Este manual responde às perguntas que uma pessoa pesquisadora faz, aproximadamente na ordem em que elas se tornam urgentes: o que há aqui, se você precisa da sua própria aprovação ética, como os dados saem, o que você deve escrever na sua seção de limitações e como citar qualquer parte disso. Ele é deliberadamente explícito sobre o que a plataforma não pode lhe oferecer, porque descobrir isso no quarto mês de um estudo é caro.
1. Para que esta plataforma serve bem
Uedu é uma plataforma de ensino em produção que também é instrumentada, não um laboratório. Isso determina que tipos de pergunta ela responde bem.
| Adequação boa | Adequação ruim |
|---|---|
| Estudo observacional da aprendizagem autêntica mediada por IA em escala, em diferentes disciplinas e instituições | Experimentos de laboratório rigidamente controlados que exigem condições padronizadas |
| Trabalho longitudinal dentro de um semestre, ou ao longo de semestres para estudantes recorrentes | Qualquer estudo que precise de atribuição aleatória de estudantes a instituições ou docentes |
| Pesquisa baseada em design em que você altera o próprio curso e observa o que acontece em seguida | Estudos em que a intervenção precisa ser ocultada do docente |
| Trabalho de método e instrumento: medir diálogo, comparar abordagens analíticas, validar um indicador | Afirmações sobre ganhos de aprendizagem a partir de um único semestre de um único curso |
| Integração multimodal — diálogo com avaliação, ou com teste cognitivo, ou com resumos diários fisiológicos | Pesquisa fisiológica de alta frequência que precise de sinais contínuos brutos |
O arcabouço em torno do qual os dados são organizados
Educational Omics trata a aprendizagem como múltiplas camadas observáveis simultaneamente. É o esquema organizador do que a plataforma coleta, e conhecer o vocabulário torna o restante deste manual mais curto.
| Dimensão | O que abrange |
|---|---|
| Cognomics | Processo cognitivo — trajetórias de diálogo, classificação por nível cognitivo, desempenho em teste cognitivo |
| Linguomics | Linguagem e expressão — complexidade, semântica, transcrição da fala |
| PhysioNeuromics | Fisiológico e neural — variabilidade da frequência cardíaca, sono, estresse; trabalho com sensores em desenvolvimento |
| Sociomics | Interação social — fóruns, colaboração, resposta entre pares |
| Environomics | Ambiente de aprendizagem — condições ambientais derivadas de dados públicos de monitoramento |
| Ethicomics | Ética e governança — consentimento, retirada, divulgação e o estudo desses próprios mecanismos |
Trabalhos anteriores na plataforma, incluindo os artigos que definem esses termos, estão em /practice (19 publicações). Ler dois ou três antes da primeira conversa torna essa conversa muito mais curta.
2. Em qual caso de ética você está
Esta é a primeira questão a resolver, porque ela determina seu cronograma mais do que qualquer outra coisa. A plataforma mantém um protocolo guarda-chuva de ética em pesquisa (NTU-REC 202507EM058), e a governança de dados sob ele é responsabilidade da plataforma, e não sua. Três casos:
Coberto. Você não apresenta sua própria submissão para isso. A exportação desidentificada de dados já coletados ocorre sob o protocolo guarda-chuva. Consentimento, desidentificação e o caminho de exportação são responsabilidade da plataforma. Fornecemos uma declaração de procedência que você pode citar na sua seção de métodos (capítulo 10).
Exige uma emenda ao protocolo antes de começar. Planeje o prazo de antecedência. Um novo instrumento, um novo sensor, um questionário externo ou qualquer pergunta feita aos estudantes que o protocolo ainda não cobre. As emendas são reunidas em lotes, em vez de serem apresentadas uma a uma, de modo que o fator determinante é com quanta antecedência você nos informa — não quão urgente isso é quando você solicita.
Da sua responsabilidade. Nós fornecemos a documentação necessária para que você responda a eles. Algumas instituições exigem seu próprio registro ou aprovação, independentemente de onde os dados foram coletados, e a maioria dos periódicos exige uma declaração de ética. Essas obrigações ficam com você, mas geralmente são atendidas ao citar o protocolo guarda-chuva, em vez de realizar uma nova avaliação.
Onde as pessoas se enganam
- "Vou apenas acrescentar três perguntas a um questionário." Isso é o Caso B. Três perguntas que o protocolo não cobre são coleta nova, por menor que seja.
- "É minha própria disciplina, então é minha decisão." Ministrá-la é sua decisão; coletar dados de pesquisa dos estudantes que você avalia não é o mesmo ato, e a separação no capítulo 8 se aplica sem exceção.
