UEDU EDUCATIONAL DATA CHALLENGE SERIES
Uedu 教育大數據挑戰賽
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這是什麼比賽？
Uedu Educational Data Challenge 是常態舉辦的教育資料科學系列賽——概念類似 Kaggle，但聚焦教育資料、學習分析與精準教育。
每學期一個 Challenge Cycle、每學年一個主題，以自主學習＋平台自動評量為核心。你將走完
learning analytics → learner modeling → learning prescription（學習處方）的完整鏈條：
不只預測，還要提出可解釋、可行動的學習介入建議。
三個與眾不同之處：從預測到處方（不停在模型分數）、AI 協作透明化（允許使用生成式 AI，但必須誠實揭露）、
開放科學治理（比賽一律使用公開資料集，並遵守原始授權）。
賽制流程（每個 Cycle 約 10–12 週）
0
報名與資格測驗線上報名後進行資格測驗（每日一次、通過線 70%）。目的是確保基本能力與研究倫理告知，不是篩人。
1
教育大數據與 AI 素養任務自學任務包：讀懂資料集欄位字典、研究倫理與資料授權檢核。完成即頒發 Data Literacy 徽章。
2
資料分析與學習者建模挑戰Kaggle 式預測任務：每日最多提交 5 次，public 榜即時計分、private 榜於階段截止揭曉。
3
Learning Prescription 提案與決賽依你的建模結果提出結構化學習處方（含 AI 協作揭露）。AI 初評＋教師決審，決賽簡報後選出 Outstanding Fellows（每 Cycle 上限 3 名、可從缺）。
你可以獲得什麼（本平台確定提供）
- 晉階制度：Explorer → Contributor → Expert → Master，跨 Cycle 累積、永久有效。
- 數位徽章與電子證書：Data Literacy 徽章、Cycle Finisher 證書（可驗證、可嵌入履歷）。
- 名人堂：得獎者與最佳作品永久存檔展示。
- Outstanding Fellows：每 Cycle 至多 3 名，優先納入後續研究培訓候選名單。
視經費而定的潛在機會（另行公告，非本賽事承諾）
Outstanding participants may be nominated for international collaborative research activities,
subject to project funding, selection, and institutional approval.
（表現優異者「可能」獲提名參與國際合作研究活動，視計畫經費、遴選結果與機構核准而定。）
常見問題
Q：有人會一對一指導我嗎？
不提供一對一指導。學習支援＝各階段自學任務包＋平台 AI 助教＋參賽者社群討論。這是一場自主挑戰。
Q：可以用 ChatGPT／Claude 等 AI 工具嗎？
可以，而且我們鼓勵善用。但 Stage 3 提案必須誠實揭露 AI 使用方式；未揭露而查獲將取消決賽資格。
Q：比賽用的是什麼資料？
一律使用國際公開教育資料集（如 OULAD，CC BY 4.0），不涉及任何真實學生的個人資料。平台提供的衍生檔案皆附原始出處署名。
Q：參加比賽會影響課程成績嗎？
不會。本賽事為課外自主挑戰，與任何課程成績無關。
Q：Fellows 是怎麼選的？
依事前公告的標準（總成績＋決賽表現＋研究潛力）由教師遴選，每 Cycle 上限 3 名、可從缺；Fellows 資格需完成學術機構信箱驗證（台灣 .edu.tw、美國 .edu、日本 .ac.jp、韓國 .ac.kr 等）。
主辦單位：Uedu 優學院｜資料來源皆為公開資料集並遵守原始授權｜本賽事與任何課程成績脫鉤
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