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競賽公告
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,獲獎團隊名冊
2023-12-08 HOT NEW
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,獲獎團隊名冊

各參賽團隊 您好 感謝您參與【2023教育大數據分析競賽】 本次競賽已於12/2(六)順利落幕, 感謝各位參賽者的熱情參與,讓競賽能夠圓滿完成 祝福各位參賽者前程似錦 也恭喜各獲獎團隊奪得競賽獎金 本次競賽不足之處,主辦單位亦將收集各方反饋與檢討, 未來將致力於改善和提升競賽的品質 期待您的下次參與!

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,複賽入圍團隊名冊
2023-11-24 NEW
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,複賽入圍團隊名冊

各參賽團隊 您好 感謝您參與【2023教育大數據分析競賽】 本次複賽入圍共計16隊 敬請參閱附件複賽入圍團隊名冊 複賽說明會將於2023/11/27(一)上午10:00~11:00線上辦理 請複賽入圍團隊務必派員參加 複賽說明會之會議連結,將email至各隊伍隊長email 敬請留意競賽通知信件 若有任何問題,歡迎來信計畫辦公室 edubigdata@mail.ntcu.edu.tw 我們會盡快與您聯繫

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,初賽作品收件注意事項
2023-11-08 NEW
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,初賽作品收件注意事項

各參賽團隊 您好 感謝您參與【2023教育大數據分析競賽】 本次初賽作品的收件時間,將於2023/11/12(星期日) 23:59:59截止 敬請各團隊留意作品上傳時間 並請留意作品內容格式之規範 若有任何問題,歡迎來信計畫辦公室 edubigdata@mail.ntcu.edu.tw 我們會盡快與您聯繫 初賽作品文件規範 檔名規定:請將檔案命名為 團隊名稱_議題名稱,例如:數據偵探_學習領航燈 文件格式: 檔案格式:初賽提案構想書為PDF檔案,並加至壓縮檔後上傳至活動網頁 字型:中文-標楷體、英文-Times New Roman 字體大小:標題14、內文12 行距:22pt 邊界:上、下2.5cm、左、右2cm 頁數:至少10頁,至多15頁,不含附錄、附件 內容: 內容大綱參照活動簡章附件四初賽提案構想書之大綱進行撰寫 不得透露個人身分等足以辨識之資訊,如就讀學校、就讀系所、指導教師身分等。(參照活動簡章之注意事項) 資料引用:若有引用資訊,應註記文獻出處

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,問答集1101
2023-10-30 HOT
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,問答集1101

