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Bloom's Taxonomy 認知層次分析

透過 LLM 自動分類學生訊息的認知層次（記憶→理解→應用→分析→評鑑→創造），含有意義性判斷、對話脈絡處理與多模態支援。

LLM 分類即時 + 批次Prompt 版本管理

知識圖譜分析

從教材萃取知識概念與關聯，從學生對話分析知識掌握度（mentioned→exploring→understanding→applying→mastered），追蹤學習進展。

概念萃取掌握度追蹤GraphRAG

跨課程學習側寫

整合 9 種數據來源（修課紀錄、對話、Bloom's、人格量表、成就等），由 LLM 合成結構化學習者畫像，注入 AI 對話實現個人化。

多源整合LLM 合成24h 快取

RAG 教材檢索增強

教師上傳教材 → 分塊（800 tokens）→ 向量化（text-embedding-3-small, 1536 維）→ cosine similarity 檢索 → 注入 AI 回覆。

Embedding語意分塊Top-K 檢索

語意向量

對每則學生訊息計算 1536 維詞向量，支援語意相似度搜尋、相似問題偵測與研究聚類分析。即時 + 批次雙路徑處理。

Cosine SimilarityScope 快取批次回補

AI 互動作業

教師設定互動模式與評分標準，學生與 AI 對話完成作業，LLM 依據 scoring_criteria 自動評分，教師可覆核修改。

自訂評分標準LLM 自動評分教師覆核

AI 出題

根據教學內容自動生成試題，支援多種題型與難度分布（easy/medium/hard），按「題型 × 難度」分批呼叫 LLM。

難度分布分批生成多題型

討論區評分

加權計分系統（發文/留言/回覆），Emoji 加分（thumbsup/confetti/rocket）與懲罰（zzz），教師覆核機制（eyes），BERT 品質評估。

加權計分Emoji 機制BERT 評估

Prompt 排行榜

類似 LM Arena 的 AI Prompt 盲測比較系統，使用 ELO 評分（K=32, 初始 1500），最少 30 場對戰才納入排名。

ELO 評分盲測 A/B5 種問題類型

學習特質探索

三份開源心理量表：Holland RIASEC（48 題）、IPIP Big Five（50 題，含反向計分）、OEJTS/MBTI（32 題），完整計分演算法說明。

RIASECBig FiveOEJTS

PALM 生理感知語言模型

整合 Garmin 穿戴裝置數據（睡眠、HRV、壓力、Body Battery），雙基線 z-score 偏移偵測（7 天急性 + 30 天趨勢），注入 AI 對話。

Garmin ETL雙基線Z-Score

資料匯出與資料治理

三份電子簽署同意書（教師責任書、匯出同意書、超級助教 NDA），加密匯出流程，個資法§41 告知，IRB 合規框架。

知情同意加密匯出個資法IRB