NTUT 巨量教育數據分析與應用實驗室
以教育政策和數據為核心，結合 AI、資料科學與實證研究，推動教育決策與制度創新
聚焦教育數據、研究設計與政策模擬，連結學術研究、制度治理與前瞻應用
從教育證據出發，走向 AI 洞察與前瞻應用
嚴謹研究
以實證研究與量化方法為基礎，建立可信且可檢驗的教育分析框架。
AI 驅動
結合 LLM、機器學習、自然語言處理與模擬方法，探索教育政策與制度變遷的可能影響。
前瞻應用
讓研究成果不只停留在論文，而能延伸至治理、招生、教學、決策與創新應用。
研究主題
01
AI、模擬與政策預測
運用 LLM、機器學習與 ABM 模擬政策情境，協助預判教育制度調整可能帶來的影響。
LLM Agent-based Modeling 政策模擬
02
高等教育政策、治理與校務研究
聚焦大學治理、校務資料、學術自由、績效責任，理解高等教育機構如何回應制度與社會變遷。
校務治理 高等教育政策 研究績效
03
教育機會、公平與空間分析
以地理區位、升學路徑、招生資料與群體差異分析教育機會分布，評估政策設計對公平性的影響。
空間分析 教育公平 招生資料
04
科學政策、知識流動與研究網絡
研究學術合作、知識擴散、專利引用、研究人才流動與科技創新連結，描繪高等教育與科學系統的互動。
書目計量 知識網絡 科學政策
05
學習分析、NLP 與學生發展
透過學習歷程、文本資料與長期追蹤資料，分析學生表現、跨領域學習與學習成長軌跡。
NLP 學習分析 長期追蹤
06
技職教育、師資培育與招生策略
連結技職教育現場、教師來源、招生制度與學生選擇行為，提供技專校院與教育政策的實證基礎。
技職教育 師資培育 招生策略