Ueduで研究を実施する

1. このプラットフォームが適している用途

Uedu は、研究用ラボではなく、たまたま計測機能が組み込まれている本番の教育プラットフォームです。そのため、どのような種類の問いにうまく答えられるかが決まります。

データが基づいて整理されている枠組み

Educational Omics は、学習を複数の同時に観測可能な層として扱います。これはプラットフォームが収集する内容を整理するための枠組みであり、このハンドブックの残りを短くするためには、この用語を知っておくことが役立ちます。

これらの用語を定義している論文を含む、プラットフォームに関するこれまでの研究は /practice（19 publications）にあります。最初の会話の前に 2〜3 本読んでおくと、その会話はずっと短くなります。

2. どの倫理ケースに当たるか

これは最初に決めるべき質問です。というのも、何よりもあなたのタイムラインを決めるからです。プラットフォームは包括的な研究倫理プロトコル (NTU-REC 202507EM058) を保持しており、その下でのデータガバナンスは、あなたではなくプラットフォームの責任です。ケースは3つあります。

ここで誤解されやすい点

• 「アンケートに3問追加するだけです。」 それはケース B です。プロトコルで対象になっていない3問は、少量であっても新規収集です。
• 「自分の授業なのだから、自分の判断です。」 授業を行うかどうかはあなたの判断です。しかし、採点する学生から研究データを収集することは同じ行為ではなく、第8章の分離は例外なく適用されます。
• 「外部フォームを使えば速いです。」 実際には遅くなります。外部アンケートは包括プロトコルの対象外であり、追加のデータ転送問題を伴ってケース B に入ります。プラットフォーム独自のアンケートツールを使ってください。まさにそのために存在しています。

3. どのデータが存在するか

以下でいう利用可能性は、「プラットフォーム上に存在し、原則としてエクスポート経路を通じて匿名化して提供しうる」という意味であり、「要請があれば引き渡す」という意味ではありません。実際にどのように提供されるかは第5章で扱います。

4. あなたが決して得られないもの

「まだ」ではありません。これらは確定した方針であり、改めて尋ねても変わりません。

• 識別された学生。 研究データはランダムな研究コード付きで公開されます。 そちら側に再識別キーはなく、作成しようとしてはなりません。
• 他の先生の講義、本人不在で。 コースデータはそのコースに帰属します。 複数コースの研究は、関係する先生を通して行われ、先生方を飛び越えて行われるものではありません。
• 月経周期および生殖健康データ。 サービス層でユーザー自身の参照用にのみ収集され、すべての研究カテゴリから除外され、いかなるプロジェクトでも承認できません。その理由は 研究ガバナンス文書の第7章にあります。科学的根拠が弱く、この種の主張の歴史も十分に悪質であるため、倫理的リスクが学術的価値を上回るからです。
• プロジェクト経由での生の連続生理信号。 研究プロジェクトが承認するのは日次要約値であり、分単位の系列ではありません。拍動レベルの作業はプラットフォーム上にありますが、データ要求ではなく、独立した計測付き研究として実行されます。
• 公開 API を通じた学生の作業。 公開 API と MCP サーバーが公開するのは、低感度データのみです。公開コース、機関、出版物です。対話、成績、フォーラムの内容はその方法では決して公開されず、この境界はプロジェクトごとに交渉の余地がありません。
• 退学した学生のデータ。 退学は即時に有効となり、その学生はその後の分析およびエクスポートから除外されます。退学前にすでに計算され、匿名化された集計は、事後に分解することはできず、その制限は同意時に学生へ開示されます。

5. エクスポート経路

出口は1つだけです。非公式なコピーも、メールで共有されたデータセットも、急ぎの共同研究者向けの例外もありません。この単一経路の性質が包括プロトコルを機能させているため、推奨ではなく強制されています。

外部に出る際に起こること

• 識別子はランダムな研究コードに置き換えられます。
• エクスポートは暗号化され、依頼者に届けられ、すべてのエクスポートは記録されます。
• 責任教員はデータ保護誓約書に署名していなければなりません。代理でエクスポートする研究助手は、さらに上級ティーチングアシスタントの権限を持ち、機密保持誓約書に署名していなければなりません。
• 研究エクスポートには時間制限があります。記録は作成から5年間はエクスポート可能で、その後はシステムが拒否します。

