Uedu에서 강좌 운영하기

1. 시작하기 전에

필요한 것

• 브라우저. 사용자도 학생도 아무것도 설치할 필요가 없습니다. 최신 Chrome, Edge, Firefox 또는 Safari를 사용합니다.
• 기관 이메일 주소. 무엇이든 사용하여 로그인할 수 있지만, 강좌를 클레임하거나 생성하려면 학술 도메인 (.edu, .edu.tw, .ac.jp 등)으로 검증해야 합니다. Gmail 같은 개인 주소는 그 단계에서 허용되지 않습니다.
• 인증 앱을 휴대폰에 설치합니다. 교사 계정에는 2단계 인증이 필수입니다 — 아래를 보십시오.
• 약 2시간의 첫 강좌 설정 시간: 대략 1시간은 assistant의 지침을 작성하는 데, 1시간은 자료를 업로드하는 데 필요합니다.

계정 만들기

uedu.tw/signin으로 가서 Google, Apple, GitHub, passkey 또는 email과 password로 로그인합니다. 기관에 자체 진입점 (yourschool.uedu.tw)이 있으면 그것을 사용하십시오 — 동일한 platform에 기관 branding이 적용된 것이며, 어느 쪽이든 모든 account와 course는 동일하게 작동합니다.

인터페이스 언어와 시간대

• 인터페이스는 16개 언어로 제공되며, 전환기는 헤더에 있고 설정은 계정에 따라 유지됩니다. 학생은 사용자와는 별도로 자신의 것을 선택합니다.
• 학생은 인터페이스 언어와 관계없이 자신이 작성하는 언어로 assistant와 대화합니다.
• 시간은 UTC로 저장되며 각 보는 사람의 로컬 시간대로 표시됩니다. 사용자가 현지 시간 23:59에 설정한 마감일은 다른 나라의 학생에게도 올바르게 표시됩니다 — 오프셋을 계산할 필요가 없으며, 그렇게 해서는 안 됩니다.

2. 강좌 받기

강좌는 모든 것이 매달리는 단위입니다: assistant, 자료, 과제, analytics입니다. 이를 얻는 방법은 두 가지이며, 둘 다 마지막에는 귀하가 말씀하신 대로 교사인지 확인하는 짧은 사람 검토로 끝납니다.

경로 A — 기존 강좌를 claim하기

기관의 catalogue가 import되어 있다면, 귀하의 강좌는 아마도 이미 system 안에 있으며 create하는 대신 claim합니다.

1. sidebar에서: Teaching toolkit → Course setup → Claim a course.
2. 기관, term, 강좌명 또는 code로 search한 다음, 일치하는 항목을 claim합니다.
3. 신원을 verify합니다: 기관 email을 입력하고 six-digit code를 receive한 다음 입력합니다. code는 15 minutes 동안 valid하며, send 사이에는 five-minute cooldown이 있습니다.
4. submit합니다: 귀하의 이름, 귀하의 unit, 그리고 선택적으로 claim을 뒷받침하는 document(교수 증명서, appointment letter, timetable screenshot — PDF, DOC, DOCX, JPG 또는 PNG, 최대 5 MB)를 제출합니다. 선택 사항이지만, review를 더 빠르게 합니다.
5. approval email을 기다립니다. 진행 상황은 My claim requests에서 확인할 수 있습니다.

경로 B — 새 강좌를 create하기

catalogue에 귀하의 강좌가 없다면 — 기관이 아직 우리에게 보내지 않은 경우가 일반적입니다 — create합니다. verification 단계는 동일하고, review도 동일합니다.

• 필수: 강좌명, 기관, term. 나머지는 나중에 edit할 수 있습니다.
• description field에 syllabus를 붙여넣습니다. 그렇게 하면 system이 그것으로부터 assistant instructions의 초기 set을 draft하는데, 빈 상자보다 훨씬 더 나은 시작점입니다. 이는 form에서 가장 가치가 높은 optional field입니다.