- "Vou usar um formulário externo, é mais rápido." É mais lento. Um questionário externo fica fora do guarda-chuva e coloca você no Caso B com um problema adicional de transferência de dados. Use a própria ferramenta de questionários da plataforma — é exatamente para isso que ela existe.
3. Quais dados existem
A disponibilidade abaixo significa "existe na plataforma e, em princípio, pode ser liberada desidentificada por meio do fluxo de exportação", não "será entregue mediante solicitação". O capítulo 5 cobre como a liberação realmente funciona.
| Data | Granularity | Dimension | Notes |
|---|---|---|---|
| Assistant dialogue | Por mensagem, com carimbo de data e hora, encadeada por conversa | Cognomics / Linguomics | O ativo central. Inclui em qual modo a conversa estava. |
| Cognitive-level labels | Por mensagem do estudante | Cognomics | Taxonomia de Bloom revisada, atribuída pelo modelo. Veja o capítulo 9 antes de usar isso como um resultado. |
| Message embeddings | Por vetor de mensagem | Linguomics | Permite trabalho de agrupamento e similaridade semântica sem re-embedding. |
| Quizzes, worksheets, assignments | Por resposta do item, com pontuações | Cognomics | O conteúdo do item é do professor; os instrumentos diferem entre cursos. |
| Forum activity | Por postagem e resposta, com sinais de qualidade e reação | Sociomics | Inclui os componentes de pontuação ajustados por qualidade, não apenas contagens. |
| Surveys | Por resposta | Depends on instrument | Somente pesquisas na plataforma. Novos instrumentos são Case B. |
| Cognitive test battery | Nível de tentativa, timing em milissegundos | Cognomics | Vinte e três tarefas de nível de pesquisa em função executiva, velocidade de processamento, memória de trabalho, memória episódica, raciocínio fluido, cognição espacial, habilidade verbal e metacognição. Registros em nível de tentativa nunca são fisicamente excluídos. |
| Learner profiling | Por instrumento concluído | Cognomics | Três instrumentos psicométricos abertos (Holland RIASEC, IPIP Big Five, OEJTS). Os estudantes os respondem para si mesmos e podem repeti-los; todas as tentativas são retidas. |
| Wearable daily summaries | Valores diários | PhysioNeuromics | Estágios e pontuação do sono, variabilidade da frequência cardíaca, estresse e body battery, atividade, frequência cardíaca em repouso. Somente dentro de um projeto de pesquisa autorizado, somente para membros que conectaram um dispositivo. Veja os capítulos 5 e 7. |
| Environmental exposure | Indicadores diários derivados no nível da instituição ou do condado | Environomics | Calculado a partir de dados de monitoramento de agências públicas. Indicadores derivados podem ser usados como variáveis; os conjuntos de dados originais das agências não são redistribuídos por nós — obtenha-os diretamente da agência se você precisar de valores brutos. |
Ele é amplo, em vez de uniforme. Os cursos diferem em quais ferramentas usaram, os professores diferem em o que exigiram, e a participação é voluntária em todos os casos — portanto a cobertura é desigual por design e não pode ser tornada uniforme retrospectivamente. Qualquer desenho que pressuponha que todo estudante tenha toda modalidade não resistirá ao contato com os dados. Solicite uma contagem de viabilidade para sua combinação específica de variáveis antes de se comprometer com um desenho; essa é uma pergunta barata e preferimos respondê-la cedo.
4. O que você nunca obterá
Não é "ainda não" — estas são posições estabelecidas, e perguntar novamente não as altera.
- Estudantes identificados. Os dados de pesquisa são liberados com códigos de pesquisa aleatórios. Não há chave de reidentificação do seu lado e você não deve tentar construir uma.
- O curso de outro professor, sem ele. Os dados do curso pertencem ao curso. Estudos em múltiplos cursos acontecem por meio dos professores envolvidos, não contornando-os.
- Dados de ciclo menstrual e saúde reprodutiva. Coletados apenas na camada de serviço para referência do próprio usuário, excluídos de toda categoria de pesquisa, e não autorizáveis por nenhum projeto. A justificativa está no capítulo 7 de o documento de governança de pesquisa: a ciência é fraca e a história desse tipo de alegação é ruim o suficiente para que o risco ético exceda o valor acadêmico.
- Sinais fisiológicos contínuos brutos pela via do projeto. Os projetos de pesquisa autorizam valores diários resumidos, não séries em nível de minuto. O trabalho em nível de batimento existe na plataforma, mas é executado como um estudo instrumentado próprio, não como uma solicitação de dados.
