Sebagian besar orang yang akhirnya menjalankan Uedu tidak memutuskannya sendiri. Mereka melihatnya di sebuah konferensi, mengira hal itu mungkin cocok untuk satu mata kuliah, lalu harus menjelaskannya kepada seorang kolega, kepala departemen, atau kantor TI yang belum pernah mendengarnya. Buku panduan ini merupakan bahan untuk percakapan-percakapan tersebut — apa yang harus dikatakan, berapa sebenarnya biaya yang ditanggung seseorang pada setiap tingkat adopsi, dan apa jawaban jujur ketika jawabannya tidak menguntungkan.
1. Apa yang dimaksud dengan adopsi di sini
Adopsi pada platform ini bukan peristiwa pengadaan. Tidak ada kontrak yang harus ditandatangani, tidak ada lisensi yang harus dibeli, tidak ada jumlah kursi, dan tidak ada jangka minimum. Seorang dosen dapat membuat mata kuliah sore ini dan mahasiswa dapat mengikutinya besok tanpa ada siapa pun di institusinya yang terlibat atau diberi tahu.
Demikianlah, pada kenyataannya, cara sebagian besar mata kuliah dimulai, dan hal ini layak diucapkan sejak awal dalam setiap percakapan, karena hal itu mengubah pokok pembicaraannya. Anda tidak meminta institusi Anda untuk membeli sesuatu. Paling-paling, Anda meminta institusi Anda untuk mengakui sesuatu yang sudah berjalan.
Sebuah platform yang di-host dan dipelihara oleh kelompok riset universitas, bukan perusahaan. Itulah sumber sekaligus keunggulannya (gratis, terbuka untuk riset, bersedia membangun apa yang Anda perlukan) dan keterbatasannya (tidak ada service-level agreement, tidak ada kontrak dukungan, tidak ada sales engineer). Setiap bab di sini berangkat dari satu fakta tersebut.
Skala operasionalnya saat ini
Berguna ketika seseorang menanyakan apakah ini sebuah prototipe: 21 institusi pendidikan tinggi, 4,400+ pembelajar, 420,000+ interaksi pembelajaran, dan 19 publikasi yang telah melalui penelaahan sejawat yang mendeskripsikan pekerjaan ini. Itulah satu-satunya angka yang kami gunakan; jika Anda melihat angka yang berbeda dalam slide deck, angka tersebut sudah kedaluwarsa. Tautkan ke halaman ikhtisar alih-alih mengambil tangkapan layar angkanya, agar apa yang Anda sebarkan tetap terkini.
2. Penjelasan tiga menit
Versi di bawah ini dimaksudkan untuk diucapkan dengan lantang, bukan dibaca. Bagian ini sengaja singkat tentang fitur dan panjang tentang hal yang membuatnya berbeda, karena daftar fitur adalah hal yang dilupakan orang.
Pertanyaan yang akan selalu Anda terima: "Bukankah ini hanya ChatGPT?"
Platform ini menggunakan model dasar yang sama, sehingga separuh jawabannya adalah ya. Perbedaan yang jujur terdiri atas tiga hal yang tidak dilakukan oleh chatbot umum:
- Platform ini terikat pada mata kuliah Anda. Platform ini menjawab berdasarkan bahan bacaan yang Anda unggah dan mencantumkan berkas serta halaman, sehingga mahasiswa dapat memeriksanya terhadap materi Anda, bukan sekadar mempercayai model.
- Platform ini berada di dalam komponen perkuliahan. Tempat yang sama memuat kuis, lembar kerja, forum, dan rekaman, sehingga pekerjaan mahasiswa dan dialog mahasiswa berada dalam satu catatan, bukan dua.
- Platform ini memberikan laporan tentang pemikiran, bukan penggunaan. Analisis tingkat kognitif atas dialog sepanjang satu semester adalah tujuan keberadaan platform ini, dan itulah yang dibahas dalam karya yang dipublikasikan.
