Uedu를 운영하게 되는 대부분의 사람들은 혼자 결정하지 않았습니다. 그들은 학회에서 이것을 보았고, 한 과목에 맞을 수도 있다고 생각했고, 그다음에는 동료, 학과장, 또는 들어본 적이 없는 IT 부서에 이를 설명해야 했습니다. 이 핸드북은 그런 대화를 위한 자료입니다 — 무엇을 말해야 하는지, 각 도입 수준이 실제로 누군가에게 어떤 비용을 발생시키는지, 그리고 답이 호의적이지 않을 때 정직한 답은 무엇인지에 대한 자료입니다.
1. 여기서 adoption이 의미하는 것
이 플랫폼에서의 adoption은 조달 절차가 아닙니다. 서명할 계약도, 구매할 licence도, seat count도, 최소 기간도 없습니다. 교사는 오늘 오후에 course를 만들고 내일 학생들을 넣을 수 있으며, 기관의 누구도 관여하거나 통보받지 않습니다.
실제로 대부분의 course는 그렇게 시작하며, 어느 대화에서든 이것을 일찍 분명히 말해 둘 가치가 있습니다. 왜냐하면 대화의 초점이 달라지기 때문입니다. 귀하는 기관에 무언가를 사 달라고 요청하는 것이 아닙니다. 많아야 이미 운영 중인 무언가를 인정해 달라고 요청하는 것입니다.
회사가 아니라 대학 연구 그룹이 호스팅하고 유지하는 platform입니다. 이것이 장점(무료, research에 열려 있음, 필요한 것을 구축하려는 의지)과 한계(서비스 수준 agreement 없음, support contract 없음, sales engineer 없음)의 근원입니다. 여기의 모든 chapter는 그 한 가지 사실에서 비롯됩니다.
현재 운영 규모
이것이 prototype인지 누군가가 물을 때 유용합니다: 21개의 higher-education institutions, 4,400+명의 learners, 420,000+개의 learning interactions, 그리고 작업을 설명하는 19편의 peer-reviewed publications입니다. 우리가 사용하는 숫자는 이것들뿐입니다. slide deck에서 다른 숫자를 본다면 그것은 최신이 아닙니다. 숫자를 화면 캡처하지 말고 overview page로 연결하십시오. 그래야 배포하는 내용이 최신 상태로 유지됩니다.
2. 3분 설명
아래 버전은 읽는 것이 아니라 말로 전달하는 것을 목표로 합니다. 기능 설명은 의도적으로 짧게 하고, 차이점은 길게 설명합니다. 사람들이 기억하지 못하는 것은 기능 목록이기 때문입니다.
항상 받게 될 질문: "Isn't this just ChatGPT?"
같은 underlying models를 사용하므로, 답의 절반은 yes입니다. 솔직한 구분은 general chatbot이 하지 않는 세 가지입니다:
- 수업에 bound됩니다. 업로드한 readings에서 답변하고 file과 page를 인용하므로, 학생은 model을 믿는 대신 수업 자료와 대조해 확인할 수 있습니다.
- coursework 안에 자리합니다. 같은 장소에 quizzes, worksheets, forum, recordings가 함께 있으므로, student work와 student dialogue가 두 개의 record가 아니라 하나의 record로 남습니다.
- usage가 아니라 thinking을 보고합니다. 학기 전반의 dialogue에 대한 cognitive-level analysis가 이 platform이 존재하는 이유이며, published work도 바로 그것을 다룹니다.
잘 맞지 않는 세 가지 framing
| Do not say | Because | Say instead |
|---|---|---|
| "It improves learning outcomes." | We do not make effect claims, and an audience with a methodologist in it will stop listening at that sentence. | "There are 19 peer-reviewed papers on what it does and does not do — here is the list." |
| "It's National Central University's system." | Uedu is developed independently by Chia-Kai Chang and adopted across institutions. No single institution owns it, and describing it as one institution's product creates problems for every other institution using it. | "It is developed by a researcher at NCU and used by 21 institutions." |
| "It replaces your LMS." | It does not, and IT offices hear that sentence as a migration project. | "It runs alongside whatever LMS you have. Nothing has to be switched off." |
3. 네 가지 도입 수준
이 수준들은 누적되며, 대부분의 기관은 level 1을 넘지 않습니다. 실제로 어느 수준을 제안하고 있는지 결정하는 것은 회의 전에 할 수 있는 가장 유용한 일입니다. 왜냐하면 level 0과 1은 누구의 승인도 필요하지 않고 level 2는 전혀 다른 종류의 대화가 필요하기 때문입니다.
