이 핸드북은 연구자가 대체로 긴급해지는 순서에 따라 묻는 질문에 답합니다: 여기에는 무엇이 있는지, 자체 윤리 승인(ethics approval)이 필요한지, 데이터가 어떻게 나가는지, 제한점 섹션에 무엇을 써야 하는지, 그리고 이들 중 무엇이든 어떻게 인용하는지입니다. 이 문서는 플랫폼이 무엇을 제공하지 못하는지에 대해 의도적으로 명시적으로 설명하는데, 연구의 4개월째에 그 사실을 알게 되는 것은 비용이 많이 들기 때문입니다.
1. 이 플랫폼이 적합한 용도
Uedu는 실험실이 아니라, 계측이 적용된 운영 중인 교육 플랫폼입니다. 이는 어떤 종류의 질문에 잘 답하는지를 결정합니다.
| 적합함 | 부적합함 |
|---|---|
| 학문 분야와 기관을 가로지르는 실제 AI 매개 학습의 대규모 관찰 연구 | 표준화된 조건을 요구하는 엄격하게 통제된 실험실 실험 |
| 한 학기 내의 종단 연구, 또는 재수강 학생을 대상으로 한 학기 간 연구 | 학생을 기관이나 교사에 무작위 배정해야 하는 모든 연구 |
| 자신의 강좌를 변경하고 그 뒤에 일어나는 일을 관찰하는 설계 기반 연구 | 개입이 교사에게 숨겨져야 하는 연구 |
| 방법 및 도구 연구: 대화 측정, 분석 접근법 비교, 지표 검증 | 단일 강좌의 단일 학기에서 학습 향상을 주장하는 연구 |
| 다중모달 통합 — 평가와의 대화, 인지 검사와의 대화, 또는 생리적 일일 요약과의 통합 | 원시 연속 신호가 필요한 고빈도 생리 연구 |
데이터가 구성되는 프레임워크
Educational Omics는 학습을 여러 개의 동시에 관찰 가능한 층으로 다룹니다. 이는 플랫폼이 수집하는 내용을 조직하는 체계이며, 이 용어들을 알아두면 이 안내서의 나머지 부분이 더 짧아집니다.
| 차원 | 포함 내용 |
|---|---|
| Cognomics | 인지 과정 — 대화 궤적, 인지 수준 분류, 인지 검사 수행 |
| Linguomics | 언어와 표현 — 복잡성, 의미론, 음성 전사 |
| PhysioNeuromics | 생리 및 신경 — 심박 변이도, 수면, 스트레스; 개발 중인 센서 작업 |
| Sociomics | 사회적 상호작용 — 포럼, 협업, 동료 응답 |
| Environomics | 학습 환경 — 공공 모니터링 데이터에서 도출한 주변 조건 |
| Ethicomics | 윤리와 거버넌스 — 동의, 철회, 공개, 그리고 이러한 메커니즘 자체에 대한 연구 |
이 용어들을 정의하는 논문을 포함한 플랫폼의 기존 연구는 /practice에 있습니다 (19 publications). 첫 대화 전에 두세 편을 읽으면 그 대화가 훨씬 짧아집니다.
2. 어떤 ethics case에 해당하는지
이것이 가장 먼저 정해야 할 질문입니다. 무엇보다도 여러분의 일정이 여기에 달려 있기 때문입니다. 이 플랫폼은 포괄 연구윤리 protocol (NTU-REC 202507EM058)을 보유하고 있으며, 그 아래의 data governance는 여러분이 아니라 플랫폼의 책임입니다. 세 가지 경우가 있습니다:
해당됩니다. 이 경우 별도로 제출하실 필요가 없습니다. 이미 수집된 data의 비식별화된 export는 포괄 protocol 아래에서 진행됩니다. consent, de-identification, export 경로는 플랫폼의 책임입니다. 방법 section(chapter 10)에서 인용할 수 있는 provenance statement를 제공합니다.
시작하기 전에 protocol amendment가 필요합니다. 준비 시간을 계획하십시오. 새로운 instrument, 새로운 sensor, 외부 questionnaire, 또는 protocol이 이미 다루지 않는 학생 대상 질문은 모두 여기에 해당합니다. amendment는 하나씩 제출하는 것이 아니라 묶어서 처리하므로, 결정적인 요소는 얼마나 일찍 알려 주시는가이지, 요청 시점에 얼마나 급한가는 아닙니다.
