Este manual responde a las preguntas que un investigador se plantea aproximadamente en el orden en que se vuelven urgentes: qué hay aquí, si necesita su propia aprobación ética, cómo salen los datos, qué debería escribir en su sección de limitaciones y cómo citar cualquiera de estos elementos. Es deliberadamente explícito sobre lo que la plataforma no puede ofrecerle, porque descubrirlo en el cuarto mes de un estudio es costoso.
1. Para qué sirve esta plataforma
Uedu es una plataforma de enseñanza en producción que, incidentalmente, está instrumentada, no un laboratorio. Eso determina qué tipos de pregunta responde bien.
| Buen ajuste | Mal ajuste |
|---|---|
| Estudio observacional del aprendizaje auténtico mediado por IA a escala, en distintas disciplinas e instituciones | Experimentos de laboratorio estrictamente controlados que requieren condiciones estandarizadas |
| Trabajo longitudinal dentro de un semestre, o entre semestres para estudiantes que regresan | Cualquier estudio que necesite asignación aleatoria de estudiantes a instituciones o docentes |
| Investigación basada en diseño en la que usted cambia su propio curso y observa lo que sigue | Estudios en los que la intervención debe ocultarse al docente |
| Trabajo de método e instrumento: medir el diálogo, comparar enfoques analíticos, validar un indicador | Afirmaciones sobre mejoras en el aprendizaje a partir de un solo semestre de un solo curso |
| Integración multimodal — diálogo con evaluación, o con pruebas cognitivas, o con resúmenes fisiológicos diarios | Investigación fisiológica de alta frecuencia que necesita señales continuas en bruto |
El marco en torno al cual se organiza el dato
Educational Omics trata el aprendizaje como múltiples capas observables simultáneamente. Es el esquema organizador de lo que recopila la plataforma, y conocer el vocabulario hace que el resto de este manual sea más breve.
| Dimensión | Qué abarca |
|---|---|
| Cognomics | Proceso cognitivo — trayectorias del diálogo, clasificación a nivel cognitivo, rendimiento en pruebas cognitivas |
| Linguomics | Lenguaje y expresión — complejidad, semántica, transcripción del habla |
| PhysioNeuromics | Fisiológico y neural — variabilidad de la frecuencia cardíaca, sueño, estrés; trabajo con sensores en desarrollo |
| Sociomics | Interacción social — foros, colaboración, respuesta entre pares |
| Environomics | Entorno de aprendizaje — condiciones ambientales derivadas de datos de monitoreo público |
| Ethicomics | Ética y gobernanza — consentimiento, retiro, divulgación y el estudio de esos mismos mecanismos |
El trabajo previo sobre la plataforma, incluidos los artículos que definen estos términos, está en /practice (19 publications). Leer dos o tres antes de la primera conversación hace que esa conversación sea mucho más breve.
2. En qué caso ético se encuentra
Esta es la primera cuestión que debe resolverse, porque determina su cronograma más que nada más. La plataforma cuenta con un protocolo general de ética de la investigación (NTU-REC 202507EM058), y la gobernanza de datos bajo ese protocolo es responsabilidad de la plataforma, no suya. Tres casos:
Está cubierto. Usted no presenta su propio envío para esto. La exportación desidentificada de datos ya recopilados se realiza bajo el protocolo general. El consentimiento, la desidentificación y la vía de exportación son responsabilidad de la plataforma. Le proporcionamos una declaración de procedencia que puede citar en su sección de métodos (capítulo 10).
Necesita una enmienda al protocolo antes de que comience. Planifique tiempo suficiente. Un nuevo instrumento, un nuevo sensor, un cuestionario externo, o cualquier pregunta formulada a estudiantes que el protocolo no cubre ya. Las enmiendas se agrupan en lotes en lugar de presentarse una por una, así que el factor determinante es con cuánta anticipación nos lo comunica — no cuán urgente sea cuando lo solicite.