| Level | 무엇인지 | 누가 결정하는지 | 준비 기간 |
|---|---|---|---|
| 0 — 하나의 course | course를 만들고, assistant를 작성하고, 학생들에게 6자리 코드를 제공합니다. 기관 차원의 일은 아무것도 일어나지 않습니다. | 귀하입니다. Course approval은 귀하가 교사임을 확인하는 platform-side 검토이지, 기관의 결정이 아닙니다. | course claim이 승인되면 당일 가능합니다. |
| 1 — 교사 그룹 | 여러 동료가 각자 자신의 course를 운영합니다. 서로 메모를 비교하기 시작하며, 보통 누군가가 비공식 연락 창구가 됩니다. | 관여한 교사들입니다. | 실제로는 한 학기입니다. 사람들은 동료의 course를 보고 참여합니다. |
| 2 — 기관 차원의 인정 | yourschool.uedu.tw에 귀하의 logo와 이름이 들어간 branded entry point가 있으며, 필요하다면 course catalogue를 가져와서 교사들이 직접 course를 claim하도록 하고 직접 입력하지 않게 할 수 있습니다. |
기관을 대표하여 말할 수 있는 사람입니다. 예를 들면 학장, 센터장, teaching and learning office입니다. | 결정이 내려진 뒤 플랫폼 작업은 며칠이면 됩니다. 결정이 더 느린 부분입니다. |
| 3 — 연구 협력 | 운영 중인 course 위에 설계된 연구이거나, 이미 수집된 비식별 데이터의 분석입니다. 공동 저자가 되는 것이 일반적인 방식입니다. | 귀하와 저희입니다. 귀하의 기관은 별도로 자체 registration을 요구할 수 있습니다. | research handbook를 보십시오 — 새로 무엇인가를 수집하는지 여부가 결정 요인입니다. |
subdomain은 저희 쪽의 configuration change와 logo file만 있으면 됩니다. 귀하의 시스템과의 integration, single sign-on project, data feed, 귀하의 server는 전혀 필요하지 않습니다. 기관에 대해 달라지는 것은 infrastructure가 아니라 visibility와 credibility입니다. 교사들은 자기 기관의 이름과 mark를 보게 되며, 기관이 그것을 가리킬 수 있는 대상이 됩니다.
4. 누가 무엇을 해야 하는가
도입 대화가 가장 자주 중단되는 이유는 누군가 그 안에 IT 프로젝트가 숨어 있다고 가정하기 때문입니다. 레벨 0과 1에서는 어떤 종류의 IT 관여도 없습니다.
| 레벨 0 | 레벨 1 | 레벨 2 | |
|---|---|---|---|
| 귀하 | 계정을 만들고, 강좌를 등록하고, assistant를 작성하고, 코드를 배포합니다. | 동일하며, 동료들의 질문에 답변합니다. | 동일하며, 기관의 지정된 연락 담당자가 됩니다. |
| 귀하의 학생들 | 계정을 만들고 코드를 입력합니다. 설치는 필요 없고, browser만 사용합니다. | 동일합니다. | 동일하지만, 귀하의 브랜드가 적용된 진입점으로 들어옵니다. |
| 귀하의 학과 | 아무것도 하지 않습니다. | 필요한 것은 없습니다. 보통 진행 결과를 알고 싶어 합니다. | 결정하고, logo와 공식 기관명을 제공합니다. |
| 귀하의 IT office | 아무것도 없습니다. 설치도, server도, directory integration도 없습니다. | 아무것도 없습니다. | 기술적인 일은 없습니다. 보통 governance 문서 — chapter 5 —를 검토하고 싶어 합니다. |
| 저희 | 귀하가 등록한 강좌의 담당 교사인지 확인합니다. | 동일합니다. | 하위 도메인을 설정하고, logo를 추가하고, 귀하가 보내면 catalogue를 가져옵니다. |
5. IT 부서에서 확인할 사항
전달할 수 있는 답변입니다. 권위 있는 버전은 governance centre에 있으며, 여기에는 데이터 거버넌스 프레임워크, privacy 및 retention policy, sub-processor list, ethics-approval summary 및 cross-jurisdiction compliance matrix가 게시되어 있습니다.