Tiga cara penyajian yang keliru
| Jangan katakan | Karena | Sebagai gantinya, katakan |
|---|---|---|
| "It improves learning outcomes." | Kami tidak membuat klaim tentang efek, dan audiens yang di dalamnya terdapat metodolog akan berhenti mendengarkan pada kalimat itu. | "Ada 19 artikel yang ditelaah sejawat tentang apa yang dilakukan dan tidak dilakukan — berikut daftarnya." |
| "It's National Central University's system." | Uedu dikembangkan secara independen oleh Chia-Kai Chang dan diadopsi lintas institusi. Tidak ada satu institusi pun yang memilikinya, dan menggambarkannya sebagai produk milik satu institusi menimbulkan masalah bagi setiap institusi lain yang menggunakannya. | "Platform ini dikembangkan oleh seorang peneliti di NCU dan digunakan oleh 21 institusi." |
| "It replaces your LMS." | Platform ini tidak demikian, dan kantor TI mendengar kalimat itu sebagai proyek migrasi. | "Platform ini berjalan berdampingan dengan LMS apa pun yang Anda miliki. Tidak ada yang harus dimatikan." |
3. Empat tingkat adopsi
Ini bersifat kumulatif, dan sebagian besar institusi tidak pernah melampaui tingkat 1. Menentukan tingkat mana yang sebenarnya Anda usulkan adalah hal paling berguna yang dapat Anda lakukan sebelum pertemuan, karena tingkat 0 dan 1 tidak memerlukan persetujuan siapa pun dan tingkat 2 memerlukan jenis percakapan yang sama sekali berbeda.
| Tingkat | Apa itu | Siapa yang memutuskan | Waktu persiapan |
|---|---|---|---|
| 0 — Satu mata kuliah | Anda membuat mata kuliah, menulis asisten, memberi mahasiswa kode enam karakter. Tidak ada hal institusional yang terjadi. | Anda. Persetujuan mata kuliah adalah pemeriksaan di sisi platform bahwa Anda adalah dosen, bukan keputusan institusional. | Pada hari yang sama, setelah klaim mata kuliah Anda disetujui. |
| 1 — Sejumlah dosen | Beberapa rekan masing-masing menjalankan mata kuliah mereka sendiri. Anda mulai saling membandingkan catatan; seseorang biasanya menjadi titik kontak informal. | Dosen-dosen yang terlibat. | Satu semester, dalam praktik — orang bergabung setelah melihat mata kuliah rekan sejawat. |
| 2 — Pengakuan institusional | Titik masuk bermerek di yourschool.uedu.tw dengan logo dan nama Anda,
secara opsional dengan katalog mata kuliah Anda diimpor sehingga dosen mengklaim mata kuliah mereka sendiri
alih-alih mengetikkannya. |
Seseorang yang dapat berbicara atas nama institusi — dekan, direktur pusat, kantor pengajaran dan pembelajaran. | Beberapa hari kerja platform setelah keputusan dibuat. Keputusannya adalah bagian yang lambat. |
| 3 — Kemitraan riset | Sebuah studi yang dirancang di atas mata kuliah yang sedang berjalan, atau analisis data yang sudah dikumpulkan dan telah dideidentifikasi. Kewenangan bersama-menulis adalah pengaturan yang normal. | Anda dan kami. Institusi Anda dapat secara terpisah mewajibkan pendaftarannya sendiri. | Lihat panduan riset — faktor penentu adalah apakah Anda mengumpulkan sesuatu yang baru. |
Sebuah subdomain adalah perubahan konfigurasi dan berkas logo di pihak kami. Hal ini tidak melibatkan integrasi dengan sistem Anda, proyek single sign-on, aliran data, maupun server milik Anda. Yang berubah bagi institusi adalah visibilitas dan kredibilitas, bukan infrastruktur — dosen melihat nama dan tanda institusi mereka sendiri, dan itu menjadi sesuatu yang dapat ditunjukkan oleh institusi.
4. Siapa harus melakukan apa
Alasan paling umum percakapan adopsi terhenti adalah karena seseorang menganggap di dalamnya tersembunyi suatu proyek TI. Pada tingkat 0 dan 1, tidak ada keterlibatan TI dalam bentuk apa pun.