3. 어시스턴트 작성하기

어시스턴트의 지시문 — 즉 system prompt — 은 학생들이 그것을 유용하다고 느끼는지 여부를 결정하는 유일한 설정입니다. 이는 어떤 언어로든 쓸 수 있는 자유 문장이며, code가 아니고, 학기 중 언제든 수정할 수 있습니다.

어디에 있는가

Teaching toolkit → Teacher console → 해당 강좌 → Teacher dashboard → Course management → Course settings.

무엇을 넣을 것인가

다음 순서의 네 가지 요소가 대부분의 중요한 내용을 다룹니다:

1. 역할. "Introduction to Political Theory의 teaching assistant이며, 1학년 학부 과정입니다."
2. 강의 사실. 수준, 주요 텍스트, 지금까지 다룬 내용, 그렇지 않으면 어시스턴트가 잘못 추측할 수 있는 모든 것.
3. 어떻게 답할 것인가. 깊이, 구체적인 예시, 언제 명확화 질문을 해야 하는지, 고정된 하나의 언어로 답하게 하고 싶다면 어떤 언어로 답할지.
4. 경계. 무엇을 거부하거나 다른 곳으로 안내해야 하는지 — "학생을 위해 에세이를 쓰지 말 것", "마감과 같은 행정적 질문은 나에게 물어보라고 말할 것".

흔한 실수

• 너무 김. 2000단어의 지시는 300단어를 신중하게 고른 지시보다 더 나쁜 동작을 만듭니다. 적게 쓰고, 실제 대화에서 마음에 들지 않는 점이 보일 때 규칙을 추가하십시오.
• 서로 모순되는 규칙. "절대 답하지 말 것"과 "도움이 되고 완전해야 함"은 예측할 수 없이 충돌합니다. 무엇이 우선하는지 결정하고 그렇게 쓰십시오.
• 자료에 들어가야 할 사실. 읽기 목록의 내용을 prompt에 그대로 붙여 넣지 마십시오. 읽을거리를 업로드하면(4장) — 그다음에는 그것을 인용할 수 있습니다.
• 한 번만 작성하기. 2주 차의 실제 대화 샘플을 읽고 수정하십시오. 이것이 가능한 가장 빠른 개선이며, 거의 아무도 그렇게 하지 않습니다.

4. 자체 자료 추가하기

업로드한 자료는 일반 모델을 강의 보조자로 바꾸는 요소입니다. 학생의 질문이 업로드한 내용과 관련될 때, 관련 구절을 검색하여 사용하고, 답변에는 파일과 페이지를 인용하므로 학생이 출처와 대조해 확인할 수 있습니다.

방법

• 교수자 대시보드 → AI knowledge base → 업로드합니다. PDF, DOCX 및 PPTX가 일반적인 형식입니다.
• 처리는 백그라운드에서 실행됩니다. 큰 파일도 즉시가 아니라 몇 분 내에 사용할 수 있습니다.
• 학생들이 실제로 사용하는 읽기 자료를 업로드합니다 — 강의 슬라이드, 배포할 권리가 있는 장, 직접 작성한 노트, 이전의 풀이 예시입니다.

다운스트림에서 가능해지는 것

• 대화에서 근거가 있고 인용이 포함된 답변.
• 모델의 일반 지식이 아니라 실제 콘텐츠를 바탕으로 한 퀴즈와 워크시트 초안 작성.
• 강의 지식 그래프는 자료에서 개념과 그 관계를 추출한 뒤, 각 학생이 어떤 개념을 이해했다고 입증했는지 추적합니다. 업로드한 자료 없이는 생성할 수 없습니다.

정확한 retrieval 매개변수 — chunk size, embedding model, top-k — 는 retrieval methodology note의 methods section용으로 문서화되어 있습니다(Chinese).

5. 모델 선택하기

대부분의 강좌는 이 페이지를 전혀 사용하지 않으며, 문제없이 운영됩니다. 이 장은 특별한 이유가 있는 경우에만 읽으시면 됩니다.

이 설정은 교사 대시보드의 Models and API keys 아래에 있습니다. 키는 강좌별로 적용되며, 키 사용량은 해당 provider에 의해 그 계정으로 청구됩니다. 고급 모델은 유효한 키가 있어야 학생이 선택할 수 있으며, 키가 없으면 강좌는 단지 무료 기본값으로 실행됩니다.