Traditional Chinese가 법적으로 권위 있는 버전이며, English 번역본은 일부만 게시되어 있습니다. 귀 기관이 검토를 완료하기 위해 특정 문서의 공식 English 사본이 필요하다면 요청해 주시면 해당 문서를 작성해 드리겠습니다 — 이는 일반적인 요청이며, 귀하가 이를 바꿔 말하는 것보다 저희가 직접 작성하는 편이 낫습니다.
데이터가 저장되는 위치
- 애플리케이션과 database는 Taiwan, Taoyuan의 National Central University data centre에 있는 server에서 운영됩니다. storage는 local이며, 대용량 recordings는 같은 시설의 lab NAS에 저장됩니다.
- production server는 하나이며, daily database backup이 있습니다. multi-region failover는 없습니다.
- European data subjects가 포함된 협력의 경우, model inference는 Microsoft's EU Data Boundary commitment에 따라 Switzerland North 또는 West Europe의 Microsoft Azure OpenAI Service를 통해 라우팅할 수 있습니다. region은 파트너 기관과 공동으로 선택합니다.
누가 학생 텍스트를 추가로 처리하는가
이것이 가장 중요한 질문이며 다른 곳에서는 가장 자주 모호하게 답변되므로, 분명히 말씀드립니다: 학생이 assistant에게 메시지를 보내면, 그 메시지는 platform 외부의 model provider로 전송됩니다. 기본적으로 그 provider는 미국의 OpenAI입니다.
- OpenAI API access에는 Zero Data Retention이 활성화되어 있습니다. inputs와 outputs는 각 요청의 즉시 처리 이후에는 보관되지 않으며, model training에도 사용되지 않습니다.
- course는 대신 OpenAI, Anthropic 또는 xAI models용 자체 API key를 사용할 수 있으며, 이 경우 사용량은 해당 key에 청구되고 그 account의 terms에 따릅니다.
- 기타 sub-processors: 선택적 third-party sign-in을 위한 Google, Apple 및 GitHub; transactional email을 위한 Mailgun(EU region); DNS 및 DDoS protection을 위한 Cloudflare; 사용자가 device를 명시적으로 연결한 경우에만 Garmin, Apple HealthKit 및 Google Health Connect.
- third-party front-end assets는 public CDN에서 가져오는 것이 아니라 self-hosted됩니다. 명시된 유일한 예외는 사용자가 opt-in code-execution feature를 트리거할 때만 다운로드되는 Pyodide WebAssembly runtime입니다.
계정 보안
- two-factor authentication은 모든 teacher, teaching assistant 및 administrator account에 필수입니다. 선택 사항이 아니며, 설정될 때까지 다른 기능은 제한됩니다.
- sign-in option은 email and password, Google, Apple, GitHub 및 passkeys(WebAuthn)입니다.
- 업로드된 파일은 file extension이 아니라 content로 검증됩니다. 렌더링된 user content는 엄격한 allow-list에 따라 sanitised되며, content security policy를 포함한 표준 security headers가 적용됩니다.
- research exports는 de-identified, encrypted, logged 되며, 책임 있는 teacher가 data-protection undertaking에 서명한 후에만 공개됩니다.
우리가 가지고 있지 않은 것
- SOC 2, ISO 27001 또는 이에 상응하는 third-party security certification이 없습니다.
- service-level agreement도 없고, guaranteed uptime도 없으며, 24-hour support rota도 없습니다. 문제는 이메일을 통해 소규모 팀에 전달됩니다.
- 기관 identity provider와의 single sign-on integration이 없습니다.
- 외부 업체의 penetration-test report가 없습니다.
귀 기관의 review process가 이러한 항목을 반드시 통과해야 하는 hard gate로 요구한다면, 솔직한 답변은 platform이 today 이를 통과하지 못한다는 것이며, institutional review가 필요 없는 teacher-level (level 0) adoption이 귀하에게 작동하는 유일한 경로일 수 있다는 점입니다.
sub-processor 변경에 대한 이의를 포함한 privacy 및 sub-processor 관련 질문은 [email protected]로 보내 주십시오.