各參賽團隊 您們好 感謝您參與【2023教育大數據分析競賽】 整理各團隊之提問 問答集如下 如有任何問題,請來信計畫辦公室 edubigdata@mail.ntcu.edu.tw 我們會盡快與您聯繫 教育大數據分析競賽問答集 112.11.01 序 分類 問題 回復 A-1 競賽議題 請問競賽議題能否跨面向,如7項議題選3項?或是只能7項議題選1項呢? 競賽議題可以結合多個分析面向,不限於一個議題。 B-1 評選 請問複賽預計入選幾支隊伍,或是以錄取分數為前百分之幾的方式呢? 將從初賽作品評選分數排序選取前15支隊伍進入複賽。 C-1 補助 請問進入複賽的參賽隊伍,有關交通補助的部分是否得補助外縣市學校的參賽學生呢? 因部分學校已補助交通費予參賽學生,未避免重覆核銷,主辦單位將於複賽說明會提供申請方式。交通補助費方式以參賽學生就讀學校至複賽辦理場地之公里數為依據,並依照「國內出差旅費報支要點」規定,距離複賽場地單程30公里以上得報支交通補助,並檢附相關購票單據或證明。 D-1 初賽 請問初賽時需要附上程式碼嗎? 程式碼非初賽評分重點,若團隊已完成分析模型的撰寫,可附上相關截圖在初賽提案構想書相應之章節如「數據準備與處理」、「分析方法與流程」中進行說明,並另以附件檔案提供程式碼,但初賽作品頁數仍以10至15頁為限(不含附件)。 D-2 初賽 請問「初賽提案構想書」能否額外增加大標題,或是修正標題措詞、順序等? 初賽作品應包含初賽提案構想書範本所載之大綱/章節,各團隊可自行增加章節,但作品頁數仍以10至15頁為限,並應符合文件格式規範。 D-3 初賽 初賽提案構想書的頁數限制是否包含封面、目錄? 初賽提案構想書頁數上限15頁,不包含封面、目錄。 D-4 初賽 附錄附件是否跟提案構想書合併成同一個PDF檔,或需要拆檔上傳?附錄附件是否有頁數限制? 初賽並無檢附附件附錄之要求,且非初賽評分重點;附件附錄無頁數限制,如有附件附錄,請獨立為1份檔案,上傳時與初賽提案構想書置於同1個壓縮檔後上傳。 E-1 複賽 請問複賽現場操作時,進行程式碼編寫可否透過其他資源協作呢,如ChatGPT? 參賽團隊可以使用瀏覽器查詢所需的資訊,亦可使用ChatGPT等網頁版線上工具,但不得在VM上安裝非主辦單位提供的應用程式。 E-2 複賽 請問可否攜帶在複賽前撰寫完成的一些程式碼進到複賽呢? 已完成的程式碼,可攜至複賽活動現場使用。 E-3 複賽 請問複賽是用主辦單位的機器,會有網路嗎? 程式平臺有哪些?可自行安裝軟體?(程式/文書) 複賽提供Microsoft Azure Windows VM,可以連線外網。 複賽提供R、Python、SPSS (試用版)、Visual Studio、Power BI, 僅可使用主辦單位提供的應用程式,並依各團隊需求安裝其相關套件;但不可自行在VM下載安裝其他應用程式。 E-4 複賽 請問複賽時可否攜帶自己的行動載具使用? 複賽當天除主辦方提供各隊1臺筆記型電腦做為連線VM進行數據分析與製作成果報告,參賽隊伍得自行攜帶行動載具、電腦設備,但僅能用於查詢資料,不得遠端連線至VM。 E-5 複賽 請問複賽當天是否在封閉的網域中進行?若是現場網路暢通的話,可否收信或從自己的雲端夾帶檔案嗎? 複賽提供Microsoft Azure Windows VM可以連線外網,可在VM上開啟email、雲端硬碟下載檔案,但嚴禁將複賽數據資料集上傳至他處,一經發現主辦單位有權將參賽隊伍處以退賽,並求償資料外洩之損害賠償。 E-6 複賽 請問若是複賽當日該隊指導教師無法到場的情況,是否允許參賽隊伍上網查詢相關資訊或是攜帶參考書籍與自製的筆記呢?是否能以遠端諮詢的方式與指導教師討論呢? 參賽團隊可以攜帶參考書籍、個人筆記、行動電腦設備到場,並可上網查閱所需的資訊。 若指導教師不克出席,可以使用電腦設備與指導教師遠端討論,但指導教授不可親自或遠端協助撰寫程式碼,一經發現主辦單位將處以退賽處置。 E-7 複賽 是否能夠在複賽的VM上,安裝、使用自己熟悉的程式碼編輯器呢? 主辦單位將於11/27複賽說明會,向入圍複賽團隊調查需要安裝的程式碼編輯器,並安裝提供各參賽團隊使用,但僅限於安裝無版權爭議、免費之程式碼編輯器應用程式,例如Visual Studio Code、Jupyter Notebook。 F-1 數據資料集說明 請問初賽資料集的「測驗作答」是指瀏覽影片中間跳出的題目嗎?且每支影片的「測驗作答題數」是不相同的呢? 是的,在影片瀏覽過程會出現影片的檢核點;各部影片所含的檢核點題目數量不一。 F-2 數據資料集說明 請問初賽資料集中的「練習題作答」是影片瀏覽”結束"才有的作答對嗎?是每支影片都有「練習題作答」,且每支影片的練習題數量是否都是不相同的嗎? 練習題作答紀錄未必與影片瀏覽成對,唯本次初賽數據資料集所提供之使用者學習紀錄,皆具有影片瀏覽紀錄,但未必有練習題作答紀錄;每部影片所對應之練習題數量不一。 F-3 數據資料集說明 關於數據資料集中,每位學生的學習紀錄可能出現在2~4個平臺,但不一定有資料? 是的,數據資料集為使用者跨平臺的學習紀錄。 此份初賽數據資料集使用4個不同平臺的資料進行合併,資料集以同月份串聯起不同平臺資料,故同一筆資料會有同月份但是不同平臺且不同日期之操作紀錄。 參賽團隊可以依據欄位表說明來判斷該欄位來自哪一個平臺,建議觀察各項欄位名稱之相同性,以了解平臺dp001與平臺dp002~dp004的資料之關聯。 F-4 數據資料集說明 「prac_questions」、「prac_client_items_idle_time」欄位中的資料會顯示「數字@XX@數字@XX@數字」的亂碼資料,是否資料有誤? 依欄位說明文件中,此二欄位分別紀錄練習題各題題號、練習題各題作答時間,資料中的@XX@做為資料分隔使用。 F-5 數據資料集說明 「record_plus_turbo」的資料為何有空白?參賽團隊能自行給定數值? 「record_plus_turbo」僅在特定的操作行為進行記錄,故有空白、無紀錄的資料。 F-6 數據資料集說明 資料集所含之平臺資料,為何種平臺?是均一、酷課雲這樣的平臺嗎? 初賽數據資料集包含了4個平臺,且平臺性質為數位學習平臺。 F-7 數據資料集說明 能力指標的每一個值代表什麼意思? 能力指標為教育部課綱編列之能力指標與學習內容,並依科目、學習階段、章節有所不同;前方編碼為教育部課綱編碼,內含九年一貫、108課綱或其他自編教材之編碼,後方編碼則為平臺自編之編號。 本次資料集僅提供代碼檢視而不會就代碼分類進行解釋。