여러분의 책임입니다. 이를 답변하는 데 필요한 서류는 저희가 제공합니다. 일부 기관은 data가 어디서 수집되었는지와 무관하게 자체 registration 또는 approval을 요구하며, 대부분의 journal은 ethics statement를 요구합니다. 이러한 의무는 여러분에게 있지만, 보통은 새로운 review를 진행하는 대신 포괄 protocol을 인용하는 것으로 충족됩니다.
사람들이 자주 잘못 이해하는 점
- "설문에 질문 세 개만 더 넣으면 되겠지." 그것은 Case B입니다. protocol이 다루지 않는 질문 세 개는, 아무리 적더라도 새로운 수집입니다.
- "어차피 내 강의이니 내 결정이지." 강의하는 것은 여러분의 결정입니다. 그러나 여러분이 평가하는 학생들로부터 research data를 수집하는 것은 같은 행위가 아니며, chapter 8의 분리는 예외 없이 적용됩니다.
- "외부 form을 쓰면 더 빠르겠지." 더 느립니다. 외부 questionnaire는 포괄 범위 밖에 있어 추가 data-transfer 문제와 함께 Case B에 해당합니다. 플랫폼의 자체 survey tool을 사용하십시오 — 바로 그것이 존재하는 이유입니다.
3. 어떤 데이터가 존재하는가
아래의 이용 가능성은 "플랫폼에 존재하며 export 경로를 통해 원칙적으로 비식별 상태로 공개할 수 있음"을 의미하며, "요청 시 넘겨준다는 뜻"은 아닙니다. 실제 공개가 어떻게 이루어지는지는 5장이 다룹니다.
| Data | Granularity | Dimension | Notes |
|---|---|---|---|
| Assistant dialogue | Per message, timestamped, threaded by conversation | Cognomics / Linguomics | The core asset. Includes which mode the conversation was in. |
| Cognitive-level labels | Per student message | Cognomics | Revised Bloom taxonomy, model-assigned. See chapter 9 before you use these as an outcome. |
| Message embeddings | Per message vector | Linguomics | Enables clustering and semantic similarity work without re-embedding. |
| Quizzes, worksheets, assignments | Per item response, with scores | Cognomics | Item content is the teacher's; instruments differ between courses. |
| Forum activity | Per post and reply, with quality and reaction signals | Sociomics | Includes the quality-adjusted scoring components, not only counts. |
| Surveys | Per response | Depends on instrument | In-platform surveys only. New instruments are Case B. |
| Cognitive test battery | Trial level, millisecond timing | Cognomics | Executive function, processing speed, working memory, episodic memory, fluid reasoning, spatial cognition, verbal ability and metacognition에 걸친 연구 등급 과제 23개입니다. Trial-level records are never physically deleted. |
| Learner profiling | Per completed instrument | Cognomics | Three open psychometric instruments (Holland RIASEC, IPIP Big Five, OEJTS). Students take them for themselves and may repeat them; all attempts are retained. |
| Wearable daily summaries | Daily values | PhysioNeuromics | Sleep stages and score, heart-rate variability, stress and body battery, activity, resting heart rate. Only within an authorised research project, only for members who connected a device. See chapters 5 and 7. |
| Environmental exposure | Derived daily indicators at institution or county level | Environomics | Computed from public agency monitoring data. Derived indicators can be used as variables; the underlying agency datasets are not redistributed by us — obtain those from the agency directly if you need raw values. |
It is broad rather than uniform. Courses differ in which tools they used, teachers differ in what they required, and participation is voluntary throughout — so coverage is uneven by design and cannot be made even retrospectively. Any design that assumes every student has every modality will not survive contact with the data. Ask for a feasibility count on your specific combination of variables before you commit to a design; that is a cheap question and we would rather answer it early.
4. 절대 제공되지 않는 것
"아직 아님"이 아닙니다 — 이는 확정된 입장이며, 다시 요청해도 바뀌지 않습니다.
- 식별된 학생. 연구 데이터는 무작위 연구 코드와 함께 제공됩니다. 귀하 측에 재식별 키는 없으며, 이를 구성하려고 시도해서는 안 됩니다.