外部研究者向けのアクセス区分

コース担当教員ではない共同研究者は、段階的アクセス、機密保持、出版物レビュー、終了を含む研究者アクセス契約を通じて利用します。これはガバナンスセンターに掲載されています（中国語です。所属機関の記録用に正式な英語版が必要な場合はお問い合わせください）。

6. 適合する研究デザイン

7. 同意のアーキテクチャ

2つの独立したレイヤーに加え、文書で約束するのではなくソフトウェアで実装される参加者の権利のセットです。

1. プラットフォームレベルの研究同意。 バージョン管理され、撤回可能で、プラットフォームの利用そのものとは切り離されています。これを拒否しても、すべての教育機能は利用可能なままです。
2. プロジェクトごとの承認 は、ウェアラブルデータを含む研究プロジェクト向けです。 参加者は、プロジェクトで示された目的を逐語的に読み、どのデータカテゴリを承認するかを選択し、参加開始日以前の履歴を含めるかどうかを選びます。全文は署名時にハッシュ化され、後日の証拠となります。

参加者の権利、実装済みのもの

• ミラー表示。 参加者は、研究者が見る画面とまったく同じ画面を見ます。隠しフィールドはありません。
• アクセスログ。 研究者によるあらゆる閲覧が記録されます — 誰が、いつ、どの範囲を — そして参加者はそのログを読むことができます。
• 撤回。 1回の操作で、即時に効力を持ち、理由は不要で、結果もありません。研究者は理由を尋ねてはなりません。
• 匿名アラート。 圧力を感じているものの撤回はしたくない参加者は、プロジェクトを離れることなく、また誰が報告したのかを研究者に知られることなく、フラグを立てることができます。アラートが閾値に達すると — 2人以上で、かつアクティブメンバーの5%未満ではないこと — プロジェクトの閲覧アクセスは審査まで自動的に停止されます。

8. 曲げられない規則

計画段階で考慮すべき結果は2つあります。

• 審査に耐える形で募集してください。 学生が無視してよい案内であれば問題ありません。あなた自身が自分の教室で行う募集の働きかけは、後で弁護すべき圧力ではなく、最初から設計段階で排除すべきものです。
• AI利用を採点すると、データが変わります。 教員はAI利用を採点できます。それは教員の教育上の自律性です。しかし、成績インセンティブによって生じた行動は、自発的な利用とは異なる現象です。両者を区別しない論文は、査読でその点を問われます。

9. 書くべき制約

審査者はこれらについて質問しますので、先にご自身で取り上げたほうがよいです。以下の各項目は、含意ではなく、データの実際の性質です。

認知レベルのラベルはモデル出力です

Bloomレベルの分類は、訓練された人間のコーダーではなく、記録されたプロンプトに対して言語モデルが生成したものです。これらは、一括で見た場合と時系列で見た場合には一貫しており有用ですが、個別のメッセージに対する真の値ではなく、人手コーディングとの一致は、既存研究から引用するか、サンプル上でご自身で確立するべき性質です。モデルとプロンプトのバージョンを明記してください。どちらもイベントごとに記録されているので、明記できます。

利用量はエンゲージメントではありません

メッセージ数、セッション数、単語数は弱い代理指標であり、教師が参加を評価する場面ではさらに弱くなります。プラットフォームが質調整済みのシグナルを提供している場合は、それを優先し、そう選んだ理由を述べてください。

参加は一貫して任意です

学生は、アシスタントを使うかどうか、認知バッテリーを受けるかどうか、デバイスを接続するかどうか、研究に同意するかどうかを自分で選びます。これらはすべて選択の段階です。最終的なNだけでなく、funnel、つまり登録済み、利用済み、完了、同意済みを報告してください。

デモグラフィック変数には欠損が多いです

プラットフォームは初期の数年間、登録時に生物学的性別を収集しておらず、アカウントのかなりの割合で値が記録されていません。したがって、プラットフォームレベルでの性別構成に関する主張は支持できません。また、いかなる公平性分析も、記録された値を持つサブセットに限定して行い、そのサブセットを正直に説明する必要があります。研究でデモグラフィック変数が必要な場合は、取得を Case B として扱い、それに応じて計画してください。