| Tingkat 0 | Tingkat 1 | Tingkat 2 | |
|---|---|---|---|
| Anda | Buat akun, klaim mata kuliah Anda, tulis asisten, bagikan kode. | Sama, ditambah menjawab pertanyaan rekan kerja. | Sama, ditambah menjadi kontak yang disebutkan bagi institusi. |
| Mahasiswa Anda | Buat akun dan masukkan kode. Tanpa instalasi, hanya peramban. | Sama. | Sama, tetapi mereka tiba di titik masuk bermerek Anda. |
| Departemen Anda | Tidak ada. | Tidak diperlukan apa pun. Biasanya ingin mendengar bagaimana hasilnya. | Menetapkan, dan menyediakan logo serta nama resmi institusi. |
| Kantor TI Anda | Tidak ada. Tanpa instalasi, tanpa server, tanpa integrasi direktori. | Tidak ada. | Tidak ada hal teknis. Biasanya ingin meninjau dokumen tata kelola — bab 5. |
| Kami | Memverifikasi bahwa Anda adalah dosen untuk mata kuliah yang Anda klaim. | Sama. | Mengonfigurasi subdomain, menambahkan logo, mengimpor katalog jika Anda mengirimkannya. |
5. Apa yang akan ditanyakan oleh kantor TI Anda
Jawaban yang dapat Anda teruskan. Versi yang berwenang terdapat di pusat tata kelola, yang memublikasikan kerangka kerja tata kelola data, kebijakan privasi dan retensi, daftar sub-pemroses, ringkasan persetujuan etika, dan matriks kepatuhan lintas yurisdiksi.
Bahasa Tionghoa Tradisional adalah versi yang secara hukum berwenang, dan terjemahan bahasa Inggris hanya dipublikasikan sebagian. Jika institusi Anda memerlukan salinan bahasa Inggris formal dari suatu dokumen tertentu untuk menyelesaikan peninjauan, silakan minta dan kami akan menghasilkan dokumen tersebut — ini merupakan permintaan yang lazim dan kami lebih memilih melakukannya daripada Anda memparafrasekannya.
Di mana data berada
- Aplikasi dan basis data berjalan pada server di pusat data National Central University di Taoyuan, Taiwan. Penyimpanan bersifat lokal; rekaman berukuran besar disimpan pada NAS laboratorium di fasilitas yang sama.
- Terdapat satu server produksi, dengan cadangan basis data harian. Tidak ada failover multi-wilayah.
- Untuk kolaborasi yang melibatkan subjek data Eropa, inferensi model dapat diarahkan melalui Microsoft Azure OpenAI Service di Switzerland North atau West Europe berdasarkan komitmen EU Data Boundary dari Microsoft. Wilayah dipilih bersama dengan institusi mitra.
Siapa lagi yang memproses teks mahasiswa
Inilah pertanyaan yang paling penting dan paling sering dijawab secara samar di tempat lain, jadi secara tegas: ketika seorang mahasiswa mengirim pesan kepada asisten, pesan tersebut dikirim ke penyedia model di luar platform. Secara bawaan, penyedia itu adalah OpenAI di Amerika Serikat.
- Zero Data Retention diaktifkan pada akses API OpenAI kami: input dan output tidak disimpan melampaui pemrosesan segera atas setiap permintaan, dan tidak digunakan untuk pelatihan model.
- Suatu mata kuliah dapat menggunakan kunci API miliknya sendiri untuk model OpenAI, Anthropic, atau xAI, dalam hal ini penggunaan dibebankan pada kunci tersebut dan diatur oleh ketentuan akun itu.
- Sub-pemroses lainnya: Google, Apple, dan GitHub untuk masuk pihak ketiga opsional; Mailgun (wilayah EU) untuk email transaksional; Cloudflare untuk DNS dan perlindungan DDoS; Garmin, Apple HealthKit, dan Google Health Connect hanya apabila seorang pengguna secara eksplisit menghubungkan perangkat.
- Aset front-end pihak ketiga dihoskan sendiri, bukan diambil dari CDN publik. Satu pengecualian yang dinyatakan adalah runtime WebAssembly Pyodide, yang diunduh hanya ketika pengguna memicu fitur eksekusi kode opsional.
Keamanan akun
- Autentikasi dua faktor wajib untuk setiap akun dosen, asisten pengajar, dan administrator. Hal ini tidak opsional dan fitur lain dibatasi sampai autentikasi tersebut disiapkan.
- Opsi masuk adalah email dan kata sandi, Google, Apple, GitHub, dan passkeys (WebAuthn).