- 다른 교사의 강의, 그 교사 없이. 강의 데이터는 강의에 속합니다. 다중 강의 연구는 해당 교사들을 통해 이루어지며, 그들을 우회해서 이루어지지 않습니다.
- 월경 주기 및 생식 건강 데이터. 사용자의 개인 참고용으로만 서비스 레이어에서 수집되며, 모든 연구 범주에서 제외되고, 어떤 프로젝트로도 승인될 수 없습니다. 그 이유는 the research governance document의 7장에서 설명합니다: 과학적 근거는 약하고 그러한 주장들의 역사는 윤리적 위험이 학문적 가치를 초과할 정도로 충분히 나쁩니다.
- 프로젝트 경로를 통한 원시 연속 생리 신호. 연구 프로젝트는 일별 요약 값을 승인하며, 분 단위 시계열은 승인하지 않습니다. 박동 수준의 작업은 플랫폼에 존재하지만 데이터 요청이 아니라 자체 계측 연구로 실행됩니다.
- 공개 API를 통한 학생 작업. 공개 API와 MCP server는 낮은 민감도 데이터만 노출합니다 — 공개 강의, 기관, 출판물입니다. 대화, 성적 및 forum 콘텐츠는 그런 방식으로는 절대 노출되지 않으며, 이 경계는 프로젝트별로 협의할 수 없습니다.
- 중도 철회한 학생의 데이터. 철회는 즉시 적용되며, 이후 분석 및 export에서 해당 학생을 제외합니다. 철회 전에 이미 계산되고 비식별화된 집계값은 소급하여 분해할 수 없으며, 그 한계는 학생이 동의할 때 고지됩니다.
5. 내보내기 경로
문은 하나뿐입니다. 비공식 복사도 없고, 이메일로 공유된 dataset도 없고, 급한 collaborator를 위한 예외도 없습니다 — 그 단일 경로 특성이야말로 umbrella protocol을 작동 가능하게 만드는 요소이므로, 이는 권장하는 것이 아니라 강제됩니다.
반출 시 일어나는 일
- 식별자는 무작위 research code로 대체됩니다.
- export는 암호화되어 요청자에게 전달되며, 모든 export는 기록됩니다.
- 책임 교사는 data-protection undertaking에 서명해야 합니다. 그를 대신하여 내보내는 research assistant는 추가로 senior teaching-assistant 권한을 보유하고 confidentiality undertaking에 서명해야 합니다.
- Research export는 시간적으로 제한됩니다: 기록은 생성 후 five years 동안 export 가능하며, 그 이후에는 시스템이 거부합니다.
외부 연구자를 위한 접근 등급
코스 교사가 아닌 협력 연구자는 tiered access, confidentiality, publication review 및 termination을 다루는 researcher access agreement를 통해 들어옵니다. 이는 governance centre에 게시되어 있습니다(중국어; 기관 파일을 위한 공식 영어본이 필요하시면 요청하십시오).
research project 내에서 principal investigator는 프로젝트 기간 동안 구성원의 승인된 일일 요약을 볼 수 있습니다. 해당 데이터의 de-identified research export는 ethics committee가 대응하는 protocol amendment를 승인한 후에만 열리며, 오늘은 열려 있지 않습니다. 귀하의 연구가 wearable data의 export에 의존한다면, 이를 해결되지 않은 의존성으로 간주하고 제안서에 넣기 전에 저희와 상의하십시오 — 보기 기능이 export 기능을 의미한다고 가정해서는 안 됩니다.