- Trabalho estudantil pela API pública. A API pública e o servidor MCP expõem apenas dados de baixa sensibilidade — cursos públicos, instituições, publicações. Diálogos, notas e conteúdo de fóruns nunca são expostos dessa forma, e esse limite não é negociável por projeto.
- Dados de um estudante que se retirou. A retirada é imediata e exclui o estudante de análises e exportações subsequentes. Agregados já calculados e desidentificados antes da retirada não podem ser decompostos retroativamente, e essa limitação é informada aos estudantes quando eles consentem.
5. A rota de exportação
Há uma única porta. Nenhuma cópia informal, nenhum conjunto de dados compartilhado por e-mail, nenhuma exceção para um colaborador com pressa — essa propriedade de rota única é o que torna o protocolo abrangente viável, portanto ela é imposta, e não incentivada.
O que acontece na saída
- Os identificadores são substituídos por códigos de pesquisa aleatórios.
- A exportação é criptografada e entregue ao solicitante, e toda exportação é registrada.
- O docente responsável deve ter assinado um compromisso de proteção de dados; um assistente de pesquisa exportando em seu nome deve, adicionalmente, possuir direitos de assistente de ensino sênior e ter assinado um compromisso de confidencialidade.
- A exportação de pesquisa é limitada no tempo: os registros permanecem exportáveis por cinco anos a partir da criação, após o que o sistema recusa.
Camadas de acesso para pesquisadores externos
Pesquisadores colaboradores que não sejam o docente da disciplina entram por meio de um acordo de acesso para pesquisadores que cobre acesso em camadas, confidencialidade, revisão de publicação e encerramento. Ele é publicado no centro de governança (chinês; solicite se você precisar de uma cópia formal em inglês para o arquivo da sua instituição).
Dentro de um projeto de pesquisa, um pesquisador principal pode ver os resumos diários autorizados dos membros durante a janela do projeto. A exportação de pesquisa sem identificação desses dados abre somente depois que o comitê de ética aprovar a correspondente alteração do protocolo, e ela não está aberta hoje. Se o seu estudo depende da exportação de dados de dispositivos vestíveis, trate isso como uma dependência não resolvida e fale conosco antes de incluí-la em uma proposta — não suponha que a capacidade de visualização implique uma capacidade de exportação.
6. Delineamentos de estudo que se ajustam
| Delineamento | O que ele exige | Caso ético |
|---|---|---|
| Análise secundária do diálogo existente — trabalho de corpus, modelagem de trajetória, comparação de métodos | Uma questão definida e uma contagem de viabilidade. Nada coletado. | A |
| Pesquisa baseada em design no seu próprio curso — você altera seu ensino, a plataforma registra o que se segue | Seu curso, uma expectativa por escrito antes de começar e honestidade no texto sobre o que mais mudou naquele semestre. | A, se você não adicionar nenhum novo instrumento |
| Pré/pós em torno de uma atividade desenhada — por exemplo, diálogo socrático com avaliação em ambos os lados | Instrumentos existentes da plataforma. Adicionar seus próprios itens de teste o torna B. | A ou B |
| Comparação entre cursos ou entre instituições | O envolvimento de cada docente e realismo sobre o quanto difere entre os cursos além da sua variável de interesse. | A |
| Teste cognitivo vinculado ao comportamento de aprendizagem | Estudantes completando a bateria — que é voluntária, então planeje a evasão entre a matrícula e um N utilizável. | A |
| Trabalho fisiológico | Um projeto de pesquisa com autorização por membro, membros que possuem e conectam um dispositivo, e a dependência de exportação no capítulo 5. | Normalmente B |
| Um novo questionário ou instrumento | Uma emenda, protocolada com antecedência. Depois, ela opera como uma pesquisa na plataforma. | B |
Pesquisas na plataforma são o padrão por um motivo: as respostas permanecem dentro do arranjo de consentimento e governança existente, podem ser vinculadas aos dados da plataforma pelo mesmo caminho de desidentificação e não criam um segundo controlador de dados. Um formulário externo quebra as três de uma vez.
7. Arquitetura de consentimento
Duas camadas independentes, além de um conjunto de direitos do participante que são implementados no software e não prometidos em um documento.
- Consentimento de pesquisa no nível da plataforma. Versionado, revogável e separado de usar a plataforma em si. A recusa deixa todos os recursos de ensino disponíveis.
- Autorização por projeto, para projetos de pesquisa que envolvem dados de dispositivos vestíveis. O participante lê literalmente a finalidade declarada do projeto, seleciona quais categorias de dados autorizar e escolhe se o histórico anterior à data de entrada será incluído. O texto completo é processado em hash na assinatura para evidência posterior.