6. 학장이 물을 것들
| 질문 | 답변 |
|---|---|
| 이것은 우리에게 얼마나 비용이 듭니까? | 어느 수준에서도 비용은 없습니다. "free"가 무엇에 의해 지원되는지, 그리고 그 한계가 무엇인지에 대해서는 7장을 보십시오. |
| 우리는 무엇에 묶입니까? | 아무것도 없습니다. 계약도 기간도 없습니다. 중단하려면 중단하시면 됩니다. 업로드한 교수 자료는 귀하의 것이며 export 가능합니다. 학생에게도 어떠한 의무도 남지 않습니다. |
| 학생 데이터는 누가 소유합니까? | 학생의 작업과 대화는 학생의 것입니다. 플랫폼은 서비스를 제공하기 위해 이를 보관하며, 연구윤리 프로토콜이 적용된 단일 기록된 export 경로를 통해 비식별화된 형태로만 제공합니다. 교사는 자신의 과목만 볼 수 있고, 다른 교사의 과목은 누구도 볼 수 없습니다. |
| 플랫폼은 누가 소유합니까? | National Central University 일반교육센터의 조교수인 Chia-Kai Chang이 이를 개발했으며 계속 개발하고 있습니다. 기관들은 이를 채택할 뿐이며, 어느 기관도 이를 소유하지 않습니다. |
| 사라지면 어떻게 됩니까? | 타당한 우려이며, 그것이 사라지게 만들 방법은 없습니다. 완화책은 실제로 존재하지만 부분적입니다. 업로드한 자료는 export 가능하고, 과목 데이터도 export 가능하며, 플랫폼은 21개 기관에서 수년간 production 환경에서 운영되어 왔습니다. 에스크로 arrangement도 없고, 두 번째 operator도 없습니다. |
| 우리 이름이 어디엔가 나타납니까? | 동의하신 경우에만 그렇습니다. 기관에 진입점이 있거나 목록에 포함되는 데 동의한 경우 플랫폼에 기관명이 나타납니다. 그렇게 하지 말라고 알려 주시면, 그렇게 하지 않습니다. |
| 학생이 연구를 위해 데이터를 포기하도록 강제됩니까? | 아니며, 이것은 플랫폼이 교사에게도 적용하는 유일한 원칙입니다. 연구 참여는 과목 참여와 분리되어 있으며 성적에 결코 영향을 미치지 않습니다. 거부하거나 철회한 학생도 과목에 대한 전체 접근 권한을 유지합니다. teaching handbook의 10장을 보십시오. |
| 이것이 AI가 학생을 채점하게 합니까? | 초안은 만들 수 있으며, 결정은 교사가 합니다. 생성된 어떤 것이라도 — 퀴즈, 워크시트, 제안된 점수 — 교사가 게시하기 전에는 학생에게 전달되지 않습니다. AI usage data를 이용한 채점에 대한 플랫폼의 입장은 teaching handbook의 10장에 있으며, 의도적으로 보수적입니다. |
7. 비용, funding 및 무료의 의미
"Free"는 미래에 대한 약속이 아니라 funding arrangement이며, 대학교 학장에게 직접 그렇게 말하는 편이 그들이 나중에 알아차리게 하는 것보다 낫습니다.
| Item | Cost to you | Paid by |
|---|---|---|
| Accounts, courses, coursework tools, analytics, exports | None | The platform. There is no paid tier of the software. |
| Model usage on the free default model | None | Grant and donation-funded capacity. Finite, and shared across every course on the platform. |
| Advanced or third-party models (flagship OpenAI models, Anthropic, xAI) | Whatever your provider bills you | Your own API key, entered per course. Your key, your account, your usage. |
| Background analysis (cognitive-level classification, retrieval indexing) | None | The platform, always — never your key, even when your course uses one. |
free default model에서 수백 명 학생 규모의 단일 course는 일반적입니다. 한 번에 수백 명이 넘는 학생을 들이거나, 매우 강한 daily use를 전제로 설계된 course를 운영하려는 경우에는 학기 전에 알려 주시고, 진행 중에 알리지 마십시오. 그럴 가능성이 큰 결과는 course가 자체 API key를 사용하라는 제안이며, 이는 우리에게 내는 수수료가 아니라 학과의 예산 항목입니다.
8. 학기별 파일럿, 주차별 진행
한 과목, 한 학기, 마지막에 정직한 보고서 하나가 어떤 슬라이드 묶음보다도 더 나은 논거입니다. 다음은 잘 작동했던 형태입니다.
학기 시작 전
- 파일럿으로 삼아도 되는 과목을 선택합니다. 올해 검토 대상인 핵심 모듈이 아닙니다. 잘 가르치고 학기 중간에 조정할 수 있는 과목이어야 합니다.