6. Socratic 및 debate 모드

과목별로 활성화할 수 있고, 사용자가 정의한 주제를 중심으로 구성되는 두 가지 선택적 모드입니다. 둘 다 과목 기능이며, 학생이 스스로 만드는 개인 assistant에서는 사용할 수 없습니다.

Using them well

• 전체 과목이 아니라 한 차례의 기회를 주십시오. 학생들이 예고를 알고 있는, 잘 구성된 단 한 번의 Socratic 세션이 학기 내내 모드를 켜 두는 것보다 낫습니다.
• 주제를 실제로 의견이 갈리는 질문으로 작성하십시오. "Is civil disobedience ever justified in a functioning democracy?"는 대화를 만들어 내고; "Discuss civil disobedience"는 요약을 만들어 냅니다.
• 학생에게 이 모드가 무엇을 하는지 알려주십시오. 학생이 그것이 의도된 것임을 알지 못하면, 갑자기 직접 답변을 거부하는 assistant는 고장 난 것으로 읽힙니다.
• 사실 조회용으로 사용하지 마십시오. 문제 세트를 끝내기 위해 필요한 정의를 두고 질문을 받는 것은 교육적이지 않고 성가신 일입니다.

Socratic 세션을 둘러싼 사전 및 사후 대화 평가는, 인상 대신 전후 측정이 필요할 경우 사용할 수 있으며; 이 방법은 the Socratic pre/post note (Chinese)에 문서화되어 있습니다.

7. 학생을 참여시키기

코스는 생성될 때 비공개입니다. 진입 방법은 네 가지가 있으며, 하나 이상을 함께 사용할 수 있습니다.

실무상 참고사항

• 참여는 수업 중에 하십시오. 화면에 코드를 띄운 상태로 5분이면 거의 모두가 참여합니다. 이를 과제로 내면 몇 주 동안 반 수강생의 4분의 1을 잃게 됩니다.
• 같은 링크의 QR code가 있으며, 강의실에서는 가장 빠른 진입 방법입니다.
• 코드를 재생성하면 기존 코드는 즉시 무효가 됩니다. 이미 코스에 들어온 학생은 영향을 받지 않습니다. 아직 참여하지 않은 학생은 새 코드가 필요합니다. 코드가 수업 밖으로 유출되었을 때 재생성하십시오. 가볍게 하지 마십시오.
• 틀린 코드의 반복 시도는 계정별로 rate limited 되므로, 유출된 일부 코드도 brute-force로 알아낼 수 없습니다.
• 코드는 교사와 조교에게만 보입니다 — 코스의 학생은 인터페이스에서 이를 읽어 전달할 수 없습니다.
• 코스는 언제든지 비공개와 공개 사이를 전환할 수 있습니다.

8. 학기 중 과제 운영

아래 도구들은 모두 선택 사항입니다. 훌륭한 강의는 assistant만 사용하고 그 밖의 것은 전혀 사용하지 않아도 됩니다. 한 번에 하나씩 추가하십시오. 첫 주에 다섯 개를 추가하는 것은 4주차쯤이면 그것들을 모두 포기하게 되는 가장 확실한 방법입니다.

9. 분석 보기

이것은 플랫폼에서 다른 곳에는 존재하지 않는 부분이며, 동시에 가장 쉽게 과해석되는 부분입니다. 이 문장의 두 부분 모두 중요합니다.

인지 수준 분석

모든 학생 메시지는 개정 Bloom taxonomy — Remember, Understand, Apply, Analyse, Evaluate, Create — 에 따라 자동으로 비동기적으로 분류되며, 이 과정에 귀하의 작업은 필요하지 않습니다. 귀하는 학급 분포, 학생별 프로필, 그리고 학기 동안 학급 평균이 어떻게 변하는지를 보게 됩니다.