- Berkas yang diunggah divalidasi berdasarkan konten, bukan berdasarkan ekstensi berkas. Konten pengguna yang dirender dibersihkan terhadap allow-list yang ketat, dan header keamanan standar termasuk content security policy diterapkan.
- Ekspor penelitian dinonidentifikasi, dienkripsi, dicatat, dan dirilis hanya setelah dosen yang bertanggung jawab menandatangani komitmen perlindungan data.
Apa yang tidak kami miliki
- Tidak ada sertifikasi keamanan pihak ketiga SOC 2, ISO 27001, atau yang setara.
- Tidak ada perjanjian tingkat layanan, tidak ada jaminan waktu aktif, tidak ada jadwal dukungan 24 jam. Masalah disampaikan kepada tim kecil melalui email.
- Tidak ada integrasi single sign-on dengan penyedia identitas institusional.
- Tidak ada laporan uji penetrasi dari perusahaan eksternal.
Jika proses peninjauan institusi Anda mensyaratkan salah satu dari hal tersebut sebagai syarat mutlak, jawaban yang jujur adalah bahwa platform ini tidak akan lolos saat ini, dan bahwa adopsi pada tingkat dosen (level 0) — yang tidak memerlukan peninjauan institusi — mungkin merupakan satu-satunya jalur yang berhasil bagi Anda.
Pertanyaan privasi dan sub-pemroses, termasuk keberatan atas perubahan sub-pemroses, ditujukan kepada [email protected].
6. Apa yang akan ditanyakan dekan Anda
| Pertanyaan | Jawaban |
|---|---|
| Berapa biayanya bagi kami? | Tidak ada pada tingkat mana pun. Lihat bab 7 untuk mengetahui apa yang dibiayai oleh "gratis" dan di mana batasnya. is. |
| Apa yang mengikat kami? | Tidak ada. Tidak ada kontrak dan tidak ada jangka waktu. Jika Anda berhenti, Anda berhenti; materi pengajaran yang Anda unggah adalah milik Anda dan dapat diekspor, dan mahasiswa tidak menanggung kewajiban apa pun. |
| Siapa yang memiliki data mahasiswa? | Pekerjaan dan dialog mahasiswa menjadi milik mahasiswa. Platform menyimpannya untuk menyediakan layanan, dan hanya melepaskannya dalam bentuk terdeidentifikasi melalui satu jalur ekspor yang tercatat yang tercakup oleh protokol etika penelitian. Dosen melihat mata kuliah mereka sendiri; tidak seorang pun melihat mata kuliah dosen lain. |
| Siapa yang memiliki platform ini? | Chia-Kai Chang, Assistant Professor di Center for General Education, National Central University, mengembangkannya dan terus mengembangkannya. Institusi mengadopsinya; tidak satu pun dari mereka memilikinya. |
| Apa yang terjadi jika platform ini hilang? | Ini adalah kekhawatiran yang wajar dan tidak ada cara untuk membuatnya menghilang. Langkah-langkah mitigasinya nyata tetapi parsial: materi yang Anda unggah dapat diekspor, data mata kuliah Anda dapat diekspor, dan platform ini telah beroperasi dalam produksi selama bertahun-tahun di 21 institusi. Tidak ada pengaturan escrow dan tidak ada operator kedua. |
| Apakah nama kami akan muncul di mana pun? | Hanya jika Anda menyetujuinya. Nama institusi muncul di platform ketika sebuah institusi memiliki titik masuk atau telah menyetujui untuk dicantumkan. Jika Anda memberi tahu kami untuk tidak menampilkannya, maka kami tidak menampilkannya. |
| Apakah mahasiswa dipaksa menyerahkan data untuk penelitian? | Tidak, dan ini adalah satu-satunya ketentuan yang juga diterapkan platform kepada dosen: partisipasi penelitian terpisah dari partisipasi mata kuliah dan tidak pernah memengaruhi nilai. Mahasiswa yang menolak atau mengundurkan diri tetap memiliki akses penuh ke mata kuliah. Lihat bab 10 dari panduan pengajaran. |
| Apakah ini memungkinkan AI menilai mahasiswa kami? | AI dapat menyusun draf, dan dosen yang memutuskan. Tidak ada yang dihasilkan — kuis, lembar kerja, sebuah skor yang disarankan — mencapai mahasiswa tanpa dipublikasikan oleh dosen. Sikap platform terhadap penilaian dengan data penggunaan AI ada di bab 10 panduan pengajaran, dan itu secara sengaja konservatif. |
7. Biaya, pendanaan, dan arti gratis
"Gratis" adalah pengaturan pendanaan, bukan janji tentang masa depan, dan lebih baik Anda menyampaikannya sendiri kepada dekan daripada mereka mengetahuinya.