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,初賽數據資料集【10/30檔案更新】
2023-10-25 HOT
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,初賽數據資料集【10/30檔案更新】

10/30更新 初賽數據資料集與說明文件已重新開放下載 請至活動網頁下載,謝謝您 因配合數據資料集更新,初賽收件日期延後至11/12(日)23:59 ---- 10/26更新 初賽數據資料集已開放下載 請至活動網頁下載,謝謝您 ---- 致【2023教育大數據分析競賽】參賽團隊 原定今日10/25(三)中午12時開放下載初賽數據資料集 將延後至10/26(四)中午12時開放 造成不便,敬請見諒 如有任何問題,請來信計畫辦公室 edubigdata@mail.ntcu.edu.tw 我們會盡快與您聯繫 教育大數據分析計畫團隊 敬上

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,10/25 09:00 初賽說明會
2023-10-26
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,10/25 09:00 初賽說明會

2023教育大數據分析競賽,初賽說明會 時間:2023/10/25 09:00~09:40 說明會錄影檔 如有任何問題,請來信計畫辦公室 edubigdata@mail.ntcu.edu.tw 我們會盡快與您聯繫 教育大數據分析計畫團隊 敬上

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,參賽團隊名冊
2023-10-20
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,參賽團隊名冊

感謝各位同學報名【2023教育大數據分析競賽】 本次報名通過之參賽團隊共42隊 敬請參閱附件參賽隊伍名冊 初賽說明會將於2023/10/25(三)上午09:00~09:40 線上辦理 說明會將說明初賽收件方式與作品文件內容等相關規則 請各團隊務必派員參加 說明會連結將email至各隊伍隊長email,敬請留意本次競賽通知信件 如有任何問題,請來信計畫辦公室 edubigdata@mail.ntcu.edu.tw 我們會盡快與您聯繫

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,即日起開放報名!
2023-09-22
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,即日起開放報名!