Las suyas. Nosotros le suministramos la documentación que necesita para responderles. Algunas instituciones exigen su propio registro o aprobación independientemente de dónde se hayan recopilado los datos, y la mayoría de las revistas exige una declaración ética. Esas obligaciones recaen sobre usted, pero por lo general se satisfacen citando el protocolo general en lugar de realizar una nueva revisión.
Dónde se suele cometer este error
- "Solo añadiré tres preguntas a una encuesta." Eso es el Caso B. Tres preguntas que el protocolo no cubre constituyen una recopilación nueva, por pequeñas que sean.
- "Es mi propia asignatura, así que es mi decisión." Enseñarla es su decisión; recopilar datos de investigación de los estudiantes a quienes califica no es el mismo acto, y la separación en el capítulo 8 se aplica sin excepción.
- "Usaré un formulario externo, es más rápido." Es más lento. Un cuestionario externo queda fuera del paraguas y lo sitúa en el Caso B con un problema adicional de transferencia de datos. Use la herramienta de encuesta propia de la plataforma — precisamente para eso existe.
3. Qué datos existen
La disponibilidad a continuación significa "existe en la plataforma y, en principio, puede liberarse desidentificado mediante la ruta de exportación", no "se entregará a petición". El capítulo 5 cubre cómo funciona realmente la liberación.
| Datos | Granularidad | Dimensión | Notas |
|---|---|---|---|
| Assistant dialogue | Por mensaje, con marca de tiempo, encadenado por conversación | Cognomics / Linguomics | El activo central. Incluye en qué modo estaba la conversación. |
| Cognitive-level labels | Por mensaje del estudiante | Cognomics | Taxonomía de Bloom revisada, asignada por el modelo. Consulte el capítulo 9 antes de usar estos datos como un resultado. |
| Message embeddings | Por vector de mensaje | Linguomics | Permite agrupar y trabajar con similitud semántica sin volver a generar embeddings. |
| Quizzes, worksheets, assignments | Por respuesta de ítem, con puntuaciones | Cognomics | El contenido de los ítems es del profesor; los instrumentos difieren entre cursos. |
| Forum activity | Por publicación y respuesta, con señales de calidad y reacción | Sociomics | Incluye los componentes de puntuación ajustados por calidad, no solo los conteos. |
| Surveys | Por respuesta | Depends on instrument | Solo encuestas dentro de la plataforma. Los nuevos instrumentos son Case B. |
| Cognitive test battery | Nivel de ensayo, temporización en milisegundos | Cognomics | Veintitrés tareas de grado de investigación en función ejecutiva, velocidad de procesamiento, memoria de trabajo, memoria episódica, razonamiento fluido, cognición espacial, capacidad verbal y metacognición. Los registros a nivel de ensayo nunca se eliminan físicamente. |
| Learner profiling | Por instrumento completado | Cognomics | Tres instrumentos psicométricos abiertos (Holland RIASEC, IPIP Big Five, OEJTS). Los estudiantes los realizan para sí mismos y pueden repetirlos; se conservan todos los intentos. |
| Wearable daily summaries | Valores diarios | PhysioNeuromics | Etapas y puntuación del sueño, variabilidad de la frecuencia cardíaca, estrés y batería corporal, actividad, frecuencia cardíaca en reposo. Solo dentro de un proyecto de investigación autorizado, solo para los miembros que conectaron un dispositivo. Véanse los capítulos 5 y 7. |
| Environmental exposure | Indicadores diarios derivados a nivel de institución o condado | Environomics | Calculado a partir de datos de monitoreo de agencias públicas. Los indicadores derivados pueden usarse como variables; los conjuntos de datos subyacentes de las agencias no se redistribuyen por nosotros — obténgalos directamente de la agencia si necesita valores brutos. |
Es amplio más que uniforme. Los cursos difieren en qué herramientas usaron, los profesores difieren en lo que exigieron, y la participación es voluntaria en todo momento — por lo que la cobertura es desigual por diseño y no puede hacerse uniforme retrospectivamente. Cualquier diseño que asuma que cada estudiante tiene todas las modalidades no sobrevivirá al contacto con los datos. Pida un conteo de viabilidad para su combinación específica de variables antes de comprometerse con un diseño; esa es una pregunta barata y preferimos responderla pronto.