- 무엇을 배우고자 하는지 적어 둡니다. 데이터를 보기 전에 한두 문장으로 적습니다. "학생들이 저에게는 묻지 않을 질문을 assistant에게 하는지 알고 싶다"는 좋은 파일럿 질문입니다. "성적이 향상되는지 보고 싶다"는 한 과목의 한 학기만으로는 답할 수 없습니다.
- 강의계획서에 들어갈 AI 정책을 정하고 적어 둡니다. 사용이 필수인지, 선택인지, 평가에 반영되는지, 그리고 어떻게 반영되는지를 정합니다. 학생들은 이를 1주차에 읽어야 하며, 8주차에 추론해서는 안 됩니다.
- 과목을 설정합니다 — teaching handbook을 참고합니다. assistant 지침과 읽기 자료 업로드를 위해 각각 1시간씩 배정합니다.
1주차부터 5주차까지
- 1주차: 슬라이드에 course code를 넣고 수업 시간 5분을 주어 학생들이 참여하게 합니다. 참여를 숙제로 하면 참여율이 급격히 떨어집니다.
- 2주차: 대화 샘플을 직접 읽어 봅니다. 이것은 학기 전체에서 하게 될 일 중 가장 많은 정보를 주는 한 가지이며, 보통 assistant의 지침을 바꾸게 됩니다.
- 3주차–5주차: cognitive-level distribution은 매주가 아니라 한 번만 살펴봅니다. 초기 데이터는 빈약하며, 이를 과도하게 해석하면 나중에 번복해야 할 결론이 나옵니다.
학기 중반
- 짧은 in-platform survey를 실시합니다 — 5문항이면 충분합니다. 외부 form이 아니라 platform의 자체 survey tool을 사용합니다: 동일한 consent 및 governance arrangement 안에 유지됩니다.
- 기억이 생생할 때 학과를 위해 반 페이지를 작성합니다: 학생들이 실제로 무엇에 사용했는지, 무엇이 놀라웠는지, 무엇이 작동하지 않았는지.
학기 말
- 과목에 대해 더 생각하지 않기 전에 자신의 기록을 위해 필요한 것을 export합니다.
- 2단계에서 적어 둔 질문에 답합니다. 답이 "inconclusive"인 경우도 포함합니다. 정직하게 inconclusive라고 보고한 파일럿은 성공을 보고한 파일럿보다 회의적인 동료에게 더 설득력이 있습니다.
- 추구할 만한 research question이 있는지 결정합니다. 있다면 research handbook이 다음에 읽을 자료입니다 — 그리고 다음 학기에 collect하고자 하는 것은 무엇이든 준비 시간이 필요하다는 점에 유의합니다.
9. 재사용할 수 있는 자료
| Material | Where | Good for |
|---|---|---|
| Overview page, in 16 interface languages | /international/teaching | 보내는 링크입니다. 항상 최신이며, 다시 편집할 필요가 없습니다. |
| Narrated overview video with captions | On the same page, narration selectable by language | 학과 회의 시작 시 4분간 재생하는 데 적합합니다. |
| Publications (19) | /practice | 근거에 관한 질문과, 주장 하나를 확인하려는 누구에게나 적합합니다. |
| These three handbooks | /international/handbook | 무언가를 결정해야 하는 특정 사람에게 전달하는 데 적합합니다. |
| Governance documents | /governance | IT 사무실과 데이터에 대해 묻는 누구에게나 적합합니다. |
재사용할 때의 규칙
- 복사하지 말고 링크하십시오. Platform 수치는 변합니다. deck의 스크린샷은 조용히 틀려집니다.
- 우리가 말하지 않는 효과 주장을 추가하지 마십시오. 개선에 관한 문장이 출판된 paper에 없다면, 우리 이름이 아래에 적힌 상태로 slide에 올라가서는 안 됩니다.
- 어느 institution의 product인 것처럼 제시하지 마십시오. chapter 2를 보십시오.
- 출시되지 않은 feature는 표시하십시오. Overview page는 바로 이런 이유로 공개되지 않은 작업을 별도의 라벨이 붙은 section에 보관합니다. 요약할 때도 그 분리를 유지하십시오.
10. 우리가 대신 요청하는 것
비용은 없습니다. 하지만 이것이 지속 가능하게 만드는 요소들이 있으며, 중요하다고 보는 순서대로 말씀드리면 다음과 같습니다:
- 솔직한 피드백, 불편한 내용도 포함합니다. 실패 사례가 성공 사례보다 더 유용하며, 이는 숨겨지지 않고 논문과 tutorial 자료에 들어갑니다.