2023教育大數據分析競賽 即日起 開放報名 競賽總獎金20萬元 發揮你的數據分析專長 一起發掘教育的數據寶藏,共同打造更智慧的學習環境 活動詳情請見活動網頁 報名方式請至活動網頁下載競賽文件 主辦單位:教育大數據分析計畫辦公室 聯絡方式:edubigdata@mail.ntcu.edu.tw

【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,即將開放報名
2023-09-10
【教育大數據分析計畫】2023教育大數據分析競賽,即將開放報名

2023教育大數據分析競賽 競賽獎勵:總獎金20萬 報名日期:coming soon⏳

參賽資格
()對象:全國大專院校及技職院校在校學生。

()資格

1.包含隊長,每隊以26人組成團隊報名參加。

2.隊長需具備中華民國國籍,並負責與主辦單位聯繫、報名文件上傳及獎金分配等事宜。

3.未滿18歲者,須同時請法定代理人簽署參賽同意書及個人資料授權使用同意書。

4.每人僅限參加1組團隊,不得跨隊參加。

5.每一團隊得覓1位指導教師,每位指導教師僅能指導單一團隊。

6.更換團隊成員不得為其他團隊退出的參賽者。


競賽主題
學習行為模式分析
瞭解學生的學習行為模式,提供更適切的學習支援
個人化學習路徑剖析
通過分析學生的學習歷程,設計出適合的學習計畫,提升學習體驗與學習效率
學生作答行為分析
透過學生的答題情形與過程,了解學生的學習狀況,提供適性化的教學建議
學習資源對學習成效的影響探討
探討不同學習資源對學生學習成效的實際影響;了解特定學習資源對於學習成效的貢獻
學生學習成效預測
根據學生的學習行為和其他相關數據,預測學生的學習成效
其他:與教育、數位學習相關之議題
歡迎參賽團隊提出各種與教育和數位學習相關的議題,包括創新的教學方法、學習平臺優化、學習成效評估等
學習資源優化建議
根據學生的需求和學習表現,提供建議的學習資源,提高學生的學習效率與學習資源的使用率;並尋找調整、優化學習資源之需要
競賽數據
檔案名稱 提供者 檔案說明 檔案下載 備註
2023教育大數據分析競賽-初賽數據資料集 教育大數據分析計畫辦公室 初賽數據資料集 檔案下載
競賽流程
  • 09月22日

    開放報名

  • 10月18日

    報名截止

  • 10月25日

    初賽說明會&開放初賽數據

  • 10月30日

    初賽開始收件

  • 11月12日

    初賽截止收件

  • 11月24日

    公告複賽入圍名單

  • 11月27日

    複賽說明會

  • 12月02日

    複賽(地點臺中教育大學)

初賽評分基準
階段 評分項目 比重 說明

初審

議題契合與創新 30% 1.議題定義與描述清晰,以及它對教育領域的重要性和挑戰。
2.議題面向創新性。
數據處理與洞察 15% 1.對於數據理解與觀察的深入程度。
2.說明數據預處理的方法與步驟。
分析方法 30% 1.選擇適合的分析方法和模型,並適當地解釋模型選擇原因。
2.規劃的分析流程合理且說明清晰。
發展潛力 25% 1.具備應用價值與實踐的可能。
2.解決教育議題之痛點,助於教育、公益具有發展潛力。
複賽評分基準
階段 評分項目 比重 說明

複審

議題契合與創新 30% 1.議題定義與描述清晰,以及它對教育領域的重要性和挑戰。
2.議題面向創新性。
數據處理與洞察 15% 1.對於數據理解與觀察的深入程度。
2.說明數據預處理的方法與步驟。
3.結合更多平臺資料與特徵。
分析方法 30% 1.選擇適合的分析方法和模型,並適當地解釋模型選擇原因。
2.規劃的分析流程合理且說明清晰。
3.程式碼執行與分析成果的吻合程度(請於簡報與附錄提供關鍵步驟程式碼、輸出結果等畫面)。
發展潛力 25% 1.具備應用價值與實踐的可能。
2.解決教育議題之痛點,助於教育、公益具有發展潛力。
獎勵方式
60,000
50,000
40,000
10,000