6. 적합한 연구 설계
| 설계 | 필요한 것 | 윤리 사례 |
|---|---|---|
| 기존 대화의 2차 분석 — corpus 작업, trajectory modelling, 방법 비교 | 정의된 질문과 실행 가능성 확인 수치입니다. 수집되는 것은 없습니다. | A |
| 자신의 과목에 대한 design-based research — 여러분이 수업을 변경하면, 플랫폼이 그 뒤의 내용을 기록합니다 | 여러분의 과목, 시작하기 전에 작성된 기대 사항, 그리고 해당 학기에 무엇이 또 바뀌었는지에 대한 서면 작성에서의 정직성입니다. | 새로운 instrument를 추가하지 않으면 A입니다 |
| 설계된 활동 전후 비교 — 예를 들어 Socratic dialogue 와 그 양쪽의 평가 | 기존 플랫폼 instrument입니다. 여러분이 자체 test items를 추가하면 B가 됩니다. | A 또는 B |
| 과목 간 또는 기관 간 비교 | 각 교사의 참여와, 관심 변수 외에 과목 간에 얼마나 차이가 있는지에 대한 현실성입니다. | A |
| 학습 행동과 연결된 인지 검사 | 배터리를 완료하는 학생들입니다 — 이는 자발적이므로, 등록과 사용 가능한 N 사이의 이탈을 고려하여 계획해야 합니다. | A |
| 생리학적 연구 | 구성원별 승인이 있는 연구 프로젝트, 기기를 소유하고 연결하는 구성원, 그리고 5장의 export 의존성입니다. | 대개 B |
| 새로운 questionnaire 또는 instrument | lead time을 두고 제출된 amendment입니다. 그러면 이는 플랫폼 내 설문으로 실행됩니다. | B |
플랫폼 내 설문이 기본값인 데에는 이유가 있습니다. 응답은 기존의 동의 및 거버넌스 체계 안에 유지되고, 같은 de-identification 경로를 통해 플랫폼 데이터와 연결할 수 있으며, 두 번째 data controller를 만들지 않습니다. 외부 form은 이 세 가지를 한꺼번에 깨뜨립니다.
7. 동의 아키텍처
두 개의 독립된 계층과, 문서에서 약속하는 것이 아니라 소프트웨어에서 구현되는 참여자 권리 집합입니다.
- 플랫폼 수준 연구 동의. 버전 관리되며, 철회 가능하고, 플랫폼 사용과는 완전히 분리되어 있습니다. 이를 거부해도 모든 teaching 기능은 그대로 사용할 수 있습니다.
- 프로젝트별 승인, wearable data를 포함하는 연구 프로젝트의 경우입니다. 참여자는 프로젝트에 명시된 목적을 그대로 읽고, 어떤 data 범주를 승인할지 선택하며, 가입일 이전의 history를 포함할지 여부를 선택합니다. 전체 텍스트는 서명 시 해시되어 이후 증거로 사용됩니다.
구현된 참여자 권리
- 미러 보기. 참여자는 연구자가 보는 것과 정확히 같은 화면을 봅니다. 숨겨진 필드는 없습니다.
- 접근 로그. 연구자의 모든 조회는 기록됩니다 — 누가, 언제, 어떤 범위를 — 참여자는 그 로그를 읽을 수 있습니다.
- 철회. 한 번의 조치로 즉시 효력이 발생하며, 이유를 요구하지 않고, 불이익도 없습니다. 연구자는 왜인지 물을 수 없습니다.
- 익명 알림. 압박을 느끼지만 철회하고 싶지는 않은 참여자는 프로젝트를 떠나지 않고, 연구자에게 누가 알렸는지 알려지지 않은 상태로 플래그를 올릴 수 있습니다. 알림이 임계치에 도달하면 — 최소 두 명이며 활동 중인 구성원의 5 per cent 이상이어야 합니다 — 프로젝트의 조회 접근 권한은 검토가 완료될 때까지 자동으로 중단됩니다.
연구자가 참여자에 대해 권한을 가지는 경우 — 교사와 학생, 코치와 선수, 지휘관과 부하 — 프로젝트는 이를 명시해야 하며, 연구자는 추가 서약에 서명합니다: data는 훈련 조정과 참여자 돌봄에만 사용되며, 평가, 징계, 선발 또는 그 어떤 인사 결정에도 사용되지 않습니다. 관계를 은폐하는 것은 중대한 위반입니다. 전체 텍스트와 근거: research governance.
8. 구부릴 수 없는 규칙
동의서에 서명한다고 해서 아무것도 얻지 않습니다. 거부해도 아무것도 잃지 않습니다. 학기 중간에 철회해도 아무것도 잃지 않습니다. 학생은 출석하고, assistant를 사용하며, 이전과 정확히 같은 방식으로 성적을 받습니다. 다만 해당 데이터만 제외됩니다. 어떤 기능, 문구, 알림 또는 강의 공지에서도 그와 다르게 암시해서는 안 됩니다 — "참여자에게 보너스 점수가 주어진다"는 식도, "이 연구가 강의 요건의 일부다"는 식도, 심지어 교사가 그렇게 하길 바랄 것이라는 힌트조차도 안 됩니다.