Direitos do participante, conforme implementados
- Visualização espelhada. Um participante vê exatamente a tela que o investigador vê. Não há campos ocultos.
- Registro de acesso. Toda visualização feita pelo investigador é registrada — quem, quando, qual intervalo — e o participante pode ler esse registro.
- Revogação. Uma ação, efeito imediato, nenhum motivo exigido, nenhuma consequência. O investigador não pode perguntar por quê.
- Alerta anônimo. Um participante que se sente pressionado, mas não quer revogar, pode sinalizar sem sair do projeto e sem que o investigador saiba quem sinalizou. Quando os alertas atingem o limiar — pelo menos duas pessoas e não menos que cinco por cento dos membros ativos — o acesso de visualização do projeto é automaticamente suspenso até a revisão.
Quando um investigador tem autoridade sobre participantes — professor e estudante, treinador e atleta, comandante e subordinado — o projeto deve declarar isso, e o investigador assina um compromisso adicional: os dados são usados apenas para ajuste de treinamento e cuidado do participante, nunca para avaliação, disciplina, seleção ou qualquer decisão de pessoal. Ocultar o relacionamento é uma violação grave. Texto completo e justificativa: governança de pesquisa.
8. A regra que não pode se dobrar
Assinar um termo de consentimento não rende nada. Recusar não custa nada. Desistir no meio do semestre não custa nada. O estudante comparece, usa o assistente e recebe a nota exatamente como antes; apenas seus dados são excluídos. Nenhum recurso, redação, notificação ou comunicado do curso pode sugerir o contrário — nem "participantes recebem pontos bônus", nem "o estudo faz parte dos requisitos do curso", nem mesmo uma insinuação de que o professor preferiria isso.
Isso não é uma preferência de estilo. Sob a assimetria de poder entre um professor e os estudantes que ele avalia, o consentimento obtido com uma nota vinculada não é consentimento, e as consequências em casos comparáveis incluíram demissão, perda de elegibilidade para pesquisa, multas e recuperação de recursos pela instituição.
Duas consequências que valem o planejamento:
- Recrute de um modo que suporte escrutínio. Um comunicado que os estudantes possam ignorar está bem. Uma abordagem de recrutamento feita por você na sua própria sala de aula é uma pressão que você deve eliminar no projeto, não defender depois.
- A avaliação do uso de IA altera seus dados. Professores podem avaliar o uso de IA — essa é a sua autonomia de ensino. Mas o comportamento produzido por um incentivo de nota é um fenômeno diferente do uso espontâneo, e um artigo que não os distinga será questionado sobre isso na revisão.
9. Limitações que você deve escrever
Os avaliadores perguntam sobre estas, então é melhor mencioná-las você mesmo. Cada um dos itens a seguir é uma propriedade real dos dados, não uma ressalva.
Rótulos de nível cognitivo são saída do modelo
As classificações de nível de Bloom são produzidas por um modelo de linguagem com base em um prompt documentado, e não por codificadores humanos treinados. Elas são consistentes e úteis em conjunto e ao longo do tempo; não são uma verdade de referência para uma mensagem individual, e sua concordância com a codificação humana é uma propriedade que você deve citar a partir de trabalhos existentes ou estabelecer você mesmo em uma amostra. Declare a versão do modelo e do prompt — ambos são registrados por evento, então você pode.
Volume de uso não é engajamento
Contagens de mensagens, contagens de sessões e contagens de palavras são proxies fracos e ficam ainda mais fracos quando um professor atribui nota à participação. Quando a plataforma oferece um sinal ajustado por qualidade, prefira-o, e diga por que você o escolheu.
A participação é voluntária em todas as etapas
Os estudantes escolhem se usar o assistente, se fazer a bateria cognitiva, se conectar um dispositivo e se consentir com a pesquisa. Cada um desses é um passo de seleção. Relate o funil — matriculados, usaram, concluíram, consentiram — e não apenas o N final.
As variáveis demográficas são incompletas
A plataforma não coletou sexo biológico no cadastro em seus primeiros anos, e uma grande parcela das contas não tem valor registrado. Portanto, alegações em nível de plataforma sobre a composição de gênero não são sustentáveis, e qualquer análise de equidade deve ser delimitada ao subconjunto com valores registrados, com esse subconjunto descrito honestamente. Se o seu estudo precisar de uma variável demográfica, trate a obtenção dela como Caso B e planeje-se de acordo.