- 규모 확대 전에 미리 알리는 것. 수백 명의 새로운 학생이 예고 없이 한 주에 몰려오는 것은, 한 달 전에 보낸 두 줄짜리 email로 예방할 수 있는 수용량 문제입니다.
- 기관명을 밝히는 것에 대한 허가 — 선택 사항이며, 언제든 철회할 수 있고, 거절해도 불이익이 없습니다.
- 연구 참여 — 학생과 귀하 모두에게 완전히 선택 사항입니다. 거절해도 어떤 접근 권한도 달라지지 않습니다.
독점성, 추천사, 소개, integration 약속, 또는 계속 사용하겠다는 약속은 요청하지 않습니다. 한 학기 후 중단하고 그 이유를 알려주시는 것도 충분히 좋은 결과입니다.
11. 반론에 대한 솔직한 답변
| 반론 | 솔직한 답변 |
|---|---|
| "We already have an institutional AI licence." | 그렇다면 이미 model access는 있는 것이며, 남는 질문은 course-bound, coursework-integrated 및 analytic 부분이 추가로 무엇을 더해 주는지입니다. 보통은 한 과목에서 실행해 보고 비교하는 것이 유용한 답입니다. |
| "Students will use it to cheat." | 그들은 이미 가지고 있는 다른 model access와 마찬가지로 그렇게 할 수 있습니다. 여기서 다른 점은 대화가 귀하에게 보이고 cognitive level로 분류된다는 점이므로, 평가를 귀하가 통제할 수 없는 금지에 맞추기보다 기록이 보여 주는 것에 맞추어 설계할 수 있다는 것입니다. |
| "Our legal office will never approve a Taiwanese server." | 그럴 가능성이 있으며, 늦게보다 일찍 시험해 보는 것이 좋습니다. 유럽 협업의 경우 model inference는 EU region을 통해 라우팅할 수 있지만, application과 database는 Taiwan에 있습니다. 귀 기관에 data residency가 강한 요구사항이라면 첫 회의에서 그렇게 말씀해 주십시오. 그러면 충족 가능한지 솔직하게 말씀드리겠습니다. |
| "It's free — so what's the catch?" | 그 함정은 돈으로 살 수 있는 것들이 없다는 점입니다: SLA도, support contract도, certification도, 미래에 대한 보장도 없습니다. 그것이 받아들일 수 있는지는 전적으로 귀하가 여기에 무엇을 올려두는지에 달려 있습니다. |
| "This is one person's project." | 이것은 소규모 팀이 함께하는 한 사람의 platform이며, 바로 그렇기 때문에 실패 모드가 마케팅 대신 공개되어 있습니다. 그것이 귀 기관에 대해 부적격 사유라면, 부적격 사유입니다. 시작할 때 확정해 두는 편이 낫습니다. |
| "The interface won't work for our students." | interface는 16 languages에서 사용할 수 있으며 학생들은 자신이 쓰는 어떤 언어로든 대화합니다. 그러나 일부 teacher-facing documentation은 여전히 중국어 우선이며, 이는 중국어를 읽지 못하는 교사에게는 실제 마찰입니다. 이 handbook들은 그것이 사라졌다고 가장하기 위해서가 아니라, 그것을 줄이기 위해 존재합니다. |
| "We would need it integrated with our LMS." | LMS integration은 없으며, 가까운 시일 내에 예정된 것도 없습니다. public read API와 MCP server는 낮은 민감도의 data(public courses, institutions, publications)를 귀하의 도구에 노출합니다. student work는 그런 방식으로는 절대로 노출되지 않습니다. |
12. 시작하는 방법
level 0를 시도하는 데에는 permission이 필요하지 않습니다. 먼저 대화를 원하신다면 — 그리고 level 2 또는 3에서는 그렇게 하셔야 합니다 — 한 단락이면 충분합니다:
[email protected]로 보내십시오. 플랫폼이 적합한지에 대해, 적합하지 않은 경우를 포함하여, 직접적인 답변을 받게 됩니다 — 이것은 예의상의 형식이 아니라, free research platform이 그 위의 사람들에게 계속 유용하게 유지되는 유일한 방법입니다.
답변이 yes이고, 귀하가 직접 강좌를 운영하고 있다면 teaching handbook을 읽으십시오. research question을 가져오신다면 research handbook을 읽으십시오 — 특히 chapter 2가 일정을 결정하므로 중요합니다.
Something in this handbook wrong, out of date, or missing? Write to [email protected] and say which chapter.
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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.