4. Lo que usted nunca obtendrá
No es "todavía no" — estas son posiciones establecidas, y volver a preguntar no las cambia.
- Estudiantes identificados. Los datos de investigación se publican con códigos aleatorios de investigación. No hay una clave de reidentificación de su lado y usted no debe intentar construir una.
- El curso de otro docente, sin ellos. Los datos del curso pertenecen al curso. Los estudios entre varios cursos se realizan a través de los docentes implicados, no al margen de ellos.
- Datos sobre el ciclo menstrual y la salud reproductiva. Se recopilan solo en la capa de servicio para la referencia del propio usuario, se excluyen de todas las categorías de investigación y no pueden ser autorizados por ningún proyecto. La razón está en el capítulo 7 de el documento de gobernanza de la investigación: la ciencia es débil y la historia de esas afirmaciones es lo bastante mala como para que el riesgo ético exceda el valor académico.
- Señales fisiológicas continuas sin procesar por la vía del proyecto. Los proyectos de investigación autorizan valores resumidos diarios, no series a nivel de minuto. El trabajo a nivel de latido existe en la plataforma, pero se ejecuta como su propio estudio instrumentado, no como una solicitud de datos.
- Trabajo de los estudiantes a través de la API pública. La API pública y el servidor MCP exponen solo datos de baja sensibilidad — cursos públicos, instituciones, publicaciones. El diálogo, las calificaciones y el contenido de los foros nunca se exponen de esa manera, y este límite no es negociable por proyecto.
- Datos de un estudiante que se dio de baja. La baja es inmediata y excluye al estudiante del análisis y la exportación posteriores. Los agregados ya calculados y desidentificados antes de la baja no pueden descomponerse retroactivamente, y ese límite se comunica a los estudiantes cuando prestan su consentimiento.
5. La ruta de exportación
Hay una sola puerta. No hay copia informal, ni conjunto de datos compartido por correo electrónico, ni excepción para un colaborador con prisa — esa propiedad de ruta única es lo que hace viable el protocolo paraguas, por lo que se impone en lugar de fomentarse.
Qué ocurre al salir
- Los identificadores se sustituyen por códigos de investigación aleatorios.
- La exportación se cifra y se entrega a la persona solicitante, y toda exportación queda registrada.
- El profesor responsable debe haber firmado un compromiso de protección de datos; un asistente de investigación que exporte en su nombre debe, además, tener derechos de asistente de docencia superior y haber firmado un compromiso de confidencialidad.
- La exportación de investigación tiene un límite temporal: los registros siguen siendo exportables durante cinco años desde su creación, tras lo cual el sistema la rechaza.
Niveles de acceso para investigadores externos
Los investigadores colaboradores que no son el profesor del curso acceden mediante un acuerdo de acceso para investigadores que cubre el acceso por niveles, la confidencialidad, la revisión de publicaciones y la terminación. Está publicado en el centro de gobernanza (chino; consulte si necesita una copia formal en inglés para el expediente de su institución).
Dentro de un proyecto de investigación, un investigador principal puede ver los resúmenes diarios autorizados de los miembros durante la ventana del proyecto. La exportación de investigación desidentificada de esos datos se abre solo después de que el comité de ética apruebe la enmienda correspondiente del protocolo, y no está abierta hoy. Si su estudio depende de exportar datos de dispositivos portátiles, considérelo una dependencia no resuelta y hable con nosotros antes de incluirlo en una propuesta — no asuma que la capacidad de visualización implique una capacidad de exportación.