獎金單位為新臺幣

注意事項
一、參賽者參與本競賽活動時,應簽署附件所載之參賽同意書及個人資料授權使用同意書,並遵守本競賽活動簡章所載之內容。
※參賽同意書請參賽團隊全體人員簽署於同一份,一隊一份
※個人資料授權同意書請每人各簽署一份,一人一份
二、主辦單位保有審核及同意報名之權利。
三、參賽同意書之內容將作為獎金發放、公開展示與證書製作之依據,務必正確填寫,以免權益受損。
四、參賽團隊隊名或作品名稱,若有不雅或違背善良風俗情事,主辦單位有權力修改,不得異議。
五、為確保評選過程公正,參賽團隊不得於隊名、參賽作品內容、出席競賽現場之衣著提及學校名稱、教授姓名、學校校徽等足資辨識參賽團體組織、個人身分之資訊,若違反此規則,主辦單位得取消其參加或得獎資格。
六、參賽團隊成員應注意絕無抄襲、盜用、冒名頂替或侵犯他人權益與著作權等違反參賽規則及學術倫理相關情事,若經人檢舉或告發,有具體事實者或經法院判決屬實者,主辦單位將取消團隊參賽資格,並經由法律程序,請求償還所得之獎金、獎項及其相關的違約責任。
七、獲獎團隊必須配合參與主辦單位之成果活動、研討會,分享競賽成果及大數據分析之實務經驗。
八、參賽團隊作品之智慧財產權均屬於參賽團隊,參賽團隊同意將參賽作品智慧財產權永續授權主辦單位為宣傳或行銷本競賽活動或其他活動、文宣推廣、報導曝光使用,且同意非專屬、永久、國內外、無償使用於任何商業/非商業活動,得以任何形式(包括但不限於以紙本、實體或影音、網站或其他媒體(媒介)方式,以及其他利用所必要之行為有形或無形之公布、展示、出版、刊登、發表、宣傳等)利用、使用本參賽團隊之參賽作品、簡報、圖片與影片等相關資料。主辦單位亦得基於使用之需要進行重製、散布、改作、編輯、公開演出、公開播送、公開傳輸、錄製成影片,並可授權第三方之非營利使用,且前述之使用無需每次另行通知及付費。
九、參賽團隊保證參賽作品絕無同時或曾經參與其他或類似本競賽之活動,參賽團隊並同意於填報報名表單參加本競賽活動後,絕不將參賽作品(或予以改作(製)後之作品)用以參與其他競賽,且不得將其權利轉讓或授權予他人。
十、獲獎團隊同意提供相關技術、服務優先予主辦單位或協辦單位,協辦單位應支付合理報酬以締約進行後續承作。(如無意願需敘明理由)。
十一、參賽作品如遇任何爭議,主辦單位保有最終決定權。
十二、主辦單位基於特殊情況或理由,得取消、終止、修改或暫停本競賽。
十三、本競賽活動簡章未規定之事項,由主辦單位與競賽活動網頁即時補述與公告。

競賽文件
檔案名稱 提供者 檔案說明 檔案下載 備註
2023教育大數據分析競賽活動簡章 教育大數據分析計畫辦公室 2023教育大數據分析競賽活動簡章 PDF格式 (檔案下載) 檔案下載
2023教育大數據分析競賽,10/25初賽說明會簡報 教育大數據分析計畫辦公室 10/25初賽說明會簡報 檔案下載
1.隊長註冊操作手冊 教育大數據分析計畫辦公室 隊長註冊帳號操作流程 檔案下載
2.團隊報名操作手冊 教育大數據分析計畫辦公室 團隊報名操作流程 檔案下載
3.團隊繳交初賽作品操作手冊 教育大數據分析計畫辦公室 繳交初賽作品操作手冊 檔案下載
2023教育大數據分析競賽_問答集 教育大數據分析計畫辦公室 參賽團隊QA集 檔案下載
2023教育大數據分析競賽,獲獎團隊名冊 教育大數據分析計畫辦公室 獲獎團隊名冊 檔案下載
競賽成果
指導單位

教育部資訊及科技教育司

主辦單位

國立臺中教育大學

協辦單位

國立陽明交通大學

國立臺灣師範大學

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