認知バッテリーのスコアは臨床基準ではありません

要約レポートの合成スコアは、学生へのフィードバックのためのヒューリスティックな変換であり、標準化された規範参照尺度ではありません。分析には主要な試行レベルの指標を使用し、バッテリーを知能評価や臨床評価と同等であると説明しないでください。

コンテキストと一般化可能性

このコーパスは台湾の高等教育の中で育ち、AIプラットフォームの採用を選んだ教師が担当する授業における、中国語のデータが大半を占めています。これらの2つの事実はいずれも一般化を制約するものであり、レビュー担当者の報告書ではなく、あなたのlimitationsの段落に記載すべきです。

10. 方法、引用、謝辞

プラットフォームの説明

避けるべき2点に注意してください。すなわち、プラットフォームをいずれかの機関の製品として記述することと、 商業的であると記述することです。どちらも正確ではありません。

出典と倫理に関する声明

もし所属機関やジャーナルがこれ以上を必要とする場合は、お知らせください。特定のデータセットに対する書面の出典声明は、 例外ではなく通常業務として作成しています。

利益相反

次の3点を開示してください。いずれかを査読者が自力で発見した場合、その人は 3点すべてについて最悪の判断をするからです。

• データがどのプラットフォームから来たのか、またその人物が著者かどうか。
• プラットフォームの利用が無償であり、いかなる商業的主体もそこから資金提供を受けたり利益を得たりしていないこと。
• あなたの研究が消費したプラットフォームの運用能力の背後にある助成金、および所属機関が直接支払った API 料金のいずれも。

先行研究の引用

分析コンポーネント――認知レベル分類、検索、フォーラム採点、 cognitive battery――を使用する場合は、ウェブサイトではなく、それを説明している論文を引用してください。DOI 付きの一覧は /practice にあり、方法ノートは /doc/methodology（中国語）に、方法セクションに必要なパラメータレベルの詳細が含まれています。

11. 著者性と協働

• 共著が通常の形です。プラットフォームでの作業が貢献の一部である場合です。たとえば、計測手段を構築する、抽出パイプラインを実行する、論文が依拠する仕組みを設計する、といった場合です。貢献が既存データの提供と出所の記述である場合は、謝辞で十分であり、通常それで足ります。
• 決めるのは解析の前であって、投稿の前ではありません。 著者性についての話し合いが遅く行われると、うまくいきません。早ければ、5分で済みます。
• データを提供した授業の先生には、著者であるかどうかにかかわらず、その授業について何が書かれているのかを伝えるべきです。これはプラットフォームが強制する規則というより、プラットフォームが期待する配慮であり、先生が研究の受け入れを続けるために必要なことです。
• 重複する投稿。 もし先生の問いが、すでにプラットフォーム上で査読中の研究に近い場合、こちらからお伝えします。そして、同じことを返していただくことを期待します。同じコーパスに基づいて作られた2本の論文が、別の媒体で同じ主張をするのは、双方にとって問題です。

12. ラボと研究プロジェクト

生理学的研究および複数参加者による研究は、場当たり的にではなく、ラボとプロジェクトの構造を通じて実施されます。

• ラボは、氏名付きの主任研究者とともに、プラットフォーム管理者が開設します。所属機関と肩書、ラボ名と研究方向、想定用途を書いてご連絡ください。
• 研究プロジェクトは、PI が作成し、プラットフォームが審査して有効化し、その後、メンバーを個別に募集します。作成できるのはラボ PI のみです。これは意図的な制限であり、すべてのプロジェクトには、その倫理について責任を負う識別可能な1人が必要だからです。
• 参加者にラボ会員資格は不要です。 参加者は招待を受け、プロジェクトの目的を読み、署名し、参加します。それが全体の流れです。
• プロジェクトは期限切れになります。 閲覧権限はプロジェクト終了日に自動的に閉じられ、手動操作はなく、静かに延長する方法もありません。

完全なライフサイクル、PI の権利と義務、および関連する法的・倫理的用語の平易な用語集は、 研究ガバナンス文書（中国語）にあります。これは権威ある本文であり、この章はその要約です。

13. 始め方

提案ではなく、質問を送ってください。1段落あれば、実現可能性、該当する倫理ケース、そして誰かがすでに取り組んでいるかについて、実際の回答を得るのに十分です。

[email protected]まで。 「そのデータは存在しない」や「誰かがすでにそれをやっている」といった、実際に当てはまる場合には、そのとおりの直接的な回答が返ってきます。