| Item | Biaya bagi Anda | Dibayar oleh |
|---|---|---|
| Akun, mata kuliah, alat tugas perkuliahan, analitik, ekspor | Tidak ada | Platform. Tidak ada tingkat berbayar dari perangkat lunak ini. |
| Penggunaan model pada model default gratis | Tidak ada | Kapasitas yang didanai oleh hibah dan donasi. Terbatas, dan dibagi di seluruh mata kuliah pada platform. |
| Model lanjutan atau model pihak ketiga (model unggulan OpenAI, Anthropic, xAI) | Apa pun yang ditagihkan penyedia Anda kepada Anda | API key Anda sendiri, dimasukkan per mata kuliah. Key Anda, akun Anda, penggunaan Anda. |
| Analisis latar belakang (klasifikasi tingkat kognitif, pengindeksan retrieval) | Tidak ada | Platform, selalu — bukan key Anda, bahkan ketika mata kuliah Anda menggunakan satu. |
Satu mata kuliah dengan beberapa ratus mahasiswa pada model default gratis adalah hal yang rutin. Jika Anda berencana membawa banyak ratus mahasiswa sekaligus, atau mata kuliah yang dirancang untuk penggunaan harian yang sangat intensif, beri tahu kami sebelum semester dimulai, bukan ketika sedang berlangsung. Kemungkinan hasilnya adalah saran agar mata kuliah tersebut menggunakan API key sendiri — yang merupakan pos anggaran bagi departemen Anda, bukan biaya kepada kami.
8. Satu semester percontohan, dari minggu ke minggu
Satu mata kuliah, satu semester, satu laporan jujur pada akhir semester lebih kuat daripada deck apa pun. Berikut adalah bentuk yang telah berhasil.
Sebelum semester dimulai
- Pilih mata kuliah yang dapat dijadikan percontohan. Bukan modul unggulan yang sedang ditinjau tahun ini. Pilih sesuatu yang Anda ajarkan dengan baik dan dapat Anda sesuaikan di tengah semester.
- Tuliskan apa yang Anda harapkan untuk dipelajari. Satu atau dua kalimat, sebelum Anda melihat data apa pun. "Saya ingin mengetahui apakah mahasiswa mengajukan pertanyaan kepada asisten yang tidak akan mereka ajukan kepada saya" adalah pertanyaan percontohan yang baik; "Saya ingin melihat apakah ini meningkatkan nilai" tidak dapat dijawab dalam satu semester oleh satu mata kuliah.
- Tentukan kebijakan AI untuk silabus Anda dan tuliskan. Apakah penggunaan bersifat wajib, opsional, atau dinilai, dan bagaimana caranya. Mahasiswa sebaiknya membacanya pada minggu pertama, bukan menyimpulkannya pada minggu kedelapan.
- Siapkan mata kuliah — lihat panduan pengajaran. Alokasikan satu jam untuk instruksi asisten dan satu jam untuk mengunggah bacaan.
Minggu 1 sampai 5
- Minggu 1: tampilkan kode mata kuliah pada sebuah slide dan beri mahasiswa lima menit di kelas untuk bergabung. Adopsi menurun tajam jika bergabung menjadi pekerjaan rumah.
- Minggu 2: baca sendiri sampel dialog. Ini adalah hal yang paling informatif yang akan Anda lakukan sepanjang semester, dan biasanya mengubah instruksi asisten.
- Minggu 3–5: lihat distribusi tingkat kognitif satu kali, bukan setiap minggu. Data awal masih sedikit dan membaca berlebihan atas data tersebut menghasilkan kesimpulan yang nanti harus Anda tarik kembali.
Tengah semester
- Laksanakan survei singkat dalam platform — lima pertanyaan sudah cukup. Gunakan alat survei bawaan platform alih-alih formulir eksternal: hal itu tetap berada dalam pengaturan persetujuan dan tata kelola yang sama.