이는 문체상의 선호가 아닙니다. 교사와 그 교사가 성적을 부여하는 학생들 사이의 권력 비대칭하에서, 성적이 붙은 상태로 얻은 동의는 동의가 아니며, 유사한 사례에서 그 결과로 해임, 연구 자격 상실, 벌금, 그리고 기관에 대한 자금 환수까지 포함된 바 있습니다.
미리 계획해 둘 만한 두 가지 결과는 다음과 같습니다:
- 검토를 견딜 수 있는 방식으로 모집합니다. 학생이 무시할 수 있는 공지는 괜찮습니다. 자신의 강의실에서 직접 학생들에게 하는 모집 권유는 압력입니다. 나중에 옹호할 것이 아니라, 애초에 설계에서 배제해야 합니다.
- AI 사용을 성적에 반영하면 데이터가 달라집니다. 교사는 AI 사용을 성적에 반영할 수 있습니다 — 그것이 그들의 teaching autonomy입니다. 하지만 성적 유인으로 인해 발생한 행동은 자발적 사용과는 다른 현상이며, 이를 구분하지 않는 논문은 review에서 그 점에 대한 질문을 받게 됩니다.
9. 작성해야 할 한계
심사자들은 이 점들을 묻기 때문에, 먼저 직접 제기하는 편이 좋습니다. 다음 각 항목은 완곡한 표현이 아니라 데이터의 실제 속성입니다.
Cognitive-level labels are model output
Bloom-level 분류는 문서화된 prompt에 대해 language model이 생성한 것이며, 훈련된 인간 코더가 만든 것이 아닙니다. 이는 전체적으로 그리고 시간에 따라 일관되며 유용하지만, 개별 메시지에 대한 ground truth는 아니며, 인간 코딩과의 일치도는 기존 연구에서 인용하거나 표본에서 직접 확인해야 하는 속성입니다. model과 prompt version을 명시하십시오 — 둘 다 각 이벤트별로 기록되므로 가능합니다.
Usage volume is not engagement
메시지 수, session 수, 단어 수는 약한 대리지표이며, 교사가 참여도를 평가하는 경우에는 더 약해집니다. 플랫폼이 quality-adjusted signal을 제공하는 경우에는 그것을 우선 사용하고, 그것을 선택한 이유를 설명하십시오.
Participation is voluntary throughout
학생들은 assistant를 사용할지, cognitive battery를 수행할지, device를 연결할지, 연구에 동의할지를 스스로 선택합니다. 이 모든 것은 선택 단계입니다. 최종 N만이 아니라, funnel — enrolled, used, completed, consented — 을 보고하십시오.
Demographic variables are patchy
플랫폼은 초기 몇 년 동안 등록 시 biological sex를 수집하지 않았으며, 많은 계정에 값이 기록되어 있지 않습니다. 따라서 gender composition에 관한 platform-level 주장은 지지될 수 없으며, 어떤 equity analysis도 기록된 값이 있는 하위집단으로 범위를 한정해야 하고, 그 하위집단은 솔직하게 설명해야 합니다. 연구에 demographic variable이 필요하다면, 이를 얻는 일을 Case B로 취급하고 그에 맞게 계획하십시오.
Cognitive battery scores are not clinical norms
summary report의 composite score는 학생에게 피드백을 주기 위한 heuristic conversion이며, standardised norm-referenced measures가 아닙니다. 분석에는 primary trial-level metrics를 사용하고, battery를 intelligence 또는 clinical assessment와 동등하다고 설명하지 마십시오.
Context and generalisability
이 corpus는 Taiwanese higher education에서 성장했으며, AI platform을 채택하기로 선택한 교사들이 가르치는 과목에서 사용된 Chinese-language가 주를 이룹니다. 이 두 사실은 generalisation의 범위를 제한하며, 둘 다 reviewer의 보고서가 아니라 여러분의 limitations paragraph에 들어가야 합니다.
10. Methods, citation, acknowledgement
플랫폼 설명하기
피해야 할 두 가지를 유의하십시오: 플랫폼을 어느 기관의 제품으로 설명하는 것과 상업용이라고 설명하는 것입니다. 어느 쪽도 정확하지 않습니다.
출처와 윤리 진술
기관이나 저널에서 이것보다 더 많은 내용을 요구한다면 요청하십시오 — 귀하의 특정 데이터셋에 대한 서면 출처 진술은 우리가 통상적으로 제공하는 것이지, 호의가 아닙니다.