As pontuações da bateria cognitiva não são normas clínicas
As pontuações compostas no relatório de resumo são conversões heurísticas para feedback aos estudantes, não medidas padronizadas com referência normativa. Use as métricas primárias por tentativa para análise e não descreva a bateria como equivalente a uma avaliação de inteligência ou clínica.
Contexto e generalização
O corpus surgiu no ensino superior taiwanês e é predominantemente em língua chinesa, em cursos ministrados por professores que optaram por adotar uma plataforma de IA. Ambos os fatos delimitam a generalização e ambos devem constar no seu parágrafo de limitações, e não no relatório de um avaliador.
10. Métodos, citação, agradecimento
Descrevendo a plataforma
Observe as duas coisas a evitar: descrever a plataforma como produto de qualquer instituição e descrevê-la como comercial. Nenhuma das duas está correta.
Declaração de procedência e ética
Se a sua instituição ou periódico precisar de mais do que isso, solicite — uma declaração escrita de procedência para seu conjunto de dados específico é algo que produzimos como parte do curso normal, não um favor.
Conflito de interesse
Declare três coisas, porque um revisor que descobrir qualquer uma delas sem ajuda presumirá o pior sobre todas as três:
- De qual plataforma os dados vieram, e se essa pessoa é autora.
- Que o uso da plataforma é gratuito e nenhuma entidade comercial a financia ou lucra com ela.
- Qualquer financiamento de grant por trás da capacidade da plataforma que seu estudo consumiu, e quaisquer custos de API pagos diretamente pela sua instituição.
Citando trabalhos anteriores
Se você usar um componente analítico — classificação de nível cognitivo, recuperação, pontuação de fórum, a bateria cognitiva — cite o artigo que o descreve em vez de citar o site. A lista com DOIs está em /practice, e as notas metodológicas em /doc/methodology (chinês) contêm o detalhe em nível de parâmetro de que uma seção de métodos precisa.
11. Autoria e colaboração
- A coautoria é a व्यवस्था normal quando o trabalho na plataforma faz parte da contribuição — construir um instrumento, executar um pipeline de extração, projetar um mecanismo do qual o artigo depende. Quando a contribuição é fornecer dados existentes e uma declaração de procedência, o reconhecimento é normal e suficiente.
- Decida antes da análise, não antes da submissão. Conversas sobre autoria realizadas tarde dão errado; realizadas cedo, levam cinco minutos.
- Docentes cujas disciplinas forneceram os dados devem ser informados sobre o que está sendo escrito a respeito da turma deles, com ou sem autoria. Essa é uma cortesia que a plataforma espera, e não uma regra que aplica, e é o que mantém os docentes dispostos a sediar estudos.
- Submissões sobrepostas. Se a sua questão estiver próxima de um trabalho já sob revisão na plataforma, nós lhe informaremos — e esperamos o mesmo em retorno. Dois artigos construídos sobre o mesmo corpus que fazem a mesma दावा em veículos diferentes são um problema para ambos.
12. Laboratórios e projetos de pesquisa
Estudos fisiológicos e com múltiplos participantes são executados por meio de uma estrutura de laboratório e projeto, em vez de ad hoc.
- Laboratórios são abertos pelo administrador da plataforma com um pesquisador principal nomeado. Escreva informando sua instituição e cargo, o nome do laboratório e a área de pesquisa, e o uso pretendido.
- Projetos de pesquisa são criados por um PI, revisados e ativados pela plataforma e, então, recrutam membros individualmente. Somente um PI de laboratório pode criar um, deliberadamente: todo projeto precisa de uma pessoa identificável responsável por sua ética.
- Os participantes não precisam ser membros do laboratório. Eles recebem um convite, leem a finalidade do projeto, assinam e ingressam — esse é todo o caminho.
- Os projetos expiram. O acesso de visualização se encerra automaticamente na data de término do projeto, sem etapa manual e sem forma de estendê-lo discretamente.
O ciclo de vida completo, os direitos e obrigações do PI e um glossário em linguagem simples dos termos legais e éticos envolvidos estão em o documento de governança da pesquisa (chinês). Esse é o texto autoritativo; este capítulo é um resumo dele.
13. Como começar
Envie a pergunta, não uma proposta. Um parágrafo é suficiente para obter uma resposta real sobre viabilidade, em qual caso de ética você se enquadra, e se alguém já está trabalhando nisso.
Para [email protected]. Você receberá uma resposta direta, incluindo "that data does not exist" ou "someone is already doing that" quando isso for verdadeiro.
Dois minutos cada: verifique /practice para saber se a pergunta já está respondida, e releia o capítulo 2 para identificar seu caso de ética. Esses dois fatos alteram mais a resposta que você recebe do que qualquer outra coisa na mensagem.
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