- Tulis setengah halaman untuk departemen Anda sementara masih segar: apa yang sebenarnya digunakan mahasiswa, apa yang mengejutkan Anda, apa yang tidak berfungsi.
Akhir semester
- Ekspor apa yang Anda perlukan untuk catatan Anda sendiri sebelum Anda berhenti memikirkan mata kuliah tersebut.
- Jawab pertanyaan yang Anda tuliskan pada langkah 2, termasuk jika jawabannya adalah "belum dapat disimpulkan". Percontohan yang dengan jujur melaporkan belum dapat disimpulkan lebih meyakinkan bagi rekan yang skeptis daripada yang melaporkan keberhasilan.
- Tentukan apakah ada pertanyaan penelitian yang layak ditindaklanjuti. Jika ya, maka panduan penelitian adalah hal berikutnya untuk dibaca — dan perhatikan bahwa apa pun yang ingin Anda kumpulkan pada semester berikutnya memerlukan waktu persiapan.
9. Materi yang dapat Anda gunakan kembali
| Material | Di mana | Cocok untuk |
|---|---|---|
| Halaman ikhtisar, dalam bahasa antarmuka 16 | /international/teaching | Tautan yang Anda kirim. Selalu terkini, tidak pernah perlu disunting ulang. |
| Video ikhtisar dengan narasi dan teks keterangan | Pada halaman yang sama, narasi dapat dipilih menurut bahasa | Diputar selama empat menit pada awal rapat departemen. |
| Publikasi (19) | /practice | Pertanyaan tentang bukti, dan siapa pun yang ingin memeriksa suatu klaim. |
| Tiga buku panduan ini | /international/handbook | Diteruskan kepada orang tertentu yang harus memutuskan sesuatu. |
| Dokumen tata kelola | /governance | Unit TI dan siapa pun yang bertanya tentang data. |
Aturan untuk menggunakan kembali materi tersebut
- Tautkan, bukan salin. Angka-angka platform berubah; tangkapan layar dalam suatu presentasi menjadi salah tanpa pemberitahuan.
- Jangan menambahkan klaim efek yang tidak kami nyatakan. Jika sebuah kalimat tentang peningkatan tidak ada dalam makalah yang diterbitkan, kalimat itu tidak boleh ada pada slide Anda dengan nama kami di bawahnya.
- Jangan menyajikannya sebagai produk institusi mana pun. Lihat bab 2.
- Tandai fitur yang belum dirilis. Halaman ikhtisar menyimpan pekerjaan yang belum dirilis dalam bagian terpisah yang diberi label untuk alasan yang tepat ini; pertahankan pemisahan itu ketika Anda merangkum.
10. Apa yang kami minta sebagai imbalan
Tidak ada biaya, tetapi ada beberapa hal yang membuat ini berkelanjutan, dalam urutan menurun menurut seberapa besar kami bersungguh-sungguh:
- Umpan balik yang jujur, termasuk yang tidak menyenangkan. Mode kegagalan lebih berguna daripada kisah keberhasilan, dan hasilnya dimasukkan ke dalam makalah dan bahan tutorial, bukan disembunyikan.
- Pemberitahuan lebih awal sebelum skala membesar. Ratusan mahasiswa baru yang datang tanpa pemberitahuan dalam satu minggu adalah masalah kapasitas yang dapat dicegah dengan surel dua baris sebulan sebelumnya.
- Izin untuk menyebut nama institusi Anda — opsional, dapat dicabut, dan penolakan tidak menimbulkan konsekuensi.
- Partisipasi penelitian — sepenuhnya opsional, bagi Anda dan bagi setiap mahasiswa. Menolak tidak mengubah apa pun terkait akses Anda ke apa pun.
Keeksklusifan, testimoni, rujukan, komitmen integrasi, atau janji untuk terus menggunakannya. Berhenti setelah satu semester dan memberi tahu kami alasannya adalah hasil yang sepenuhnya baik.
