・統計分析

教學產生數據——收進來、算清楚、看得懂

課前評量

Pre-course Readiness Survey

開學第一週用:27 題六向度(裝置、高中經歷、運算思維、電腦常識、AI 使用、學習偏好),約 8 分鐘、不計成績。學生送出得「回覆碼」貼 Moodle/LINE;教師端貼入即出準備度分群、12 條判準建議與 18 週逐週調整。

學生作答 → 教師儀表板

教師工作台:總覽+統計+論文

All-platform Teacher Console

以教師密碼進入,四個分頁:教師總覽、課前評量儀表板、統計分析、論文生成。總覽把所有平台的評量(課前、4C、即時測驗、期中期末、拆解組裝、專題、問卷)集中:即時動態、各平台 KPI、4C 前後測 paired t、平台間相關與預測力、需關注名單、跨平台逐人矩陣,並依雲端現況給整合建議。

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4C 學習成效評量

4C Assessment

12 題核心素養+4 題教學效能,作答即時入庫、學號後 4 碼自動配對前後測。
(40 題學習後測問卷在 AI 賦能學習平台側欄「學習資源」內)

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統計分析工作台

Statistics Workbench

匯入評量資料一次,配對 t、Cohen's dz、95% CI、Cronbach's α 與比較圖即刻算好——課前評量的 T+C 題可於期末複測後直接帶入配對;資料自動與論文生成器共用,免重複貼上。

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📝 HOTL 論文內文生成

數據長成研究——AI 起草,人在迴路上把關,每一段都留下監督紀錄

即時論文段落生成器

HOTL Manuscript Drafter

把評量數據直接寫成七節全文:題目與關鍵詞、摘要、引言、方法、結果(含表格)、討論、結論—— 繁中/英文/IEEE 會議風格三態切換。每段草稿經你「採納/修改後採納/退回重生」, 進度自動存檔、決策全程記錄;一鍵匯出 Markdown/Word/LaTeX(IEEEtran)與監督日誌, 並自動生成「人機協作聲明」。監督紀錄本身就是 HOTL 研究的實證資料。

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