이해 상충
다음 세 가지를 밝히십시오. 어느 하나라도 검토자가 독자적으로 발견하면 세 가지 모두에 대해 최악으로 판단할 것이기 때문입니다:
- 데이터가 어느 platform에서 왔는지, 그리고 그 사람이 저자인지 여부.
- platform 사용이 무료이며 어떤 상업적 entity도 이를 통해 자금 지원을 받거나 이익을 얻지 않는다는 점.
- 귀하의 연구가 사용한 platform capacity의 배경이 된 모든 grant funding과, 귀하의 institution이 직접 지불한 모든 API 비용.
선행 연구 인용하기
분석 component — cognitive-level classification, retrieval, forum scoring, cognitive battery — 를 사용하는 경우, website를 인용하기보다 그것을 설명한 논문을 인용하십시오. DOI가 있는 목록은 /practice에 있으며, 방법 노트는 /doc/methodology (Chinese)에 methods section에 필요한 parameter-level detail이 포함되어 있습니다.
11. 저자 표기와 협업
- 공저가 일반적인 방식입니다 플랫폼 작업이 기여의 일부인 경우 — 도구를 구축하거나, extraction pipeline을 실행하거나, 논문이 의존하는 mechanism을 설계하는 경우입니다. 기여가 기존 데이터와 provenance statement를 제공하는 것이라면, acknowledgment가 일반적이며 충분합니다.
- 분석 전에, 제출 전에가 아닙니다, 결정해야 합니다. 저자 논의가 늦게 이루어지면 대체로 좋지 않으며, 일찍 이루어지면 5분이면 됩니다.
- 데이터를 제공한 수업의 교사는 저자가 되든 아니든, 자신의 수업에 대해 무엇이 작성되고 있는지 알려야 합니다. 이는 플랫폼이 강제하는 규칙이라기보다 플랫폼이 기대하는 예의이며, 교사들이 계속 연구를 호스팅할 의향을 유지하게 하는 요소입니다.
- 중복 제출. 질문이 플랫폼에서 이미 검토 중인 작업과 가깝다면, 우리는 알려 드리며 — 같은 방식으로 돌려받을 것을 기대합니다. 같은 코퍼스를 바탕으로 같은 주장을 서로 다른 곳에서 내는 두 논문은 둘 다에 문제가 됩니다.
12. Labs and research projects
생리학 및 다수 참여자 연구는 임시적으로가 아니라 lab 및 project 구조를 통해 운영합니다.
- Labs는 지정된 principal investigator와 함께 platform administrator가 개설합니다. 소속 기관과 직함, lab 이름과 연구 방향, 그리고 intended use를 적어 보내십시오.
- Research projects는 PI가 생성하고, platform이 검토 및 활성화한 다음, 개별적으로 members를 모집합니다. 의도적으로 오직 lab PI만 생성할 수 있습니다. 모든 project에는 그 ethics에 대해 책임을 질 수 있는 식별 가능한 사람이 한 명 필요합니다.
- Participants do not need lab membership. 그들은 invitation을 받고, project purpose를 읽고, 서명한 뒤 참여합니다. 그것이 전부입니다.
- Projects expire. viewing access는 project end date에 자동으로 종료되며, 수동 단계도 없고 조용히 연장할 방법도 없습니다.
전체 lifecycle, PI의 권리와 의무, 그리고 관련된 legal 및 ethical terms에 대한 평이한 용어집은 the research governance document (Chinese)에 있습니다. 이것이 authoritative text이며, 이 chapter는 그 요약입니다.
13. 시작하는 방법
제안이 아니라 질문을 보내십시오. 한 단락이면 타당성, 어떤 ethics case에 해당하는지, 그리고 이미 누군가 그 일을 하고 있는지에 대한 실제 답변을 얻기에 충분합니다.
[email protected]로 보내십시오. 해당하는 경우, "that data does not exist" 또는 "someone is already doing that"를 포함한 직접적인 답변을 받게 됩니다.
각 2분씩: 질문이 이미 답변되어 있는지 /practice를 확인하고, chapter 2를 다시 읽어 본인의 ethics case를 파악하십시오. 그 두 가지 사실이 메시지의 다른 어떤 것보다도 받게 되는 답변을 더 크게 바꿉니다.
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.