6. Diseños de estudio que encajan
| Diseño | Qué necesita | Caso de ética |
|---|---|---|
| Análisis secundario del diálogo existente — trabajo de corpus, modelado de trayectorias, comparación de métodos | Una pregunta definida y un recuento de viabilidad. No se recoge nada. | A |
| Investigación basada en diseño sobre su propio curso — usted cambia su enseñanza, la plataforma registra lo que sigue | Su curso, una expectativa escrita antes de empezar, y honestidad en el informe sobre qué más cambió ese semestre. | A, si no añade ningún instrumento nuevo |
| Pre/post en torno a una actividad diseñada — por ejemplo, diálogo socrático con evaluación a ambos lados | Instrumentos existentes de la plataforma. Añadir sus propios ítems de prueba lo convierte en B. | A o B |
| Comparación entre cursos o entre instituciones | La participación de cada docente y realismo sobre cuánto difiere entre cursos además de su variable de interés. | A |
| Pruebas cognitivas vinculadas al comportamiento de aprendizaje | Estudiantes que completan la batería — lo cual es voluntario, así que planifique la deserción entre la inscripción y un N utilizable. | A |
| Trabajo fisiológico | Un proyecto de investigación con autorización por miembro, miembros que posean y conecten un dispositivo, y la dependencia de exportación en el capítulo 5. | Usualmente B |
| Un nuevo cuestionario o instrumento | Una enmienda, presentada con antelación suficiente. Luego funciona como una encuesta en la plataforma. | B |
Las encuestas en la plataforma son el valor predeterminado por una razón: las respuestas permanecen dentro del acuerdo de consentimiento y gobernanza existentes, pueden vincularse a los datos de la plataforma mediante la misma ruta de desidentificación y no crean un segundo responsable del tratamiento de datos. Un formulario externo rompe las tres cosas a la vez.
7. Arquitectura del consentimiento
Dos capas independientes, más un conjunto de derechos de los participantes que se implementan en el software en lugar de prometerse en un documento.
- Consentimiento de investigación a nivel de plataforma. Versionado, revocable y separado de usar la plataforma en absoluto. Rechazarlo deja disponibles todas las funciones de enseñanza.
- Autorización por proyecto, para proyectos de investigación que involucren datos de dispositivos portátiles. El participante lee literalmente el propósito declarado del proyecto, selecciona qué categorías de datos autorizar y elige si se incluye el historial anterior a la fecha de incorporación. El texto completo se hashea al firmar para evidencia posterior.
Derechos de los participantes, tal como se implementan
- Vista espejo. Un participante ve exactamente la pantalla que ve el investigador. No hay campos ocultos.
- Registro de acceso. Cada vista del investigador se registra — quién, cuándo, qué intervalo — y el participante puede leer ese registro.
- Retiro. Una acción, efecto inmediato, no se requiere motivo, sin consecuencia. El investigador no puede preguntar por qué.
- Alerta anónima. Un participante que se siente presionado pero no quiere retirarse puede activar una señal sin abandonar el proyecto y sin que el investigador sepa quién la activó. Una vez que las alertas alcanzan el umbral — al menos dos personas y no menos de cinco por ciento de los miembros activos — el acceso de visualización del proyecto queda suspendido automáticamente en espera de revisión.
Cuando un investigador tiene autoridad sobre los participantes — docente y estudiante, entrenador y atleta, comandante y subordinado — el proyecto debe declararlo, y el investigador firma un compromiso adicional: los datos se usan solo para ajuste del entrenamiento y cuidado del participante, nunca para evaluación, disciplina, selección ni ninguna decisión de personal. Ocultar la relación es una violación grave. Texto completo y fundamento: research governance.
8. La regla que no puede ceder
Firmar un formulario de consentimiento no da nada. Rechazarlo no cuesta nada. Retirarse a mitad de semestre no cuesta nada. El estudiante asiste, usa el asistente y es calificado exactamente igual que antes; solo sus datos se excluyen. Ninguna función, redacción, notificación o anuncio del curso puede sugerir lo contrario — no "los participantes obtienen puntos extra", no "el estudio forma parte de los requisitos del curso", ni siquiera una insinuación de que al docente le gustaría que así fuera.
