教育資料的整理與結構化
把課程內容、知識點與題目整理成有結構、可追溯的資料，讓 AI 能夠正確理解「教什麼」以及「先後順序」。
關於我們
AI 走進教室之前，先把資料弄清楚。
AI 能為教育做多少事，取決於它所依據的資料有多可靠。課程內容怎麼組織、學生在哪裡卡住、什麼樣的回饋真正有幫助，這些問題的答案都藏在資料裡。
萬誠教育科技的工作，就是把這些資料整理好、研究清楚，讓教育工作者與開發 AI 教育產品的團隊，能在可靠的基礎上做決定。
研究方向
我們關注的三件事
學習歷程的分析研究
從學習過程中的資料，研究學生如何理解觀念、在哪裡遇到困難，找出真正影響學習成效的因素。
AI 教育應用的評估
以資料檢驗 AI 在教學情境中的表現：內容是否正確、回饋是否有幫助、是否適合不同程度的學習者。
研究原則
我們怎麼做研究
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以證據為本
結論來自資料，而不是印象。做不到的事、還不確定的事，我們會直接說明。
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重視資料倫理
教育資料關係到學習者的權益。資料的取得、保存與使用，都以保護當事人為前提。
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回到教育現場
研究的價值在於能被用上。我們關心的是老師、學生與家長實際會遇到的問題。