11. Keberatan, dijawab secara jujur
| Keberatan | Jawaban jujur |
|---|---|
| "Kami sudah memiliki lisensi AI institusional." | Kalau begitu Anda sudah memiliki akses model, dan pertanyaannya hanya apakah bagian yang terikat pada mata kuliah, terintegrasi dengan tugas perkuliahan, dan analitik menambah sesuatu. Sering kali jawaban yang berguna adalah menjalankan satu mata kuliah dan membandingkannya. |
| "Mahasiswa akan menggunakannya untuk menyontek." | Mereka bisa, seperti halnya dengan akses model apa pun yang sudah mereka miliki. Yang berbeda di sini adalah bahwa dialognya terlihat oleh Anda dan diklasifikasikan menurut tingkat kognitif, sehingga penilaian dapat dirancang berdasarkan apa yang ditunjukkan oleh catatan, bukan berdasarkan larangan yang tidak dapat Anda tegakkan. |
| "Kantor hukum kami tidak akan pernah menyetujui server Taiwan." | Mungkin benar, dan layak diuji sejak awal, bukan belakangan. Inferensi model dapat dialihkan melalui wilayah UE untuk kolaborasi Eropa, tetapi aplikasi dan basis data berada di Taiwan. Jika residensi data merupakan persyaratan keras bagi institusi Anda, sampaikan pada pertemuan pertama dan kami akan mengatakan dengan terus terang apakah hal itu dapat dipenuhi. |
| "Ini gratis — jadi apa jebakannya?" | Jebakannya adalah ketiadaan hal-hal yang dibeli dengan uang: tidak ada SLA, tidak ada kontrak dukungan, tidak ada sertifikasi, tidak ada jaminan tentang masa depan. Apakah itu dapat diterima sepenuhnya bergantung pada apa yang Anda letakkan di dalamnya. |
| "Ini adalah proyek satu orang." | Ini adalah platform milik satu orang dengan tim kecil, yang justru menjadi alasan mengapa modus kegagalannya diungkapkan, bukan dipasarkan. Jika itu membuatnya tidak layak bagi institusi Anda, maka memang tidak layak — lebih baik ditetapkan sejak awal. |
| "Antarmukanya tidak akan cocok untuk mahasiswa kami." | Antarmuka tersedia dalam bahasa 16 dan mahasiswa berkomunikasi dalam bahasa apa pun yang mereka tulis. Namun sebagian dokumentasi yang ditujukan untuk dosen masih lebih dahulu dalam bahasa Tionghoa, dan itu memang merupakan hambatan yang nyata bagi dosen yang tidak membaca bahasa Tionghoa. Buku panduan ini ada untuk menguranginya, bukan untuk berpura-pura bahwa hambatan itu sudah hilang. |
| "Kami memerlukannya terintegrasi dengan LMS kami." | Tidak ada integrasi LMS dan tidak ada yang direncanakan dalam waktu dekat. API baca publik dan server MCP mengekspos data dengan sensitivitas rendah (mata kuliah publik, institusi, publikasi) ke alat Anda sendiri; pekerjaan mahasiswa tidak pernah diekspos dengan cara itu. |
12. Cara memulai
Anda tidak memerlukan izin untuk mencoba tingkat 0. Jika Anda terlebih dahulu menginginkan percakapan — dan untuk tingkat 2 atau 3 Anda memang memerlukannya — satu paragraf sungguh sudah cukup:
Kirimkan ke [email protected]. Anda akan memperoleh jawaban yang lugas mengenai apakah platform ini sesuai, termasuk ketika tidak sesuai — itu bukan rumus kesopanan, melainkan satu-satunya cara agar platform riset gratis tetap berguna bagi orang-orang yang menggunakannya.
Jika jawabannya ya dan Anda menjalankan mata kuliah tersebut sendiri, bacalah panduan pengajaran. Jika Anda membawa pertanyaan penelitian, bacalah panduan penelitian — khususnya bab 2, karena bab tersebut menentukan linimasa Anda.
Something in this handbook wrong, out of date, or missing? Write to [email protected] and say which chapter.
All handbooks · AI teaching overview · Publications · Research governance · uedu.tw
Uedu is developed by Chia-Kai Chang, Assistant Professor at the Center for General Education, National Central University, Taiwan, and is adopted by institutions beyond it. This handbook is available in English · 繁體中文 · 简体中文 · 日本語 · 한국어 · Tiếng Việt · Bahasa Indonesia · Bahasa Melayu · ไทย · Türkçe · Deutsch · Français · Español · Português · Italiano · Ελληνικά. The English version is the reference text. The platform interface itself is available in 16 languages.