Esto no es una preferencia de estilo. Bajo la asimetría de poder entre un docente y los estudiantes a quienes califica, el consentimiento obtenido con una calificación vinculada no es consentimiento, y las consecuencias en casos comparables han incluido despido, pérdida de elegibilidad para investigación, multas y recuperación de fondos para la institución.
Dos consecuencias que conviene planificar:
- Reclute de un modo que resista el escrutinio. Un anuncio que los estudiantes pueden ignorar está bien. Un discurso de reclutamiento impartido por usted en su propia aula es una presión que usted debe evitar desde el diseño, no defender después.
- Calificar el uso de IA cambia sus datos. Los docentes pueden calificar el uso de IA — esa es su autonomía docente. Pero el comportamiento producido por un incentivo de calificación es un fenómeno distinto del uso espontáneo, y un artículo que no los distinga será objeto de preguntas sobre ello en la revisión.
9. Limitaciones que usted debe escribir
Los revisores preguntan por estas cuestiones, así que es mejor que usted las plantee por su cuenta. Cada una de las siguientes es una propiedad real de los datos, no una salvedad.
Las etiquetas de nivel cognitivo son resultados del modelo
Las clasificaciones de nivel de Bloom son producidas por un modelo de lenguaje a partir de una instrucción documentada, no por codificadores humanos entrenados. Son coherentes y útiles en conjunto y a lo largo del tiempo; no son una verdad de referencia para un mensaje individual, y su concordancia con la codificación humana es una propiedad que usted debe citar a partir de trabajos existentes o establecer por su cuenta sobre una muestra. Indique la versión del modelo y de la instrucción — ambas se registran por evento, así que usted puede.
El volumen de uso no es participación
Los recuentos de mensajes, los recuentos de sesiones y los recuentos de palabras son proxies débiles y se vuelven más débiles cuando un docente califica la participación. Cuando la plataforma ofrece una señal ajustada por calidad, prefiera esa, y explique por qué la eligió.
La participación es voluntaria en todo momento
Los estudiantes eligen si usan el asistente, si realizan la batería cognitiva, si conectan un dispositivo y si consienten en la investigación. Cada una de esas acciones es un paso de selección. Informe el embudo — inscritos, usados, completados, con consentimiento — en lugar de solo el N final.
Las variables demográficas son irregulares
La plataforma no recopiló el sexo biológico en el registro durante sus primeros años, y una gran parte de las cuentas no tiene ningún valor registrado. Por lo tanto, las afirmaciones a nivel de plataforma sobre la composición por género no son respaldables, y cualquier análisis de equidad debe limitarse al subconjunto con valores registrados, describiendo ese subconjunto con honestidad. Si su estudio necesita una variable demográfica, trate su obtención como Caso B y planifíquelo en consecuencia.
Las puntuaciones de la batería cognitiva no son normas clínicas
Las puntuaciones compuestas en el informe resumido son conversiones heurísticas para dar retroalimentación a los estudiantes, no medidas estandarizadas referidas a normas. Utilice las métricas primarias a nivel de ensayo para el análisis, y no describa la batería como equivalente a una evaluación de inteligencia o clínica.
Contexto y generalización
El corpus surgió en la educación superior taiwanesa y es predominantemente en chino, en cursos impartidos por docentes que decidieron adoptar una plataforma de IA. Ambos hechos limitan la generalización y ambos deben figurar en su párrafo de limitaciones, no en el informe de un revisor.
10. Métodos, cita, reconocimiento
Descripción de la plataforma
Tenga en cuenta las dos cosas que debe evitar: describir la plataforma como el producto de alguna institución, y describirla como comercial. Ninguna de las dos es correcta.
Declaración de procedencia y ética
Si su institución o revista necesita algo más que esto, pregunte: una declaración escrita de procedencia para su conjunto de datos específico es algo que producimos como parte del trabajo, no un favor.
