Uedu 優學院教師工作坊 · Session 3
張家凱 (Chia-Kai Chang)
通識教育中心 助理教授 · 斑實驗室 BorgLab
2026.04.16（三）12:00–13:00 · 教學發展中心
60 分鐘 · Demo + 實作
單選題與是非題、建立流程
題庫管理與發布
上傳教材、AI 生成題目
審核與修改
正確率、難度分析
數據驅動教學決策
出題耗時，每次重新出題
人工批改費時
數據分析困難
學生等待回饋時間長
AI 一鍵出題，快速建立題庫
選擇題即時自動批改
數據自動統計與視覺化
學生提交後立即看到結果
「讓出題不再是負擔，讓數據告訴你學生學到了什麼」
題型、建立流程與管理功能
兩大題型，快速評量學習成效
從出題到學生作答，四個步驟
AI 自動出題
或手動新增
逐題審核
核准、修改或刪除
設定時間、次數
選擇回饋模式
自動批改與統計
數據分析回饋
使用 AI 出題，步驟 1 只需 2 分鐘
所有題庫一覽表
狀態標籤：草稿 / 已審核 / 已發布
點擊進入查看與編輯題目
修改題目文字、選項、答案
調整配分與難度
拖曳排序題目順序
設定開放與截止時間
配置作答次數與時間限制
選擇成績與答案顯示模式
全班成績總覽
個別學生作答記錄
逐題正確率分析
上傳教材，AI 幫你出題
Uedu 使用 OpenAI GPT 模型，
根據您提供的教學內容，
自動生成符合 Bloom 認知層次的測驗題目。
AI 會產生：題目、選項、正確答案、
解析說明，以及難度標籤。
AI 只是出題的助手，
教師是品質把關者。
每一題都需要教師審核：
核准 ·
修改 ·
刪除
確保題目正確、合理、符合教學目標。
使用課程設定中的教學目標作為出題依據
使用課程設定中的教學內容（課程大綱）
結合教學目標與教學內容，全面出題
自行輸入指定的教材內容或主題
測驗標題：為題庫命名
語言：繁體中文 / 英文 / 雙語
題庫描述：用途與範圍說明
單選題：預設 10 題
是非題：預設 5 題
數量可自由調整
可自由調整比例
建議：期中考偏簡單，期末考可加高難度
難度對應 Bloom's Taxonomy 的認知層次
簡單：記憶 + 理解
「以下何者為 X 的定義？」
中等：應用 + 分析
「根據情境判斷最適合的做法」
困難：評鑑 + 創造
「比較兩種方法的優劣並說明理由」
已生成 13 / 20 題
AI 依照 Bloom 認知層次逐批生成
通常需要 30 秒至 2 分鐘
生成過程中可以看到即時進度，完成後自動跳轉審核頁面
這是最重要的步驟！教師是品質把關者
題目正確且適當
直接採用，不需修改
調整題目文字或選項
修改答案或解析說明
題目不適用或有錯誤
移除不使用
• 題意是否清楚、無歧義？
• 是否符合課程教學範圍？
• 專有名詞是否正確？
• 正確答案確實正確？
• 誘答選項是否合理？
• 選項之間是否有重疊？
• 標記的難度符合實際？
• 是否對應預期的認知層次？
• 對目標學生是否合適？
• 解析是否正確且有教育價值？
• 是否說明為何其他選項錯誤？
• 學生讀了是否能理解？
預計 10 分鐘內完成
從發布到回饋，數據驅動教學
題庫審核完成後，設定測驗規則並發布給學生
開放時間：學生何時可以開始
截止時間：最晚提交期限
作答時限：每次作答的分鐘數（0 = 無限）
作答次數：最多可做幾次（取最高分）
題目亂序：每次作答隨機排列
選項亂序：選項順序隨機化
顯示分數：提交後 / 截止後 / 不顯示
顯示正確答案：提交後 / 截止後 / 不顯示
顯示解析：是否顯示答案說明
及格分數：預設 60 分
成績權重：佔學期成績的百分比
總分：自動依題目配分計算
作答次數：1 次
時間限制：10 分鐘
答案顯示：提交後立即
題目亂序：開啟
→ 快速檢測理解程度
作答次數：3 次
時間限制：不限
答案顯示：提交後立即
解析說明：開啟
→ 鼓勵反覆練習
作答次數：1 次
時間限制：60 分鐘
答案顯示：截止後
題目 + 選項亂序：開啟
→ 正式評量，防抄襲
從學生的角度看測驗流程
課程頁面中
顯示可用測驗
計時器啟動
逐題或全部顯示
確認後繳交
自動儲存進度
即時分數
錯題解析
自動產生的教學數據，幫助您了解學生學習狀況
完成率、平均分、最高分、最低分
一目瞭然的全班表現概覽
• 每位學生的作答次數
• 最佳成績（多次取最高）
• 作答狀態追蹤
• 需要關注的學生標記
哪些概念學生沒學會？數據會告訴你
| 題號 | 題目摘要 | 題型 | 難度 | 作答人數 | 正確率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Q1 | 以下何者為機器學習的定義？ | 單選 | 簡單 | 42 | 92% |
| Q2 | 監督式與非監督式學習的差異 | 單選 | 中等 | 42 | 85% |
| Q3 | 過擬合（Overfitting）是指模型在訓練集表現好但測試集差 | 是非 | 中等 | 42 | 38% |
| Q4 | Gradient Descent 是一種最佳化演算法 | 是非 | 簡單 | 42 | 95% |
| Q5 | 交叉驗證的主要目的為何？ | 單選 | 中等 | 42 | 52% |
課堂講授
AI 助教輔助
AI 出題
線上施測
正確率、難度
找出弱點
強化弱點主題
優化教學策略
「感覺學生好像理解了」
「不確定哪裡需要加強」
「期末才知道學生沒學會」
「Q3 過擬合正確率只有 38%」
「下週加入實作案例加強」
「即時發現問題，即時修正」
發布後，學生會在課程頁面看到這份測驗
✓ 單選題與是非題
✓ 題庫建立流程
✓ 管理介面操作
✓ 4 步驟出題流程
✓ Bloom 認知層次對應
✓ 審核與修改技巧
✓ 全班成績總覽
✓ 逐題正確率分析
✓ 數據驅動教學循環
帶回去試試看！
1. 為下一次課程的某個章節，用 AI 出一份 15 題的測驗
2. 審核完成後發布給學生練習
3. 觀察數據分析，發現學生的學習盲點
Session 4 · 4/23（四）12:00–13:00
Multimodal Interaction
語音輸入、語音合成與多語言支援
有任何問題，歡迎隨時透過 Uedu 平台提問！