• 수준이 아니라 추세를 읽으십시오. 절대 분포는 대부분 귀하의 학문 분야와 평가 설계를 반영합니다. 무언가를 변경한 뒤 분포가 이동하면 그것이 의미가 있습니다.
• Understand가 많이 나올 것으로 예상하십시오. 이는 우리가 본 모든 강좌에서, 강좌 조교에게 질문할 때 보이는 양상입니다. 이는 귀하의 학생들에 대한 발견이 아닙니다.
• 방법과 그 한계: 인지 수준 방법론 노트 (Chinese). 출판하실 경우, 먼저 research handbook의 9장을 읽으십시오.

Knowledge graph

업로드한 자료에서 추출한 개념과 관계이며, 각 학생이 보여준 커버리지가 함께 표시됩니다. 실용적 용도는 수정 주간 전에 간극을 찾는 것입니다: 귀하의 지도에 있으나 거의 아무도 대화에서 언급하지 않는 개념입니다. 업로드한 자료가 필요합니다(4장).

Learning portfolios

대화, 평가, 참여 전반에 걸친 학생별 보기입니다. 학생은 자신의 포트폴리오를 내보낼 수 있습니다.

10. 평가: 단 하나의 규칙

성적과 데이터는 모두 교수자께서 보유합니다. 플랫폼은 여기에서 정확히 하나의 금지만 부과하고 나머지는 귀하의 전문적 판단에 맡깁니다.

AI 사용 평가 여부는 귀하가 결정합니다

학생에게 assistant 사용을 요구하고 그것을 성적에 반영하는 것은 출석이나 세미나 기여도를 평가하는 것과 같은 종류의 결정입니다. 이는 귀하의 교수 자율성에 속하며, platform은 이를 금지하지도 요구하지도 않습니다. 우리의 역할은 데이터를 제공하고 quality signals를 제공하는 것이며, 무엇을 어떻게 반영할지는 귀하의 몫입니다.

두 가지 실무상 유의사항

• 미리 공지하십시오. AI 사용이 성적에 반영된다면, 첫 주 syllabus에 그 방식을 명시하십시오. 이는 일반적인 평가의 투명성이며, 대부분의 분쟁을 예방합니다.
• 평가는 데이터를 변화시킵니다. 나중에 이 과목에 대해 출판하고자 한다면, grade incentive로 유도된 행동은 자발적 사용과 같은 현상이 아닙니다. methods에 그렇게 명시하거나, 이를 통제하십시오.

11. 조교

조교는 강좌 운영을 함께 담당합니다. 두 단계가 있으며, 차이는 전적으로 데이터에 관한 것입니다.

• 학생 데이터를 실제로 다뤄야 하는 사람에게만 senior tier를 부여합니다 — 일반적으로 채점자가 아니라 연구 프로젝트의 연구 조교입니다.
• 접근 권한은 강좌별입니다. 한 강좌의 조교는 다른 강좌의 내용을 볼 수 없습니다.
• 학기가 끝나면 사람들을 제거합니다. 이것을 대신 해주는 것은 없습니다.

12. 문제가 생겼을 때

이 표에 없는 사항은: [email protected]. course name과 예상했던 일을 포함해 주십시오. ticketing system도 없고 보장된 response time도 없습니다 — 정확한 설명이 긴급한 설명보다 더 빠른 답변을 얻습니다.

13. 첫 주 체크리스트

1. 계정이 생성되고 2FA가 활성화되었으며, 복구 코드는 다른 곳에 보관됩니다.
2. 강좌를 claimed 또는 created하고, 승인을 받습니다.
3. Assistant 지침을 작성합니다 — 역할, 강좌 사실, 응답 방법, 경계.
4. 핵심 reading을 업로드하고, assistant가 이를 인용하는지 확인하기 위해 직접 test question을 하나 질문합니다.
5. AI policy를 syllabus에 작성합니다. 사용 여부를 평가에 반영하는지 포함합니다.
6. 슬라이드에 join code를 올리고, 학생들이 참여할 수 있도록 수업 시간 5분을 따로 배정합니다.
7. 2주차를 위한 calendar 메모를 남깁니다: 실제 대화 20개를 읽고 지침을 수정합니다.