(三) 計畫三：教育大數據分析計畫  

二、 執行步驟與分工

(三) 計畫三：教育大數據分析計畫

1. 召開協調會議：召開跨司署會議並邀請民間優質數位平臺建置單位參 與，在既有的科技輔助自主學習計畫數據分析平臺基礎上，討論蒐集數據內容等執行方式。 

2. 發展資料分享 API：補助縣市政府與民間單位等建置數位學習平臺資 料分享 API，以利蒐集學生在各數位學習平臺使用數據與相關資料。 

3. 建置國家教育大數據資料庫：透過上述各數位學習平臺 API、學生學習 成效資料與本部 MDM 蒐集資料，搭配學生學籍資料，即可匯集建置教 育大數據資料庫。將召集國內教育、資工、電機等領域數據分析與資 料倉儲專家，依照上述蒐集資料內容與分析需求，建置教育大數據資 料庫。 

4. 提供去識別化資料、開放資料加值運用：與資安專家討論，提供合宜 的去識別化資料，開放資料供公私立單位加值運用及推廣使用，加速 教育產業加值。 

5. 建立國家教育大數據分析團隊與分析模型 

(1) 將聘請教育領域數據分析專家、數位學習領域資料庫建置專家與 人工智慧技術專家組成我國教育大數據分析團隊。 

(2) 根據資料特性、教學目標、教育單位需求，分別建立合宜有效的 教育大數據分析模型（如圖 4），分析教育大數據資料，提供各使 用者適當建議。 

6. 計畫導向培育我國教育大數據分析人才 

(1) 依照教科文組織建議（UNESCO, 2019, 2021）與配合智慧國家方 案，補助大專校院或研究機構。 

(2) 建立教育大數據相關微學程或開設短期培訓課程，培養我國教育 大數據分析高端人才，提升我國國際競爭力。 

7. 業界加值應用 

　　透過去識別化資料，強化公私立教育團隊、學術界與業界相互 合作，提供數位學習平臺內容與使用者介面改善建議，加速教育產 業加值。