Conflicto de intereses
Declare tres cosas, porque un revisor que descubra cualquiera de ellas por su cuenta asumirá lo peor acerca de las tres:
- De qué plataforma proceden los datos, y si esa persona es autora.
- Que el uso de la plataforma es gratuito y ninguna entidad comercial la financia ni obtiene beneficios de ella.
- Cualquier financiación de subvenciones detrás de la capacidad de la plataforma que consumió su estudio, y cualquier costo de API que su institución pagó directamente.
Citar trabajos previos
Si utiliza un componente analítico — clasificación de nivel cognitivo, recuperación, puntuación de foros, la batería cognitiva — cite el artículo que lo describe en lugar de citar el sitio web. La lista con DOIs está en /practice, y las notas metodológicas en /doc/methodology (chino) contienen el detalle a nivel de parámetro que una sección de métodos necesita.
11. Autoría y colaboración
- La coautoría es el arreglo normal cuando el trabajo en la plataforma forma parte de la contribución — construir un instrumento, ejecutar una canalización de extracción, diseñar un mecanismo del que depende el artículo. Cuando la contribución consiste en proporcionar datos existentes y una declaración de procedencia, el reconocimiento es normal y suficiente.
- Decídalo antes del análisis, no antes del envío. Las conversaciones sobre autoría mantenidas tarde salen mal; mantenidas pronto toman cinco minutos.
- Los docentes cuyos cursos suministraron los datos deben ser informados sobre lo que se está escribiendo acerca de su clase, sean o no autores. Esto es una cortesía que la plataforma espera más que una regla que aplica, y es lo que mantiene a los docentes dispuestos a alojar estudios.
- Envíos superpuestos. Si su pregunta está cerca de un trabajo que ya está bajo revisión en la plataforma, se lo diremos — y esperamos lo mismo a cambio. Dos artículos construidos sobre el mismo corpus que hacen la misma afirmación en distintos foros es un problema para ambos.
12. Laboratorios y proyectos de investigación
Los estudios fisiológicos y con múltiples participantes se gestionan mediante una estructura de laboratorio y proyecto, en lugar de de forma ad hoc.
- Los laboratorios son abiertos por el administrador de la plataforma con un investigador principal designado. Escríbanos indicando su institución y cargo, el nombre del laboratorio y la orientación de investigación, y el uso previsto.
- Los proyectos de investigación son creados por un PI, revisados y activados por la plataforma, y luego reclutan miembros individualmente. Solo un PI de laboratorio puede crear uno, deliberadamente: cada proyecto necesita una persona identificable responsable de su ética.
- Los participantes no necesitan pertenecer al laboratorio. Reciben una invitación, leen el propósito del proyecto, firman y se unen; ese es todo el proceso.
- Los proyectos caducan. El acceso de visualización se cierra automáticamente en la fecha de finalización del proyecto, sin paso manual y sin forma de prolongarlo discretamente.
El ciclo de vida completo, los derechos y obligaciones del PI, y un glosario en lenguaje claro de los términos legales y éticos implicados están en el documento de gobernanza de la investigación (chino). Es el texto autorizado; este capítulo es un resumen de él.
13. Cómo empezar
Envíe la pregunta, no una propuesta. Un párrafo es suficiente para obtener una respuesta real sobre la viabilidad, en qué caso de ética se encuentra, y si alguien ya está trabajando en ello.
To [email protected]. Recibirá una respuesta directa, incluyendo "that data does not exist" o "someone is already doing that" cuando eso sea cierto.
Dos minutos cada uno: revise /practice para ver si la pregunta ya está respondida, y vuelva a leer el capítulo 2 para determinar su caso de ética. Esos dos hechos cambian la respuesta que obtiene más que cualquier otra cosa en el mensaje.
Something in this handbook wrong, out of date, or missing? Write to [email protected] and say which chapter.
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